基于数据挖掘思想下的中国证券市场内幕信息操纵判别研究

摘  要:本文以证券市场上发生过内幕信息操纵的案件为样本,并选取同时期同行业相似资产规模的没有或可能没有发生过内幕信息操纵的股票作为基准样本,通过Logistic逐步回归和均值差异检验,发现变量贝塔系数(BETA)和变量累积超常收益率(CAR)能有效地识别出内幕信息操纵的发生,并且变量BETA在识别能力上...>>详细

【作  者】许永斌[1] 陈佳[1]

【作者单位】[1]浙江工商大学财务与会计学院,浙江杭州310018 

【期  刊】《经济学家》 中国人文科学核心期刊要览 中文社会科学引文索引 2009年第1期77-84,共8页

【关 键 词】内幕信息操 BETA CAR Logistic分析 BP神经网络 

【基金项目】本研究受教育部人文社会科学规划基金项目(批准号:08JA630079)和浙江省自然科学基金项目(批准号:Y6080199)资助

【分 类 号】F830.91

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