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基于神经网络组合模型的会计舞弊识别

2015-09-02分类号:TP18;F275

【作者】夏明  李海林  吴立源  
【部门】华侨大学工商管理学院  
【摘要】上市公司会计舞弊行为破坏了证券市场的公平公正性,阻碍了相关经济金融的健康发展态势,因此建立舞弊识别模型对舞弊审计工作显得尤为重要。文章以深沪两市公开处罚公告的舞弊公司以及非舞弊公司为数据样本,构建会计舞弊识别的指标体系,运用主成分分析方法进行数据降维,提取相应的主成分作为特征变量指标。同时,在BP神经网络的基础上构建神经网络组合模型对会计舞弊进行识别。
【关键词】会计舞弊  主成分分析  BP神经网络  组合模型
【基金】国家自然科学基金资助项目(61300139);; 福建省社会科学规划基金资助项目(2013C018);; 华侨大学中青年教师科研提升资助计划项目(ZQH-PY220)
【所属期刊栏目】统计与决策
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