会计信息失真的无监督识别模型研究开题报告

1. 研究目的与意义

会计信息是反映企业财务状况、经营成果以及资金变动的财务信息，是记录会计核算过程和结果的重要载体，是反映企业财务状况，评价经营业绩进行再生产或投资决策的重要依据，会计信息失真会导致极为严重的后果。会计信息失真也一直是国内非常常见而又顽固的问题之一，但是由于数据繁多，并且外部审计无法完全获悉相关企业的全部信息，无法进行精确有效的解决会计信息失真的问题；如今信息变化快，评定的标准又会因时间的转变而失效，所以基于数据挖掘的无监督聚类模型可以通过大数据来分析，从数据的相关性方面着手，进行准确有效的会计信息失真的识别。

通过这个课题，也能使我增强自身的信息筛选识别能力，数据处理能力，还能了解到会计信息失真严重的危害性，从而在日后的工作生活中尽可能的避免这类行为。

2. 研究内容和预期目标

研究内容

1.经济社会环境的不同，数据如何筛选能使其更加准确的体现会计信息，从而分辨会计信息是否失真。

2.将无监督算法运用到会计失真信息的识别中。

3. 国内外研究现状

国内外研究现状

与本题相关的国内外文献中，对于在识别会计信息失真所筛选的数据有着较多的分析，无监督聚类算法的运用以及模型的构建也有很多的讨论。各类算法的运用及识别失真信息的准确度存在争议。神经网络模型使用率比较高，运用聚类算法的模型识别失真的会计信息的相关运用较为不足，但是慢慢在向这方向发展，出现了运用半聚类算法来构建会计信息失真识别模型的方式，并且精度较高。

张志恒与邓启兰（2019）构建了基于支持向量机（SVM）的会计信息失真识别模型，选取了25个财务指标以及5个非财务指标作为研究变量，测试中具有正确识别会计信息失真企业率高达94.8%，具有相当好的实践价值。

4. 计划与进度安排

2022.1.1-2022.1.15

查阅相关文献并进一步阅读参考文献，完善本文理论框架部分。

2022.1.16-2022.1.31

5. 参考文献

1，邓启兰. 基于数据挖掘的上市公司会计信息失真识别模型研究[D].重庆理工大学,2019.

2，刘志洋,韩丽荣. 财务报告舞弊识别效率改善研究——基于分类技术改进和数据信息优化兼容视角[J]. 财经问题研究. 2018(01)

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