針對信息化環(huán)境下上市公司違規(guī)行為呈現(xiàn)出的違規(guī)形式復雜多樣、違規(guī)手段花樣翻新、違規(guī)行為危害巨大等特點，本書以資本市場監(jiān)管為出發(fā)點，以實證研究為基礎，以上市公司、會計師事務所等相關主體的違規(guī)行為為研究對象，利用人工智能及用戶畫像技術，對上市公司及相關主體的違規(guī)行為及關鍵因素進行畫像，構建了包括上市公司監(jiān)管政策、會計師事務所、上市公司行業(yè)類別、財務特征及公司治理等核心要素的數(shù)據(jù)集；對上市公司及會計師事務所兩類主體的違規(guī)行為進行風險畫像建模，設計了違規(guī)行為的群體畫像及個體畫像，了解并跟蹤違規(guī)行為演變機理，識別關鍵特征；利用機器學習算法對上市公司及會計師事務所違規(guī)行為進行實證研究，預測異常用戶，尋找防范上市公司違規(guī)行為發(fā)生的有效途徑，在梳理現(xiàn)有國內外監(jiān)管制度的基礎上，為上市公司及相關主體的風險防范提供經驗證據(jù)。
本書從大數(shù)據(jù)視角研究違規(guī)主體的行為特征，完善了大數(shù)據(jù)時代上市公司及相關主體的違規(guī)審計全局觀；基于審計理論及人工智能技術，將機器學習算法運用于上市公司監(jiān)管治理領域，體現(xiàn)了信息技術與經濟監(jiān)督的交叉融合，為資本市場監(jiān)管及經濟治理提供了有廣泛應用價值的新技術；體現(xiàn)了多學科融合進行監(jiān)管機制研究的技術群，對維護我國經濟社會安全具有一定的理論價值和現(xiàn)實意義。
本書適合廣大投資者、股東、監(jiān)管部門相關人員以及會計、審計及其他財經類專業(yè)學生閱讀。
本書從大數(shù)據(jù)視角研究違規(guī)主體的行為特征，完善了數(shù)據(jù)時代上市公司及相關主體的違規(guī)審計全局觀；基于審計理論及人工智能技術，將機器學習算法運用于上市公司監(jiān)管治理領域，體現(xiàn)了信息技術與經濟監(jiān)督的交叉融合，為資本市場監(jiān)管及經濟治理提供了有廣泛應用價值的新技術；體現(xiàn)了多學科融合進行監(jiān)管機制研究的技術群，對維護我國經濟社會安全具有一定的理論價值和現(xiàn)實意義。
習近平總書記在黨的二十大報告中指出：我國發(fā)展進入戰(zhàn)略機遇和風險挑戰(zhàn)并存、不確定難預料因素增多的時期，各種黑天鵝、灰犀牛事件隨時可能發(fā)生。我們必須增強憂患意識，堅持底線思維，做到居安思危、未雨綢繆，準備經受風高浪急甚至驚濤駭浪的重大考驗。
中國的上市公司通過證券行業(yè)的橋梁在促進實體經濟發(fā)展、助力資本市場成長壯大中起到了關鍵作用，在一定意義上奠定了我國經濟快速發(fā)展的基石。當前信息技術與商業(yè)模式加速演進，大數(shù)據(jù)、生成式人工智能等先進技術的不斷涌現(xiàn)和應用，為上市公司提供了強大的技術支撐和創(chuàng)新動力。這些技術的融合應用，進一步加速了企業(yè)數(shù)字化轉型的步伐。通過信息技術重構業(yè)務流程，實現(xiàn)跨界融合和生態(tài)合作，持續(xù)創(chuàng)新商業(yè)模式，我國上市公司發(fā)展進入多元化、高度動態(tài)化和創(chuàng)新性的時期。
上市公司的信息質量是我國資本市場健康發(fā)展的基礎。上市公司、會計師事務所等相關主體在會計信息質量披露中起著關鍵作用。中國資本市場經歷了30多年的快速發(fā)展，為企業(yè)、投資者等利益相關者提供了公平的資本交易市場，與資本市場監(jiān)管、上述主體的合法規(guī)范經營及信息披露密不可分。但值得注意的是，多年來，相關主體的違規(guī)現(xiàn)象也屢見不鮮。在數(shù)字經濟新時代，如何主動識變應變求變，主動防范、化解風險成為上市公司及相關主體、投資者、監(jiān)管部門迫切需要解決的關鍵問題。
本書以實證研究為基礎，以資本市場監(jiān)管為出發(fā)點，以上市公司、會計師事務所等相關主體的違規(guī)行為為研究對象，利用用戶畫像技術，設計了數(shù)據(jù)驅動的上市公司及會計師事務所兩類群體的違規(guī)畫像，揭示了當前違規(guī)群體及個體關鍵特征；構建了基于機器學習的違規(guī)行為預測模型，并進行了實證對比分析；基于此，提出了資本市場監(jiān)管、違規(guī)行為防范與治理的建議。本書結合最新政策法規(guī)和市場實踐，采用大數(shù)據(jù)、用戶畫像、機器學習等多種技術，將理論與實務操作相結合，構建以數(shù)據(jù)驅動的上市公司違規(guī)行為治理框架，具有較強的理論性、前瞻性與實用性，為強化經濟風險治理的各界人士，提供了有實踐意義的參考方案。
本書以資本市場監(jiān)管為出發(fā)點，共分7章，第1、2章介紹了資本市場監(jiān)管及上市公司違規(guī)等相關的理論基礎；第3、5章以上市公司違規(guī)行為為主要研究對象，收集整理了包括上市公司違規(guī)行為、財務、治理等多源數(shù)據(jù)集，設計了上市公司違規(guī)風險畫像，構建了基于機器學習的上市公司違規(guī)行為預測模型并進行了實證研究；第5、6章以會計師事務所違規(guī)行為為主要研究對象，設計了會計師事務所違規(guī)風險畫像，構建了基于機器學習的會計師事務所違規(guī)行為預測模型并進行了實證研究；第7章從資本市場監(jiān)管、上市公司、會計師事務所三個維度提出了強化風險防控的措施。
本書構建了一套系統(tǒng)的違規(guī)行為風險畫像理論框架及技術方案，為資本市場監(jiān)管者、上市公司、會計師事務所及其他相關主體提供相應的風險防控建議，對于完善上市公司及相關主體風險治理體系、推動和規(guī)范資本市場監(jiān)管具有一定的理論價值及現(xiàn)實意義。
本書適合資本市場監(jiān)管的相關政府部門、金融機構、行業(yè)協(xié)會、上市公司、會計師事務所等相關人員使用，同時也可供廣大財經類專業(yè)人士、研究生參考。
本書的寫作和出版得到了清華大學出版社和北京信息科技大學等單位的各位領導、專家和同仁、研究生的大力支持。本書由張莉、李卓松主筆，趙潤彤、馮卿松、趙亮玉、許亦楊、王雪等研究生參與了第3至6章的撰寫。
本書相關內容的研究得到了人文社科規(guī)劃基金（20YJAZH129）、北京信息科技大學管理學學科建設經費的資助。
張莉、李卓松
2024年8月
張莉，博士，教授，碩士生導師。北京市優(yōu)秀人才，北京市屬高校青年拔尖人才。中國教育審計學會信息化分會副主任，北京市教育會計學會理事。北京信息科技大學財務處長，審計專業(yè)負責人。榮獲省部級青年教師基本功競賽二等獎2項。主要研究大數(shù)據(jù)與異常檢測，智能財務/審計、ESG。長期從事財務/審計信息化理論教學、科研與實踐方面的工作，參與及主持國家科技支撐計劃項目、金審三期、國家自然科學基金及省部級等項目20余項；有豐富的大型企事業(yè)單位、上市公司審計經驗，在國內外重要期刊發(fā)表論文50余篇，出版學術專著3部、教材3部，獲2項發(fā)明專利、30多項軟件著作權。多次受邀為大型央企提供數(shù)字化審計/財務、智能系統(tǒng)等相關咨詢、講座及科技項目研發(fā)服務。
李卓松，博士，北京信息科技大學講師，研究領域為公司治理、會計準則等，主要講授財務會計、流程自動化及信息可視化等課程，參與多項國家自然科學基金、國家社會科學基金及省部級項目；在《改革》《金融評論》等核心期刊發(fā)表學術論文；曾為大型企事業(yè)單位提供內部控制流程咨詢服務。
第1章 緒論1
1.1 選題背景及意義 1
1.2 資本市場各主體角色及職能 3
1.2.1 上市公司 .3
1.2.2 中介機構 4
1.2.3 監(jiān)管機構 5
1.3 上市公司及相關主體違規(guī)行為的文獻回顧 6
1.3.1 上市公司違規(guī)文獻回顧 6
1.3.2 會計師事務所違規(guī)文獻回顧 13
1.3.3 違規(guī)行為文獻述評 14
1.4 研究內容和目標 15
第2章 上市公司及相關主體的監(jiān)管體制與現(xiàn)狀16
2.1 上市公司的監(jiān)管體制 16
2.1.1 集中型監(jiān)管體制 17
2.1.2 自律型監(jiān)管體制 18
2.1.3 中間型監(jiān)管體制 19
2.2 我國上市公司的監(jiān)管現(xiàn)狀 20
2.2.1 集中型監(jiān)管體制的形成 20
2.2.2 集中型監(jiān)管體制與自律型監(jiān)管體制的結合 21
2.2.3 我國證券市場的自律監(jiān)管 21
2.2.4 《證券法》（2019年修訂）后的上市公司監(jiān)管 22
2.3 會計師事務所的監(jiān)管體制與現(xiàn)狀 24
2.3.1 會計師事務所單一監(jiān)管階段的形成 25
2.3.2 會計師事務所監(jiān)管體系的構建 25
2.3.3 《證券法》（2019年修訂）對會計師事務所監(jiān)管的影響 26
2.4 證券發(fā)行注冊制下的監(jiān)管轉型 27
2.4.1 以問詢函和監(jiān)管函為主的非行政處罰性監(jiān)管 27
2.4.2 問詢函和監(jiān)管函的應用現(xiàn)狀 29
第3章 上市公司違規(guī)行為畫像31
3.1 上市公司違規(guī)行為的內涵及分類 31
3.1.1 股東違規(guī)自利 33
3.1.2 財務違規(guī) 33
3.1.3 違規(guī)使用資金 33
3.1.4 稅務違規(guī) 34
3.1.5 其他 .34
3.2 上市公司違規(guī)行為數(shù)據(jù)處理 34
3.2.1 多屬性數(shù)據(jù)拆分 34
3.2.2 其他違規(guī)類型下違規(guī)行為文本分析 34
3.3 違規(guī)內容畫像分析 36
3.3.1 違規(guī)類型整體畫像 37
3.3.2 考慮時間因素的違規(guī)類型畫像 41
3.3.3 違規(guī)類型存在關系畫像 42
3.3.4 ST公司的違規(guī)類型畫像 44
3.4 違規(guī)主體畫像分析 45
3.4.1 違規(guī)頻率畫像 46
3.4.2 所屬行業(yè)畫像 48
3.4.3 財務特征畫像 50
3.4.4 公司治理特征畫像 58
3.4.5 內部控制特征畫像 65
3.5 高頻違規(guī)公司的畫像分析 72
3.5.1 違規(guī)類型分析 73
3.5.2 違規(guī)類型存在關系分析 73
3.5.3 違規(guī)發(fā)生時間趨勢分析 74
3.5.4 違規(guī)行為內容分析 75
3.5.5 財務特征分析 79
3.5.6 公司治理特征分析 80
3.5.7 內部控制缺陷分析 82
3.5.8 審計師決策 84
第4章 基于機器學習模型的上市公司違規(guī)行為預測86
4.1 樣本數(shù)據(jù)和指標的選擇 87
4.1.1 指標選擇 87
4.1.2 數(shù)據(jù)收集與處理 89
4.2 機器學習模型的構建與評估 90
4.2.1 Logistic回歸模型 90
4.2.2 K近鄰模型 94
4.2.3 支持向量機（SVM）模型 95
4.2.4 隨機森林模型 97
4.3 研究結論與分析 101
4.3.1 模型評價 101
4.3.2 結論 102
第5章 會計師事務所違規(guī)行為畫像.103
5.1 會計師事務所行業(yè)畫像 103
5.1.1 會計師事務所的規(guī)模 104
5.1.2 會計師事務所從業(yè)者的個體特征 107
5.2 會計師事務所違規(guī)行為的分類及含義 111
5.2.1 會計師事務所違規(guī)行為的分類 111
5.2.2 會計師事務所違規(guī)行為的含義 112
5.3 會計師事務所及會計師違規(guī)行為畫像 115
5.3.1 數(shù)據(jù)收集與處理 115
5.3.2 會計師事務所違規(guī)行為畫像 116
5.3.3 注冊會計師違規(guī)行為畫像 126
第6章 基于機器學習模型的會計師事務所違規(guī)行為預測.133
6.1 樣本數(shù)據(jù)和指標的選擇 133
6.1.1 數(shù)據(jù)收集與處理 133
6.1.2 指標選擇 134
6.2 機器學習模型的構建與評估 135
6.2.1 支持向量機模型 136
6.2.2 決策樹模型 138
6.2.3 隨機森林模型 141
6.2.4 梯度提升樹模型 142
6.3 研究結論與分析 144
6.3.1 模型結果對比 144
6.3.2 結論 146
第7章 上市公司及相關主體違規(guī)行為的防范與治理148
7.1 完善上市公司的內部治理 148
7.1.1 優(yōu)化上市公司股權結構 148
7.1.2 完善上市公司內部治理結構 150
7.1.3 建立有效的內部控制審計機制 152
7.2 加大監(jiān)管處罰力度 153
7.2.1 加強退市制度 153
7.2.2 提高處罰標準 154
7.2.3 發(fā)揮交易所自律監(jiān)管機制 154
7.3 加強注冊會計師行業(yè)監(jiān)管 156
7.3.1 建立健全會計師事務所質量管理 156
7.3.2 建立高效的應對監(jiān)管問詢函機制 157
7.3.3 提高注冊會計師專業(yè)能力 157
參考文獻159
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