基于随机森林的财务舞弊识别模型研究

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为了保证资本市场信息公布的公正性与真实性,本文利用机器学习工具对上市公司是否舞弊进行识别,使其成为投资者、分析师、审计师与相关监管部门发现上市公司财务舞弊嫌疑的辅助手段。利用 1998-2016 年沪深两市财务舞弊上市公司为观察样本,提出以每家公司的资产负债表、利润表和现金流量表各会计科目建立数据集,并构建时间序列指标,采用随机森林模型进行识别,为财务舞弊识别研究提供了新思路。
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