【摘要】：上市公司會計(jì)舞弊在當(dāng)今全球證券市場上是一個普遍存在的現(xiàn)象,它不僅會對投資者造成巨大損失,而且對于資源的合理配置和證券市場的健康發(fā)展具有很大的危害。隨著會計(jì)舞弊越來越盛行其造成的損失也越來越嚴(yán)重,相比之下反舞弊工作卻顯得嚴(yán)重滯后。KPMG(1998)調(diào)查發(fā)現(xiàn)超過三分之一的舞弊事件是在偶然的情況下被發(fā)現(xiàn)的,只有百分之四的舞弊事件是由注冊會計(jì)師發(fā)現(xiàn)的。舞弊難于發(fā)現(xiàn)是因?yàn)樗旧砟康木褪菫榱搜谏w和篡改財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)數(shù)據(jù)及相關(guān)資料。而近些年的一些研究驗(yàn)證了各種統(tǒng)計(jì)和建模技術(shù)在經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用前景。本文研究的目的就是為了在評析國內(nèi)外會計(jì)舞弊甄別方法和模型的基礎(chǔ)上,嘗試構(gòu)建一個用于甄別會計(jì)舞弊的混合模型,檢驗(yàn)其在會計(jì)舞弊甄別中的應(yīng)用效果,評價其是否可以成為一種供注冊會計(jì)師等審計(jì)人員使用的輔助工具。 第一章將介紹本文的選題目的和依據(jù),同時簡要評述國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀,提出本文的研究思路和方法以及本文的創(chuàng)新之處。第二章將選取實(shí)際應(yīng)用中效果較好的三種會計(jì)舞弊相關(guān)技術(shù)進(jìn)行對比研究,找出它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)并提出簡要結(jié)論。第三章為會計(jì)舞弊甄別技術(shù)的創(chuàng)新研究,在第二章研究的基礎(chǔ)上,對本文的創(chuàng)新研究中相關(guān)技術(shù)的理論與概念進(jìn)行簡要介紹,在理論上證明本文提出的甄別技術(shù)的應(yīng)用性和可行性。第四章通過選取一些樣本和指標(biāo),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析軟件逐步運(yùn)算,驗(yàn)證本文提出的混合模型的有效性,并對得出的結(jié)果加以分析總結(jié)。本文的第五章也是本文的最后一部分,介紹了本文所做的主要工作,同時也指出本文研究過程中的不足之處以及可以繼續(xù)研究的問題。本文通過理論探討和軟件模擬,證明了利用財(cái)務(wù)報(bào)表項(xiàng)目和信號指標(biāo)之間的關(guān)系甄別會計(jì)舞弊的有效性,更驗(yàn)證了結(jié)合模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型在會計(jì)舞弊甄別中的應(yīng)用能力。
[Abstract]:Accounting fraud of listed companies is a common phenomenon in the global securities market. It will not only cause huge losses to investors, but also do great harm to the rational allocation of resources and the healthy development of the securities market. With the increasing prevalence of accounting fraud, the losses caused by it are becoming more and more serious. By contrast, the anti-fraud work appears to be seriously lagging behind. The investigation by KPMG (1998) found that more than 1/3 of the fraud incidents were discovered by accident. Only 4% of cases of fraud were detected by the CPA. Fraud is difficult to detect because it is intended to cover up and tamper with the true data and related data of financial reports. In recent years, some studies have verified the application prospects of various statistical and modeling techniques in the economic and industrial fields. The purpose of this paper is to try to construct a mixed model to identify accounting fraud on the basis of analyzing the methods and models of accounting fraud discrimination at home and abroad, and to test its application effect in the identification of accounting fraud. Evaluate whether it can be used as an auxiliary tool for certified public accountants and other auditors. The first chapter will introduce the purpose and basis of this paper, at the same time briefly review the current situation of domestic and foreign research in related fields, put forward the research ideas and methods of this paper, as well as the innovation of this paper. In the second chapter, three effective accounting fraud related technologies are selected for comparative study, their advantages and disadvantages are found out and a brief conclusion is put forward. The third chapter is the innovation research of accounting fraud screening technology. On the basis of the second chapter, this paper briefly introduces the theory and concept of the related technology in the innovation research. The application and feasibility of the screening technology proposed in this paper are proved theoretically. In chapter 4, the validity of the hybrid model is verified by selecting some samples and indexes, and using the statistical analysis software step by step, and the results are analyzed and summarized. The fifth chapter is the last part of this paper, which introduces the main work done in this paper, and also points out the shortcomings in the research process and the problems that can be further studied. Through theoretical discussion and software simulation, this paper proves the effectiveness of discriminating accounting fraud by using the relationship between financial statement items and signal indicators. The application ability of the hybrid model combined with fuzzy logic and neural network in accounting fraud discrimination is also verified.
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：F239.4

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本文編號：2197652