基于分类回归树算法的上市公司会计信息失真识别研究

摘要：

利用26个财务变量建立分类回归树模型对会计信息失真进行识别研究,结果表明所建模型对会计信息失真企业的正确识别率达到80%以上,能将第二类错误率控制在20%以下.实证还发现留存收益在总资产中的比率小于2%的公司很容易出现会计信息失真,最后作者利用8年数据对该结果进行检验,表明其识别能力非常出色.

关键词：会计信息失真、分类回归树、数据挖掘

所属期刊栏目：30

分类号：F231.6(会计)

资助基金：教育部社科基金项目"基于投资者利益保护的会计信息质量甄别研究"06JA630022

在线出版日期：2009-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：57-61