【摘 要】
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研究目标:运用新兴机器学习的方法预测公司财务舞弊。研究方法:选取11类财务比率指标与文本信息、公司治理、内部控制等非财务指标作为初始输入变量，采用欠采样方法处理训练集样本非平衡的问题，选择轻量梯度提升机算法对公司是否发生舞弊建立分类模型。研究发现:采用轻量梯度提升机算法极大地提升了预测准确性；相对于逻辑回归、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树，轻量梯度提升机算法的预测效果最好；使用全部输入变量比
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（72172149）； 湖南省哲学社会科学基金资助项目（20JD010）的资助；
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研究目标:运用新兴机器学习的方法预测公司财务舞弊。研究方法:选取11类财务比率指标与文本信息、公司治理、内部控制等非财务指标作为初始输入变量，采用欠采样方法处理训练集样本非平衡的问题，选择轻量梯度提升机算法对公司是否发生舞弊建立分类模型。研究发现:采用轻量梯度提升机算法极大地提升了预测准确性；相对于逻辑回归、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树，轻量梯度提升机算法的预测效果最好；使用全部输入变量比仅仅使用有限传统变量的预测能力更强；预测模型在案例分析、行业分析和股价崩盘检测中也展现出很好的预测效果。研究创新:引入新的机器学习算法识别财务舞弊，采用欠采样的方法对训练集样本进行平衡处理，从多个角度进行应用分析。研究价值:有助于实时高效地识别舞弊并及时进行监管，实现对经济运行更为准确的监测、分析、预测、预警，从而提升资本市场的治理效能，促进经济平稳运行。
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