基于神经网络康得新财务舞弊识别研究

发布时间：2024-03-03 18:24

　　随着互联网的快速发达,信息产业经济随着迅速兴起,使得实体经济的商业模式变得越来越复杂,实体经营的类型也更加多样,财务舞弊的方式也在更新和升级,因为财务舞弊是由精心策划而来的,因此隐蔽性很强,大多难以被及时识别,这成为了审计工作的一个重大挑战。虽然中国市场监督机构对市场的监管越来越严格,但未能避免舞弊事件仍层出不穷,使得不少人对我国金融市场产生了信任危机,这严重抑制着中国证券市场的健康发展。所以,通过运用数据挖掘技术,来建立一个智能的识别财务舞弊的系统,对于辅助审计人员,以及相关的监管机关和投资人提升舞弊辨认能力,有着十分重大的意义。致力于构建更有效而准确的鉴别出财务舞弊,使广大投资人免于受财务舞弊所造成的经济损失,为他们提供一个健康的市场投融资环境,从而致力于我国证券市场更有序的健康发展。本文通过查找数据库中有关上市公司财务舞弊的违规事件信息,同时结合了中国证监会和证监会下属的地级监管局披露的信息,在这个基础上,搜索了2012年至2020年因存在舞弊公开受罚的上市公司,共确定了70个舞弊样本,210个非舞弊样本。接着在诸多学者的研究的基础上,制定了适用于上市公司财务舞弊识别指标体系,然...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1BP神经网络注：上图中虚线是表示神经网络机器自我学习以及调整权重的过程

第2章概念界定与理论基础石河子大学硕士学位论文13图2-1BP神经网络注：上图中虚线是表示神经网络机器自我学习以及调整权重的过程根据上面展示的BP神经网络示意图可以归纳出算法实现所需要的几个重要步骤：第一步，首先是神经网络模型的构建，然后整理样本数据资料并对要输入的样本公司数据进....

图2-2BP神经网络计算流程图

第2章概念界定与理论基础石河子大学硕士学位论文14图2-2BP神经网络计算流程图2.4.3BP神经网络的应用步骤2.4.3.1BP神经网络的结构设计输入层、输出层、隐含层及各层次间的转换函数构成BP神经网络的结构设计。输入层是指接收外部输入层的数据，而输入与输出层次间的节点数量则....

图2-3运用神经网络进行财务舞弊识别的步骤

第2章概念界定与理论基础石河子大学硕士学位论文152.4.3.2BP神经网络的学习训练在确定了BP神经网络各参数之后，就需要通过训练样本对新构建的网络进行训练。在通过归一化处理后得到有效的样本资料，然后利用批量处理模式。批量处理模式也就是把所有的样本数据录入后网站才会进行工作。所....

图3-1财务舞弊识别模型构建的思路

第3章基于BP神经网络财务舞弊识别模型研究石河子大学硕士学位论文17第3章基于BP神经网络财务舞弊识别模型研究3.1财务舞弊识别模型构建的思路按照第二章中讲述的利用BP神经网络实现财务舞弊识别研究的基本过程，对康得新进行财务舞弊识别研究首先要确定样本，下一步需要找出适合的识别指标....

本文编号：3918196