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[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
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
周卫华 翟晓风 谭皓威
研究目标:探讨如何利用大数据和机器学习方法对上市公司财务数据和非财务数据进行分析和挖掘，并应用于上市公司财务舞弊识别和预测。研究方法:提出一种基于机器学习方法的上市公司财务舞弊预测模型Xscore,对上市公司财务舞弊进行预测。研究发现:Xscore模型能够提高模型预测的准确率，在准确率、召回率、AUC指标、KS值、PSI稳定性等方面均优于Fscore模型和Cscore模型，更适合我国上市公司财务舞弊预测。研究创新:基于2000～2020年中国上市公司数据集为观测样本，通过Benford定律、LOF局部异常法、IF无监督学习法，解决了机器学习应用于财务舞弊识别研究时普遍面临的灰色样本问题，甄选兼具领域特性和统计特征的特征变量；首次将XGBoost集成学习方法应用到上市公司财务舞弊预测分析中，有效提高了上市公司财务舞弊准确率。研究价值:本文将XGBoost集成学习方法引入上市公司财务舞弊识别领域，有助于促进人工智能、机器学习在会计学中的研究与应用，为促进上市公司披露高质量的财务信息和维护资本市场秩序提供参考。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
刘桂良 叶宝松 周兰
选取2003~2007年度5645家沪深两地上市公司为样本,首先对其中209家舞弊公司财务舞弊的影响因素做统计分析,明晰上市公司财务舞弊的特征;然后,根据舞弊公司不同特征进一步实证检验,得出大规模事务所的选择、股权集中度、公司规模与财务舞弊负相关,独立董事比例与财务舞弊成"U"型关系,但没有发现代表财务状况指标净资产收益率的显著性影响,究其原因,发现舞弊公司存在虚增利润以外的其他更多隐性盈余操纵手段。
关键词：
财务舞弊 舞弊特征 舞弊治理
[期刊] 经济问题
[作者]
陈庆杰
运用RBF神经网络模型,以我国证券市场上因披露虚假会计信息而遭到证监会或财政部处罚的上市公司为研究样本,根据聚类原理,采用留一法交叉验证,分别对已有研究成果总结的22个特征构建的财务报告舞弊识别传统模型和引入经理人特征并整合后的31个特征构建的财务报告舞弊识别改进模型进行检验,结果表明,从训练误差和预测精度两个参数来看,引入经理人特征后的改进模型较传统模型的舞弊识别能力有所提高。
关键词：
经理人特征 财务报告舞弊 RBF神经网络
[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] 财会月刊
[作者]
叶钦华 黄世忠
本文选取被中国证监会查处的与专网通信业务相关的15家财务舞弊上市公司作为研究样本，分析专网通信这类新型财务舞弊案的特征以及这15家上市公司与配合造假者的群体特征。对于这类新型财务舞弊，注册会计师和监管部门难以通过传统的程序和方法进行有效应对，故应当采用新方法、结合大数据及人工智能等新技术，开发财务舞弊智能识别工具，以实现对专网通信这类新型财务舞弊的事前预警。
[期刊] 税务与经济
[作者]
陈慧璇 朱君
上市公司财务报告舞弊是我国资本市场的一大顽疾,其长期存在不仅严重损害了投资者的利益,也阻碍了我国资本市场的良性发展。选择2000～2011年因财务报告舞弊被处罚的主板A股非金融类上市公司122家,共计237个统计样本,从行业特征、舞弊类型、舞弊并发性和持续性方面对上市公司财务报告舞弊特征进行统计分析,发现进行财务舞弊的上市公司在行业分布上多集中于制造业,在舞弊类型上以推迟披露为主并具有并发性,在舞弊时间上具有持续性。
关键词：
上市公司 财务报告舞弊 资本市场
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
王磊 胡纯华 孔东民
公司同伴效应是指公司个体行为受到参照组内其他公司行为或特征的影响,高管社会学习是导致公司同伴效应产生的重要原因,但这种学习行为是否理性还值得商榷。本文以2000—2015年沪深两市A股上市公司为样本,基于行业特征的研究视角,考察行业领导者虚构利润对同伴公司投资决策的影响。结果表明,行业领导者虚构利润向外界传递行业虚假繁荣的错误信号,同伴公司为占据更高的市场份额而扩大投资规模;而且,同伴公司的反应程度受行业特征的影响,具体而言,行业竞争度加剧了同伴公司对行业领导者虚构利润的错误反应,行业景气度与同伴公司反应程度存在负向关系,处于成长期的同伴公司更容易受行业领导者虚构利润的影响,表现出更大规模的投资扩张。本文基于行业特征视角研究财务报告舞弊产生的溢出效应,有助于理解"同伴效应"形成的内在机制,也为财务舞弊产生的不良经济后果提供了新的经验证据。
关键词：
财务舞弊 同伴公司 投资决策 行业特征
[期刊] 财会通讯
[作者]
段莉芳
随着改革开放的不断深入与发展，各种企业舞弊事件频发，对于维护市场经济的良性发展造成了巨大的负面影响。本文从企业舞弊治理出发，重点研究企业财务舞弊的特征以及审计方法，全面提升企业运用运用独立审计达到有效抑制财务舞弊的作用，不断完善对企业舞弊的治理。
关键词：
企业财务舞弊特征 审计方法
[期刊] 商业研究
[作者]
朱永明 邵庚云
本文采取Cox生存模型进行财务困境预测,选取我国制造业40家ST上市公司和260家非ST上市公司进行实证研究,在训练好的模型基础上进行预测,得出企业出现财务困境的影响因素和程度,并选取10家上市公司进行危机时点预测,实证结论与实际情况相符。Cox模型对上市公司具有危机预警的应用指导意义。
[期刊] 财会通讯
[作者]
艾鸿敏 王贵春 刘倩 陈洁
本文采用实证研究方法,建立Logistic模型对上市房地产公司财务报告舞弊现象进行了识别研究。结果发现:舞弊与非舞弊的上市房地产企业在"现金与总资产比率"、"资产负债率"和"每股经营现金净流量"指标上存在着显著差异,并以此构建Logistic模型,取得了较高的预测准确率。说明Logistic模型适合用于房地产企业进行财务报告舞弊的识别。
[期刊] 会计研究
[作者]
刘明辉 韩小芳
本文以2002—2005年间因财务舞弊而被证监会、上交所和深交所谴责公告的61家A股上市公司为样本,以舞弊被公告前一年到公告后第三年为研究区间,运用配对样本T检验探讨后续治理中董事会成员和审计师如何变更,并建立面板数据Logit模型研究董事会变更对审计师变更的影响,得出了以下结论:从公告前一年到公告后第三年,财务舞弊公司的董事会发生了显著变更,但只有其非常规性变更才对审计师变更有显著正影响。然而,以控制组公司数据为对象,并未发现董事会变更会影响审计师变更。
关键词：
财务舞弊 董事会变更 审计师变更
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘云菁 伍彬 张敏
研究目标:运用新兴机器学习的方法预测公司财务舞弊。研究方法:选取11类财务比率指标与文本信息、公司治理、内部控制等非财务指标作为初始输入变量，采用欠采样方法处理训练集样本非平衡的问题，选择轻量梯度提升机算法对公司是否发生舞弊建立分类模型。研究发现:采用轻量梯度提升机算法极大地提升了预测准确性；相对于逻辑回归、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树，轻量梯度提升机算法的预测效果最好；使用全部输入变量比仅仅使用有限传统变量的预测能力更强；预测模型在案例分析、行业分析和股价崩盘检测中也展现出很好的预测效果。研究创新:引入新的机器学习算法识别财务舞弊，采用欠采样的方法对训练集样本进行平衡处理，从多个角度进行应用分析。研究价值:有助于实时高效地识别舞弊并及时进行监管，实现对经济运行更为准确的监测、分析、预测、预警，从而提升资本市场的治理效能，促进经济平稳运行。
关键词：
财务舞弊 机器学习 非平衡样本 应用分析
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
薄澜 姚海鑫
基于一系列基本假设,构建关于上市公司管理者财务舞弊与注册会计师外部审计的不完全信息动态博弈模型。通过对该博弈模型均衡结果的讨论,分析公司管理者和审计师的最优策略以及博弈模型多期重复进行的可能结果,进而提出减少财务舞弊发生的措施和建议。
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