《上市公司治理准则》

摘要： “控股股东、实际控制人与上市公司应当实行人员、资产、财务分开,机构、业务独立,各自独立核算、独立承担责任和风险。”《上市公司治理准则》中明确强调了“上市公司的独立性”,但是依旧有一些上市公司的控股股东或实际控制人擅自插手上市公司的企业经营与财务管理。

摘要： 独立董事制度发源于上世纪30年代的美国,并于上世纪70年代在各国得到迅速发展,现在这一制度已成为现代上市公司治理制度的重要组成部分。中国证监会于2001煞月发布《关壬在上市公司建立独立童事制度的指导意见》要求所有上市公司建立独立董事制度。几个月后,证监会又发布了《上市公司治理准则》,进一步推动了独立董事制度的完善。于是,2002年12月丄.深交所创业企业培训中心联合证监会、深交所监管人员以及高校和影陞司治理组织的专家,举办了那场影响深远的第1期“深交所上市公司独立董事培训班”。

摘要： 2019年3月15日,中国证监会对《上市公司章程指引》相关条款进行修改,并向社会公开征求意见。本次《章程指引》的修改主要包括三个方面:一是明确了存在特殊股权结构上市公司章程相关要求;二是根据《公司法》的新规定,完善上市公司收购本公司股份的法定情形;三是结合《上市公司治理准则》和上市公司治理实践,对股东大会召开、董事职务解除、董事会专门委员会设置、高管人员任职要求进行完善。

摘要： 近期，中国证监会对《上市公司治理准则》（以下简称《准则》）进行修订，并向社会公开征求意见。《准则》对四方面内容进行了修订。

摘要： 9月30日，证监会正式发布了新修订的《上市公司治理准则》，本文介绍了准则修订的背景，分析了其亮点、局限与约束，并对其进一步完善提出建议，包括进一步建立持续修订和相关制度的试点实施机制，拟进行创新的重大制度可以在治理机制较成熟、公司运作较规范的银行类、金融类上市公司中试行，再加以推广；逐步建立多元化董事会等。

摘要： 近期，中国证监会拟修订《上市公司治理准则》，自6月15日起向社会公开征求意见。证监会表示，近年来上市公司治理中也出现了一些新情况新问题，修改完善《上市公司治理准则》具有现实必要性，也具备了较好的法制和实践基础。

摘要： 6月15H，证监会例会宣布，证监会已对《上市公司治理准则》进行修订，白6月15日起向社会公开征求意见。此次修订的内容除了增加上市公司党建工作，促进上市公司生态文明建设以及扶贫等社会责任要求外服务保障以外，还立足国情和投资者的机构特点，进一步完善投资者保护，尤其是中小投资者的保护，强化了对上市公司控股股东、实际控制人以及关联方的约束。

摘要： 本文就中国证监会最新发布的《上市公司治理准则(征求意见稿)》新增的机构投资者章节这一重大修订变动为契机,从公司治理与股东权益保护的相关理论溯源入手,探讨了成熟市场股东积极主义的兴起和壮大历程,深入剖析了我国机构投资者参与公司治理的现状和问题,归纳了《上市公司治理准则(征求意见稿)》中新增内容的亮点,并提出了对机构投资者推动公司治理实践的未来展望和建议。

摘要： 9月30日,中国证监会正式发布了新修订的《上市公司治理准则》（以下简称《准则》）,自发布之日起施行。此次修订的一大亮点,是规范了与上市公司控制权变动特别是与敌意收购相关的公司治理问题,回应了这些年来人们对所谓＂野蛮人＂敌意收购所引出的各种问题的广泛关切。

摘要： 正如OECD《公司治理原则》所言：公司治理没有唯一的最好标准．但是良好的公司治理存在某些相同的因素。1999年，OECD发布《公司治理原则》．其目的是帮助决策者更好地评估并且提升有关本国公司治理的法律、制度和监管水平．为股票交易所、公司以及其他对良好的公司治理的发展进程起促进作用的当事方提供指导和建议。

摘要： 本发明公开了一种上市公司财务异常识别方法，该方法包括：采集所有待预测公司的财务数据；从所述财务数据中提取目标特征数据；将目标特征数据作为输入数值，输入预设财务数据分析模型中；获取预设财务数据分析模型根据所述输入数值计算得出的各个待预测公司的财务分值；根据财务分值输出各个待预测公司的风险提示信息。本发明还公开了一种上市公司财务异常识别系统。本发明通过获取更全面的财务数据，根据所述财务数据提取多维度的目标特征数据，并根据所述目标特征数据计算各个待预测公司对应的财务分值，进而基于所述财务分值确定输出对应的风险提示信息，提高了财务数据异常识别的准确性。

摘要： 本发明涉及一种会计信息系统，尤其为一种用于上市公司信息披露专用的区块链会计信息系统，包括底层技术支撑层、企业业务应用层、会计信息使用层和内外部监督层，所述底层技术支撑层包括分布式存储、智能合约、加密算法和时间戳，所述企业业务应用层包括数据上链、自动报表、节点共享和隐私保护，所述会计信息使用层包括投资者、债权人、供应商、采购商、企业内部管理层、股东、分公司和子公司，本发明中，通过设置的底层技术支撑层、企业业务应用层、会计信息使用层和内外部监督层，每一层级互相嵌入，在链上形成系统闭环与现有各种系统实现数据交互存证，能够实现多方节点共同记账、信息储存在链上。

摘要： 本发明涉及一种上市公司产业链视图构建方法，具体技术方案包括：S1、根据上市公司财报确定所述上市公司主营业务，按照国家行业标准分类将主营业务处于同一行业的上市公司聚簇；S2、获取所述上市公司主营业务的上游公司和下游公司；S3、以公司层级作为结点，通过线段将所述上市公司与其对应的上游公司和下游公司进行连接形成带有聚簇性质的视图，从行业层面和产业链层面两个维度构建视图，以主营业务为共性，对上市公司进行聚簇，有利于投资者判断该上市公司在当前行业的市场环境，以上下游公司为联系点，体现上市公司在整个产业链上的位置，有助于实现对上市公司的宏观环境进行准确的评估。

摘要： 本发明涉及上市公司评价技术领域，具体地说是一种上市公司ESG评价方法，包括搜集底层数据源、计算底层指标得分、根据底层指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行权重加权，得到三级指标得分，根据三级指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行权重加权，得到二级指标得分，依次根据权重，计算总指标得分和一级指标得分，本发明同现有技术相比，通过人工智能方式对数据进行集成、分布式存储和分析模块，自上而下构建三级指标体系对上市公司进行评价，特别是针对国内市场不同行业适用不同指标和权重体系，平台覆盖广泛，时效性强。

摘要： 一种基于贝叶斯方法的上市公司定价方法，通过确定股指期货对于指数一篮子股票的总体影响：通过总体影响计算个股影响，对于每个时刻，指数一篮子股票中的任意股票可以根据编制方法，计算其所占指数权重Wn；通过历史股价回归出每个个股对于股指期货维护影响的暴露值。

摘要： 本发明公开了一种关键信息与上市公司公告文本语义匹配方法及装置，方法包括：构建马尔科夫链矩阵；根据马尔科夫链矩阵，提取候选词语，构建关键信息候选词语集；筛选关键信息；根据最终关键信息和字段信息，得到最终关键信息向量表征和字段信息向量表征；对最终关键信息向量表征进行迁移学习，得到新生成的最终关键信息向量表征；最终关键信息与字段信息对齐，得到与最终关键信息语义匹配的上市公司公告文本；装置包括关键信息提取模块、以及关键信息与字段对齐模块；本发明提供的这种方法及装置适用于类型众多的上市公司公告文档的关键信息提取，且能够将关键信息与字段信息进行对齐，进而得到与关键信息语义匹配的上市公司公告文本。

摘要： 本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种上市公司经营异常智能审查方法及装置，方法包括如下步骤：特征提取，提取待审查公司同领域所有上市公司的业务构成特征、收支比特征，结合业务构成特征和收支比特征构建组合特征；期望特征生成，生成收支比期望特征，拟合预测组合期望特征；计算偏离度，计算业务构成特征偏离度、收支比期望特征偏离度以及组合期望特征偏离度；基各偏离度计算待审查公司经营的异常值；设定经验阈值，异常值大于或等于经验阈值则标记审查公司经营异常。通过计算不同目标特征的偏离度，依据不同权重计算异常值，比对异常值与经验阈值，判别公司经营异常状况，提高上市公司经营异常审查效果。

摘要： 本发明公开了一种上市公司财务异常识别方法，该方法包括：采集所有待预测公司的财务数据；从所述财务数据中提取目标特征数据；将目标特征数据作为输入数值，输入预设财务数据分析模型中；获取预设财务数据分析模型根据所述输入数值计算得出的各个待预测公司的财务分值；根据财务分值输出各个待预测公司的风险提示信息。本发明还公开了一种上市公司财务异常识别系统。本发明通过获取更全面的财务数据，根据所述财务数据提取多维度的目标特征数据，并根据所述目标特征数据计算各个待预测公司对应的财务分值，进而基于所述财务分值确定输出对应的风险提示信息，提高了财务数据异常识别的准确性。

摘要： 本发明涉及碳中和评价技术领域，具体地说是一种上市公司碳中和评价方法，包括搜集底层数据源、根据底层数据源，计算底层指标得分、根据底层指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行加权，得到四级指标得分和根据四级指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行加权，得到三级指标得分，依次根据权重，计算二级指标和一级指标得分，本发明同现有技术相比，运用自然语言处理技术、压力测试方法、AHP层次分析方法收集上市公司详细的传统数据和另类数据，通过设定四级打分指标体系，由下至上计算各个层级的加权得分，对上市公司在碳中和领域起到的关键作用进行评估。

摘要： 本发明公开了基于改进Transformer模型的上市公司财务违规预测方法，属于财务违规预测技术领域，本发明采用了Bi‑LSTM+FNN的设计，加上通过叠加Self‑Attention层提高模型长距离捕获特征能力的机制，使得模型有更强的长距离特征捕获能力，使得模型更注重于特征之间的相关性，更适用于处理如财务数据的特征位置固定的结构化数据；此外，本发明通过三层注意力层的堆栈加深了网络深度，提供了并行计算的可能，提高了计算的速度，同时舍弃了Positional Encoding，降低了其计算的复杂度，使之更匹配于预测如财务数据等结构性数据，同时再次提高了模型的计算速度；有利于实现对上市公司财务违规进行高效且准确的预测，有利于辅助相关监管部门提高监管效率。