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决策树技术在上市公司财务报告舞弊识别中的应用研究

作　者: 姚致萱
导　师: 赵秀云
学　校: 天津财经大学
专　业: 会计学
关键词: 财务报告舞弊识别 上市公司 决策树 数据挖掘
分类号: F275
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


随着经济的发展,上市公司财务报告舞弊现象越来越频繁的出现,扰乱了证券市场秩序,动摇了广大投资者对证券市场的信心,影响了证券市场的进一步发展。一个准确率高、快速有效的财务报告舞弊识别模型,可以为投资者分析上市公司财务报告提供参考,尽可能地减少由于虚假财务报告导致的决策错误而引起的损失；也有助于提高注册会计师对上市公司财务报告舞弊的识别效率,降低其审计风险。论文选取了2004年至2008年发行深、沪A股的上市公司的年度财务报告数据,其中财务报告舞弊数据选取自2004年至2008年被证监会、上交所、深交所和财政部处罚的227家上市公司。经过初步统计分析,发现这227家舞弊公司涉及13个大行业,但是主要集中在制造业和信息技术业,两者合计占舞弊公司总数的72%,得出行业是影响财务报告舞弊的一个重要因素的结论。在借鉴以往国内外学者研究的基础上,选取了可能识别上市公司财务报告舞弊的指标体系,该指标体系包括11个财务指标和7个非财务指标,共18个指标。利用决策树技术构建了财务报告舞弊识别模型,以可视化的形式展示了整棵决策树。通过分析决策树的节点发现,树越向下分支,数据挖掘模型中造成拆分的事例的影响就越小。该决策树的第一个分支是由“应收账款周转率”属性决定的,这表示“应收账款周转率”是识别上市公司财务报告舞弊的最重要因素。随后的分支“监事总规模”、“高管人数”、“财务杠杆系数”和“存货周转率”,是重要性仅次于“应收账款周转率”的因素。这些因素可以作为财务报告舞弊识别的重要信号,可以用来预测上市公司是否发生财务报告舞弊的可能性。论文最后提出,要想防范或减少我国上市公司财务报告舞弊问题,必须要从内部监管和外部监管两方面着手：在内部监管方面,要完善上市公司治理结构,优化上市公司股权结构以及提高会计人员业务素质和职业道德；在外部监管方面,要完善相关会计准则和会计制度,完善注册会计师制度以及加强政府监管和舆论监督。

全文目录


内容摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 导论  9-14
  1.1 研究的目的和意义  9-10
  1.2 研究方法  10-11
  1.3 相关概念界定  11-13
  1.4 论文创新点  13-14
第2章 舞弊理论及相关识别技术  14-20
  2.1 舞弊动因理论  14-15
    2.1.1 冰山理论(二因素论)  14
    2.1.2 舞弊三角理论(三因素论)  14
    2.1.3 GONE理论(四因素论)  14-15
    2.1.4 舞弊风险因子理论(多因素论)  15
  2.2 国外财务报告舞弊的征兆和识别研究文献综述  15-17
    2.2.1 国外对财务报告舞弊的征兆研究  15-16
    2.2.2 国外对财务报告舞弊的识别研究  16-17
  2.3 国内财务报告舞弊的征兆和识别研究文献综述  17-20
    2.3.1 国内对财务报告舞弊的征兆研究  17-18
    2.3.2 国内对财务报告舞弊的识别研究  18-20
第3章 财务报告舞弊识别分类技术  20-31
  3.1 数据挖掘技术  20-23
    3.1.1 数据挖掘的定义  20-21
    3.1.2 数据挖掘的过程  21-22
    3.1.3 数据挖掘的工具  22-23
  3.2 决策树技术应用  23-26
    3.2.1 决策树的原理  23-24
    3.2.2 决策树的优缺点  24-25
    3.2.3 Microsoft Analysis Services  25-26
  3.3 其他相关方法  26-31
    3.3.1 关联规则  27
    3.3.2 聚类  27-28
    3.3.3 神经网络  28
    3.3.4 遗传算法  28-29
    3.3.5 支持向量机  29-31
第4章 构建上市公司财务报告舞弊识别挖掘模型  31-47
  4.1 数据来源  31
  4.2 对数据的初步统计分析  31-33
  4.3 指标的选择  33-35
  4.4 数据准备  35-41
    4.4.1 数据采集  35-36
    4.4.2 数据清理  36-39
    4.4.3 数据转换  39-41
  4.5 用Microsoft决策树创建挖掘模型  41-47
    4.5.1 工具选择  41
    4.5.2 新建数据库和数据源  41-42
    4.5.3 创建挖掘模型  42-45
    4.5.4 处理挖掘模型  45-47
第5章 模型结果分析及建议  47-60
  5.1 结果分析  47-54
    5.1.1 对"应收账款周转率"指标的分析  48-49
    5.1.2 对"高管人数"指标和"董事人数"指标的分析  49-50
    5.1.3 对"高级管理人员持股数/总股数"和"资产负债率"的分析  50-51
    5.1.4 对"监事总规模"和"财务杠杆系数"的分析  51-52
    5.1.5 对"董事长与总经理兼任情况"的分析  52-53
    5.1.6 对"存货周转率"和"净资产收益率"的分析  53-54
  5.2 结论和建议  54-60
    5.2.1 结论  54-56
    5.2.2 建议  56-60
第6章 论文的局限性及展望  60-61
参考文献  61-64
后记  64

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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 企业经济 > 企业财务管理
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