基于概率神经网络的欺诈性财务报告的识别研究

摘要：

本文探索概率神经网络PNNs(Probabilistic Neural Networks)在构建欺诈性财务报告识别模型方面的有效性,重点探讨了PNN模型变量的选择及平滑参数的确定问题,同时将所提出模型的性能和人工神经网络(ANNs)、logit回归模型的性能进行了比较.结果证明,PNN模型具有很高的预测力,并发现该模型的性能优于ANN模型以及logit回归模型.

关键词：概率神经网络、欺诈性财务报告、识别模型

所属期刊栏目：28

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：中国博士后科学基金2008043021;教育部社会科学基金05JA910003

在线出版日期：2009-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：36-45