基于集成学习的会计舞弊识别研究

楼鹏辉 ¹宗微子 ¹潘曦梵 ¹汪常翔 ¹张文珂¹

扫码查看

作者信息

1. 浙江财经大学文华学院
折叠

摘要

机器学习和人工智能相关技术,有助于解决会计信息披露违规发现难、发现不及时的问题.本文基于集成学习方法,对A股上市公司2014-2023年的数据进行了分析.通过筛选特征变量、精细调参等步骤,得到集成学习模型在识别公司会计舞弊行为方面卓越表现,模型ROC曲线面积AUC非常高.表明集成学习技术能够显著提高审计效率和质量,有望推动审计方法的革新与进步.

关键词

集成学习/特征筛选/会计舞弊

引用本文复制引用

基金项目

浙江财经大学文华学院科技创新项目()

浙江省自然科学基金(LY21G020007)

出版年

2024

新会计

上海世纪出版股份有限公司科技教育出版社

新会计

影响因子：0.255

ISSN：1674-5434

段落导航