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1.
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基于分类回归树的个人信用评价模型
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孟昭睿《企业技术开发》,2009年第28卷第2期
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分类回归树作为一种基于统计理论、计算机实现的非参数识别技术,在个人信用评估领域有着良好的应用前景。文章主要探讨如何利用分类回归树建立个人信用评价模型。实证结果表明:该模型对个人信用评价可取得较好的效果。
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2.
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期望差距与会计信息失真的分类治理
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刘承智《财会月刊》,2007年第3期
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本文利用会计期望差距的基本模型对会计信息失真进行分类，揭示了会计信息真实性的内涵，并对会计信息失真的分类治理提出建议。
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3.
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期望差距与会计信息失真的分类治理
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刘承智《财会月刊》,2007年第7期
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本文利用会计期望差距的基本模型对会计信息失真进行分类,揭示了会计信息真实性的内涵,并对会计信息失真的分类治理提出建议。
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4.
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期望差距与会计信息失真的分类治理
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刘承智《新智慧》,2007年第3期
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本文利用会计期望差距的基本模型对会计信息失真进行分类，揭示了会计信息真实性的内涵，并对会计信息失真的分类治理提出建议。
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5.
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基于数据挖掘的会计舞弊识别问题研究综述 被引次数：1
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汪士果 张俊民《中南财经政法大学学报》,2011年第1期
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本文检索了近年来基于数据挖掘的会计舞弊识别方面的文献,归类比较挖掘数据、算法以及分类器评价方法和分类效果,为投资者、监管部门和审计师在舞弊识别中选用适当数据和挖掘技术及优化模型提供借鉴。现有研究多对舞弊和配对非舞弊样本进行有标签挖掘,特征值涵盖审计师数据、公司治理数据、财务报表数据、行业和交易数据多个类别。当前研究以反映舞弊三角的综合数据为主,比率数据比账户数据更有效,主要算法包括统计检验、回归分析、神经网络、决策树、贝叶斯网络、堆栈变量法等。其中,回归分析应用最为普遍,神经网络在识别效果和准确性方面总体上优于回归模型,模型辅助检测优于审计师无辅助检测。现有文献还缺乏无标签挖掘和时序数据挖掘研究。
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6.
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基于混合两阶段模型的上市公司信用风险评价
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张杰 王凡《商业研究》,2008年第4期
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利用支持向量机(SVM)-Logistic回归的混合两阶段模型来对上市公司信用风险进行评价。通过Logistic回归分析来对SVM的输出结果进行修正,降低了传统SVM方法的经验风险,提高了分类准确率。对SVM-Logistic回归模型、SVM和神经网络-Logistic回归模型进行实证比较,结果表明,支持向量机-Logistic回归模型的总判别准确率高于其他判别模型。
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7.
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会计信息失真识别的成本控制型支持向量机模型
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于彪 陈思凤《商场现代化》,2011年第6期
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在会计信息失真识别问题中,考虑到决策失误所付出的不同错误分类成本以及样本数据的不平衡分布等特点,使得基于总体准确率的数据挖掘方法不能获得理想的识别效果。本文针对会计信息失真识别问题的特点,建立了一种成本控制型支持向量机模型,利用粒子群算法进行特征选择和参数优化,从而降低总体的错误分类成本。实验证明,该模型能够有效的识别出虚假的财务报告。
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8.
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住房按揭贷款违约损失率预测模型研究
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洪 露《金融论坛》,2014年第1期
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本文用log-log回归法、logistic回归法、分类及回归树法分别构建住房按揭贷款违约损失率预测模型,并将这三类模型及历史数据平均法模型对样本内、外数据的预测效果进行比较分析。研究结果表明:针对住房按揭贷款违约损失率,logistic回归方法预测效果最好,分类及回归树方法其次,而log-log回归方法预测误差最大。模型回归结果还表明,贷款价值比越高,违约损失率越大;贷款年龄越大,违约损失率越小;信用按揭贷款违约损失率显著高于抵押贷款;华东、华南和西南地区的违约损失率比华北地区要小;面积大的房屋贷款违约损失率更大。
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9.
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数据挖掘在航空发动机状态判别中的应用
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李笔锋 李富荣 邸亚洲 王小飞《价值工程》,2011年第30卷第19期
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为了挖掘隐藏在飞参数据背后的信息知识,应用数据挖掘技术对航空发动机健康状态进行判别研究。利用飞参数据中与发动机健康状态相关的九个参数和典型的故障数据,分别建立了神经网络和决策树模型,通过结果的比较,确定了最佳分类预测模型。
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10.
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准则国际趋同对会计信息价值相关性的影响
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陈春艳《财会月刊》,2014年第16期
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本文选取2002~2006年度和2008~2011年度上市公司财务数据,构建会计信息价值相关性基本模型,对会计准则国际趋同与会计信息价值相关性之间的关系进行研究。结果表明,会计准则国际趋同显著提高了会计信息价值的相关性。通过对会计信息价值相关性基本模型的回归系数修正和回归R2修正,进一步的研究也印证了以上结论。由此充分说明我国企业会计准则的适时修订提高了我国会计信息质量,改善了我国会计信息环境。
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11.
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非调节利润财务报告舞弊识别研究——来自中国证券市场的证据
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李秀枝 朱学义《会计之友》,2010年第24期
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文章以2004～2009年间因非调节利润财务报告舞弊而受到证监会处罚的上市公司为研究对象,在分析舞弊公司财务特征和公司治理机制特征的基础上,采用2001年～2004年的公司数据作为训练样本集构建了财务报告舞弊识别的Logistic回归模型,并结合2005年～2006年的公司数据,对识别模型的预测精度进行了检验.结果表明,模型的预测精度达到83.33%,说明模型对识别后续年度的财务报告舞弊有一定的参考价值.
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12.
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基于决策树的上市公司财务危机预警 被引次数：1
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闫二梅《山东商业会计》,2008年第1期
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近年来出现危机的公司越来越多，提前预测财务危机具有重要的意义。目前针对财务危机的研究很多，预警模型也多种多样，本文采用了决策树模型，并将决策树模型预测结果与常用的logistic回归模型的预测结果进行了比较，以验证决策树模型在财务危机预警中的作用。
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13.
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上市公司会计信息与股价的相关性探讨
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戴彦雄《现代商业》,2009年第18期
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本文以沪深两市40家非亏损的上市公司为对象,利用这40家公司2008年中期财务报告数据和2008年8月1日股票收盘价数据,运用回归分析方法,通过建立各种会计指标与股票价格之间的多元线性回归模型,对会计信息和股票价格的相关程度进行量化分析.结果表明,总体而言,会计信息对股价的解释能力较强,说明会计在资本市场上具有一定的指导作用.
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14.
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刍议我国会计失真问题的现状与防范
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彭丽丽《商业时代》,2012年第14期
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本文对会计信息失真问题进行了理论探讨,规范了会计信息失真定义和分类,结合我国会计信息失真的现状分析,研究了影响会计失真的环境,并对会计信息失真的危害进行了深入探讨,进而提出了防范会计失真的措施。
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15.
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支持向量机在上市公司财务预警模型中的应用研究
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贾亮 王礼力《山东商业会计》,2010年第2期
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利用我国上市公司财务数据，采用支持向量机模型对上市公司财务危机预警研究，将其与神经网络模型进行比较，结果表明，无论在分类能力和预测能力上，支持向量机模型的精度和可信度都高于神经网络模型。证实了该方法用于财务预警的有效性及优越性。
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16.
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基于主成分分析的企业会计信息失真预测模型 被引次数：2
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梅国平 陈孝新 毛小兵《当代财经》,2006年第2期
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企业会计信息失真的识别是国内外财务研究的一大难点。本文采用多元统计分析中的主成分分析方法,建立了一种新的预测企业会计信息失真的模型——主成分预测模型,并把沪深两市年报被会计师事务所出具“否定意见”或“拒绝表示意见”的上市公司界定为“会计信息失真企业”,选取44家会计信息失真企业及与之相对应的44家非会计信息失真企业共88家企业作为研究样本,对上市公司会计信息失真的主成分预测模型进行实证检验。
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17.
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我国上市公司财务欺诈识别的实证研究
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蒋慧峰 朱文杰《商业科技》,2013年第11期
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以我国上市公司为研究对象，从偿债能力、盈利能力、营运能力、资产质量指标以及公司治理结构五个方面选取14个指标，建立了上市公司财务欺诈的Logistic回归识别模型，并用检验样本对模型进行检验。研究结果表明该模型具有良好的预测精度，可以作为证券投资者和分析人员使用的一种有效的财务欺诈识别工具。
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18.
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我国制造业上市公司会计舞弊识别的初步设想——以A公司为例
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吕宗元 梁杰 宁凯《中国会计电算化》,2010年第22期
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本文以制造业上市公司为研究对象,建立会计舞弊识别模型并进行初步识别、深入识别和案例分析,运用与行业指标均值比较进行深入识别的舞弊识别方法,弥补了以前只对舞弊结果进行判断而不能判断在哪个指标存在舞弊的缺陷。
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19.
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基于资本市场有效性的会计信息披露实证研究
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何邓娇《商业会计》,2013年第2期
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会计信息是资本市场信息的主要来源,本文通过随机选取沪深A股40家上市公司为研究样本,对沪深股市上市公司会计信息披露与资本市场有效性之间的关系进行实证研究,利用SPSS11.5进行相关性分析和回归分析,结果表明:会计信息披露中净资产收益率和每股净资产指标的披露对股票价格有显著影响.
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基于盈余管理视角的上市公司审计质量研究——来自沪市制造业审计意见的实证分析
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李越冬 倪婕《财会通讯》,2008年第3期
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随着上市公司造假案件的频频曝光，资本市场遭受前所未有的冲击。外部投资者与公司“内部人”之间的信息不对称，使会计盈余管理行为在上市公司中较为普遍存在。盈余管理增加了上市公司的内在风险，注册会计师出具的审计意见应当予以恰当的披露和报告。本文选取沪市制造行业2004年和2005年的财务数据，通过截面修正的Jones模型和多元回归方法，对审计意见识别盈余管理水平的能力进行了实证研究，研究结果均表明，审计意见具有一定的信息含量，能在一定程度上揭示出上市公司的盈余管理现象。
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