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基于数据挖掘的公司财务报告RPART-AdaBoost模型研究 被引量：1
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作者 张茜 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 2024年第4期24-29,共6页
为提高会计信息的真实性,维护证券市场的良好秩序,拓展数据挖掘技术在识别财务舞弊特征的模型中的应用.以36家存在财务报告违规的制造业行业的企业作为研究对象,选择同等规模和数量的公司作为对照样本,构建RPART-AdaBoost模型,分析财务... 为提高会计信息的真实性,维护证券市场的良好秩序,拓展数据挖掘技术在识别财务舞弊特征的模型中的应用.以36家存在财务报告违规的制造业行业的企业作为研究对象,选择同等规模和数量的公司作为对照样本,构建RPART-AdaBoost模型,分析财务指标与非财务指标对对识别财务报告违规行为模型的正确率的提升效果.结果表明,财务指标是违规识别的主要变量,非财务指标均未通过曼·惠特尼U检验.RPART-AdaBoost模型对于全部样本的识别准确率达90.32%. 展开更多
关键词 财务报告 数据挖掘 rpart-adaboost模型 识别
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