【摘 要】
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本文使用数据挖掘方法对上市公司的财务数据进行财务舞弊分析。结合财务舞弊理论从盈利能力、资产结构、效率、现金流量、流动性、成长性六个方面选择了28个指标;使用基于相
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本文使用数据挖掘方法对上市公司的财务数据进行财务舞弊分析。结合财务舞弊理论从盈利能力、资产结构、效率、现金流量、流动性、成长性六个方面选择了28个指标;使用基于相关性的特征选择算法(CFS)筛选指标;对特征选择得到的特征子集使用K均值和EM期望最大化聚类算法进行聚类探测,得出财务舞弊公司一般具有主营业务收入增长率低于其他类均值、速动比率远高于其他类均值、每股净资产高于其他类均值的特征;依据聚类结果选择分类器的训练样本,从而提高了上市公司财务舞弊识别的准确率,训练样本上的准确率达到了85.7%,测试样本上的准确率达到了79.6%。
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