【摘 要】
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利用机器学习方法预测财务舞弊风险，结合分析师评级数据，实证考察分析师能否识别公司的财务舞弊风险。以2007～2018年A股上市公司为样本进行多元回归分析发现，公司财务舞弊风险越大，分析师越可能对公司出具消极的评级报告，表明分析师在分析和解读信息过程中能够识别公司的财务舞弊风险并有效应对。这一影响在分析师经验越丰富、声誉越好以及利益冲突越小时更为突出，表明分析师识别财务舞弊的能力和动机影响其能否识别
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（72172149）； 湖南省哲学社会科学基金资助项目（20JD010）；
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利用机器学习方法预测财务舞弊风险，结合分析师评级数据，实证考察分析师能否识别公司的财务舞弊风险。以2007～2018年A股上市公司为样本进行多元回归分析发现，公司财务舞弊风险越大，分析师越可能对公司出具消极的评级报告，表明分析师在分析和解读信息过程中能够识别公司的财务舞弊风险并有效应对。这一影响在分析师经验越丰富、声誉越好以及利益冲突越小时更为突出，表明分析师识别财务舞弊的能力和动机影响其能否识别公司财务舞弊风险。基于分析师发布消极评级的经济后果的检验表明，分析师消极评级能显著降低公司未来发生财务舞弊的概率。
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