基于BP神经网络的虚假财务报告识别
Detection of Fraudulent Financial Statements Based on BP Neural Network作者机构：江西财经大学江西南昌330013
出 版 物：《系统工程》 (Systems Engineering)
年 卷 期：2009年第27卷第10期
页 面：70-75页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1203[管理学-农林经济管理] 020205[经济学-产业经济学]
摘 要：针对虚假财务报告的特点，设计了一种基于BP（反向传播）神经网络的虚假财务报告识别模型。根据1999-2002年的年度审计报告意见。从上市公司中，选择确定了44家虚假财务报告样本，并按照一定的标准选择了44家真实财务报告样本，这88个样本构成训练数据集。类似地，从2003-2006年的上市公司中，选择了73家虚假财务报告样本和99家真实财务报告样本，这172个样本构成测试数据集。10个财务指标被选择为识别变量，使用训练数据集对BP神经网络模型进行训练，并将训练后的模型对测试数据集进行测试，取得了较好的实验结果。
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