【摘 要】
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近年来,随着我国证券市场不断扩容,不同行业、不同规模的上市公司在不断增多,金融市场监管部门的压力也不断增大。投资者可以根据其公开发布的一系列财务数据,分析其当前存在的问题和发展潜力,然而,由于投资者缺乏对上市公司财务报告造假的识别方式,上市公司可能时常会伪造财务数据,影响投资者的正确判断,干扰金融市场对企业经营质量、效益和竞争力的判断。在数字时代下,基于数据挖掘判断财报是否造假具有一定现实意义。另
【出 处】
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年（第七届）全国大学生统计建模大赛获奖论文集（二
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近年来,随着我国证券市场不断扩容,不同行业、不同规模的上市公司在不断增多,金融市场监管部门的压力也不断增大。投资者可以根据其公开发布的一系列财务数据,分析其当前存在的问题和发展潜力,然而,由于投资者缺乏对上市公司财务报告造假的识别方式,上市公司可能时常会伪造财务数据,影响投资者的正确判断,干扰金融市场对企业经营质量、效益和竞争力的判断。在数字时代下,基于数据挖掘判断财报是否造假具有一定现实意义。另外的是,更是对财务数据的新动能的统计探索。本文以第九届"泰迪杯"数据挖掘挑战赛A题提供的数据集为主,在此基础上进行基于集成学习的上市公司的造假识别探索。首先对所给数据进行第一遍清洗,再使用集成学习的代表集成树模型XGBoost和LightGBM,并以recall（召回率）作为评价函数,分行业进行训练,得到二者公共的重要因子,完成不同行业财务造假的指标构建。然后进行第二遍数据清洗和特征工程,分行业分别进行样本数据的采样,用Logistic回归、SVC、XGBoost、LightGBM、CatBoost以及卷积神经网络进行训练。为了提高模型泛化的能力,对模型结果进行投票,进行简单的模型融合。根据最后模型的f1-score、recall等指标得分,建立的模型具有可信度。
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