發(fā)布時(shí)間：2024-12-11 22:51

　　制造業(yè)是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基,是實(shí)體經(jīng)濟(jì)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體,金融業(yè)要在防范風(fēng)險(xiǎn)的前提下改進(jìn)和增強(qiáng)對(duì)制造業(yè)的支持和服務(wù)。我國(guó)采取了一系列措施(如完善金融支持機(jī)制、健全資本市場(chǎng)、提高直接融資的比重等)支持制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。但是由于資本市場(chǎng)的運(yùn)行政策還不完善,財(cái)務(wù)舞弊事件時(shí)有發(fā)生,這些財(cái)務(wù)舞弊案例不僅導(dǎo)致投資者對(duì)于資本市場(chǎng)失去了信任與信心,還有損上市企業(yè)的健康發(fā)展,更會(huì)影響經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的有序運(yùn)行。因此,本文基于制造業(yè)上市企業(yè)的數(shù)據(jù),構(gòu)建全面、科學(xué)的指標(biāo)體系,對(duì)比分析多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型,明確對(duì)財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別具有顯著影響的關(guān)鍵指標(biāo),從而改善識(shí)別模型的分類效果,對(duì)維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定、制造業(yè)上市企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要的意義。本文首先基于CSMAR(國(guó)泰安)數(shù)據(jù)庫(kù)公布的違規(guī)信息總表,篩選出2010年至2021年期間因虛構(gòu)利潤(rùn)、虛列資產(chǎn)和虛假記載(誤導(dǎo)性陳述)行為而被證監(jiān)會(huì)處罰的制造業(yè)上市企業(yè),最終得到196家舞弊企業(yè),并按照同行業(yè)、同年度、市值接近等原則1:1配對(duì)了非舞弊企業(yè),得到本文的研究樣本組。其次從財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息兩方面選擇識(shí)別指標(biāo),從償債能力、比率結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力、發(fā)展能力和每股指標(biāo)這六個(gè)...

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1研究框架

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第一章緒論4第四章為財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)。首先確定舞弊樣本，根據(jù)配對(duì)原則選擇控制樣本，得到了本文的研究對(duì)象。其次依據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建原則，綜合財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)建立初步的指標(biāo)體系，對(duì)指標(biāo)的含義進(jìn)行解釋，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。最后運(yùn)用主成分分....

圖3.1隨機(jī)森林模式

?母怕剩?p為企業(yè)屬于負(fù)例的概率，稱p/(1p)為優(yōu)勢(shì)比。Logistic模型可以將變量的線性模型轉(zhuǎn)化為概率預(yù)測(cè)，每個(gè)樣本基于預(yù)測(cè)的線性模型求解Y=1的概率公式為：p=exp（β0+β1x1+β2x2++βpXp）1+exp（β0+β1x1+β2x2++βpXp）（3.2）根據(jù)式....

圖4.1定性設(shè)計(jì)階段結(jié)合層次分析法獲得的初步識(shí)別指標(biāo)體系

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第四章財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)21的作用，故本文將上述指標(biāo)納入償債能力，并考慮指標(biāo)的全面性，再選取一些能反映企業(yè)償債能力、外部投資者與債券者等利益主體較為關(guān)注的指標(biāo)，最后選取了10個(gè)指標(biāo)構(gòu)成了償債能力。其他維度指標(biāo)的選取皆是按照上述流程，最....

圖4.2Aenet方法降維后所得的變量

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第四章財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)34回歸系數(shù)估計(jì)值。1、2是大于零的正則化參數(shù)。采用自適應(yīng)彈性網(wǎng)方法對(duì)41個(gè)指標(biāo)進(jìn)行降維處理，最終篩選出了20個(gè)重要的指標(biāo)，具體結(jié)果見(jiàn)圖4.2。自適應(yīng)彈性網(wǎng)系數(shù)體現(xiàn)了指標(biāo)的重要性，從自適應(yīng)彈性網(wǎng)系數(shù)觀察，資本積....

本文編號(hào)：4016408