上市公司会计信息失真识别模型研究开题报告

1. 研究目的与意义

研究意义

理论意义：

迅速发展的数据挖掘方法对上市公司分析、判断会计信息的真实性具有显著效果，它能在海量的数据中挖掘出潜在的有用信息，快速有效的帮助相关者分析会计信息。本文使用到的数据挖掘方法涉及到进化计量、自组织神经网络、遗传算法等识别模型，通过一系列处理后，模型使用者只需将该公司的可能影响会计信息真实性的数据输入到模型中，通过分析模型即可得到该公司会计信息失真与否的可能性，使用者就可以作出科学的投资决策。

2. 研究内容和预期目标

研究内容

针对目前会计信息失真识别研究中存在的问题，本文从样本选取、指标体系构建、方法选择、模型构建与改进等方面开展研究。(1)样本选择2009年到2018年被处罚的会计信息失真上市公司和行业对应的非失真上市公司进行建模识别。(2) 指标体系构建上，建立包括能体现六个方面能力(盈利能力、偿债能力、发展能力、经营能力，现金流量、每股指标)的则务指标，以及能体现公司治理、股权结构的非财务性指标，二者进行综合，形成初始指标体系，并进行主成分分析。(3)模型构建选择进化计量、自组织神经网络、遗传算法三种数据挖掘方法，分别对样本进行研究，最后对三种识别模型进行性能评估，最终构建一个总体效果最好的综合识别模型。

3. 国内外研究现状

国内外研究现状

与本课题相关的国内外文献也可划分为两类：

第一类文献关于会计信息失真影响因素相关研究

4. 计划与进度安排

时间安排

研究计划

2022.12.1-2022.12.31

5. 参考文献

参考文献：

[1]邓启兰;基于数据挖掘的上市公司会计信息失真识别模型研究[d].重庆理工大学,2019.[2]财务报告舞弊识别效率改善研究——基于分类技术改进和数据信息优化兼容视角[j].刘志洋,韩丽荣.财经问题研究. 2018(01)[3]财务舞弊识别模型构建及实证检验[j].张曾莲,高雅.统计与决策.2017(09)[4]基于公司治理特征的上市公司会计信息失真识别研究[d].廖永强.湖南大学2009[5]韩丽;h银行对中小企业会计信息真实性的识别策略研究[d].广东工业大学,2018.

[6]袁瑞瑞;我国会计信息失真的原因及对策[j];财会学习;2019年20期