【摘 要】
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当前我国越发频繁的借壳上市企业财务舞弊现象助推了会计师事务所审计失败事件的增加。为了获取其中的细节,本文采用了个案研究法,引入新颖的舞弊风险因素理论对九好网络的财务舞弊案例进行分析,研究展示了九好网络财务舞弊和中介审计机构审计失败的原因,发现在借壳上市过程中,企业内部控制缺失等因素会导致财务舞弊,事务所审计程序缺失等因素会导致审计失败。最后针对上述原因,从借壳企业、会计师事务所和外部监管方角度提出了建议。这些建议可以帮助注册会计师审计借壳上市企业时更好的关注审计细节,还能保障资本-审计两方市场的良好运转。
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当前我国越发频繁的借壳上市企业财务舞弊现象助推了会计师事务所审计失败事件的增加。为了获取其中的细节,本文采用了个案研究法,引入新颖的舞弊风险因素理论对九好网络的财务舞弊案例进行分析,研究展示了九好网络财务舞弊和中介审计机构审计失败的原因,发现在借壳上市过程中,企业内部控制缺失等因素会导致财务舞弊,事务所审计程序缺失等因素会导致审计失败。最后针对上述原因,从借壳企业、会计师事务所和外部监管方角度提出了建议。这些建议可以帮助注册会计师审计借壳上市企业时更好的关注审计细节,还能保障资本-审计两方市场的良好运转。
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对数据进行分类处理是当前的研究热点,采用传统机器学习算法对英语文本进行分类有文本特征不明显、训练周期长、词序丢失等诸多缺点。针对传统机器学习算法的不足,文中对Word2vec算法和TF-IDF算法进行融合,生成改进的TF-Word算法。同时应用卷积神经网络组成混合神经网络模型实现文本分类,该方法可以有效提高传统文本分类方法的精度。实验表明,文中所构建算法模型的F1值相比于传统机器学习算法均有12%以上的提升,证明所提出的基于融合句法特征的自然语言处理方法,对英语长句的翻译质量有一定程度的提升。
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