發(fā)布時間：2017-08-31 15:38

  本文關(guān)鍵詞：企業(yè)審計中財務(wù)困境預(yù)警模型自學(xué)習(xí)功能的實現(xiàn)研究——基于五種不同數(shù)據(jù)挖掘模型測試的結(jié)果

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【摘要】：審計分析軟件的自學(xué)習(xí)功能十分重要。本文針對中央企業(yè)審計分析和預(yù)警系統(tǒng)的核心技術(shù)——財務(wù)困境預(yù)警,選取206家中央企業(yè)及其子公司的財務(wù)指標作為訓(xùn)練樣本和測試樣本。使用主成分分析方法篩選后,采用Fisher線性判別模型、貝葉斯判別模型、Logistic模型、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機模型等五種數(shù)據(jù)挖掘模型進行訓(xùn)練和測試。結(jié)果表明:除貝葉斯判別模型預(yù)測結(jié)果較差外,其它四種模型的預(yù)測準確率都較高,其中Fisher線性判別模型的預(yù)測準確率最高。本實驗室給出了Fisher線性判別模型自學(xué)習(xí)功能實現(xiàn)的流程圖和C/C++語言描述,實現(xiàn)了中央企業(yè)審計分析和預(yù)警系統(tǒng)的優(yōu)化和改進。
【作者單位】： 審計署駐哈爾濱特派辦辦事處;
【關(guān)鍵詞】： 財務(wù)困境預(yù)警 主成分分析 數(shù)據(jù)挖掘 自學(xué)習(xí)功能
【分類號】：F239.4;F224
【正文快照】： “中央企業(yè)審計分析和預(yù)警系統(tǒng)”是由審計署哈爾濱特派辦和湖南大學(xué)合作研發(fā)的，系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖1。該系統(tǒng)無論在測試還是在實踐應(yīng)用中均取得了成功。由于審計對象和經(jīng)濟環(huán)境在不斷發(fā)生變化，因此繼續(xù)改進審計分析軟件，，使其具備數(shù)據(jù)挖掘和自學(xué)習(xí)功能十分必要。中央審計分析

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