基于概率神经网络的欺诈性财务报告的识别研究

被引：6

作者：

蒙肖莲 ^{[1
,2
]}

李金林 ^{[1
]}

杨毓 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京理工大学管理与经济学院

[2] 南京理工大学经济管理学院

[3] 中国建设银行河北分行

来源：

数理统计与管理 | 2009年 / 28卷 / 01期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

概率神经网络; 欺诈性财务报告; 识别模型;

D O I：

10.13860/j.cnki.sltj.2009.01.025

中图分类号：

F233 [会计工作组织与制度]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1202 ; 120201 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

本文探索概率神经网络PNNs(Probabilistic Neural Networks)在构建欺诈性财务报告识别模型方面的有效性,重点探讨了PNN模型变量的选择及平滑参数的确定问题,同时将所提出模型的性能和人工神经网络(ANNs)、logit回归模型的性能进行了比较.结果证明,PNN模型具有很高的预测力,并发现该模型的性能优于ANN模型以及logit回归模型.

引用

页码：36 / 45

页数：10

共 12 条

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