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数字经济下基于Stacking集成学习的财务舞弊识别模型构建.docx

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数字经济下基于Stacking集成学习的财务舞弊识别模型构建

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3技术路线概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1相关研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2基于Stacking集成学习方法的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3财务舞弊识别模型的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2数据清洗与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2.1缺失值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.2异常值检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.3特征选择与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

Stacking集成学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1多元回归模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2Stacking集成学习框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3Stacking集成学习的优势与适用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

Stacking集成学习在财务舞弊识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1.1基模型的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1.2Stacking集成学习结构搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3实验设计与数据验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.2.1模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.2.2细分数据分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.3结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

7.1案例背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

7.2案例数据说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

7.3案例结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

7.4实际应用建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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