基于BP神经网络方法的会计舞弊识别研究

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规范的信息披露是维护证券市场公开、公平、公正的根本保证,而会计舞弊却是阻碍我国资本市场健康发展的"毒瘤"。随着我国证券市场的日益完善和国内外舞弊丑闻的不断发生,会计舞弊识别问题受到越来越多的关注。本文以116家上市公司作为研究样本,通过分析舞弊案例及舞弊手段,构建了会计舞弊识别指标体系,并依据主成分分析法及BP神经网络,建立了会计舞弊识别模型,进行了实证分析。通过研究发现,这一模型对于会计舞弊的识别具有较高的准确率,是一种具有现实可操作性的舞弊识别方法。
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