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有效預(yù)警上市公司違規(guī)的遞延所得稅異動指標(biāo)和人工智能模型

發(fā)布時間:2021-06-21 11:11
  2000-2017年,3434家A股上市公司樣本中的47.79%至少有一次違規(guī)記錄,每年平均有17%的公司違規(guī),而監(jiān)管機(jī)構(gòu)平均需要2.7年查證并通告違規(guī)行為。我們用當(dāng)年數(shù)據(jù)構(gòu)建遞延所得稅異動指標(biāo),可有效預(yù)判違規(guī),并發(fā)現(xiàn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)未能識別這一指標(biāo)的警示作用,實(shí)際激勵了違規(guī)公司通過操縱遞延所得稅提高財(cái)務(wù)指標(biāo)以規(guī)避稽查。進(jìn)一步構(gòu)建決策樹模型,對違規(guī)事件實(shí)現(xiàn)樣本外精準(zhǔn)判別。本文揭示了A股公司大面積違規(guī)而稽查過程冗長遲緩這一重要現(xiàn)象,并分析了違規(guī)機(jī)制,指出了所得稅數(shù)據(jù)在稽查違規(guī)中可以發(fā)揮的預(yù)警作用,為監(jiān)管者和投資者提供有效預(yù)警上市公司違規(guī)行為的新指標(biāo)和方法。 

【文章來源】:金融研究. 2020,(08)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:20 頁

【部分圖文】:

有效預(yù)警上市公司違規(guī)的遞延所得稅異動指標(biāo)和人工智能模型


上市公司違規(guī)率隨年份變化趨勢

曲線,樣本,準(zhǔn)確率,覆蓋率


在數(shù)據(jù)方面,經(jīng)過對主要變量做1%極值處理,得到17444個公司年度樣本,涉及3150個公司。我們隨機(jī)取90%的觀測值作為樣本內(nèi)數(shù)據(jù),剩余的10%作為樣本外數(shù)據(jù),得到15667個數(shù)據(jù)做樣本內(nèi)訓(xùn)練,1777個數(shù)據(jù)做樣本外檢驗(yàn)。訓(xùn)練時采用五折交叉驗(yàn)證,把訓(xùn)練樣本隨機(jī)分為五份,每次訓(xùn)練用其中四份做訓(xùn)練,用剩余的一份做驗(yàn)證,綜合考慮五次訓(xùn)練結(jié)果后得出模型參數(shù)。對監(jiān)管者而言,精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)違規(guī)公司是首要決策目標(biāo),從而可有效打擊違法行為、維護(hù)市場健康發(fā)展。經(jīng)檢驗(yàn),模型可以100%的準(zhǔn)確率分別在樣本內(nèi)找出38%的違規(guī)事件,在樣本外找出2%的違規(guī)事件。進(jìn)一步地,提供一個針對違規(guī)判定準(zhǔn)確率和覆蓋率的預(yù)測模型。我們測試了不同參數(shù)下模型對違規(guī)樣本的預(yù)警能力。如圖2所示,模型的準(zhǔn)確率越高,識別比例越低,反之則相反。模型對樣本外違規(guī)事件的判別準(zhǔn)確率分布從17%到100%,對應(yīng)的識別比例分布從100%到2%。在實(shí)踐中,監(jiān)管者可選取適合的模型參數(shù)尋找有違規(guī)嫌疑的公司做深入調(diào)查和追蹤。若監(jiān)管者想以100%的準(zhǔn)確率調(diào)查違規(guī)公司,每年能找到約11家公司作為典型。如果想擴(kuò)大調(diào)查范圍,監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以按照圖2所示選擇目標(biāo)覆蓋率對應(yīng)的準(zhǔn)確率運(yùn)行決策樹模型。

曲線,樣本,準(zhǔn)確率,覆蓋率


對于投資者而言,規(guī)避違規(guī)公司是首要考慮,希望精確判定為未違規(guī)公司的樣本形成的投資標(biāo)的池越大越好。這就需要模型在給定準(zhǔn)確率下識別未違規(guī)樣本的比例最大化。經(jīng)檢驗(yàn),模型能夠在樣本內(nèi)以100%的準(zhǔn)確率找出46%的未違規(guī)樣本。在樣本外以95%的準(zhǔn)確率找出39%的未違規(guī)樣本。從實(shí)踐角度考察,在某一年度,A股總樣本中有3150個公司,其中約2615個未違規(guī);模型預(yù)測的投資標(biāo)的池含1073個公司,其中只有54個公司為未能識別的違規(guī)公司(占比5%)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以從平均違規(guī)率為17%的總樣本中篩選出違規(guī)率為5%、覆蓋率為39%的投資標(biāo)的池。這個模型設(shè)置能夠以95%的準(zhǔn)確率滿足投資者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的需求。圖3展示不同參數(shù)下模型對未違規(guī)樣本的判定能力。模型對未違規(guī)公司的預(yù)警準(zhǔn)確率范圍為85%到100%,對應(yīng)的對未違規(guī)事件的識別比例范圍為100%到6%。模型的準(zhǔn)確率越高,識別比例越低,反之則相反。投資者可以根據(jù)自身對風(fēng)險(xiǎn)的承受能力選擇相應(yīng)的模型。(四)公司績效比較

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號:3240570

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