【摘 要】
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随着我国经济持续高增长和资本市场快速发展,财务舞弊有越来越严重的趋势。在这种情况下,如何对上市公司财务风险进行准确预警受到广泛关注。有些上市公司在发生财务危机时,为了维持上市地位所需的财务条件,存在粉饰财务数据的动机。面临财务危机越大,粉饰意愿越强烈。低质量财务数据会大大降低财务预警模型的准确率。因此,有必要考察数据质量对财务预警模型的影响。财务预警模型本质上是一种分类模型。传统的分类模型都假设不
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随着我国经济持续高增长和资本市场快速发展,财务舞弊有越来越严重的趋势。在这种情况下,如何对上市公司财务风险进行准确预警受到广泛关注。有些上市公司在发生财务危机时,为了维持上市地位所需的财务条件,存在粉饰财务数据的动机。面临财务危机越大,粉饰意愿越强烈。低质量财务数据会大大降低财务预警模型的准确率。因此,有必要考察数据质量对财务预警模型的影响。财务预警模型本质上是一种分类模型。传统的分类模型都假设不存在数据质量问题。在实际应用中,往往会忽略数据质量对分类准确率的影响。针对此问题,本文创新性地将Benford律和Myer指数引入BP神经网络模型。利用Benford律和Myer指数两种数据质量评估方法,将财务指标的数据质量量化,构建Benford质量因子和Myer质量因子,并将其作为解释变量添加到BP神经网络模型中,构造基于首末位质量因子的BP神经网络财务风险预警模型。本文利用2000-2019年中国A股上市公司数据,评价数据质量因子对财务风险预警模型预测准确性的影响,分析基于首末位质量因子的BP神经网络财务风险预警模型预测准确性的稳定性。实证分析结果显示:（1）Benford和Myer质量因子提高BP神经网络财务风险预警模型的预测准确性;（2）与多个备选模型相比,包含Benford和Myer质量因子的BP神经网络财务风险预警模型具有较高预测准确率和较低二类误判率,稳定性良好;（3）利用决策树算法筛选指标有效提高新模型的预测准确性。
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