文献类型：期刊文章

作　　者：王威[1]

WANG Wei(Business School,Guilin Tourism University,GuiLin 541006,China)

机构地区：[1]桂林旅游学院商学院,广西桂林541006

出　　处：《数学的实践与认识》

基　　金：桂林旅游学院科研启动基金(2018QD007);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2020ky22010)。

年　　份：2020

卷　　号：50

期　　号：9

起止页码：49-58

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：财务报告舞弊行为对广大投资者的切身利益造成巨大损害,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.在对已有的财务报告舞弊识别模型分析的基础上,提出一种基于稀疏组Lasso-logistic回归的识别模型,并通过选取近8年间180家上市公司年报数据作为样本,综合财务及非财务指标,从盈利能力、营运能力、偿债能力、治理结构等方面设计了15组29个解释变量使用该模型进行了实证研究.结果证明,与以往的向前Logistic回归、Lasso-logistic回归和组Lasso-logistic回归等模型相比,稀疏组Lasso-logistic回归识别模型不但具备良好的变量筛选能力而且可以获得更好的识别效果,具有较高的应用价值.

关 键 词：财务报告 舞弊识别 稀疏组Lasso  LOGISTIC回归

分 类 号：F275[工商管理类] F832.51] F224