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文檔簡介
1、上市公司在識別評價內(nèi)部控制缺陷類型時，很少考慮多項缺陷組合的風險水平和嚴重程度，或是人為主觀的對內(nèi)部控制缺陷組合進行評價。本文的研究正是考慮如何實現(xiàn)對缺陷組合嚴重程度的評價，實現(xiàn)對內(nèi)部控制缺陷類型的自動判斷。本文首先構建了內(nèi)部控制缺陷判斷標準體系，用以識別判斷上市公司存在的具體缺陷類型。然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術，構建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)部控制缺陷識別模型，該模型可對上市公司的內(nèi)部控制缺陷信息及缺陷組合的風險疊加效應進行綜合分析，自動識
2、別上市公司的整體內(nèi)部控制缺陷類型。
同時，本文利用上市公司的樣本數(shù)據(jù)對該模型進行了訓練，然后用另一樣本數(shù)據(jù)對該模型進行了驗證。發(fā)現(xiàn)當把內(nèi)部控制缺陷分為三類（重大缺陷、重要缺陷、一般缺陷）時，該模型識別預測缺陷的準確率可以達到73.33％，當把重要缺陷歸入重大缺陷，只分為重大缺陷、一般缺陷時，該模型識別預測缺陷的準確率可以達到86.67％。說明上市公司在評價內(nèi)部控制缺陷時，尤其是對多項缺陷組合的評價時，可以借鑒該模型用來識別整體
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