Benford与XGBoost模型融合的财务风险预警研究——基于2000-2021年沪深A股上市公司数据分析

文章基于2000-2021年沪深A股上市公司数据,将会计指标带入XGBoost模型去预测A股挂牌公司的财务风险。通过构建Benford因子,将财务指标和Benford因子带入XGBoost模型,并和未加因子的XGBoost风险预警模型的预测效果进行比较。并将带有Benford因子的数据分别带入极端森林、DT、GBDT、KNN、逻辑回归等模型,与XGBoost模型的预测效果进行对比。研究发现,Benford因子可以提高数据质量从而提高模型的准确度。并且Benford-XGBoost模型的预测效果要优于其他带因子的模型。

关于综合运用Benford法则和面板模型检测统计数据质量的研究

本文介绍了如何利用Benford法则来检测统计数据质量的一般方法。在此基础上,进一步探讨了如何将其与面板模型相结合从而找出可能存在质量问题的具体地区和时间序列数据的方法。并利用上述方法对我国多个国家级开发区的主要经济指标的数据质量进行了实证分析。

中国上市公司利润操纵的行为特质：基于Benford律的研究

本文运用Benford律侦测了中国A股市场ST公司与非ST公司对报告利润的人为操纵状况,发现Benford律侦测法能够侦测到一般方法无法侦测到的轻微数据操纵行为和操纵者某些独特的行为文化特质。样本公司在利润操纵中体现出独特的"好事成双"的中国式文化情结,对偶数具有特有的偏好。数字"5"的运用也颇具中国特色。而几个最大数字尤其是"9"是最受利润操纵者关注的。运用扩展的Jones模型和对违规样本所进行的稳健性测试,进一步证实Benford律侦测法是一种有效而独特的利润操纵侦测工具。

基于Benford法则的舞弊检测方法研究

根据Benford法则,统计数据的有效数字分布概率符合对数规律,人为的舞弊活动将破坏这种规律,本文将这一原理应用到审计工作中,研究这一种基于数字分布规律检测的舞弊检测方法,并提供了专用分析工具。与采用传统的分析性复核的舞弊检测手段比较,本方法基于详细交易数据,具有客观性、指向性、可操作性较强的优点。

关于综合利用Benford法则与其他方法评估统计数据质量的进一步研究

利用Benford法则对数据质量进行检验是一种已经在实践中得到广泛应用的重要方法。但该方法也存在一定局限性,针对其存在的问题,本文进一步探讨了如何将其与异常值探测、数据挖掘技术等方法相结合,从而找出可能存在数据质量问题的具体样本及其规律的方法。并利用该方法对我国保险行业2006—2011年主要经济指标的数据质量进行了实证分析,结果表明这种方法是合理且有效的。

基于Benford法则的M_2统计数据准确性研究

根据Benford法则,在样本量充足的情况下,统计数据的首位数字分布概率符合对数规律,而人为地捏造、篡改或者修饰数据将会破坏这种规律。将Benford法则引入到统计数据的准确性检验中,运用非参数统计中的χ2拟合优度检验,对中国人民银行官方网站所公布的1994年10月至2009年9月M2统计数据的准确性进行研究,结果表明:数据较好地符合了Benford法则,准确性较高。

基于Benford模型的自然图像与计算机生成图像的鉴别

针对目前自然图像和计算机生成图像的鉴别方法鉴定准确率不高的问题,提出了一种基于Benford模型的自然图像与计算机生成图像的鉴别方法.本算法利用DCT域AC系数首位有效数字的Benford曲线分布,分别对图像的RGB三个色彩通道进行统计,以3条概率分布曲线的重合程度作为鉴别取证的依据,对2类图像进行正确分类.实验结果表明,该方法可有效地鉴别自然图像和计算机生成图像,与已有算法相比具有更高的识别率,鉴别准确率达97.17%,且计算量小、易于实现,为图像取证、数字防伪鉴别等提供可靠的依据.

Benford法则在水文数据质量挖掘中的应用研究

为识别和改进数据中存在的质量问题,采用Benford法则进行数据质量挖掘分析,该方法通过分析数字分布规律来检测数据的合理性,达到控制数据质量的目的.以水文数据中降水量数据为样本验证方法的有效性.实验结果表明,该方法能有效识别数据集中存在异常信息,提高了水文数据的数据质量,具有一定的应用前景.

修正Benford分布律及其模拟研究

Benford分布律是常用的数据质量评估方法。通常,Benford分布律只适用于完整数据集的数据质量评估。对于完整数据集的有界子集,提出修正Benford分布律评估其数据质量,拓宽了Benford分布律的适用范围。随机模拟结果显示,新方法的统计性质比Benford分布律更好,评估结果更合理。

基于Benford定律的会计舞弊发现研究

文章结合我国上市公司的真实数据,运用Benford定律进行会计舞弊分析检测,指出Benford定律作为一种数值分析技术应用于会计舞弊检测,具有操作性好、使用成本低、客观性强等特点,是一种常规的舞弊检查技术方法。但单个会计舞弊公司的财务数据首位数出现的概率分布与Benford定律的理论分布存在较大差异。

基于Benford-SVR的数据异常检验模型构建及其应用

当前数据数量剧增的同时,大量异常数据的存在降低了数据质量,数据分析工作面临着数据丰富而信息贫乏的困境,寻找有效的数据异常检验模型,成为数据科学研究的重要内容。本研究以农业生产数据为对象,融合应用Benford定律与SVR模型的技术优势,构建Benford-SVR异常数据检验模型,并以河北省7个地市131个县为例进行实证分析。结果表明,沧州、邢台、邯郸的数据集质量较好,保定、石家庄、唐山、张家口数据集质量较差,并从中有效挖掘出异常较大的数据点。本研究结果为农业数据应用与信息提取提供了参考,Benford-SVR模型可以作为数据质量检验中精准挖掘异常点的有效工具。

我国脱贫攻坚指标数据质量检验--基于Benford法则和面板数据模型

脱贫统计数据质量直接影响脱贫攻坚成果评价。对贫困人口数、贫困发生率、人均可支配收入和人均消费支出四项指标进行统计数据质量检验,对于衡量脱贫工作的真实成效具有重要意义。从Benford法则χ2拟合优度检验来看,全国农村和贫困地区的贫困发生率、农村居民人均可支配收入、农村居民人均消费支出首位数字未通过检验,除全国农村人均居民可支配收入外,其他指标第二位数字均通过了0.05显著性水平下的统计分布检验;主成分面板回归模型显示,2013—2018年贫困地区的贫困发生率数据与其他3个指标之间具有良好的逻辑匹配性;除河北、陕西、海南、西藏等个别地区数据未通过残差检验外,其余地区数据质量较好。

上市公司审计意见实证分析——基于Benford法则的造假检测

在奔福德定律的基础上,选取注册会计师协会公布非标准审计意见上市公司为样本,并对每个样本公司进行配对,利用样本公司和配对公司财务数据进行实证测试,得出两者资产负债表均具有较高真实性、配对公司利润表真实性高于样本公司、配对公司各季财务数据真实性高于样本公司、第四季度财务报告真实性最高,第二季度财务报告真实性最低的结论。

基于Benford定律的大数据审计方法研究与实现

本文首先分析了常用的电子数据审计方法;然后结合开展大数据审计的需要以及Benford定律的特点,研究了基于Benford定律的大数据审计方法,分析了其原理;在此基础上,在自主研发的审计软件中实现了该方法,并结合案例分析了基于Benford定律的大数据审计方法的应用;最后,总结了该方法的优点。研究结果为今后开展大数据审计提供了技术方法与工具支持。

ST公司“摘帽”行为中盈余管理的识别——基于Benford法则计算FSD值的实证研究

文章选取沪深两市A股和中小板上市公司中的ST公司为样本,基于Benford法则,计算ST公司被特别处理之前三年至“摘帽”年度的资产负债表、利润表和现金流量表的财务报表偏离度,以推断上市公司是否为了“摘帽”进行盈余管理。研究发现基于Benford法则计算FSD值的方法可以识别出ST公司在“摘帽”行为中进行了盈余管理;从利润表和现金流量表看,T+1与T年间偏离和差异显著,可认为是避免连续亏损进行了盈余管理;从整体看,资产负债表和现金流量表中的差异比利润表中的差异更显著,可以认为ST公司主要进行的是真实盈余管理,加大了监管机构发现问题的难度。

基于Benford定律的公司财务报表质量检测——以陕西省上市公司为例

财务数据是投资者、管理者以及竞争对手了解上市公司的主要渠道之一,随着市场竞争的加剧,公司财务信息舞弊现象时有发生,严重干扰了正常的经济秩序,因此如何科学地评价上市公司财务报表质量是非常有必要的。本研究基于Benford定律,建立了上市公司财务信息质量评级系统,并对陕西省43家上市公司的三大财务报表数据进行了实证检验,得出该方法对评价上市公司财务信息质量具有良好效果的结论。

基于Benford法则的克强指数的可靠性研究

克强指数使用三个经济指标对某些地区经济运行状况进行评估,研究这种评价方法是否适用于所有省份。首先使用Benford法则对克强指数相关指标的各省份2003—2012年年度数据的数据质量进行可靠性研究。在发现铁路货运量指标的数据可靠性存在问题的基础上,对克强指数的指标进行优化改进,改进后的指标体系能够更好地拟合各省经济运行状况。

Benford定律在审计中的应用研究:文献回顾与展望

当前传统的审计技术方法越来越无法满足我国经济高速增长所带来的海量信息的鉴证需要,Benford定律在某种程度上可以解决这一矛盾。对Benford定律应用等相关文献进行了系统的梳理、总结与述评。经研究发现,有关应用Benford定律进行经济信息质量检测方面的研究较多;研究的具体方法呈现多元化,主要表现为应用相关经济信息数据库的实证研究及调查研究的文献有相当大的比例;具体应用Benford定律作为审计技术方法进行使用比较少,应用于中小企业会计信息的鉴证则更少。这表明我国关于Benford定律的应用研究与国外还存在较大的差距,也为Benford定律在我国财务审计中的研究提供了方向指引。

电力数据与经济数据质量比较分析——基于Benford法则的评价

针对目前电力增长波幅与经济增长偏离现象,本文依据Benford数字分布规则对地方GDP、工业增加值、用电量数据质量进行了检测。分析结果显示,这些数据的数字分布均符合Benford法则。因此,本文认为应重点从产业结构、产品结构、行业周期上解释电力增长与经济增长偏差大的问题,而非归咎于数据质量。

财务数据综合管理质量与评价创新研究——基于Benford法则理论的视角

企业财务数据管理质量与企业当期经济效益及未来战略发展规划息息相关。为更加有效地发挥财务数据管理与评价在中小型企业财务活动中的作用,本文基于Benford法则构建了一种中小型企业财务数据综合管理质量评价体系。分析并阐释了中小型企业财务数据管理质量评价的基本维度和特征质量维度,以Benford法则为指导确定各个财务数据质量评价的指标并构成指标体系,最后将评价指标量化处理并确定评价指标的各级权重比例。