【摘 要】
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以机器学习和深度学习为代表的数据挖掘技术为日益加剧的财务造假现状的缓解提供了技术帮助,但财务造假识别所具备的类不平衡性和代价敏感性阻碍了学习性能的提高.文章基于代价敏感学习对国内上市公司展开财务造假识别研究:根据成因理论构建财务造假因子库;通过引入代价矩阵对轻型梯度提升决策树进行代价敏感改造,以误分类成本代替误分类率以实现损失最小化,构建财务造假识别模型;最后,以财务造假高发年2015年中国上市公司进行对比实验.实验结果表明,该算法在确保总体准确度的同时有效提升了财务造假公司的识别正确率,同时提出了基于“
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以机器学习和深度学习为代表的数据挖掘技术为日益加剧的财务造假现状的缓解提供了技术帮助,但财务造假识别所具备的类不平衡性和代价敏感性阻碍了学习性能的提高.文章基于代价敏感学习对国内上市公司展开财务造假识别研究:根据成因理论构建财务造假因子库;通过引入代价矩阵对轻型梯度提升决策树进行代价敏感改造,以误分类成本代替误分类率以实现损失最小化,构建财务造假识别模型;最后,以财务造假高发年2015年中国上市公司进行对比实验.实验结果表明,该算法在确保总体准确度的同时有效提升了财务造假公司的识别正确率,同时提出了基于“动机+现实+可能”的财务造假识别路径.
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随着我国经济发展“质量时代”的来临,如何促进供给侧产品质量升级对于企业乃至国家的发展都至关重要.以2010-2019年披露了产品质量认证或荣誉信息的中国A股上市公司为样本,应用Logit回归分析方法,实证研究了技术董事对企业产品质量的影响.结果表明:技术董事对企业产品质量具有显著的促进作用;技术董事的兼职席位越多,这种促进作用越弱.进一步的研究显示:技术董事通过增加创新投入、加强质量管理体系建设、调查顾客满意度以及提高专利产出提升了企业产品质量;非独立技术董事和男性技术董事提升了企业产品质量,而独立技术董
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