Using Machine Learning to Detect Misstatements
Machine learning offers empirical methods to sift through accounting datasets with a large number of variables and limited a priori knowledge about functional forms. In this study, we show that these methods help detect and interpret patterns present in o
Bertomeu et al. (2019) 在错误陈述的财务报告中排除了非重大错误，如期外调整，以及因为会计准则变更的修订重述，使用来自会计、资本市场、治理和审计数据集的一系列变量，通过机器学习提供的经验方法来发现和解释持续会计错报中存在的模式，分析错误陈述和违规行为之间的差异，侦测错误陈述风险更高的群体。
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