稳健协方差方法其在上市公司信息披露质量评价中应用,本论文可用于协方差论文范文参考下载，协方差相关论文写作参考研究。
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摘 要：针对信息披露质量评价中常用的主成分分析方法,本文指出了其计算依赖于样本协方差矩阵,而协方差矩阵的估计容易受到异常值的影响.针对该问题,本文提出了将“稳健协方差方法”引入到信息披露质量评估中,并对2015年部分上市公司的信息披露质量进行了综合分析和对比,展示了新方法的稳健性.
关键词：主成分分析；稳健协方差；上市公司信息披露；信息披露质量
中图分类号： F830.33 文献标识码： A 文章编号：1674-2265（2015）12-0003-06
一、 引言
信息披露是上市公司所必须履行的义务,在当前审核制逐步转向注册制的过程中,它变得更加重要：大量投资者依靠披露的信息进行投资决策；监管部门依靠披露的信息来行动；关联企业依靠披露的信息来进行交易.那么这些上市公司的披露行为是否符合规范?公司之间披露行为有无差异?披露是否符合证监会相关办法中的各项要求?披露的信息是否具备完整性、有效性、真实性?这一系列问题的回答,都需要对信息披露质量进行系统的、客观的、量化的研究.
针对该问题,欧美资本市场的研究相对成熟,这得益于相关监管政策的稳定和连续；而国内的学者也对大陆资本市场的信息披露进行了多角度的研究：学者们最早是关注 “信息披露”和其他经济要素的关系,通过已经公布信息披露的评价数据（这些数据大多数来自于监管机构或者证券交易所）,用计量的方法来分析,例如汪炜、蒋高峰（2004）研究了信息披露和资本成本的关系,曾颖、陆正飞（2006）研究了信息披露和股权融资成本的关系,其他一些学者研究信息披露质量和市场流动性、公司财务状况的关系等；后续一些学者提出了信息披露的评价方法,这些方法大多基于主成分分析,通过主成分分析获得主成分,然后将结果用于计量研究.
本文主要关注信息披露质量的评价和度量问题,即通过何种手段能够将一家公司的信息披露质量进行客观评价,最后给出了相应的分数,使投资者和监管者对披露质量有一个直观的认识.
任何对信息披露质量进行评价的方法都不能脱离法律法规,上市公司信息披露所遵循的法律法规包括如下几类：
第一类是《中华人民共和国证券法》（以下称《证券法》）,该法于1998年12月29日经第九届全国人民代表大会常务委员会第六次会议通过,并于2004年8月28 日、2005年10 月27日、2013 年6 月29日进行了修订.《证券法》在第三章第三节中对“持续信息公开”进行了详细规定,包括发行人、上市公司、IPO、中期报告、年度报告、重大事项等,这些是上市公司所必须承担的法律义务.
第二类是中国证监会发布的《上市公司信息披露管理办法》以及细化的内容和格式要求,包括：《公开发行证券的公司信息披露内容和格式准则第2号—年度报告的内容和格式》,《公开发行证券的公司信息披露内容和格式准则第3号—半年度报告的内容和格式》和《公开发行证券的公司信息披露编报规则第13号—季度报告内容和格式特别规定》,这些办法和规定详细规定了上市公司信息披露所遵循的细节要求,这是信息披露质量评估的重要依据.
第三类是上海证券交易所和深圳证券交易所发布的披露要求,主要是进一步完善证监会的相关办法和规定.
笔者从2012年开始,用主成分分析和熵模型进行保险公司信息披露质量评估,并在一定程度上回答了“信息披露质量如何”这个核心问题.但当我们使用同样的方法来研究上市公司信息披露质量时,发现了一些问题,其中最核心的就是方法的稳定性（鲁棒性）,而该问题的产生有两方面原因：第一是因为上市公司的数量庞大,且体量（无论是总资产还是盈利等）的方差变化大；第二是资本市场的迅速发展产生很多在某些指标上存在“异常”（明显和其他公司不同）的上市企业.这两个原因都导致信息披露的单项指标和整体相比产生很大的差异.
评价方法来源于统计学.从数学角度看,任何一种统计评价方法都是多维指标空间到一维空间的映射,例如信用评价、信息披露质量评价、竞争力评价等.不同的评价方法可能导致样本（例如本文的上市公司）在得分方面有所不同,那么具体哪种方法更有效?理论上,我们自然要求这种评价的“数学映射”具有连续性,即在样本数量发生小比例变化的时候,其映射的结果应该不会发生大的偏差,即最终得分不会发生太大变化.著名评级公司穆迪在使用KMV模型（基于默顿1974年的文章）进行信用评价时,最早注意到了这点,通过异常反馈访谈来保证最后的结果稳健性.
事实上我们在研究过程中已经注意到,在很多评价方法中,直接使用主成分分析所带来的一些问题,最直接的就是导致公司历年排名的剧烈波动,而通常情况下,一家公司经营稳健,其所要评价的方面应该在相邻年度之间有一定的稳定性,具体可以参考表7我们所模拟做的试验.
之所以出现此现象,是因为主成分分析方法的核心依赖于协方差矩阵的计算,数学上已经证明,协方差矩阵对异常值的变化非常敏感,这就导致结果会产生较大的波动.这样的波动使得结果的评价不稳定,即当加入一个新样本的时候,很有可能相互之间的位置会发生变化,最终的得分结果和实际信息披露质量产生偏差.
同时,因为每年的样本变化,使得时间角度的比较变得困难,相同的公司因为不同年份里其他公司的数据异常会得到差异较大的分数,无法真实地反映公司信息披露质量的变化情况.从总体上看,也使得公司平均的信息披露质量依赖于每年参和评价的样本数量和数值.
为了能够真实地反映信息披露质量的变化情况,我们必须寻找一种稳定的评价方法,使其对异常数据和样本变化不敏感,这就是我们进行本研究的核心.本文第二部分介绍了稳健协方差的方法和原理,第三部分介绍了稳健的评价过程,第四部分以实证的方式给出了方法应用结果以及该方法的稳健性说明,第五部分给出了相应的结论.
二、基于稳健协方差的评价方法
结论：适合协方差论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关协方差公式所有公式开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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