公司财务舞弊的智能识别与模型优化策略

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公司财务舞弊的智能识别与模型优化策略
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中图分类号:Ｆ４０６．７
基金项目:湖南省教育厅科学研究重点项目（１９Ａ０２８）

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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２３３８条舞弊数据和４６７６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.

Abstract:

Ｃｏｒｐｏｒａｔｅｆｉｎａｎｃｉａｌｆｒａｕｄｉｓａｋｉｎｄｏｆｃｏｎｃｅａｌｅｄｂｅｈａｖｉｏｒｗｉｔｈｖａｒｉｏｕｓｍｅａｎｓ，ｗｈｉｃｈｄｉｓｒｕｐｔｓｔｈｅｃａｐｉｔａｌｍａｒ－ｋｅｔａｎｄｄａｍａｇｅｓｔｈｅｉｎｔｅｒｅｓｔｓｏｆｉｎｖｅｓｔｏｒｓ．Ｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｆｉｎａｎｃｉａｌｆｒａｕｄ，ｂｕｔｉｎｒｅ－ｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｆｉｎａｎｃｉａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｒａｐｉｄｌｙ，ｐｒｏｖｉｄｉｎｇａｎｅｗｍｅａｎｓｆｏｒｆｒａｕｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｔａｋ－ｉｎｇＣｈｉｎａ＇ｓＡ－ｓｈａｒｅｌｉｓｔｅｄｃｏｍｐａｎｉｅｓｆｒｏｍ２０１０ｔｏ２０１９ａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔ，２，３３８ｐｉｅｃｅｓｏｆｆｒａｕｄｄａｔａａｎｄ４，６７６ｐｉｅｃｅｓｏｆｎｏｎ－ｆｒａｕｄｄａｔａｈａｖｅｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｆｏｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ，ａｎｄｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓｈａｖｅｂｅｅｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅ－ｇｒｅｓｓｉｏｎ，ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｓ，ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｔｈｏｓｅｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｈｒｏｕｇｈｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｕｎｉｎｇｓｏｔｈａｔｆｉｎａｎｃｉａｌｆｒａｕｄｃｏｕｌｄｂｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｌｙ．Ｓｔｕｄｉｅｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｍｏｄｅｌｓｃａｎｂｅｗｅｌｌｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈ１０ｆｉｎａｎｃｉａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｆｉｎａｎｃｉａｌｌｅｖｅｒａｇｅ，ｃｕｒｒｅｎｔａｓｓｅｔｓｔｕｒｎｏｖｅｒａｓｗｅｌｌａｓｔｗｏｎｏｎ－ｆｉ－ｎａｎｃｉａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｎａｍｅｌｙｓｈａｒｅｈｏｌｄｉｎｇｒａｔｉｏｏｆｍａｊｏｒｓｈａｒｅｈｏｌｄｅｒｓａｎｄａｕｄｉｔｏｐｉｎｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓｆｉｎａｎｃｉａｌｆｒａｕｄｂｅｔｔｅｒ．

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引用本文

曾小青,唐湘勇.公司财务舞弊的智能识别与模型优化策略[J].长沙理工大学学报（社会科学版）,2021,36(1):81-92.
ＺＥＮＧＸｉａｏ－ｑｉｎg, ＴＡＮＧＸｉａｎｇ－ｙｏｎｇ.ＴｈｅＳｔｒａｔｅｇｉｅｓｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＭｏｄｅｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＲｅｓｐｅｃｔｉｎｇＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎＦｉｎａｎｃｉａｌＦｒａｕｄ[J]. Journal of Changsha University of Science & Technology Social Science,2021,36(1):81-92.

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在线发布日期: 2022-03-08
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