基于BP神经网络的虚假财务报告识别

• 作者: 梅国平 邓庆山
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 经济
• 关键词: 虚假财务报告 识别 BP神经网络 识别变量
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 页码范围: 70-75
• 页数: 6页
• 分类号: F329
• 语种: 中文

摘要

针对虚假财务报告的特点,设计了一种基于BP(反向传播)神经网络的虚假财务报告识别模型.根据1999～2002年的年度审计报告意见,从上市公司中,选择确定了44家虚假财务报告样本,并按照一定的标准选择了44家真实财务报告样本,这88个样本构成训练数据集.类似地,从2003～2006年的上市公司中,选择了73家虚假财务报告样本和99家真实财务报告样本,这172个样本构成测试数据集.10个财务指标被选择为识别变量,使用训练数据集对BP神经网络模型进行训练,并将训练后的模型对测试数据集进行测试,取得了较好的实验结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅国平		29	329	9.0	18.0
2	邓庆山		6	105	3.0	6.0