基于LM算法BP神经网络的审计重大错报风险识别

发布时间：2017-11-03 01:11

  本文关键词：基于LM算法BP神经网络的审计重大错报风险识别

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【摘要】：本文根据1998～2009年期间,证监会、深交所、上交所公布的财务舞弊违规处罚意见,参照2006年1211号审计准则的规定构建了涵盖持续经营能力、融资能力、营运能力、重大关联交易、关键人员变动、内部控制环境等因素的重大错报风险识别模型。通过与Logistic算法重大错报风险识别模型预测结果进行对比,发现基于LM算法BP神经网络重大错报风险识别模型具备较高的识别准确率,具有更强的实用性。
【作者单位】： 兰州理工大学经济管理学院;
【关键词】： 重大错报风险 BP神经网络 LM算法
【分类号】：F239.4;F832.51;F224
【正文快照】： 我国自2007年起实施的新审计风险模型相对于传统审计风险模型更加注重对风险的识别和评估,且贯穿于整个审计业务过程中。所以,新模型应用的重难点在于重大错报风险的识别和评估。重大错报风险的识别和评估是提高审计效率、保证审计效果的重中之重。对财务舞弊风险识别、评估

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本文编号：1133978