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基于二层组合神经网络的舞弊风险识别模型研究——来自中国舞弊上市公司的经验证据

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以2010年至2014年我国沪深两市5年间发生舞弊行为的506家公司及与其一比一配对的506家配对公司为研究样本,分别用BP神经网络模型与LVQ神经网络模型进行舞弊识别,整体舞弊识别准确率分别为88.61％和87.22％.在此基础上构建基于BP-LVQ的二层组合神经网络舞弊风险识别模型,用同一舞弊样本进行测试,研究结果表明:组合神经网络模型的识别准确率为93.06％,显著高于这两个单一神经网络模型的舞弊识别率.

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来源
《中国会计学会高等工科院校分会第二十三届学术年会》|2016年|216-228|共13页
会议地点兰州
作者
王泽霞; 李冬艳;
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作者单位

中国会计学会高等工科院校分会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 F279.246;F832.51;
关键词
上市公司; 舞弊行为; 风险识别; 二层组合神经网络模型;

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基于二层组合神经网络的舞弊风险识别模型研究——来自中国舞弊上市公司的经验证据

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