粗糙集理论和遗传算法集成的上市公司违规行为预警研究

以2002～2004年间受到监管部门处罚的上市公司为研究对象，经检验样本数据不服从正态分布及协方差矩阵不相等，故将粗糙集理论与遗传算法相结合，利用粗糙集方法具有不需要满足统计假设和遗传算法可以有效简化判别规则的特点，构建了符合上市公司数据实际情况的违规行为预警模型。实证结果显示该集成模型对上市公司发生违规行为的预测精度为82．00％，预警效果较好。