【摘 要】
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企业信息披露质量对企业价值评估有着重要作用,而年报作为企业信息披露的重要信息来源,是评估企业信息披露质量的重要依据。随着文本挖掘技术的发展,文本研究日渐得到重视,本文便是基于文本挖掘技术,从深交所主板上市公司2014年到2016年的样本年报中挖掘出年报可读性指标,运用面板二值选择回归模型,利用财务重述数据和问询函数据验证了年报可读性指标衡量信息披露质量的有效性和稳定性,并对比分析了各个行业的有效适
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企业信息披露质量对企业价值评估有着重要作用,而年报作为企业信息披露的重要信息来源,是评估企业信息披露质量的重要依据。随着文本挖掘技术的发展,文本研究日渐得到重视,本文便是基于文本挖掘技术,从深交所主板上市公司2014年到2016年的样本年报中挖掘出年报可读性指标,运用面板二值选择回归模型,利用财务重述数据和问询函数据验证了年报可读性指标衡量信息披露质量的有效性和稳定性,并对比分析了各个行业的有效适用情况以及和深交所考评系统进行对比进而得出相关结论。本文通过样本数据实证得出以下结论。（1）年报可读性越高的企业,发生财务重述概率越低,次数越少。（2）年报可读性越高的企业,收到问询函的概率越低,次数越少。（3）财务杠杆越高、公司规模越小的企业发生财务重述、收到问询函的概率越大,次数越多。（4）通过细分行业对比发现,可读性指标对新兴行业比传统行业更有效更适用。（5）通过年报可读性指标评级结果与深交所评级对比,发现深交所考评结果更有效,但作为量化指标,可以作为深交所考评系统的一个补充。本文的创新点在于从一个新的视角即年报可读性衡量企业信息披露质量,创新性的将NLP（Natural Language Processing）技术应用于年报文本分析,从年报文本的语言特征出发,从年报可读性指标衡量企业信息披露质量。因此,本文的研究意义在于为监管机构和投资者提供衡量企业信息披露质量的一个新思路,进而增强资本市场信息透明度。
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