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上市公司财务欺诈信息辨识-基于孤立点挖掘技术的研究 版权信息
- ISBN：9787509657065
- 条形码：9787509657065 ; 978-7-5096-5706-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
上市公司财务欺诈信息辨识-基于孤立点挖掘技术的研究 本书特色
杨瑞成著的《上市公司财务欺诈信息辨识（基于孤立点挖掘技术的研究）》在已有相关研究的基础上，对这些上市公司的财务信息异常进行了识别分析，在分析过程中，得到了对财务信息聚类和预测的综合方法，并对实证分析的结果进行总结，给出了今后研究上市公司财务信息识别问题上的一些建议，对今后财务信息异常的识别具有重要意义。
上市公司财务欺诈信息辨识-基于孤立点挖掘技术的研究 内容简介
《上市公司财务欺诈信息辨识：基于孤立点挖掘技术的研究》以上市公司财务欺诈信息的辨识为切入点，构建了不同的孤立点挖掘辨识技术，并运用实证分析的方式分析了所构建技术的有效性和合理性。财务信息是公司与外界沟通的桥梁，它不仅反映公司的经营状况和收支情况，还给公司的投资者提供有用的投资信息，帮助投资者做出判断。然而，正是由于公司财务信息具有十分重要的作用，一些上市公蜀出于塑造公司良好形象、获得发展所需资金、保持上市优势、避免被收购或下市等目的，通过提供虚假的财务信息，误导信息使用者，形成财务欺诈。纵观国内外的证券市场，由于财务信息异常未能得到有效识别，进而引发的财务信息欺诈事件屡见不鲜。目前，全球经济发展低迷，上市公司财务信息异常，特别是人为造成的财务信息异常，更能引起财务欺诈。
上市公司财务欺诈信息辨识-基于孤立点挖掘技术的研究 目录
**章 绪论
**节 研究背景及意义
一、研究背景
二、研究意义
第二节 主要研究方法
一、统计分析的方法
二、SOM聚类分析方法
三、Thomson-Tau方法
四、多目标决策方法（UTADIS方法）
五、仿真实验与实证分析相结合的方法
六、文献研究法和数据挖掘分析法
第三节 本书结构安排
第四节 主要创新点
第二章 上市公司财务欺诈信息概述
**节 上市公司财务欺诈信息概念简介
一、财务欺诈
二、上市公司财务欺诈信息的定义
第二节 财务欺诈的特征和手段
一、财务欺诈的特征
二、财务欺诈的手段分析
第三节 上市公司财务欺诈信息生成原因分析
一、管理者与股东的经济目标并不完全一致
二、对欺诈的上市公司和会计事务所，我国尚缺乏有效的处罚机制和追溯机制
三、公司内部的治理结构不完善
四、会计事务所的恶性竞争
五、对经济利益的无限追求
六、经济行为人自身控制力不足
七、提升业绩，确保上市
八、监管薄弱，法律制度不健全
九、市场经济动荡
十、信息不对称也是发生财务欺诈行为的原因
十一、人们的法律意识也是财务欺诈产生的重要原因
第四节 上市公司财务欺诈信息的异常表现形式
一、勾稽关系异常
二、年度变动异常
三、行业横向可比异常
第五节 财务欺诈信息异常的影响
一、对上市公司本身的影响
二、违反了基本的财务准则
三、给经济活动的参与者带来经济损失
四、影响资本市场的正常运行
第六节 财务欺诈的治理
一、完善公司法人治理结构
二、完善审计制度
三、加强诚信和道德
四、加强信用，减少干预
五、健全内部财务控制
第三章 基于SM-SOM方法的上市公司财务信息异常识别问题研究——以电器制造业上市公司为例
**节 国内外文献综述
一、关于财务欺诈信息特征识别的国内外文献综述
二、关于财务欺诈信息辨识方法选择的国内外文献综述
第二节 财务信息异常概述
第三节 方法构建及分析准则
一、方法构建
二、分析准则
第四节 实证分析
一、实证分析中样本的选择
二、数据的基本处理
三、SOM的聚类分析
四、与Logistic模型的聚类准确率对比分析
第五节 数据的预测分析
第六节 结论
一、数据的基本处理过程
二、关于实证方法的选择
三、验证构造的SM-SOM方法具有很强的实用性
四、对于引起财务信息异常的因素的分析
第四章 基于PCA-SM-GHSOM混合技术的中药上市公司季度财务比率数据异常辨识研究
**节 引言
第二节 PCA-SM-GHSOM模型构建
一、主成分分析（PCA）
二、相似度匹配（SM）方法
三、增长型分等级自组织映射（GHSOM）
第三节 实验结果分析
一、公司的选取
二、财务比率的选择
三、主成分的提取
四、相似度计算与匹配公司选取
五、实证结果分析
六、比较分析
第四节 结论
第五章 我国医药上市公司财务欺诈信息辨识研究——基于几种不同方法的比较
**节 国内外文献综述
一、财务欺诈模型比较方面国内外文献梳理
二、财务欺诈研究的国内外文献述评
第二节 财务欺诈相关识别方法的介绍
一、显著差异性分析方法
二、相关性分析方法
三、Thompson-Tau孤立点检测方法
四、主成分分析方法
五、Logistic方法
六、支持向量机（SVM）方法
七、决策树方法
第三节 实证分析
一、样本的选择
二、数据的基本处理
三、模型的建立
四、四种财务欺诈识别方法的比较分析
第四节 结论及其局限性
一、结论
二、局限性
第五节 未来展望
第六章 基于UTADIS方法的财务欺诈信息辨识研究
**节 引言
第二节 方法介绍
一、UTADIS方法
二、用UTADIS方法检测
第三节 实证分析
一、数据
二、结果分析
第四节 结论
第七章 基于Henderson滤波-HMM技术的企业财务欺诈信息挖掘与辨识问题
**节 引言
第二节 模型与算法
一、Henderson滤波-HMM技术
二、指标选择、数据采集与预处理Henderson滤波趋势分析
三、HMM训练、对数似然值获取与欺诈信息挖掘与辨识算法
第三节 实证与仿真
第四节 结论
参考文献
后记
**节 研究背景及意义
一、研究背景
二、研究意义
第二节 主要研究方法
一、统计分析的方法
二、SOM聚类分析方法
三、Thomson-Tau方法
四、多目标决策方法（UTADIS方法）
五、仿真实验与实证分析相结合的方法
六、文献研究法和数据挖掘分析法
第三节 本书结构安排
第四节 主要创新点
第二章 上市公司财务欺诈信息概述
**节 上市公司财务欺诈信息概念简介
一、财务欺诈
二、上市公司财务欺诈信息的定义
第二节 财务欺诈的特征和手段
一、财务欺诈的特征
二、财务欺诈的手段分析
第三节 上市公司财务欺诈信息生成原因分析
一、管理者与股东的经济目标并不完全一致
二、对欺诈的上市公司和会计事务所，我国尚缺乏有效的处罚机制和追溯机制
三、公司内部的治理结构不完善
四、会计事务所的恶性竞争
五、对经济利益的无限追求
六、经济行为人自身控制力不足
七、提升业绩，确保上市
八、监管薄弱，法律制度不健全
九、市场经济动荡
十、信息不对称也是发生财务欺诈行为的原因
十一、人们的法律意识也是财务欺诈产生的重要原因
第四节 上市公司财务欺诈信息的异常表现形式
一、勾稽关系异常
二、年度变动异常
三、行业横向可比异常
第五节 财务欺诈信息异常的影响
一、对上市公司本身的影响
二、违反了基本的财务准则
三、给经济活动的参与者带来经济损失
四、影响资本市场的正常运行
第六节 财务欺诈的治理
一、完善公司法人治理结构
二、完善审计制度
三、加强诚信和道德
四、加强信用，减少干预
五、健全内部财务控制
第三章 基于SM-SOM方法的上市公司财务信息异常识别问题研究——以电器制造业上市公司为例
**节 国内外文献综述
一、关于财务欺诈信息特征识别的国内外文献综述
二、关于财务欺诈信息辨识方法选择的国内外文献综述
第二节 财务信息异常概述
第三节 方法构建及分析准则
一、方法构建
二、分析准则
第四节 实证分析
一、实证分析中样本的选择
二、数据的基本处理
三、SOM的聚类分析
四、与Logistic模型的聚类准确率对比分析
第五节 数据的预测分析
第六节 结论
一、数据的基本处理过程
二、关于实证方法的选择
三、验证构造的SM-SOM方法具有很强的实用性
四、对于引起财务信息异常的因素的分析
第四章 基于PCA-SM-GHSOM混合技术的中药上市公司季度财务比率数据异常辨识研究
**节 引言
第二节 PCA-SM-GHSOM模型构建
一、主成分分析（PCA）
二、相似度匹配（SM）方法
三、增长型分等级自组织映射（GHSOM）
第三节 实验结果分析
一、公司的选取
二、财务比率的选择
三、主成分的提取
四、相似度计算与匹配公司选取
五、实证结果分析
六、比较分析
第四节 结论
第五章 我国医药上市公司财务欺诈信息辨识研究——基于几种不同方法的比较
**节 国内外文献综述
一、财务欺诈模型比较方面国内外文献梳理
二、财务欺诈研究的国内外文献述评
第二节 财务欺诈相关识别方法的介绍
一、显著差异性分析方法
二、相关性分析方法
三、Thompson-Tau孤立点检测方法
四、主成分分析方法
五、Logistic方法
六、支持向量机（SVM）方法
七、决策树方法
第三节 实证分析
一、样本的选择
二、数据的基本处理
三、模型的建立
四、四种财务欺诈识别方法的比较分析
第四节 结论及其局限性
一、结论
二、局限性
第五节 未来展望
第六章 基于UTADIS方法的财务欺诈信息辨识研究
**节 引言
第二节 方法介绍
一、UTADIS方法
二、用UTADIS方法检测
第三节 实证分析
一、数据
二、结果分析
第四节 结论
第七章 基于Henderson滤波-HMM技术的企业财务欺诈信息挖掘与辨识问题
**节 引言
第二节 模型与算法
一、Henderson滤波-HMM技术
二、指标选择、数据采集与预处理Henderson滤波趋势分析
三、HMM训练、对数似然值获取与欺诈信息挖掘与辨识算法
第三节 实证与仿真
第四节 结论
参考文献
后记
展开全部
上市公司财务欺诈信息辨识-基于孤立点挖掘技术的研究 作者简介
杨瑞成，内蒙古财经大学金融学院教授，博士后，研究生导师。2015年获内蒙古自治区“草原英才”称号，主要从事金融风险管理、金融统计分析等方向的相关研究工作。先后主持国家自然科学基金项目、中国博士后科学基金项目、教育部人文社科基金项目等8项。在国内外以首作者发表科研论文40余篇，出版专著2部。
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