Lasso-二元选择分位数回归模型在财务报告舞弊识别中的应用

• 作者: 杨朋之 王威
• 来源期刊: 上海市经济管理干部学院学报
• 学科: 经济
• 关键词: 财务报告 舞弊识别 lasso 二元选择分位数回归
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 财会金融
• 页码范围: 40-49
• 页数: 10页
• 分类号: F231.6
• 字数: 7593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19702/j.cnki.jsemc.2019.04.006

摘要

一些上市公司财务报告舞弊现象层出不穷,严重侵害了投资者的利益.如何高效识别财务报告中的舞弊行为已成为目前研究的热点.文章在对已有的财务报告舞弊识别模型分析的基础上,提出了一种基于lasso-二元选择分位数回归的识别模型,并通过选取2010-2017年间240家上市公司年报数据作为样本,设计了16个财务指标进行了实证研究.结果 证明,与传统的Logistic回归模型相比,lasso-二元选择分位数回归识别模型不但具备良好的变量选择能力,而且可以获得更好的识别效果,并能反映在不同的舞弊风险条件下各指标对于舞弊风险的影响,具有较高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王威	桂林旅游学院国际商学院	5	0	0.0	0.0
2	杨朋之		1	0	0.0	0.0