基于深度学习模型预测财务造假的上市公司

摘要

上市公司财务造假是一种违规行为,对其精确、有依据的预测有一定的研究价值.使用多种统计方法提取特征,并结合经济学意义得到了最终特征集.针对数据的不平衡问题,采用过采样、欠采样以及SMOTE采样等方法进行处理.最后采用3种神经网络模型融合的方法,以AUC值为评价指标来预测财务造假的上市公司.

关键词

特征选择 / 深度学习 / 神经网络 / 不平衡处理 / 财务造假