基于RBF神经网络模型的上市公司利润操纵识别的研究
本文立脚于我国上市公司的实际情况，同时借鉴国内外研究成果，对上市公司利润操纵识别模型进行了实证研究。本文以我国上市公司利润操纵动机、手段等作为切入点，讨论了避免利润操纵的对策、公司治理结构与利润操纵的关系及国内已有的利润操纵的研究模型，在这些理论和模型的研究基础之上运用RBF神经网络建立了适用于我国上市公司利润操纵的识别模型。 本文以最近几年来被我国证监会发现存在利润操纵行为的上市公司为研究对象，选定其中29家存在利润操纵的上市公司作为研究样本，并选择与研究样本同行业、同规模、同时期的29家正常上市公司作为配对样本，共同构成利润操纵识别模型的建模样本和检测样本。 本文以财务管理和会计学方面的理论知识为基础，初步选定了20个财务指标和8个非财务指标作为模型的输入指标，并通过显著性检验方法和因子分析方法对指标进行筛选和简化，运用RBF神经网络建立了上市公司利润操纵的识别模型。 本文通过对两种模型的预测结果进行比较分析得出结论，研究结果表明，引入非财务指标后的识别模型对上市公司利润操纵情况的正判率有较大的提高，对于上市公司利润操纵情况能够较好的识别。
利润操纵;因子分析;RBF神经网络;上市公司
西南科技大学
硕士
企业管理
文拥军
2013
中文
F279.246
85
2013-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）