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基于拐点区间划分的虚假财务报表关联规则挖掘研究
引用本文:刘源,廖国琼,王枫,杨万里,余凡,涂星,王玺.基于拐点区间划分的虚假财务报表关联规则挖掘研究[J].科技广场,2013(2).
作者姓名:刘源  廖国琼  王枫  杨万里  余凡  涂星  王玺
作者单位:江西财经大学信息管理学院,江西南昌,330013
基金项目:大学生创新创业训练计划项目资助
摘    要:随着信息技术的不断发展和财务数据的急剧增加,财务报表舞弊手段愈发高明和隐蔽,已有基于统计的检测方法已不能对财务报表舞弊进行有效检测,本文讨论在财务指标区间离散化的基础上,运用关联分析技术挖掘财务指标与财务舞弊之间的隐含关联关系.首先,介绍财务报表样本和特征指标选择准则,从权威数据库中分别选取了234份财务舞弊样本和234份控制样本,得到13个初始变量.然后,采用基于单纯的拐点区间划分和基于聚类的拐点区间划分方法对样本进行属性离散化,可分别得到59和82个离散变量.最后,运用频繁项集挖掘算法挖掘出财务指标与财务舞弊之间的关联规则,并用于对样本进行识别.实验结果表明,利用基于聚类技术的拐点区间离散化挖掘得到的关联规则可提高模型的识别准确率.

关 键 词:财务舞弊  关联规则  财务报表  拐点区间划分

Mining Association Rules of False Financial Statements Based on Inflection Points Interval Partition Technology
Liu Yuan , Liao Guoqiong , Wang Feng , Yang Wanli , Yu Fan , Tu Xing , Wang Xi.Mining Association Rules of False Financial Statements Based on Inflection Points Interval Partition Technology[J].Science Mosaic,2013(2).
Authors:Liu Yuan  Liao Guoqiong  Wang Feng  Yang Wanli  Yu Fan  Tu Xing  Wang Xi
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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