基于数据挖掘的上市公司财务舞弊识别研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第1章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第6-7页 |
| 1.2 选题的目的和意义 | 第7-8页 |
| 1.3 国内研究现状 | 第8-10页 |
| 1.4 创新点 | 第10-11页 |
| 1.5 论文结构与内容安排 | 第11-12页 |
| 第2章 财务舞弊和数据挖掘概述 | 第12-19页 |
| 2.1 财务舞弊概述 | 第12-14页 |
| 2.1.1 财务舞弊的定义 | 第12页 |
| 2.1.2 财务舞弊的动因理论研究 | 第12-14页 |
| 2.2 数据挖掘概述 | 第14-19页 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 | 第15页 |
| 2.2.2 数据挖掘的过程 | 第15-17页 |
| 2.2.3 数据挖掘功能 | 第17-19页 |
| 第3章 样本与指标的筛选 | 第19-28页 |
| 3.1 样本的筛选 | 第19-20页 |
| 3.2 指标的筛选 | 第20-28页 |
| 3.2.1 指标初选 | 第20页 |
| 3.2.2 指标筛选 | 第20-28页 |
| 第4章 基于系综方法的财务舞弊识别模型 | 第28-38页 |
| 4.1 财务舞弊识别模型设计 | 第28页 |
| 4.2 财务舞弊识别模型构建 | 第28-37页 |
| 4.2.1 神经网络模型构建 | 第28-33页 |
| 4.2.2 决策树模型构建 | 第33-35页 |
| 4.2.3 支持向量机模型构建 | 第35-37页 |
| 4.3 财务舞弊模型中分模型识别结果的合成 | 第37-38页 |
| 第5章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 5.1 研究总结 | 第38页 |
| 5.2 本研究的不足之处 | 第38-39页 |
| 5.3 研究展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 附录A：本研究所用的148个上市公司样本 | 第42-45页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
