基于元学习的财务舞弊识别研究.pdfVIP

2610Vol．26No．10

第卷第期管理科学学报

202310JOUＲNALOFMANAGEMENTSCIENCESINCHINAOct．2023

年月

doi:10．19920/j．cnki．jmsc．2023．10．006

基于元学习的财务舞弊识别研究①

12

，

张学勇施懿

(1．，100081;2．，518063)

中央财经大学金融学院北京微众银行深圳

:，

摘要本研究基于多元化数据挖掘和机器学习集成方法改进两个方面对于如何识别财务舞

．，

弊并提高识别效率问题提供了系统性预测方法在多元化数据方面不仅对传统财务因子进行

，．

了重构而且引入公司治理层面因子并利用文本分析构建了语言类因子在机器学习集成方法

，9，

改进方面以种不同特质的机器学习算法作为基学习器套用元学习框架对上市公司财务舞

．:1)，

弊进行系统性识别研究发现元学习框架能够显著提升舞弊样本召回率和预测精确度提

，;2)，

高整体学习器预测性能并且对于大部分行业都有效果接近真实场景的滚动预测方法下

;3)、

元学习框架依然能显著提高基学习器的财务舞弊识别能力公司治理因子语言类因子对

于财务舞弊识别有一定的帮助．

:;;;

关键词财务舞弊元学习机器学习文本分析

中图分类号:F832文献标识码:A文章编号:1007－9807(2023)10－0095－19

，，

0引言客观的审计意见但从过去曝光的案例来看传统

、，

财务舞弊识别手段由于依靠人工效率较低并不

［3］

能较好地适应当前财务舞弊识别的需求，

财务舞弊一直困扰着资本市场建设并愈发成