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上市公司财务欺诈识别模型研究

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上市公司财务欺诈识别模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
  1.1 研究背景第10-11页
  1.2 研究意义第11-12页
  1.3 相关概念界定第12-13页
  1.4 本文的结构安排第13-14页
第二章 文献综述第14-28页
  2.1 财务欺诈成因理论研究回顾第14-15页
  2.2 财务欺诈特征研究回顾第15-19页
    2.2.1 基于财务特征的研究第15-17页
    2.2.2 基于非财务特征的研究第17-19页
  2.3 财务欺诈识别模型研究回顾第19-27页
    2.3.1 基于统计方法的研究第20-22页
    2.3.2 基于数据挖掘算法的研究第22-27页
  2.4 研究评述第27-28页
第三章 研究设计第28-35页
  3.1 研究样本的来源与选择第28-30页
  3.2 研究指标的初步选择第30-31页
  3.3 基于信息增益的特征选择第31-35页
第四章 基于分类方法的财务欺诈识别模型构建第35-46页
  4.1 模型评价标准设定第35-36页
  4.2 基于单分类器的欺诈识别模型第36-39页
    4.2.1 决策树算法第36-37页
    4.2.2 贝叶斯网络算法第37页
    4.2.3 支持向量机算法第37-38页
    4.2.4 单分类器算法实验结果第38-39页
  4.3 基于集成学习的欺诈识别模型第39-42页
    4.3.1 AdaBoost算法第40页
    4.3.2 随机森林算法第40-41页
    4.3.3 集成学习算法实验结果第41-42页
  4.4 基于代价敏感性学习的欺诈识别模型第42-46页
    4.4.1 MetaCost算法第43-44页
    4.4.2 MetaCost算法实验结果第44-46页
第五章 总结与展望第46-50页
  5.1 研究总结第46-47页
    5.1.1 识别财务欺诈的相关指标第46-47页
    5.1.2 财务欺诈识别模型第47页
  5.2 研究贡献第47-48页
  5.3 研究局限与展望第48-50页
参考文献第50-53页
附录第53-57页
致谢第57-58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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