【摘 要】
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该文通过对来自19个不同行业的4163家上市公司进行分析,基于BP-神经网络算法确定了不同行业上市公司的财务数据造假相关指标,并以此为依据确定不同行业上市公司财务造假相关数据的异同,从而确定各指标与上市公司的财务数据造假的相关性。加强监管建立常态化的退市机制。对上市公司的数据造假等问题加强监管,对投资者规避投资风险,促进证券市场的良性发展有重要意义。
【机 构】
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广东石油化工学院理学院,广东石油化工学院文法学院
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该文通过对来自19个不同行业的4163家上市公司进行分析,基于BP-神经网络算法确定了不同行业上市公司的财务数据造假相关指标,并以此为依据确定不同行业上市公司财务造假相关数据的异同,从而确定各指标与上市公司的财务数据造假的相关性。加强监管建立常态化的退市机制。对上市公司的数据造假等问题加强监管,对投资者规避投资风险,促进证券市场的良性发展有重要意义。
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