企业审计中财务困境预警模型自学习功能的实现研究——基于五种不同数据挖掘模型测试的结果

发布时间：2017-08-31 15:38

  本文关键词：企业审计中财务困境预警模型自学习功能的实现研究——基于五种不同数据挖掘模型测试的结果

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【摘要】：审计分析软件的自学习功能十分重要。本文针对中央企业审计分析和预警系统的核心技术——财务困境预警,选取206家中央企业及其子公司的财务指标作为训练样本和测试样本。使用主成分分析方法筛选后,采用Fisher线性判别模型、贝叶斯判别模型、Logistic模型、径向基函数神经网络模型、支持向量机模型等五种数据挖掘模型进行训练和测试。结果表明:除贝叶斯判别模型预测结果较差外,其它四种模型的预测准确率都较高,其中Fisher线性判别模型的预测准确率最高。本实验室给出了Fisher线性判别模型自学习功能实现的流程图和C/C++语言描述,实现了中央企业审计分析和预警系统的优化和改进。
【作者单位】： 审计署驻哈尔滨特派办办事处;
【关键词】： 财务困境预警 主成分分析 数据挖掘 自学习功能
【分类号】：F239.4;F224
【正文快照】： “中央企业审计分析和预警系统”是由审计署哈尔滨特派办和湖南大学合作研发的，系统体系结构如图1。该系统无论在测试还是在实践应用中均取得了成功。由于审计对象和经济环境在不断发生变化，因此继续改进审计分析软件，，使其具备数据挖掘和自学习功能十分必要。中央审计分析

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