典型文献
基于XGBoost的上市公司财务舞弊预测模型研究
文献摘要：
研究目标:探讨如何利用大数据和机器学习方法对上市公司财务数据和非财务数据进行分析和挖掘,并应用于上市公司财务舞弊识别和预测.研究方法:提出一种基于机器学习方法的上市公司财务舞弊预测模型Xscore,对上市公司财务舞弊进行预测.研究发现:Xscore模型能够提高模型预测的准确率,在准确率、召回率、AUC指标、KS值、PSI稳定性等方面均优于Fscore模型和Cscore模型,更适合我国上市公司财务舞弊预测.研究创新:基于2000～2020年中国上市公司数据集为观测样本,通过Benford定律、LOF局部异常法、IF无监督学习法,解决了机器学习应用于财务舞弊识别研究时普遍面临的灰色样本问题,甄选兼具领域特性和统计特征的特征变量;首次将XGBoost集成学习方法应用到上市公司财务舞弊预测分析中,有效提高了上市公司财务舞弊准确率.研究价值:本文将XG-Boost 集成学习方法引入上市公司财务舞弊识别领域,有助于促进人工智能、机器学习在会计学中的研究与应用,为促进上市公司披露高质量的财务信息和维护资本市场秩序提供参考.
文献关键词：
XGBoost;机器学习;财务舞弊;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
周卫华;翟晓风;谭皓威
作者机构：
中国财政科学研究院
文献出处：
引用格式：
[1]周卫华;翟晓风;谭皓威-.基于XGBoost的上市公司财务舞弊预测模型研究)[J].数量经济技术经济研究,2022(07):176-196
A类：
Xscore,Fscore,Cscore,Benford
B类：
XGBoost,上市公司财务舞弊,机器学习方法,财务数据,财务舞弊识别,基于机器学习,召回率,KS,PSI,研究创新,中国上市公司,集为,LOF,IF,无监督学习,学习应用,色样,甄选,具领,统计特征,特征变量,集成学习方法,预测分析,会计学,财务信息,资本市场,市场秩序
AB值：
0.195827
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