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基于数据挖掘的上市公司会计舞弊识别问题研究
  • 项目名称:基于数据挖掘的上市公司会计舞弊识别问题研究
  • 项目类别:面上项目
  • 批准号:70872082
  • 申请代码:G0207
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2009-01-01-2011-12-31
  • 项目负责人:韩传模
  • 负责人职称:教授
  • 依托单位:天津财经大学
  • 批准年度:2008
中文摘要:

现有会计舞弊问题的研究主要集中于三个方面一是会计舞弊形成动因分析;二是会计舞弊的识别研究;三是会计舞弊的防范与治理研究。本研究课题属会计舞弊识别问题。在我国法律法规不健全、证券监管体制不完善的转型期,其特征与西方舞弊问题有明显差异,可概括为舞弊公司舞弊方式具有时段性,各期间舞弊方式差异化;非舞弊公司判定滞后;非舞弊样本难以识别和高度不可靠。这些新特征使得本课题的舞弊识别研究不但丰富了现有舞弊识别理论,而且将具有新特征的舞弊问题时间维加以简化,可以退化为现有的单会计期间舞弊识别研究,使得具有新特征的舞弊问题具有更广泛的理论意义,本研究首次建立证券市场监管制度不完善条件下的上市公司舞弊特征模型,提出该制度环境下舞弊与非舞弊样本不可靠前提下的舞弊识别模型和基于数据挖掘的无导师识别方法,完善现有理论框架和方法体系。

结论摘要:

英文主题词accounting fraud;listed companies;recognition of fraud;data mining;the transformed economy


成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 24
  • 1
  • 0
  • 0
  • 2
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