基于分类回归树算法的上市公司会计信息失真识别研究
2009-05-25分类号:F275;F224
【部门】湖南大学工商管理学院
【摘要】利用26个财务变量建立分类回归树模型对会计信息失真进行识别研究,结果表明所建模型对会计信息失真企业的正确识别率达到80%以上,能将第二类错误率控制在20%以下。实证还发现留存收益在总资产中的比率小于2%的公司很容易出现会计信息失真,最后作者利用8年数据对该结果进行检验,表明其识别能力非常出色。
【关键词】会计信息失真 分类回归树 数据挖掘
【基金】教育部社科基金项目“基于投资者利益保护的会计信息质量甄别研究”(06JA630022)资助
【所属期刊栏目】财经理论与实践
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