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
Brown et al. (2020) 根据管理层披露和沟通内容，评估发现相比标准财务和文本分析，主题词模型在预测故意误报方具有增量信息。具体来说，文章使用贝叶斯主题建模算法量化了1994年至2012年间大量10-K报告的主题内容预测财务违规行为；此外，当检测到严重的收入确认和核心支出错误时，包含主题的模型显著优于传统模型。结果表明，年度报告文件中讨论的主题以及对每个主题的关注是发现财务虚假报道的有用信号。
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