基于集成学习的会计舞弊识别研究

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：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.

作者：

楼鹏辉、宗微子、潘曦梵、汪常翔、张文珂

展开 >

作者单位：

浙江财经大学文华学院

关键词：

集成学习特征筛选会计舞弊

基金：

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

项目编号：

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

年,卷(期)：2024.(10)