基于多模态机器学习的舞弊审计研究--聚文网

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内容简介

基本书从情感分析、距离分析、难度分析、语义分析的角度解读公司财务舞弊时年报文本信息披露形式特征与主题内容的系统性变化。基于多模态机器学习年报文本信息，并结合公司财务定量信息，重构财务舞弊侦测模型，建立全新的财务舞弊风险指数。本书尝试充分挖掘年报文本信息的价值，可以丰富信息披露的相关研究，为审计师侦测舞弊提供直接参考依据。

第1章导论 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 研究方法 1.4 研究贡献第2章制度背景 2.1 公司财务舞弊状况分析 2.2 公司财务舞弊相关法律法规 2.3 公司年报风险信息披露相关法律法规第3章理论基础 3.1 财务舞弊相关理论 3.2 经济学供求理论第4章文献综述 4.1 财务舞弊相关文献综述 4.2 机器学习相关文献综述 4.3 文献评述第5章审计师识别：财务舞弊与年报信息披露形式特征的文本操纵 5.1 问题的提出 5.2 理论分析与研究假设 5.3 研究设计 5.4 实证结果及分析 5.5 本章小结第6章审计师识别：财务舞弊与年报信息披露主题内容的文本操纵 6.1 问题的提出 6.2 理论分析与研究假设 6.3 研究设计 6.4 实证结果及分析 6.5 本章小结第7章市场识别：公司利用年报文本信息掩饰财务舞弊 7.1 问题的提出 7.2 理论分析与研究假设 7.3 研究设计 7.4 实证结果及分析 7.5 本章小结第8章基于多模态机器学习的舞弊审计应用 8.1 问题的提出 8.2 传统公司财务舞弊侦测研究 8.3 利用年报文本信息侦测公司财务舞弊行为 8.4 公司财务舞弊行为预防措施 8.5 本章小结第9章结论、局限性与未来研究方向 9.1 主要结论 9.2 研究启示 9.3 研究局限性 9.4 未来展望附录主要参考文献

基于多模态机器学习的舞弊审计研究

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