基于BP神经网络模型与DEA模型的中国上市公司利润操纵研究

被引：9

作者：

李双杰 ^{[1
]}

陈星星 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京工业大学经济与管理学院

[2] 中国社会科学院数量经济与技术经济研究所

来源：

数理统计与管理 | 2013年 / 32卷 / 03期

关键词：

上市公司; 利润操纵; BP神经网络; DEA模型;

D O I：

10.13860/j.cnki.sltj.2013.03.002

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F275 [企业财务管理];

学科分类号：

0701 ; 070104 ; 1202 ; 120202 ;

摘要：

本文从CCER数据库中的上市公司违法违规数据库取得2006-2009年利润操纵上市公司样本,根据上市公司关键财务数据,构建配对样品组。文章运用粗糙集简化利润操纵的识别指标,通过蒙特卡洛模拟,提出基于BP神经网络模型的中国上市公司利润操纵的识别模型。本研究还引入DEA效率指标,建立改进的中国上市公司利润操纵识别模型,有效降低模型的第二类错误,从而将模型的正判率从71.43%提高到85.71%。

引用

页码：440 / 451

页数：12

共 7 条

[1]

新会计准则对上市公司利润操纵行为的影响研究.[D].武君红.对外经济贸易大学.2007, 02

[2] 神经网络模型与车险索赔频率预测 [J].