基于数据挖掘方法的上市公司财务舞弊识别——外部环境视角

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1、分类号密级UDC学校代码硕士研究生学位论文基于数据挖掘方法的上市公司财务舞弊识别——外部环境视角学院（部、所）：信息学院专业：管理科学与工程研究方向：信息管理与信息系统姓名：彭子坤导师：曾志勇教授论文起止时间：2012年5月～2013年4月学位论文原创性声明声明：本人所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论

2、文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解云南财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文和论文电子版，允许学位论文被查阅或借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文；授权学校将学位论文的全文或部分内容编入、提供有关数据库进行检索。（保密的学位论文在解密后遵循此规定）论文作者签名：导师签名：日期：年月日日期：年月日摘要摘要我国上市公司经历了二十多年的发展，证券市场日趋成熟，有力地带动和促进了国民经济增长，完善了市场经济体制

3、。然而，上市公司财务舞弊事件却是屡见不鲜，这些舞弊事件不仅直接导致上市公司本身蒙受巨额损失，而且使上市公司利益相关者的权益受到威胁，严重危害证券市场的正常发展。一直以来，财务舞弊识别问题就是相关领域研究的热点和难点问题。早期，研究人员大多以上市公司公布的财务数据为研究依据，使用一般的统计回归方法，获得了一定的财务舞弊预警和识别效果。但是，最近几年以来，财务舞弊事件呈现出越来越难以预警的特点，原因是舞弊主体的手段越来越隐蔽，修饰财务数据难以有迹可循。因此，对于财务舞弊的识别不应局限于使用上市公司财务指标，而是应当基于舞弊公司难以控制的外

4、部环境指标，使用数据挖掘等人工智能方法才能有效地应对这一变化。本论文正是基于这一思路，首先通过国内外相关文献的总结和梳理，对目前财务舞弊识别研究理论、方法及其优缺点进行整理和分析。理论方面，本文对财务舞弊、公司环境以及数据挖掘技术进行理论性概括和定义，并分析公司环境对财务舞弊的影响。然后，本文提出一套较为完整的财务舞弊程度评价方法，用以评价舞弊上市公司的舞弊严重程度，进而将舞弊上市公司样本区分为严重舞弊上市公司和一般舞弊上市公司。在此基础上，通过筛选适当的样本和内外部环境指标进行实证研究，使用支持向量机、贝叶斯网络和决策树三种数据挖掘

5、方法对上市公司财务舞弊行为进行识别，并建立财务舞弊识别模型，用于判定上市公司舞弊与否以及舞弊的程度大小。实证结果表明，三种方法的平均识别率都在70%以上，其中支持向量机和决策树两种方法的识别效果较为稳定，而将这三种单独分类器进行集成能达到更为理想的识别正确率。最后，对经过训练的模型进行检验，得到最终的结论，为今后的财务舞弊识别研究提供必要的理论的和方法支持。关键字：财务舞弊；数据挖掘；外部环境IAbstractAbstractThelistedcompaniesinourcountryhavebeenunderwentdevelopm

6、entindecades,thesecuritiesmarkethasgrownincreasinglythatpromotethenationaleconomicgrowtheffectively,aswellascompletethemarketeconomicsystem.However,thefinancialfraudsoflistedcompaniestookplacerepeatedly,thoseeventswerenotonlyleadtoalargeamountoflosesforcompaniesthemselv

7、es,butalsosuffertheinterestsofcompanies’stakeholders,andseverelyimpairthedevelopmentofsecuritiesmarket.Allthetime,theissuesaboutdetectingfinancialfraudsarethehotanddifficultquestionsinrelevantstudies.Inearlystudies,accordingtothecompanies’publishedfinancialdata,mostrese

8、archersusedthecommonstatisticalregressionmethodstodetectthefrauds,andobtainedcertainresultstowarnanddetectthef