基于信息融合的企业会计信息舞弊风险识别方法

摘要：

传统的企业会计信息舞弊风险识别方法存在风险识别能力差、权重选择准确性较低问题,为此,提出一种基于信息融合的企业会计信息舞弊风险识别方法.利用K-L信息距离计算会计审计信息度量空间内概率分布,获取概率分布后的融合权重;通过先验分布方式完成审计信息融合,获取融合后的审计信息分布;使用混沌神经网络构建舞弊风险识别模型,将融合后的审计信息作为模型输入,经初始化种群、计算遗传概率数值和适应度、更新权值等过程完成会计信息舞弊风险识别.实验结果表明:该方法的平均适应度数值始终保持在区间0.8～0.9内,权重选择准确;识别的企业会计审计信息风险与实际数值完全相同,风险识别能力强;ROC曲线下面积大,真正率与假正率趋近数值1,泛化能力优秀.

关键词：信息融合、审计信息、舞弊、风险识别、先验分布、信息距离

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：省级质量工程项目2019cxtd105

在线出版日期：2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：55-60,63