目前我國市場經(jīng)濟前景良好,勢頭迅猛,上市公司的數(shù)量不斷上升。但由于我國經(jīng)濟正處在快速發(fā)展時期,體制尚不健全,從而導(dǎo)致上市公司財務(wù)舞弊的事件呈高發(fā)之勢。財務(wù)舞弊現(xiàn)象越來越嚴(yán)重,發(fā)生的此類事件也越來越多。盡管國家出臺了相應(yīng)的規(guī)范措施,嚴(yán)打財務(wù)舞弊的上市公司,但是財務(wù)舞弊現(xiàn)象仍是屢禁不止。部分公司為了自己的利益會對財務(wù)狀況進行粉飾,提供給利益相關(guān)者的財務(wù)報告偏離實際。如何有效甄別財務(wù)舞弊、抑制舞弊案件的發(fā)生是證券市場一直在探討且亟待解決的問題。在此背景下,本文對各類財務(wù)舞弊識別模型進行改進,并分析比較模型的識別效果,極具現(xiàn)實意義。本文基于上市公司違規(guī)數(shù)據(jù)庫,首先,從國泰安數(shù)據(jù)庫中選取2007-2016年因財務(wù)舞弊受到懲罰的上市公司即舞弊公司,最終確定336家舞弊公司。參照Beasley配對原則,選取336個非舞弊公司作為配對樣本。運用SPSS對初選的29個指標(biāo)進行顯著性檢驗,最終采用因子分析法對通過顯著性檢驗的指標(biāo)進行約簡得到8個變量用于財務(wù)舞弊識別,作為數(shù)據(jù)挖掘模型的輸入變量,并將舞弊與否（非舞弊標(biāo)記為1,舞弊標(biāo)記為2）作為輸出變量。采用改進的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和支持向量機三種算法... 

【文章來源】：重慶理工大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文研究框架

三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

人工神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2960101