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文檔簡介
1、我國上市公司經(jīng)歷了二十多年的發(fā)展,證券市場日趨成熟,有力地帶動和促進了國民經(jīng)濟增長,完善了市場經(jīng)濟體制。然而,上市公司財務(wù)舞弊事件卻是屢見不鮮,這些舞弊事件不僅直接導(dǎo)致上市公司本身蒙受巨額損失,而且使上市公司利益相關(guān)者的權(quán)益受到威脅,嚴重危害證券市場的正常發(fā)展。
一直以來,財務(wù)舞弊識別問題就是相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點和難點問題。早期,研究人員大多以上市公司公布的財務(wù)數(shù)據(jù)為研究依據(jù),使用一般的統(tǒng)計回歸方法,獲得了一定的財務(wù)舞弊預(yù)警和識
2、別效果。但是,最近幾年以來,財務(wù)舞弊事件呈現(xiàn)出越來越難以預(yù)警的特點,原因是舞弊主體的手段越來越隱蔽,修飾財務(wù)數(shù)據(jù)難以有跡可循。因此,對于財務(wù)舞弊的識別不應(yīng)局限于使用上市公司財務(wù)指標,而是應(yīng)當基于舞弊公司難以控制的外部環(huán)境指標,使用數(shù)據(jù)挖掘等人工智能方法才能有效地應(yīng)對這一變化。
本論文正是基于這一思路,首先通過國內(nèi)外相關(guān)文獻的總結(jié)和梳理,對目前財務(wù)舞弊識別研究理論、方法及其優(yōu)缺點進行整理和分析。理論方面,本文對財務(wù)舞弊、公司環(huán)境
3、以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行理論性概括和定義,并分析公司環(huán)境對財務(wù)舞弊的影響。然后,本文提出一套較為完整的財務(wù)舞弊程度評價方法,用以評價舞弊上市公司的舞弊嚴重程度,進而將舞弊上市公司樣本區(qū)分為嚴重舞弊上市公司和一般舞弊上市公司。在此基礎(chǔ)上,通過篩選適當?shù)臉颖竞蛢?nèi)外部環(huán)境指標進行實證研究,使用支持向量機、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和決策樹三種數(shù)據(jù)挖掘方法對上市公司財務(wù)舞弊行為進行識別,并建立財務(wù)舞弊識別模型,用于判定上市公司舞弊與否以及舞弊的程度大小。實證結(jié)果表
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