| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-37页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第13页 |
| 1.2 文献综述 | 第13-33页 |
| 1.2.1 信息披露违规预警的理论基础 | 第13-18页 |
| 1.2.2 信息披露违规动因的研究综述 | 第18-22页 |
| 1.2.3 信息披露违规预警特征的研究综述 | 第22-29页 |
| 1.2.4 信息披露违规预警方法的研究综述 | 第29-31页 |
| 1.2.5 文献评述 | 第31-33页 |
| 1.3 科学问题、研究内容、方法与创新点 | 第33-37页 |
| 1.3.1 科学问题 | 第33页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第33-35页 |
| 1.3.3 研究方法与技术路线 | 第35页 |
| 1.3.4 创新点 | 第35-37页 |
| 第2章 中国新三板挂牌公司信息披露违规现状分析 | 第37-57页 |
| 2.1 中国新三板挂牌公司信息披露制度规范体系 | 第37-40页 |
| 2.1.1 新三板挂牌公司信息披露制度 | 第37-39页 |
| 2.1.2 挂牌前信息披露规范内容 | 第39页 |
| 2.1.3 挂牌后信息披露规范内容 | 第39-40页 |
| 2.1.4 两网及退市公司信息披露规则 | 第40页 |
| 2.2 中国新三板挂牌公司信息披露违规基本情况 | 第40-43页 |
| 2.2.1 新三板挂牌公司信息披露违规的年度分布 | 第41页 |
| 2.2.2 新三板挂牌公司信息披露违规的处罚类型 | 第41-42页 |
| 2.2.3 新三板挂牌公司信息披露违规的手段分析 | 第42-43页 |
| 2.3 中国新三板挂牌公司信息披露违规公司的特征分析 | 第43-53页 |
| 2.3.1 挂牌时间 | 第43-44页 |
| 2.3.2 行业特征 | 第44-46页 |
| 2.3.3 规模特征 | 第46-48页 |
| 2.3.4 财务特征 | 第48-50页 |
| 2.3.5 市场特征 | 第50-52页 |
| 2.3.6 治理特征 | 第52-53页 |
| 2.4 中国新三板挂牌公司信息披露违规的案例分析 | 第53-55页 |
| 2.4.1 ST时空客未披露关联交易案例分析 | 第53-54页 |
| 2.4.2 国贸酝领股价操纵案例分析 | 第54页 |
| 2.4.3 参仙源虚构利润案例分析 | 第54-55页 |
| 2.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第3章 中国新三板挂牌公司信息披露违规动因分析 | 第57-77页 |
| 3.1 理论分析与研究假设 | 第57-59页 |
| 3.1.1 大股东掏空假设 | 第57-58页 |
| 3.1.2 市场操纵假设 | 第58页 |
| 3.1.3 盈余管理假设 | 第58-59页 |
| 3.2 实证研究设计 | 第59-63页 |
| 3.2.1 研究样本的选取 | 第59页 |
| 3.2.2 研究变量的定义 | 第59-62页 |
| 3.2.3 研究方法的设计 | 第62-63页 |
| 3.3 实证结果与分析 | 第63-64页 |
| 3.3.1 单变量分析 | 第63页 |
| 3.3.2 条件Logistic回归分析 | 第63-64页 |
| 3.4 按动因分类的违规公司特征分析 | 第64-76页 |
| 3.4.1 分类统计 | 第64-66页 |
| 3.4.2 挂牌时间 | 第66-67页 |
| 3.4.3 行业特征 | 第67-68页 |
| 3.4.4 规模特征 | 第68-70页 |
| 3.4.5 财务特征 | 第70-73页 |
| 3.4.6 市场特征 | 第73-74页 |
| 3.4.7 治理特征 | 第74-76页 |
| 3.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 中国新三板挂牌公司信息披露违规预警指标选取 | 第77-84页 |
| 4.1 公司财务指标 | 第77-79页 |
| 4.2 市场交易指标 | 第79-80页 |
| 4.3 公司治理指标 | 第80-82页 |
| 4.4 违规动因指标 | 第82页 |
| 4.5 指标体系构建 | 第82-83页 |
| 4.6 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 基于遗传神经网络的中国新三板挂牌公司信息披露违规预警模型构建.. | 第84-106页 |
| 5.1 预警模型框架 | 第84-85页 |
| 5.2 研究样本的选取 | 第85-86页 |
| 5.3 研究变量的选取 | 第86-87页 |
| 5.3.1 状态变量的选取 | 第86页 |
| 5.3.2 预警变量的选取 | 第86-87页 |
| 5.4 预警模型设计 | 第87-96页 |
| 5.4.1 BP神经网络 | 第87-90页 |
| 5.4.2 遗传算法 | 第90-91页 |
| 5.4.3 信息披露违规事件发生的预警模型设计 | 第91-95页 |
| 5.4.4 信息披露违规严重程度的预警模型设计 | 第95-96页 |
| 5.5 小样本预警结果与分析 | 第96-105页 |
| 5.5.1 挂牌公司信息披露违规事件发生的小样本预警结果与分析 | 第96-100页 |
| 5.5.2 挂牌公司信息披露违规严重程度的小样本预警结果与分析 | 第100-105页 |
| 5.6 本章小结 | 第105-106页 |
| 第6章 中国新三板挂牌公司信息披露违规预警实证分析 | 第106-118页 |
| 6.1 新三板挂牌公司信息披露违规预警应用场景 | 第106-107页 |
| 6.2 新三板挂牌公司信息披露违规预警结果与分析 | 第107-114页 |
| 6.2.1 全市场预警结果与分析 | 第108-109页 |
| 6.2.2 分行业预警结果与分析 | 第109-114页 |
| 6.3 防范新三板挂牌公司信息披露违规的政策建议 | 第114-116页 |
| 6.4 本章小结 | 第116-118页 |
| 第7章 结论与展望 | 第118-121页 |
| 7.1 研究结论 | 第118-120页 |
| 7.2 下一步研究方向 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-128页 |
| 附录 | 第128页 |
