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beat365体育官方网站刘锋副教授指导本科生在FT50期刊Journal of Business Ethics发表研究成果

时间:2024年05月07日 15:30浏览次数:

beat365体育官方网站运营管理与决策科学团队刘锋副教授指导本科生在FT50国际权威期刊Journal of Business Ethics上发表题为Machine learning for predicting corporate violations: How do CEO characteristics matter”的研究成果。刘锋副教授为该论文的通讯作者,beat365体育官方网站2021级金融专业本科生孙睿杰为该论文的第一作者。论文合作者包括beat365体育官方网站2020级金融专业本科生李懿楠、beat365体育官方网站2019级物流专业本科毕业生王荣萍、数学与统计学院2020级数学与应用数学专业本科生骆晶。beat365体育官方网站为该论文的第一作者单位和通讯作者单位,beat365体育官方网站为唯一署名单位。Journal of Business Ethics(简称JBE)是Financial Times金融时报认定的50本全球经管类权威期刊之一(简称FT50,在全球beat365体育官方网站学术研究排名评估中具有重要的影响

公司违规行为是一个严重的商业道德问题引起了公司内部治理机构和外部监管机构的广泛关注。公司违规行为不仅损害了利益相关者的利益,降低公司的市场价值,损害公司声誉,而且还降低了市场的资源配置效率。本研究从高层梯队理论的视角,运用机器学习的方法,探究CEO特征如何影响企业的违规行为。通过运用2010-2020年中国上市公司的数据,该论文对企业违规的决定因素模型进行了搭建,比较10种不同的机器学习算法后发现XGBoost的预测结果最为准确,随后通过SHAP模型对其进行可解释性分析。该研究结果有助于预防公司违规行为改善公司治理和维护金融市场秩序,推进机器学习与经济管理的交叉融合。

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原文链接:https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-024-05685-0


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