Lasso-二元选择分位数回归模型在财务报告舞弊识别中的应用

论文摘要

一些上市公司财务报告舞弊现象层出不穷,严重侵害了投资者的利益。如何高效识别财务报告中的舞弊行为已成为目前研究的热点。文章在对已有的财务报告舞弊识别模型分析的基础上,提出了一种基于lasso-二元选择分位数回归的识别模型,并通过选取2010-2017年间240家上市公司年报数据作为样本,设计了16个财务指标进行了实证研究。结果证明,与传统的Logistic回归模型相比,lasso-二元选择分位数回归识别模型不但具备良好的变量选择能力,而且可以获得更好的识别效果,并能反映在不同的舞弊风险条件下各指标对于舞弊风险的影响,具有较高的应用价值。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王威,杨朋之

关键词: 财务报告,舞弊识别,二元选择分位数回归

来源: 上海市经济管理干部学院学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,企业经济,金融,证券,投资

单位: 桂林旅游学院国际商学院,广西立信会计师事务所

分类号: F275;F224;F832.51

DOI: 10.19702/j.cnki.jsemc.2019.04.006

页码: 40-49

总页数: 10

文件大小: 158K

下载量: 179

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标签：财务报告论文;  舞弊识别论文;  二元选择分位数回归论文;