基于数据挖掘的京津冀上市公司财务舞弊识别研究.pdf

本篇研究论文《基于数据挖掘的京津冀上市公司财务舞弊识别研究》主要探讨了通过数据挖掘技术，特别是决策树、支持向量机（SVM）和遗传算法结合反向传播（GA-BP）神经网络模型，对京津冀地区上市公司的财务舞弊行为进行识别与预测的方法。以下是根据文档内容详细说明的知识点： 1. 财务舞弊及其识别的重要性：自18世纪初以来，上市公司财务舞弊问题一直存在，严重影响了投资者的决策和市场的健康发展。随着技术的发展，应用数据挖掘技术识别财务舞弊行为成为提高财务透明度和加强市场监管的有效手段。 2. 研究背景与意义：论文指出了我国财务舞弊识别研究起步较晚，缺乏对京津冀上市公司财务舞弊行为的系统研究，提出应用数据挖掘技术进行舞弊识别的新思路和方向，有助于丰富财务欺诈理论。 3. 样本数据与指标体系：研究选取了京津冀地区上市公司的数据，并构建了一个包含财务指标和非财务指标的指标体系。财务指标覆盖现金流量、营运能力、盈利能力及风险水平等，非财务指标则包括股权结构、资产规模、外部审计和高管背景等信息。 4. 数据挖掘模型的构建与改进：论文利用决策树、SVM和GA-BP神经网络三种模型对上市公司进行财务舞弊识别，并通过因子分析等方法对特征进行选择和提取，旨在提高模型的预测准确率。 5. 差异检验与因子分析：通过对财务及非财务指标的差异检验，选择了15个显著性指标，并采用因子分析法进行降维处理，从而解决了特征间相关性问题，并提炼出主要因子以提高分类性能。 6. 特征选择与提取：采用t检验和秩和检验确定哪些指标能够有效反映舞弊公司与非舞弊公司之间的差异。此外，通过KMO检验与Bartlett球形检验确定因子分析的适用性，并通过主成分分析法对数据进行降维处理。 7. 模型的分类器设计：论文中运用SPSS软件和Python编程实现了差异检验、因子分析，以及决策树、SVM和GA-BP神经网络模型的分类器设计，这些模型用于分析样本数据并识别潜在的财务舞弊行为。 8. 结果分析与建议：论文通过实验结果，对比三种数据挖掘模型的预测准确率，并结合投资者职能、内控机制、政策环境等方面提出了有效遏制财务舞弊行为的建议。 9. 研究方法的创新性：研究结合了传统的统计分析与先进的机器学习算法，特别是在特征选择与模型构建阶段运用了多种方法综合分析，提高了财务舞弊识别的科学性和准确性。 10. 研究的局限性与展望：文档提到研究可能存在样本量有限、模型性能受多种因素影响等问题，并指出未来的研究可以扩展样本范围、增加更多影响因素，以及尝试其他更先进的数据挖掘算法。 本篇论文为数据挖掘在财务舞弊识别领域的应用提供了新的研究视角和方法，为监管机构、投资者及其他利益相关者提供了有力的技术工具和决策参考。