基于数据挖掘的上市公司财务舞弊识别模式研究

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1、学位论文创新性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：魏遨日期：超2王。6。。件学位论文使用授权的说明本人完全了解西安石油大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安

2、石油大学。学校享有以任何方法发表、复制、公开阅览、借眵爵似及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为西安石油大学。论文作者签名：导师签名：日期：冱l!!亟，f’日期：地l；：d：7妒·注：如本论文涉密，请在使用授权的说明中指出(含解密年限等)。盏，让／‘兰，Z必鹨中文摘要论文题目：基于数据挖掘的上市公司财务舞彝识别模式研究专业：会计学硕士生：魏绒(签名)盂缸缢导师：宁宇新(签名)—砻乓肾摘要上市公司财务舞弊是破坏资本市场信息透明和公开的“毒瘤”，直接威胁着资本市场公开、公平和公正的基本原则。然而，大量财务舞

3、弊公司在被揭露之前，往往是作为绩优股、成长股来推荐，人们在感叹之余，更要反思，有什么手段和模式能够实现对财务舞弊公司事前甄别，这一模式应具有广泛的应用性和一定的可靠性。近年崛起的数据挖掘技术，无疑为构建财务舞弊识别模式提供了技术基础。本文结合数据挖掘的方法，在计算机科学基础上寻求有效和可靠的财务舞弊识别之道。本文首先介绍了上市公司财务舞弊的研究现状，从动因、信号识别、及数据挖掘识别方面对财务舞弊的现有研究进行了系统阐述，明确了现有研究所存在的不足。其次，采用了2000．2010年证监会公布的舞弊上市公司以及与之相对应的健康公司为研究样本，分别构建了上市公司财务舞

4、弊静态识别模式和上市公司财务舞弊动态识别模式。静态识别模式主要基于因子分析法与贝叶斯分类法相结合的理论基础，对舞弊当年的静态指标进行处理。动态识别模式以各个舞弊公司的IPO年份为研究起点，舞弊年份为研究终点，建立时间序列特征向量，基于动态时间弯折(DTW)动态思想，应用k邻近(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法进行舞弊识别。结果显示，静态识别模式的效果优于传统的统计模式，动态识别模式由于考虑了历史数据，因此识别效果优于静态识别模式的效果。关键词：财务舞弊，数据挖掘，静态识别模式，动态识别模式，分类论文类型：应用研究II英文摘要Subject：R

5、esearchoflistingcorporationfmancialfraudidentificationmodelbasedondataminingN却a优m髓e警W“ei∞R伽onn篇ga组re)氇迭岍唧：(s和atlIre)垄塾缝型Pj肚m，hst眦tor：№gh血(s咖咖nm‰趔LABSTRAC’I’Manylistedcompany’Sfinancialfraudulenceisthe‘"tumor'’ofcapitalmarketwhichdetroiesthepublicityandfairnessofcapitalmarket．However，

6、manyfirmshavebeenasthebluechipbeforetheyaredisclosedtothefraudulent．Manypeoplewonderhowandwhatmethodscouldbeusedtoidentifyanddisclosefinancialfraudulence．Andthemethodsshouldbereliableandcouldbeusedwidely．Recentlycomputerdataminingtechnologyhasbeendevelopedtobeusedinmanyfields．includi

7、ngfinancialfraudulenceandSOon．Thispaper、vouldproposeanewfmancialfraudulenceidenficationpatternwhichiscombined、Ⅳitllnewdataminingtechnologybasedonthecompnterscientific’achievement．Tllispaperfh'stintroducestheresearchpresentsituationoflistingcorporationfinancialfraudulence，describesthe

8、presentresea