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[期刊] 财会通讯
[作者]
冯炳纯
近年来,我国上市公司数量的急剧增加及其财务舞弊手段的不断更新对审计工作中的财务舞弊识别提出了更高要求,克服传统人工识别方法的种种弊端转而寻求高效的财务舞弊识别方法具有重要现实意义。本文以数据挖掘技术为基础构建了不同的财务舞弊识别模型,并结合样本进行了财务舞弊识别检验,对比实验结果后得出结论:随机森林与R elief算法指标组合模型的识别效率最高;与Boruta算法指标组合模型的综合性能最佳。
关键词：
数据挖掘 财务舞弊识别模型 特征选择
[期刊] 统计与决策
[作者]
张曾莲 高雅
文章首先回顾了四大舞弊理论,选择了经典的三因素理论。在强制性信息基础上,将自愿性信息纳入考虑范围,实现了对年度报告的全面考察,构建了更加有效的财务舞弊识别模型。选取2005—2013年证监会公布的财务舞弊上市公司61家及对比公司61家,以逻辑回归的向后逐步法构建财务舞弊识别模型,识别指标包括应收账款指数、资产收益率、现金流量利息保障倍数、自愿性信息披露质量,模型识别率达到77.9%,比传统模型提高了4%。
关键词：
自愿性信息披露 财务舞弊 识别
[期刊] 统计与决策
[作者]
张曾莲 高雅
文章首先回顾了四大舞弊理论,选择了经典的三因素理论。在强制性信息基础上,将自愿性信息纳入考虑范围,实现了对年度报告的全面考察,构建了更加有效的财务舞弊识别模型。选取2005—2013年证监会公布的财务舞弊上市公司61家及对比公司61家,以逻辑回归的向后逐步法构建财务舞弊识别模型,识别指标包括应收账款指数、资产收益率、现金流量利息保障倍数、自愿性信息披露质量,模型识别率达到77.9%,比传统模型提高了4%。
关键词：
自愿性信息披露 财务舞弊 识别
[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
汪士果 张俊民
本文检索了近年来基于数据挖掘的会计舞弊识别方面的文献,归类比较挖掘数据、算法以及分类器评价方法和分类效果,为投资者、监管部门和审计师在舞弊识别中选用适当数据和挖掘技术及优化模型提供借鉴。现有研究多对舞弊和配对非舞弊样本进行有标签挖掘,特征值涵盖审计师数据、公司治理数据、财务报表数据、行业和交易数据多个类别。当前研究以反映舞弊三角的综合数据为主,比率数据比账户数据更有效,主要算法包括统计检验、回归分析、神经网络、决策树、贝叶斯网络、堆栈变量法等。其中,回归分析应用最为普遍,神经网络在识别效果和准确性方面总体上优于回归模型,模型辅助检测优于审计师无辅助检测。现有文献还缺乏无标签挖掘和时序数据挖掘研...
关键词：
数据挖掘 舞弊识别 会计舞弊 分类器评价
[期刊] 会计之友(下旬刊)
[作者]
汪诗怀
XML技术的出现,为在数据组织中更好的体现数据本身的含义提供了很好的途径。XBRL作为XML语言在网络财务报告中的应用,为在大量的财务信息中进行数据挖掘、发现知识提供了途径。本文对XBRL的技术框架及特点、数据挖掘技术及其在财务系统中应用进行了探讨,并给出了基于XBRL的财务信息数据挖掘模型。
关键词：
XBRL 数据挖掘 财务数据 构建
[期刊] 会计之友
[作者]
赵纳晖 张天洋
财务报告舞弊是企业舞弊的手段之一，不仅会导致会计信息失真，而且会危害经济的健康发展，因此，如何克服传统的人工检测和基于数值指标的浅层模型识别等方法的弊端，找到一种更为高效的智能化识别方法具有重要的现实意义。选取2015—2019年间存在舞弊行为的A股上市公司定期报告，以其中的管理层讨论与分析章节（Management Discussion and Analysis,MD&A）为样本，同时确定了规模相同的控制样本，通过实证研究对比了深度学习模型和以往常用的浅层模型在检测财务报告舞弊时的性能。结果表明，在规模对等的舞弊和非舞弊类财务报告组成的文本数据集上，深度学习模型表现出明显优于基准模型的分类性能。研究结果为利用MD&A文本数据和深度学习方法识别企业财务报告舞弊的有效性提供了直接的证据。
[期刊] 财贸经济
[作者]
张新民 吴革
本文在对我国上市公司财务报告舞弊特征与识别模型相关文献回顾的基础上,从已有的文献中选取13个财务报告舞弊特征指标,采用因子分析法对这13个指标进行简化得出8个主要的识别指标,以沪深两市上市公司1998—2006年间40家财务报告舞弊公司和40家正常公司为样本,以8个主要指标作为解释变量建立财务报告舞弊识别模型。通过Logistic回归技术得到的模型总体识别正确率达71.3%,识别效果较好。研究结论对上市公司、注册会计师和监管部门都有积极的借鉴意义。
关键词：
财务报告舞弊 因子分析 识别模型
[期刊] 现代管理科学
[作者]
薛跃 韩之俊 章亚南 王雪荣
数据挖掘技术能够处理海量信息,完成潜在有用信息的抽取。虚假财务报告的识别需要从大量相关信息中寻找线索,采用数据挖掘技术可以提高虚假财务报告的识别效率。应用数据挖掘技术进行上市公司虚假财务报告识别研究的目的在于确定数据挖掘的方法论,建立相应的规则和算法,并将其设计成能够实现的解决方案和相应程序。
关键词：
数据挖掘 虚假财务报告 识别
[期刊] 财会通讯(综合版)
[作者]
黄辉
识别虚假财务报表十分困难。从审计师的角度,大量的做假案例表明:财务报表做假大都是公司最高管理当局授意下的做假。在我国"国有股一股独大"的特殊背景下,财务报表做假还是大股东
[期刊] 财会通讯(综合版)
[作者]
陈华 秦敏
一、数据挖掘的含义与方法(一)数据挖掘的含义数据分析本身己经有多年的历史,长期以来,数据收集和分析的目的是用于科学研究,但随着全球信息
[期刊] 财会月刊
[作者]
王艺 姚正海
本文以２０１５年Ａ股制造业上市公司为研究对象，选取反映企业偿债能力、经营能力等六个方面的２７个指标构建预警指标体系，并运用Ｔ值显著性检验和因子分析法对预警指标进行约简。在此基础上，本文利用ＬｏｇｉｓＴｉｃ回归、决策树和ＢＰ神经网络分别构建财务预警模型，并对各个模型的优缺点及预测结果进行比较分析。研究结果表明：随着ｓＴ发生时间的临近，预警准确率总体呈上升趋势；从中长期来看，决策树和ＢＰ神经网络模型的预测能力优于ＬｏｇｉｓＴｉｃ回归模型；从短期来看，三种模型的预测能力没有显著差异。
[期刊] 审计研究
[作者]
李博 罗良辰
审计分析软件的自学习功能十分重要。本文针对中央企业审计分析和预警系统的核心技术——财务困境预警,选取206家中央企业及其子公司的财务指标作为训练样本和测试样本。使用主成分分析方法筛选后,采用Fisher线性判别模型、贝叶斯判别模型、Logistic模型、径向基函数神经网络模型、支持向量机模型等五种数据挖掘模型进行训练和测试。结果表明:除贝叶斯判别模型预测结果较差外,其它四种模型的预测准确率都较高,其中Fisher线性判别模型的预测准确率最高。本实验室给出了Fisher线性判别模型自学习功能实现的流程图和C/C++语言描述,实现了中央企业审计分析和预警系统的优化和改进。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 张苗苗 何超
目前,通过电子邮件泄漏和违规使用个人身份信息的行为已经成为所有组织所面临的迫切需要解决的问题。基于此,本文提出一种基于数据挖掘的个人身份信息识别模型,来自动识别电子邮件中是否包含个人身份信息,设计了分类分析识别算法,并通过实验验证了该模型及算法的可行性和有效性。
关键词：
信息识别 数据挖掘 电子邮件
[期刊] 财会月刊
[作者]
潘修中
当前的财务舞弊大数据识别，实际上是先用显著指标对舞弊公司样本“画像”，再依据画像结果寻找与舞弊样本相似的有舞弊嫌疑的公司。这种通过舞弊样本“画像”识别财务舞弊的做法，存在着刻舟求剑、按图索骥、盲人摸象、准确率幻觉等问题。造成这些问题的根本原因在于，当前的财务舞弊大数据识别忽视了财务舞弊“人的行动”本质。因此，有必要回到财务舞弊“人的行动”本质，重构财务舞弊大数据识别模式。重构财务舞弊大数据识别，应以演绎推理的方式获得真实舞弊行动的知识，并以真实舞弊行动作为识别重点。具体的思路是：首先通过假构法领悟真实的财务舞弊行动，再以指标组合的形式刻画财务舞弊行动，最后参照金税系统筛选出存在舞弊行动的公司。
关键词：
财务舞弊 大数据识别 准确率 人的行动
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
潘婉彬 洪源
应用时间相依COX模型对中国A股上市公司20082015年发生的舞弊行为进行研究.从财务指标、股权结构、公司治理等方面来研究财务舞弊公司的特征,并给出每个指标的相对危险率.研究结果表明,公司规模越大,有标准无保留审计意见,速动比率越高,第一大股东持股比例越高及监事会持股比例越高的公司越不容易产生财务舞弊行为,而董事会会议次数越多的公司,越有可能出现财务舞弊.
关键词：
财务舞弊 时间相依COX模型 相对危险率
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