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基于机器学习算法筛选刻画公司财务舞弊行为的特征指标
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作者 袁先智 周云鹏 +3 位作者 严诚幸 王一伊 何华 张启珑 《数智技术研究与应用》 2025年第1期28-38,共11页
旨在大数据框架下,探讨利用机器学习算法筛选出刻画公司财务舞弊与财务异常行为预警的特征指标及相关应用,即,我们首先筛选可描述公司财务舞弊与财务异常行为的相关关联特征指标,然后以这些指标为基础,进行关联特征选取并针对其预警或... 旨在大数据框架下,探讨利用机器学习算法筛选出刻画公司财务舞弊与财务异常行为预警的特征指标及相关应用,即,我们首先筛选可描述公司财务舞弊与财务异常行为的相关关联特征指标,然后以这些指标为基础,进行关联特征选取并针对其预警或解释能力进行甄别测试。具体来讲,通过刻画财务舞弊的特征指标和基于非结构化的公司治理结构的风险特征的提取,建立解读公司治理结构(特别是针对财务舞弊行为等方面)的风险预警体系需要的关联特征指标,并将这些指标应用于真实案例的测试分析。我们的案例分析表明,从财务到公司治理框架层面构建的针对财务舞弊行为和财务异常状态的特征指标刻画可以达到预测财务舞弊和预警的目的。文章的创新之处在于:基于公司舞弊三角原理,尝试采用大数据特征提取方法,能够构建刻画公司财务质量和公司治理结构的财务舞弊风险评估体系需要的关联特征因子指标;同时我们也期待支持该体系的特征指标可以对公司可能要发生的财务舞弊进行及时的预警,从而促使行业健康发展并避免欺诈等不良行为带来的潜在损失。 展开更多
关键词 公司治理 舞弊三角原理 财务舞弊 财务异常 SAS no.99 咖啡馆(CAFÉ)风险评估 特征指标 人工智能 机器学习 逻辑回归方法 吉布斯算法
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