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会计舞弊风险指数构建及影响因素研究 李清 著 经管、励志 文轩网
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会计舞弊风险指数构建及影响因素研究
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以沪深上市公司为样本,构建了二分类Logistic、因子分析Logistic和BP神经网络舞弊识别模型,探讨了二分类模型的构建基础、优点和固有的不可调和的缺陷,进而分析了会计舞弊风险指数模型的构建基础和优缺点,并基于正态分布法确定指标阈值构建了舞弊风险指数,使舞弊风险一目了然。同时进行了指数评价,并基于舞弊三角形理论进行了指数影响因素研究,以便通过改变显著的影响因素降低舞弊风险指数,为舞弊防治提供新途径。 会计信息是利益相关者决策的重要依据,舞弊导致了会计信息扭曲,从而误导了使用者的判断决策,造成资源错配和各方损失,阻碍了资本市场健康发展。由于发生频繁、危害巨大、防范困难,因此关于会计舞弊识别和治理的研究从未间断。会计舞弊识别模型包括离散的二分类识别模型和连续的舞弊风险指数模型两大类,舞弊与否的二分类识别模型发展较早,各种模型较为丰富,并且新构建的模型层出不穷,原因在于一方面舞null
李清,男,黑龙江逊克县人。1984—1991年就读于吉林大学数学系,获学士和硕士学位;2002年在财政部科研所会计电算化方向进修学习;2005—2009年就读于吉林大学商学院,获数量经济学博士学位。现任吉林大学商学与管理学院会计系教授,主要从事会计数据挖掘、会计信息系统及内部控制研究。主持国家和省级科研项目4项,发表学术论文50余篇,独立出版专著1部,独立编著教材1部,主编教材1部。
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