【摘 要】
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本文将一种名为――支持向量机的模式识别算法引入到财务舞弊识别模型中。这是一种基于核函数的算法,它克服了小样本量造成的过学习和线性不可分的缺点,也正因此,支持向量机
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本文将一种名为――支持向量机的模式识别算法引入到财务舞弊识别模型中。这是一种基于核函数的算法,它克服了小样本量造成的过学习和线性不可分的缺点,也正因此,支持向量机算法构造的舞弊识别模型与传统的基于概率测度和大数定律算法的识别模型相比,有着相当的优势。模型的构建过程中,首先结合财务舞弊理论,筛选出37个可能与舞弊密切相关的财务比率,作为舞弊识别模型的备选指标。分别运用基于Relief和Wrapper思想的特征选择方法进行特征选择,并将不同特征选择的结果分别作为支持向量机模型的输入指标,进行模型训练,最终选出在舞弊测试样本识别率最高的指标组合构建舞弊识别模型。该模型在对舞弊和非舞弊样本的测试中,取得了较为满意的识别效果。
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