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上市公司财报舞弊的诱因及预防措施
1
作者
段淑静
《山西农经》
2015年第5期78 81-,81,共2页
本文主要简述上市公司的财报舞弊手段,引出对财报舞弊的内外部原因分析,进而提出健全外部监督机制,完善公司治理结构,创建诚信企业文化等预防措施,以给相关者提供相应参考,有利于规范中国市场秩序,引导中国证券市场健康发展。
关键词
财报舞弊
诱因
预防措施
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职称材料
优化神经网络输入指标 提高财报舞弊识别效果
被引量:
1
2
作者
刘佳进
黄乐
《南京理工大学学报(社会科学版)》
2019年第1期58-64,共7页
上市公司委托代理问题的存在,使得其投资者只能通过公司发布的财报信息评估公司的业绩,管理层从自身利益出发,有可能会利用财务舞弊手段,使得财报披露的盈余不再真实。通过使用BP神经网络,从舞弊发生的成因入手,运用合理的输入指标识别...
上市公司委托代理问题的存在,使得其投资者只能通过公司发布的财报信息评估公司的业绩,管理层从自身利益出发,有可能会利用财务舞弊手段,使得财报披露的盈余不再真实。通过使用BP神经网络,从舞弊发生的成因入手,运用合理的输入指标识别上市公司可能存在的财报舞弊,有效发现潜在的盈余管理及财务舞弊行为,从而保护投资者的利益。
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关键词
财报舞弊
神经网络
识别指标
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职称材料
论审计职业怀疑与审计风险防范
被引量:
3
3
作者
王晓祥
《市场研究》
2017年第6期66-67,共2页
本文通过对《中国注册会计师审计准则问题解答第1号——职业怀疑》的研究与分析,剖析了影响审计职业怀疑的相关因素,探讨了减少审计风险、促进审计质量和效率提升的方式方法。
关键词
审计职业怀疑
财报舞弊
审计风险
防范
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职称材料
基于审计意见、监管处分措施的数据挖掘样本选择的改进
被引量:
2
4
作者
刘佳进
《南京理工大学学报(社会科学版)》
2020年第1期42-47,共6页
数据挖掘的结果,和输入的数据质量有着密切的关系,为了取得较好的分析结果,在应用数据挖掘方法进行上市公司披露数据真实性分析时,应当从各个方面考虑优化输入样本。在确定上市公司是否舞弊时,通常依据的是审计意见与监管处分措施,而在...
数据挖掘的结果,和输入的数据质量有着密切的关系,为了取得较好的分析结果,在应用数据挖掘方法进行上市公司披露数据真实性分析时,应当从各个方面考虑优化输入样本。在确定上市公司是否舞弊时,通常依据的是审计意见与监管处分措施,而在采用其作为实际判断依据时,应当根据实际情况对样本进行调整,以减少错误分类风险,增加输入数据的准确度,从而提高数据挖掘模型的判断性能。
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关键词
财报舞弊
样本选择
神经网络
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职称材料
题名
上市公司财报舞弊的诱因及预防措施
1
作者
段淑静
机构
江西财经大学
出处
《山西农经》
2015年第5期78 81-,81,共2页
文摘
本文主要简述上市公司的财报舞弊手段,引出对财报舞弊的内外部原因分析,进而提出健全外部监督机制,完善公司治理结构,创建诚信企业文化等预防措施,以给相关者提供相应参考,有利于规范中国市场秩序,引导中国证券市场健康发展。
关键词
财报舞弊
诱因
预防措施
分类号
F275 [经济管理—企业管理]
F276.6 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
优化神经网络输入指标 提高财报舞弊识别效果
被引量:
1
2
作者
刘佳进
黄乐
机构
福州大学经济与管理学院
出处
《南京理工大学学报(社会科学版)》
2019年第1期58-64,共7页
文摘
上市公司委托代理问题的存在,使得其投资者只能通过公司发布的财报信息评估公司的业绩,管理层从自身利益出发,有可能会利用财务舞弊手段,使得财报披露的盈余不再真实。通过使用BP神经网络,从舞弊发生的成因入手,运用合理的输入指标识别上市公司可能存在的财报舞弊,有效发现潜在的盈余管理及财务舞弊行为,从而保护投资者的利益。
关键词
财报舞弊
神经网络
识别指标
Keywords
financial frauds
neural network
input indicators
分类号
G80 [文化科学—运动人体科学]
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职称材料
题名
论审计职业怀疑与审计风险防范
被引量:
3
3
作者
王晓祥
机构
江西财经大学会计学院
出处
《市场研究》
2017年第6期66-67,共2页
文摘
本文通过对《中国注册会计师审计准则问题解答第1号——职业怀疑》的研究与分析,剖析了影响审计职业怀疑的相关因素,探讨了减少审计风险、促进审计质量和效率提升的方式方法。
关键词
审计职业怀疑
财报舞弊
审计风险
防范
分类号
F239.4 [经济管理—会计学]
下载PDF
职称材料
题名
基于审计意见、监管处分措施的数据挖掘样本选择的改进
被引量:
2
4
作者
刘佳进
机构
福州大学经济与管理学院
出处
《南京理工大学学报(社会科学版)》
2020年第1期42-47,共6页
文摘
数据挖掘的结果,和输入的数据质量有着密切的关系,为了取得较好的分析结果,在应用数据挖掘方法进行上市公司披露数据真实性分析时,应当从各个方面考虑优化输入样本。在确定上市公司是否舞弊时,通常依据的是审计意见与监管处分措施,而在采用其作为实际判断依据时,应当根据实际情况对样本进行调整,以减少错误分类风险,增加输入数据的准确度,从而提高数据挖掘模型的判断性能。
关键词
财报舞弊
样本选择
神经网络
Keywords
financial frauds
sample selection
neural network
分类号
F239.4 [经济管理—会计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
上市公司财报舞弊的诱因及预防措施
段淑静
《山西农经》
2015
0
下载PDF
职称材料
2
优化神经网络输入指标 提高财报舞弊识别效果
刘佳进
黄乐
《南京理工大学学报(社会科学版)》
2019
1
下载PDF
职称材料
3
论审计职业怀疑与审计风险防范
王晓祥
《市场研究》
2017
3
下载PDF
职称材料
4
基于审计意见、监管处分措施的数据挖掘样本选择的改进
刘佳进
《南京理工大学学报(社会科学版)》
2020
2
下载PDF
职称材料
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参考文献
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