基于集成学习的会计舞弊识别研究

机器学习和人工智能相关技术,有助于解决会计信息披露违规发现难、发现不及时的问题。本文基于集成学习方法,对A股上市公司2014-2023年的数据进行了分析。通过筛选特征变量、精细调参等步骤,得到集成学习模型在识别公司会计舞弊行为方面卓越表现,模型ROC曲线面积AUC非常高。表明集成学习技术能够显著提高审计效率和质量,有望推动审计方法的革新与进步。