Detecting Accounting Fraud in Publicly Traded U.S.
We develop a state-of-the-art fraud prediction model using a machine learning approach. We demonstrate the value of combining domain knowledge and machine learning methods in model building. We select our model input based on existing accounting theories,
BAO et al. (2020) 与以前的会计研究不同，使用28个原始会计数字而不是财务比率作为变量，采用集成学习的机器学习方法代替逻辑回归方法，表现大大优于Dechow等人基于财务比率的逻辑回归模型，以及Cecchini等人的支持向量机两个基准模型，表明财务原始会计数字能映射到更广泛的比率集当中。
本文转自网络媒体，文章仅代表作者观点，不代表「高礼智库」立场。相关版权归原作者所有，「高礼智库」仅提供免费交流与学习，相关内容与材料请勿用于商业。如果牵涉到您的版权问题，请联系我们将及时删除处理。
相关
评论
所有评论(0条)
