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数据挖掘技术在 财务舞弊识别问题中的可行性研究

2021-12-05郭月

大众投资指南 2021年7期
关键词:数据挖掘分类财务

郭月

(太原旅游职业学院,山西 太原 030032)

财务舞弊长期危害我国经济社会的正常发展,如何识别财务舞弊一直是学术界和实务界的研究重点之一。财务舞弊的危害范围极广。站在投资者的角度,在确认投资之前,需要较为全面客观的了解上市公司的财务状况、经营成果等信息,而财务报告则是最直接、最有效的证明资料。但是,财务舞弊通过粉饰财务数据,掩盖了上市公司所存在的问题,最终可能导致投资者的投资失败。站在国家的角度,财务舞弊打破了资本市场的正常运行,降低了资本配置的效率,更有甚者会直接影响投资者对于我国资本市场的投资信心。

随着财务舞弊现象的频繁发生,如何及时识别并有效防止财务舞弊现象的发生成为政府和学术界的研究重点。早期的财务舞弊手段较为简单,主要通过检查财务报表相关项目之前的勾稽关系进行识别。但随着财务舞弊手段的逐渐复杂,较为隐秘的财务舞弊问题已经无法通过简单的财务数据关系进行识别,因此,有学者将统计学工具引入财务舞弊识别研究中,通过建立模型进行分析,大大提高了识别的准确性。然而传统的识别模型仍然存在局限性,主要体现在:一是统计学模型大多建立在财务指标的基础上,而对于非财务指标的舞弊问题则无法引入模型;二是依靠统计的预测性分析反映事物的共性规律,而部分特性问题则无法被识别;三是模型大多研究的是线性关系,而实务中的舞弊路径更为复杂,因此会降低预测结果的准确度。……

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