基于数据挖掘的京津冀上市公司财务舞弊识别研究

选取京津冀上市公司2013～2018年数据,从国泰安数据库选取配对样本,利用因子分析法进行指标分析,然后运用决策树、SVM支持向量机和GA-BP神经网络三种数据挖掘模型对京津冀上市公司进行财务舞弊识别,在三种算法基础上构建改进模型,提高预测准确率。根据结果从投资者职能、内控机制、政策环境等方面,针对有效遏制财务舞弊行为提出建议。