【摘 要】
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最近在信息,检测,数据挖掘,风险,技术安全方面产生了一个新的研究领域——基于会计舞弊识别的数据挖掘。由于一些数据挖掘算法(回归分析,神经网络,决策树,贝叶斯和堆栈变量方
【机 构】
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河北工业大学经济管理学院; 天津财经大学商学院; 宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(70872082)基于数据挖掘的上市公司会计舞弊识别研究(主持人:韩传模教授);河北省自然科学基金(F2009000111);河北省高等学校自然科学重点项目(ZH2011114);河北省社会科学基金项目(HB12GL061)资助
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最近在信息,检测,数据挖掘,风险,技术安全方面产生了一个新的研究领域——基于会计舞弊识别的数据挖掘。由于一些数据挖掘算法(回归分析,神经网络,决策树,贝叶斯和堆栈变量方法学,综合财务比率、学习机制)的进一步发展,人们就可以利用这些算法从大量的舞弊性财务报告(FFS)中提取相关知识。由于会计舞弊识别还很不成熟,所以人们经常提出一些问题。例如:(1)怎样利用上述算法完成识别?(2)怎样从舞弊识别角度来理解和划分这些算法?(3)这些算法是否需要特定的数据?(4)哪些识别方法已经被使用?(5)那种算法是最为常用的?为回答这些问题,本文对这方面的文献进行了全面回顾,而后提出了一般的会计舞弊识别的框架和分类图,并用这个框架和分类图来指导研究。将不同技术或算法在文献中出现的次数计入表格,并且对此进行了分析。最后对未来的研究提出了一些指导意见。
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