基于数据挖掘的上市公司财务舞弊识别研究

发布时间：2017-08-24 02:43

  本文关键词：基于数据挖掘的上市公司财务舞弊识别研究

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【摘要】：国内上市公司财务舞弊呈恶性发展之势,要推进证券市场的预警与监管,对上市公司财务舞弊行为的识别就变得意义重大。以148个财务舞弊上市公司和配对的非舞弊上市公司为样本,运用神经网络建立了上市公司财务舞弊识别模型。此模型对训练样本和测试样本的识别正确率分别达到74.58%和70%,能有效的识别出上市公司财务舞弊与否。结果表明,该模型可以用于上市公司财务舞弊行为识别,对有舞弊动机的上市公司起到威慑作用。
【作者单位】： 青岛大学管理科学与工程学院;
【关键词】： 财务舞弊识别 神经网络 数据挖掘
【基金】：国家自然科学基金项目(71403138)
【分类号】：F276.6;F275;TP183
【正文快照】： 随着社会主义市场经济的蓬勃发展,上市公司数量不断增加,上市公司财务舞弊的事件也越来越多。财务舞弊行为的危害极大,不仅会使投资者依据企业披露的财务经营状况做出错误的投资决定,造成严重损失,而且会使整个证券市场的资源配置效率降低,危害证券市场与整个国家的信用,干扰

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本文编号：728773