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基于集成学习的上市公司财务信息异常识别
文献类型：期刊
期刊名称：中国物价
年：2018
期：07
页码：82-85
ISSN：1003-398X
关键词：Bagging;AdaBoost;Random Forest;财务信息;异常识别
摘要：本文引入集成学习方法,具体包括Bagging、AdaBoost、Random Forest,选取A股上市公司的资产负债表、现金流量表、利润表中的关键财务指标,用集成学习模型对财务信息异常进行识别(分类),并对不同集成学习方法的识别效果进行比较分析。实证结果表明:上述三种方法的平均准确率都在80%以上,其中Bagging的准确率相对较低,AdaBoost的准确率相对较高;农林牧渔行业的平均准确率最高,化工行业的平均准确率最低;不同行业的准确率存在较大差异,对上市公司财务信息异常的识别,需要在行业框架内进行,部分行业的财务信息异常较难发现。
百度学术：基于集成学习的上市公司财务信息异常识别
语言：中文
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