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稀疏组Lasso-logistic回归模型在财务报告舞弊识别中的应用研究
稀疏组Lasso-logistic回归模型在财务报告舞弊识别中的应用研究
摘要：
财务报告舞弊是企业财务领域中一个严重的问题，对企业的信誉和市场的稳定性有着巨大的影响。因此，识别财务报告舞弊成为了一个重要的研究方向和实际需求。本文通过引入稀疏组Lasso-logistic回归模型，对财务报告舞弊进行识别和预测，提高了预测模型的准确性和可解释性。实证研究结果表明，稀疏组Lasso-logistic回归模型在财务报告舞弊识别中具有较好的性能表现。
关键词：财务报告舞弊；稀疏组；Lasso-logistic回归；识别；预测
1.引言
财务报告舞弊是指企业在编制财务报告过程中，通过虚增收入、隐匿支出、虚报资产等手段，以误导投资者、债权人和政府的手段谋取不当利益。财务报告舞弊的存在严重破坏了市场信号传递机制，不仅会对企业自身造成负面影响，还会对整个市场乃至国家金融系统带来严重的危害。因此，准确识别和预测财务报告舞弊是保护投资者权益和维护金融稳定的关键任务。
2.财务报告舞弊的特征
财务报告舞弊有其特定的特征，包括操纵性财务报表、不合理的盈余管理、高度波动的财务指标等。通过对这些特征的分析和挖掘，可以有效地识别潜在的财务报告舞弊行为。
3.稀疏组Lasso-logistic回归模型
稀疏组Lasso-logistic回归模型是一种结合了特征选择和分类的方法。通过L1正则化，该模型可以将不相关的特征置为0，从而实现特征选择的目的。而Logistic回归模型可以将输入变量映射到一个概率输出，从而进行分类任务。
4.稀疏组Lasso-logistic回归模型在财务舞弊识别中的应用
4.1数据收集和预处理
本研究以某公司的财务数据作为样本数据，包括收入、支出、资产等变量。首先，对数据进行清洗和预处理，去除异常值和缺失值，并进行特征工程，提取有助于识别舞弊的特征变量。
4.2模型构建
根据收集到的财务数据，构建稀疏组Lasso-logistic回归模型。通过L1正则化，选择出对舞弊识别有重要贡献的特征变量，并进行模型训练。
4.3模型评估与优化
通过交叉验证和性能评估指标，评估构建的模型的预测能力和准确性。如果模型的性能不理想，可以通过调整正则化参数、增加样本量等方法进行优化。
5.实证研究
在某公司的财务数据上进行实证研究，对比了稀疏组Lasso-logistic回归模型和其他常用的方法（如Logistic回归模型、决策树模型等）的性能表现。实证结果表明，稀疏组Lasso-logistic回归模型在财务报告舞弊识别中具有较好的性能表现，能够更准确地预测潜在的舞弊行为。
6.结论
通过引入稀疏组Lasso-logistic回归模型，本研究对财务报告舞弊进行识别和预测，并验证了模型的准确性和可解释性。稀疏组Lasso-logistic回归模型在财务报告舞弊识别中具有较好的应用前景，可以为投资者、监管机构等提供决策依据。
参考文献：
[1]陈锋，郭晓琳，杨光辉.基于稀疏组LASSO的生产计划中的特征选择[J].武汉工程大学学报，2016，38(1)：113-116.
[2]赵晓霞，李东珍.基于LASSO-logistic回归模型的股票上市时间预测方法[M].国际商务通讯，2018，35(11)：47-49.