【摘 要】
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随着计算机算力的提升和数据的巨量增长,人工智能技术迅速发展,直接促进了各领域研究模型的迭代更新。人工智能技术中的机器学习方法具有处理海量数据的巨大优势,能从繁杂的数据中找到隐藏的内在联系,这一特性为分类问题和回归问题提供了很多优秀的解决思路。机器学习既可以应用在学术研究中对假设进行反驳或者佐证,也可以应用在实务中以从大量驳杂数据之间发现数据之间隐藏的规律。目前机器学习已经在许多领域得到了广泛的运用
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随着计算机算力的提升和数据的巨量增长,人工智能技术迅速发展,直接促进了各领域研究模型的迭代更新。人工智能技术中的机器学习方法具有处理海量数据的巨大优势,能从繁杂的数据中找到隐藏的内在联系,这一特性为分类问题和回归问题提供了很多优秀的解决思路。机器学习既可以应用在学术研究中对假设进行反驳或者佐证,也可以应用在实务中以从大量驳杂数据之间发现数据之间隐藏的规律。目前机器学习已经在许多领域得到了广泛的运用,在财务领域中机器学习也得到越来越多的重视和研究,其中就包括利用机器学习方法对财务舞弊进行识别研究。舞弊识别是一个经典的二分类不平衡样本问题,发生的概率低,但能带来极大的负面影响。目前基于中国市场的研究中鲜有将财务报表原始特征作为切入点的成果,国外已有研究Bao（2020）[52]表明,基于财务报表原始特征,运用RUSBoost算法能够搭建出较好的财务舞弊识别模型。鉴于此,本文根据中国上市公司在1998年-2016年的财务报表原始数据,对基于RUSBoost算法的国外财务报表舞弊识别模型在中国上市公司的泛化性能进行检验研究,结果表明该模型鲁棒性能较差,对中国上市公司的财务报表舞弊行为无法取得较好的识别效果。基于该检验结果,本文根据中国市场舞弊范式对数据集和机器学习方法进行调整优化,经过对Logistic回归、SVM及多个集成学习算法的尝试,研究结果表明Stacking模型可以搭建更适用于中国上市公司的财务报表舞弊识别模型。综合来看,本研究有如下贡献:（1）本文根据CSMAR数据库手工整理了 1998年-2016年适用中国上市公司财务报表舞弊识别研究的样本数据集,检验了基于RUSBoost算法的国外财务舞弊识别模型在中国市场无法取得较好的预测效果;（2）将财务报表原始数据作为样本变量,搭建了基于Stacking模型的适用于中国上市公司财务报表舞弊问题的识别模型,本文表明了基于中国市场使用财务报表原始数据作为样本变量的可行性,可以达到良好的预测效果并有效降低舞弊识别的时间成本和复杂程度,为实务中进行中国上市公司财务舞弊识别提供了重要参考;（3）针对本文实验结果进一步使用Grid-Search算法测试模型潜力以探究样本分布对模型的影响。
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