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题名互联网上市公司财务舞弊识别模型构建研究
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作者
梁力军
王可心
来嘉宁
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机构
北京信息科技大学信息管理学院
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出处
《商业会计》
2023年第24期50-54,共5页
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基金
审计署内部审计科研课题项目“面向反舞弊审计场景的企业内部审计智能化实施研究”(项目编号:2109)资助支持。
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文摘
近年来,随着我国互联网平台企业经营范围的不断扩张和发展速度的不断加快,互联网公司的舞弊案件数量也呈大幅上升态势。目前,学界对于互联网公司的舞弊成因及其特征研究还较为缺乏,且尚未构建起具有针对性的舞弊识别指标体系和侦测模型。文章首先基于研究文献,剖析互联网公司舞弊的成因与特征,归纳出舞弊特征识别指标体系;其次,从国泰安财经数据库获取到2017—2022年间37家曾发生舞弊问题、25家正常经营的共62家互联网上市公司财务数据,运用LightGBM分类模型对抽取的1092条数据进行分组训练、273条数据进行模型检验,并通过GBDT基学习器和交叉验证得到最优参数;最后,运用五折交叉检验法对识别模型进行检验和评价。研究发现:销售费用、管理费用、财务杠杆、销售毛利率等财务指标,在有效识别互联网上市公司财务舞弊信号方面具有重要的判定作用。
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关键词
互联网公司
财务舞弊识别
LightGBM算法
gbdt基学习器
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分类号
F275
[经济管理—企业管理]
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