基于支持向量机的虚假财务报告识别研究
A Study of the Detection of Fraudulent Financial Statements with Support Vector Machine作者机构：江西财经大学信息管理学院江西南昌330013
出 版 物：《当代财经》 (Contemporary Finance and Economics)
年 卷 期：2009年第7期
页 面：105-108页
核心收录：
学科分类：120201[管理学-会计学] 12[管理学] 1202[管理学-工商管理]
摘 要：如何识别虚假财务报告是一件十分困难的事情。针对虚假财务报告的特点,设计一个基于支持向量机的虚假财务报告识别模型将有助于该问题的解决。根据1999-2002年的年度审计报告意见类型,从上市公司中选取44家虚假财务报告样本,并按照一定的标准选择了44家对比样本,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家对比样本,这172个样本构成测试数据集。我们使用训练数据集对支持向量机模型进行训练,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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