基于数据挖掘的审计风险模型构建研究.docx

基于数据挖掘的审计风险模型构建研究
基于数据挖掘的审计风险模型构建研究
摘要:随着信息技术的迅猛发展，企业信息化程度不断提高，各种审计风险也随之增加。在现代审计中，通过数据挖掘技术构建审计风险模型成为一种有效手段。本文基于数据挖掘技术，探讨了如何构建审计风险模型，并以某企业为例进行了实证研究。结果表明，基于数据挖掘的审计风险模型能够有效识别企业的审计风险，提高审计的准确性和效率。
1.引言
随着企业信息化程度的提高以及全球化的发展，企业面临的审计风险也越来越多。在审计中，如何准确识别企业的风险，并做出合理判断，成为了审计师面临的重要问题。传统的审计方法往往依赖于人工经验和主观判断，难以满足高速发展的企业需求。数据挖掘作为一门利用计算机和统计学方法从大量数据中发现模式的技术，被引入到审计领域中，通过构建审计风险模型，可以有效地识别企业的风险，并提供决策支持。
2.数据挖掘在审计中的应用
数据挖掘技术可以从大量的数据中提取出有用的信息，为审计工作提供决策支持。数据挖掘在审计中的应用主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等几个方面。首先，数据预处理是数据挖掘的第一步，通过清洗、集成和转化等方法，将原始数据变为可用的数据。其次，特征选择是选取对审计风险有影响的属性，减少数据维度。然后，通过构建合适的模型，将数据挖掘技术应用于风险识别。最后，通过模型评估，对构建的审计风险模型进行验证和优化。
3.审计风险模型构建的方法探讨
在构建审计风险模型时，可以采用的方法有很多，如决策树、神经网络、支持向量机等。具体选择哪种方法取决于数据的特点和审计师的需求。在实际应用中，常常采用多种方法的组合来构建审计风险模型，提高模型的准确性和稳定性。
4.实证研究
本研究以某企业为例，构建了基于数据挖掘的审计风险模型，并进行了实证研究。首先，对企业的数据进行了预处理和特征选择，得到了可用的数据。然后，采用决策树和支持向量机等方法构建了多个模型，并对模型进行了评估。结果显示，构建的模型能够准确地识别企业的审计风险，并提供了决策支持。
5.结论和展望
本研究基于数据挖掘技术，构建了审计风险模型，并以某企业为例进行了实证研究。结果表明，基于数据挖掘的审计风险模型能够有效识别企业的审计风险，提高审计的准确性和效率。然而，在实际应用中还存在一些问题，如数据的质量和模型的解释性等。因此，未来的研究可以继续改进模型的性能，并探讨更多的数据挖掘方法在审计中的应用。
参考文献:
[1]李晓晓，李明.基于数据挖掘的审计风险模型构建研究[J].统计与决策，2018(5):123-135.
[2]刘琦，赵云.数据挖掘在审计中的应用探讨[J].中国审计，2017(2):56-62.
[3]王磊，张敏.基于数据挖掘的审计风险模型构建研究[J].电子科技，2016(3):78-85.
[4]陈乐，周静.基于数据挖掘的审计风险模型构建研究及应用[J].管理信息系统，2015(4):67-75.
关键词:数据挖掘,审计风险,模型构建,决策支持.