TY -的A2 - Chen Miaochao盟——刘,辛醇PY - 2021 DA - 2021/12/17 TI -实证分析上市公司财务报表舞弊的基于逻辑回归和随机森林算法SP - 9241338六世- 2021 AB -金融监管在市场经济建设中发挥着重要作用,但财务数据的非平稳、非线性信号的特点和低信噪比,因此一个有效的金融检测方法是必要的。在本文中,两个机器学习算法,决策树和随机森林,用于检测公司的财务数据。首先,基于100家样本上市公司的财务数据,本文实证研究上市公司财务报表舞弊的利用机器学习技术。通过逻辑回归的实证分析,梯度提升决策树,和随机森林模型,得出初步结果,然后随机森林模型用于二次判断。本文构造一个高效、准确、简单的综合应用程序的机器学习模型。实证结果表明,本文综合应用程序模型构造的准确性96.58%判断上市公司的财务数据异常。提出一个准确和实用的方法对资本市场参与者识别上市公司财务报表的舞弊,对投资者具有一定的现实意义和证券研究机构应对财务报表的舞弊。SN - 2314 - 4629 UR - https://doi.org/10.1155/2021/9241338 - 10.1155 / 2021/9241338摩根富林明数学杂志PB - Hindawi KW - ER