基于模型融合的上市公司财务造假的预测

作     者：仪梦 吴丽丽 

作者机构：甘肃农业大学理学院甘肃 兰州 甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃 兰州 

出 版 物：《电子商务评论》 (E-Commerce Letters)

年 卷 期：2024年第13卷第2期

页      面：1991-2006页

学科分类：12[管理学] 120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 1202[管理学-工商管理] 

主　　题：财务造假 随机森林 组合决策树 逻辑回归模型 曲线下面积 

摘      要：我国上市公司财务报告造假的问题一直伴随着市场的发展。针对此问题,构造了基于分类模型的上市公司财务造假的预测研究。通过数据的预处理和机器学习算法模型,以及统计学的一些方法,建立了一套完整的分析预测模型。首先按照行业分为大类,将年数据中缺失率达到50%以上的指标剔除,剩下缺失的数据选用0来填充。对于日数据提取每股指标,并按年进行均值化,将均值化后的日数据整合为年数据并且提取出特征因子,最终通过降维的思想筛选出对上市财务造假有较大影响的因子。通过确定的因子,将特征因子初步处理,并且进行标准化,通过使用三大类特征选择的方法,使系统的特定指标进一步优化,接着用主成分降维,正则化特征提取,最终用决策树分类模型、线性判别模型、梯度提升分类模型、支持向量机模型四种分类模型进行分类预测。