| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 导言 | 第10-14页 |
| ·研究背景、目标与意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目标 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·研究方法 | 第12-13页 |
| ·技术路线与论文框架 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第13页 |
| ·论文框架 | 第13-14页 |
| 第二章 文献回顾与评述 | 第14-23页 |
| ·国外文献回顾与评述 | 第14-18页 |
| ·财务舞弊的动因研究 | 第14-15页 |
| ·舞弊的征兆研究 | 第15-16页 |
| ·舞弊识别方法研究 | 第16-17页 |
| ·评述 | 第17-18页 |
| ·国内文献回顾与评述 | 第18-21页 |
| ·舞弊产生的原因及研究 | 第18-19页 |
| ·舞弊的征兆研究 | 第19页 |
| ·舞弊的识别方法研究 | 第19-21页 |
| ·评述 | 第21页 |
| ·借鉴与启示 | 第21-23页 |
| 第三章 财务舞弊和偏最小二乘法、支持向量机的相关理论 | 第23-31页 |
| ·财务舞弊及相关概念辨析 | 第23-25页 |
| ·财务舞弊的涵义 | 第23页 |
| ·财务舞弊及相关概念的比较 | 第23-25页 |
| ·基于SAS NO.82和ATW.NO.1的中美会计舞弊征兆比较 | 第25-26页 |
| ·SAS NO.82提供的美国会计舞弊征兆 | 第25页 |
| ·ATW.NO.1提供的我国会计舞弊征兆 | 第25页 |
| ·中美会计舞弊征兆比较 | 第25-26页 |
| ·偏最小二乘法的基本理论及其特点 | 第26-28页 |
| ·偏最小二乘法的理论基础 | 第26-27页 |
| ·偏最小二乘法的特点及其优势 | 第27-28页 |
| ·支持向量机的基本理论及其特点 | 第28-31页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第28-30页 |
| ·支持向量机的特点及其优势 | 第30-31页 |
| 第四章 基于PLS-SVM的财务舞弊识别模型 | 第31-48页 |
| ·PLS-SVM识别模型的构建 | 第31页 |
| ·研究假设 | 第31-33页 |
| ·公司财务状况与财务舞弊的可能性 | 第31-32页 |
| ·公司治理机制与财务舞弊的可能性 | 第32页 |
| ·公司盈余管理水平与财务舞弊的可能性 | 第32页 |
| ·聘请的会计师事务所规模与公司财务舞弊的可能性 | 第32-33页 |
| ·公司审计意见类型与财务舞弊的可能性 | 第33页 |
| ·样本选择、数据来源与变量选择 | 第33-36页 |
| ·样本选择及数据来源 | 第33-34页 |
| ·变量选择 | 第34-36页 |
| ·实证结果及其阐释 | 第36-42页 |
| ·描述性统计分析 | 第36-38页 |
| ·虚拟变量卡方检验 | 第38页 |
| ·解释变量自相关检验 | 第38-39页 |
| ·利用Logistic回归验证假设 | 第39-40页 |
| ·利用PLS—SVM模型识别舞弊 | 第40-42页 |
| ·PLS-SVM模型的敏感性与特异性分析 | 第42-44页 |
| ·结论与政策建议 | 第44-48页 |
| ·结论 | 第44-45页 |
| ·政策建议 | 第45-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·本文的主要工作与创新 | 第48-49页 |
| ·本文的主要工作 | 第48页 |
| ·可能的创新 | 第48-49页 |
| ·研究局限性 | 第49页 |
| ·未来研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 作者简介 | 第54-55页 |
| 石河子大学硕士研究生学位论文导师评阅表 | 第55页 |