有效预警上市公司违规的递延所得税异动指标和人工智能模型

摘  要:2000-2017年,3434家A股上市公司样本中的47.79%至少有一次违规记录,每年平均有17%的公司违规,而监管机构平均需要2.7年查证并通告违规行为。我们用当年数据构建递延所得税异动指标,可有效预判违规,并发现监管机构未能识别这一指标的警示作用,实际激励了违规公司通过操纵递延所得税提高财...>>详细

【作  者】郦金梁[1] 吴谣[1] 雷曜[2] 黄燕婷[3]

【作者单位】[1]清华大学经济管理学院,北京100084 [2]中国人民银行金融研究所,北京100080 [3]清华大学五道口金融学院,北京100084 

【期  刊】《金融研究》 中国人文科学核心期刊要览 2020年第8期149-168,共20页

【关 键 词】违规预警 市场有效性 递延所得税 决策树模型 

【基金项目】国家自然科学基金(71273150)资助。

【分 类 号】F83

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