基于分类回归树算法的上市公司会计信息失真识别研究

利用26个财务变量建立分类回归树模型对会计信息失真进行识别研究,结果表明所建模型对会计信息失真企业的正确识别率达到80%以上,能将第二类错误率控制在20%以下。实证还发现留存收益在总资产中的比率小于2%的公司很容易出现会计信息失真,最后作者利用8年数据对该结果进行检验,表明其识别能力非常出色。

上市公司会计信息失真识别研究——CART与MDA模型应用比较

通过分别运用分类回归树与多元判别分析模型,对196家上市公司年度财务报告数据进行建模,再利用1624家上市公司样本对所建模型进行识别能力检验。研究发现:分类回归树假设条件限制少,学习与识别能力强,对检验样本整体正确识别率达到81%以上,将第二类错误率有效控制在20%以下,留存收益在资产总额中的比重对会计信息失真识别具有很高的指示作用。

基于P2P分布式网络的类FTP共享系统的设计实现

随着当前互联网络的发展,特别是基于物联网的发展,对基于中心点的服务承受范围越大,对中心点的依赖性越来越强,特别是当中心服务器出现故障时,整个系统都会出现瘫痪,无法正常运行。现提出一种基于P2P网络模型的类FTP共享数据平台,应用DHT分布式节点组织模型,能够更好的防治过度依赖中心节点所造成的影响,还能避免P2P网络节点管理过于复杂的问题。