隨著互聯網的快速發(fā)達,信息產業(yè)經濟隨著迅速興起,使得實體經濟的商業(yè)模式變得越來越復雜,實體經營的類型也更加多樣,財務舞弊的方式也在更新和升級,因為財務舞弊是由精心策劃而來的,因此隱蔽性很強,大多難以被及時識別,這成為了審計工作的一個重大挑戰(zhàn)。雖然中國市場監(jiān)督機構對市場的監(jiān)管越來越嚴格,但未能避免舞弊事件仍層出不窮,使得不少人對我國金融市場產生了信任危機,這嚴重抑制著中國證券市場的健康發(fā)展。所以,通過運用數據挖掘技術,來建立一個智能的識別財務舞弊的系統(tǒng),對于輔助審計人員,以及相關的監(jiān)管機關和投資人提升舞弊辨認能力,有著十分重大的意義。致力于構建更有效而準確的鑒別出財務舞弊,使廣大投資人免于受財務舞弊所造成的經濟損失,為他們提供一個健康的市場投融資環(huán)境,從而致力于我國證券市場更有序的健康發(fā)展。本文通過查找數據庫中有關上市公司財務舞弊的違規(guī)事件信息,同時結合了中國證監(jiān)會和證監(jiān)會下屬的地級監(jiān)管局披露的信息,在這個基礎上,搜索了2012年至2020年因存在舞弊公開受罰的上市公司,共確定了70個舞弊樣本,210個非舞弊樣本。接著在諸多學者的研究的基礎上,制定了適用于上市公司財務舞弊識別指標體系,然...

【文章頁數】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1BP神經網絡注：上圖中虛線是表示神經網絡機器自我學習以及調整權重的過程

第2章概念界定與理論基礎石河子大學碩士學位論文13圖2-1BP神經網絡注：上圖中虛線是表示神經網絡機器自我學習以及調整權重的過程根據上面展示的BP神經網絡示意圖可以歸納出算法實現所需要的幾個重要步驟：第一步，首先是神經網絡模型的構建，然后整理樣本數據資料并對要輸入的樣本公司數據進....

圖2-2BP神經網絡計算流程圖

第2章概念界定與理論基礎石河子大學碩士學位論文14圖2-2BP神經網絡計算流程圖2.4.3BP神經網絡的應用步驟2.4.3.1BP神經網絡的結構設計輸入層、輸出層、隱含層及各層次間的轉換函數構成BP神經網絡的結構設計。輸入層是指接收外部輸入層的數據，而輸入與輸出層次間的節(jié)點數量則....

圖2-3運用神經網絡進行財務舞弊識別的步驟

第2章概念界定與理論基礎石河子大學碩士學位論文152.4.3.2BP神經網絡的學習訓練在確定了BP神經網絡各參數之后，就需要通過訓練樣本對新構建的網絡進行訓練。在通過歸一化處理后得到有效的樣本資料，然后利用批量處理模式。批量處理模式也就是把所有的樣本數據錄入后網站才會進行工作。所....

圖3-1財務舞弊識別模型構建的思路

第3章基于BP神經網絡財務舞弊識別模型研究石河子大學碩士學位論文17第3章基于BP神經網絡財務舞弊識別模型研究3.1財務舞弊識別模型構建的思路按照第二章中講述的利用BP神經網絡實現財務舞弊識別研究的基本過程，對康得新進行財務舞弊識別研究首先要確定樣本，下一步需要找出適合的識別指標....

本文編號：3918196