【摘要】为了揭示违规上市公司共同的倾向性因素,基于国家治理视角定义了舞弊内涵,选取A股上市公司19932015年度4461例样本数据,选取公司治理、财务指标、持续经营能力三类指标下33个变量对舞弊进行解释,采用四种抽样方法构建决策树模型,并运用Bagging机器学习算法对模型进行优化。结果表明:抽样方法会影响模型预测精确度,采用Bagging自助抽样算法可改善模型预测效果;内控有效性、内控意见、董事会会议次数、董事会人数、监事会人数、审计收费、息税前利润、股利分配率、每股企业自由现金流量、总资产净利润率等指标揭示