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财务困境预警: 概念界定与理论辨析

财务困境预警问题已被理论界和实践界长期研究,但预警模型的准确率一直没有明显提高。一个重要的原因是对财务困境的概念、发展演变过程缺乏较为科学的解释,导致不同学者从不同角度出发建立了不同的模型。本文将财务困境问题界定为一个从资金紧张、财务危机、债务违约到经营失败的动态发展演变过程,并将财务困境问题最终归结在不同发展阶段企业的资金供求平衡问题。基于这一基本概念和理论分析,可以建立定量计算的、可验证的财务困境预警模型。这一模型因其具有准确计算特征而会使预警准确性提高。

381 0 02月19日 17:57

基于机器学习的上市公司财务风险智能识别研究

金融市场的风险无处不在,上市公司的运营受到方方面面因素的影响,因此对于上市公司财务风险的研究也有着重大的意义。传统的基于财务报表的研究方法例如五因子的Z-score模型等在财务风险预测领域有着重大意义,但仍有其局限性。一方面,传统的统计分析模型大多只采用了较少的财务指标。此外,对于文本信息传统模型大多没有能力进行分析。而随着大数据时代的到来,以上两方面的限制可以部分上得到解决。近年来随着计算机技术的不断发展,Fintech逐渐成为了金融领域的主要研究方向之一。机器学习,人工智能,深度神经网络逐渐被更多人认

510 0 02月20日 16:59

基于深度模型和谱方法的多因子选股策略研究

量化投资有着纪律性、系统性和分散化投资等诸多优点,因此其越来越受到学术界和投资界的关注。近些年随着人工智能和深度学习技术的发展,学者与投资实践者把更多的机器学习算法应用到投资领域的各个方面并取得了不错的投资收益。与成熟的海外市场相比,量化投资在国内市场具有更广阔的发展空间和研究价值,本文基于国内市场上对数据挖掘和深度学习在量化选股和统计套利中的应用进行了研究,提出了基于深度模型和谱方法的组合选股模型。文章的主要工作分为如下三个部分:1.将深度学习算法应用到量化选股的问题中。本文用IRGAN(Informa

515 0 02月20日 17:20

利用机器学习技术识别财务报表造假

哪个是业绩优良、财务稳健的上市公司?哪个是业绩瞒报、财务造假的公司?这是投资者首要关心的问题。在二零零八年金融危机已经过去十二年后的今天,上市公司财务报表造假给资本市场投资者持续带来了巨大损失。与大量财务造假案件形成鲜明对比的是资本市场参与者对财务报表造假识别能力的不足,这使得研究一种高效、准确、简便的识别上市公司财务报表造假的方法很有必要。基于2013-2018年间137家样本上市公司的财务数据,本文采用机器学习技术对上市公司财务报表造假问题进行了实证研究。通过利用逻辑回归、梯度提升决策树和随机森林等模

441 0 02月20日 17:40

组织印象管理视角下的财务欺诈识别研究

大数据时代下中国金融证券市场蓬勃发展,随之而来的财务欺诈问题也越来越受到投资者和监管者的重视。上市公司的财务欺诈行为使得投资者蒙受巨大损失,扰乱了经济秩序,引发了信任危机,危害极大。因此,构建一个有效的上市公司财务欺诈识别模型意义重大。尽管财务欺诈识别研究随着机器学习方法的引入取得了巨大突破,但作为研究财务欺诈识别问题的重要环节,非财务特征研究仍存在体系不完善、缺乏量化标准等问题。因此,理论指导对于财务欺诈识别问题具有重要的理论和现实意义。本文从组织印象管理视角下看待企业欺诈行为,在理论指导下系统地提取非

439 0 02月20日 21:20

Accounting Variables, Deception, and a Bag of Word

We compare the effectiveness of financial statement variables and pre-determined lists of suspicious words with an alternative approach to fraud detection. Using the text of the Management Discussion and Analysis section from 10-Q and 10-K reports, we all

402 0 02月20日 22:01

Analyzing Speech to Detect Financial Misreporting

We examine whether vocal markers of cognitive dissonance are useful for detecting financial misreporting. We use speech samples of CEOs during earnings conference calls, and generate vocal dissonance markers using automated vocal emotion analysis softw

384 0 02月21日 11:50

Artificial Intelligence and Fraud Detection

Fraud exists in all walks of life and detecting and preventing fraud represents an important research question relevant to many stakeholders in society. With the rise of big data and artificial intelligence, new opportunities have arisen in using advanced

391 0 02月21日 12:14

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,

386 0 02月21日 13:34

Financial Statement Fraud Detection: An Analysis o

This study compares the performance of six popular statistical and machine learning models in detecting financial statement fraud under different assumptions of misclassification costs and ratios of fraud firms to nonfraud firms. The results show, somewha

373 0 02月21日 13:56

Lifting the numbers game: identifying key input va

This study enables practitioners and researchers to make an informed choice for a financial statement fraud detection model, rather than defaulting to popular, yet dated, models. Using a specifically devised performance criterion, our newly configured ens

399 0 02月21日 17:15

盈余管理程度的估计模型与经验证据:一个综述

盈余管理是一个与投资者保护和会计准则制定紧密相关的重要问题,它已经成为会计乃至金融、经济领域的重要研究课题。要研究在经济上具有意义的盈余管理,其前提是估计盈余管理的程度。本文对盈余管理程度的估计方法及其相应的经验证据进行评述,文献评述结果表明,非预期应计利润模型能够估计出单个公司的盈余管理程度,但它无法估计经济上具有意义的盈余管理程度;盈余分布法是目前估计盈余管理程度的核心方法,它能够估计出整体上的盈余管理程度,但它假设真实盈余分布是光滑的。盈余管理程度估计的未来研究,需要剔除盈余指标选择以及标准化方法选

380 0 02月22日 12:54

Presenting a Model for Financial Reporting Fraud D

The main objective of this study was to present a model to detect financial reporting fraud by companies listed on Tehran Stock Exchange (TSE) using genetic algorithm. For this purpose, consistent with theoretical foundations, 21 variables were selected t

377 0 02月22日 13:09

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

414 0 02月22日 13:26

Brown et al_2020_What Are You Saying

We use a machine learning technique to assess whether the thematic content of financial statement disclosures (labeled topic) is incrementally informative in predicting intentional misreporting. Using a Bayesian topic modeling algorithm, we determine and

386 0 02月22日 13:39

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