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第1章 绪论1

1.1 信息透明度相关概念的界定1

1.1.1 信息质量2

1.1.2 信息披露2

1.1.3 信息透明度4

1.1.4 上市公司信息透明度的度量8

1.2 公司信息透明度国内外研究进展分析9

1.2.1 国内外研究进展的影响因素9

1.2.2 公司信息透明度评价的研究综述15

1.2.3 评述23

1.3 背景、意义与方法24

1.3.1 研究背景24

1.3.2 评价意义25

1.3.3 研究方法与技术路线28

1.3.4 创新点28

第2章 上市公司信息透明度理论分析及评价框架28

2.1 信息透明行为31

2.1.1 信息透明行为的理念性解释基础31

2.1.2 信息透明行为的实质性解释基础34

2.2 信息传递35

2.2.1 资本市场的信息35

2.2.2 资本市场的信号传递理论37

2.3 信息透明的经济后果38

2.3.1 委托代理理论与契约理论39

2.3.2 信息不对称与资本市场效率40

2.3.3 信息透明使资本市场更加有效43

2.4 上市公司信息透明度评价框架45

第3章 外部需求视角下公司信息透明度影响因素分析45

3.1 信息透明度的度量47

3.1.1 上市公司信息透明度质量维度47

3.1.2 上市公司信息透明度数量维度48

3.1.3 信息透明度时间维度50

3.2 数据来源与样本选取51

3.3 以公司特征视角分析外部需求51

3.4 研究假设54

3.5 研究方法设计56

3.5.1 研究变量的设计56

3.5.2 变量的显著性分析58

3.5.3 Logistic回归结果分析58

第4章 信号传递对上市公司信息透明度的影响58

4.1 信号传递的信源——公司财务状况60

4.2 研究方法设计61

4.2.1 模型设计与变量定义61

4.2.2 财务指标的初选62

4.2.3 因子分析过程63

4.3 结果分析72

第5章 代理成本对上市公司信息透明度的影响72

5.1 公司治理有效降低代理冲突74

5.2 研究假设76

5.2.1 股权集中度与信息透明度76

5.2.2 流通股数量与信息透明度77

5.2.3 高管持股与信息透明度77

5.2.4 董事会规模与信息透明度77

5.2.5 经理层控制董事会模式与信息透明度78

5.2.6 独立董事数量和比例与信息透明度78

5.2.7 监事会结构对信息透明度的影响79

5.3 研究方法设计79

5.3.1 研究变量的设计79

5.3.2 研究模型的设定83

5.4 实证研究与结果分析83

5.4.1 变量的描述性统计及特征83

5.4.2 数据的标准化处理84

5.4.3 建立逐步多元回归模型85

第6章 基于人工神经网络的上市公司信息透明度评价85

6.1 方法选取88

6.1.1 人工神经网络的原理及结构88

6.1.2 人工神经网络对公司信息透明度评价的适用性89

6.2 基于BP神经网络的上市公司透明度评价模型的建立91

6.2.1 输入／输出向量设计92

6.2.2 确定人工神经网络模型93

6.2.3 确定训练样本集95

6.2.4 网络训练98

6.3 结果分析100

6.3.1 训练结果100

6.3.2 上市公司信息透明度评价模型的适用性验证101

第7章 研究结论与展望104

7.1 主要结论104

7.2 政策建议105

7.2.1 将公司信息透明度评价纳入上市公司考评体系105

7.2.2 定期对外公布对上市公司的信息透明度评价结果106

7.2.3 健全公司治理结构106

7.3 主要创新点107

7.4 展望108