基于數(shù)據(jù)挖掘方法的上市公司財務(wù)舞弊識別——外部環(huán)境視角.pdf

1、我國上市公司經(jīng)歷了二十多年的發(fā)展，證券市場日趨成熟，有力地帶動和促進(jìn)了國民經(jīng)濟(jì)增長，完善了市場經(jīng)濟(jì)體制。然而，上市公司財務(wù)舞弊事件卻是屢見不鮮，這些舞弊事件不僅直接導(dǎo)致上市公司本身蒙受巨額損失，而且使上市公司利益相關(guān)者的權(quán)益受到威脅，嚴(yán)重危害證券市場的正常發(fā)展。
　　一直以來，財務(wù)舞弊識別問題就是相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。早期，研究人員大多以上市公司公布的財務(wù)數(shù)據(jù)為研究依據(jù)，使用一般的統(tǒng)計(jì)回歸方法，獲得了一定的財務(wù)舞弊預(yù)警和識

2、別效果。但是，最近幾年以來，財務(wù)舞弊事件呈現(xiàn)出越來越難以預(yù)警的特點(diǎn)，原因是舞弊主體的手段越來越隱蔽，修飾財務(wù)數(shù)據(jù)難以有跡可循。因此，對于財務(wù)舞弊的識別不應(yīng)局限于使用上市公司財務(wù)指標(biāo)，而是應(yīng)當(dāng)基于舞弊公司難以控制的外部環(huán)境指標(biāo)，使用數(shù)據(jù)挖掘等人工智能方法才能有效地應(yīng)對這一變化。
　　本論文正是基于這一思路，首先通過國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的總結(jié)和梳理，對目前財務(wù)舞弊識別研究理論、方法及其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行整理和分析。理論方面，本文對財務(wù)舞弊、公司環(huán)境

3、以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行理論性概括和定義，并分析公司環(huán)境對財務(wù)舞弊的影響。然后，本文提出一套較為完整的財務(wù)舞弊程度評價方法，用以評價舞弊上市公司的舞弊嚴(yán)重程度，進(jìn)而將舞弊上市公司樣本區(qū)分為嚴(yán)重舞弊上市公司和一般舞弊上市公司。在此基礎(chǔ)上，通過篩選適當(dāng)?shù)臉颖竞蛢?nèi)外部環(huán)境指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究，使用支持向量機(jī)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和決策樹三種數(shù)據(jù)挖掘方法對上市公司財務(wù)舞弊行為進(jìn)行識別，并建立財務(wù)舞弊識別模型，用于判定上市公司舞弊與否以及舞弊的程度大小。實(shí)證結(jié)果表