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公司财务舞弊的智能识别与模型优化策略

曾小青  唐湘勇  
【摘要】:公司财务舞弊行为隐蔽、手法多样,扰乱资本市场,损害投资者利益。传统方法对财务舞弊识别困难,而近年来智能财务技术发展迅速,为识别财务舞弊提供了新的途径。本文以2010-2019年我国A股上市公司为研究对象,筛选出2 338条舞弊数据和4 676条非舞弊数据进行对照,构建了基于逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络四类模型,并通过调参进行模型比较和优化,智能识别财务舞弊现象。研究发现,财务杠杆、流动资产周转率等十个财务指标以及大股东持股比例、审计意见两个非财务指标对模型有较好的解释力;基于多层神经网络的模型有更好的识别效果。

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