隨著互聯(lián)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)】：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(jù)上面展示的BP神經網絡示意圖可以歸納出算法實現(xiàn)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(shù)據(jù)資料并對要輸入的樣本公司數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)，而輸入與輸出層次間的節(jié)點數(shù)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(shù)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(shù)據(jù)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(xiàn)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