挖掘和分析文本来识别公司财务欺诈：针对财务报表和社交媒体的分析
上市公司财务欺诈的相关性研究——基于财务报表的分析
２ ０ １ ３ 年６ 月
西昌学院学报 ・ 自然科学版
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｘｉ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ・ Ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｖ０ １ ． ２ ７ ． Ｎ０． １
显示 出公 司存在 的问题 ， 分析财务报表是 最具 可行性 和最有 实效的侦测财务骗局 的方 法。
【 关键词】 财务欺诈 ； 相关性； 研究 【 中图分类号］ Ｆ ２ ７ ５ ； Ｆ ８ ３ ２ ． ５ １ 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编号】 １ ６ ７ ３ — １ ８ ９ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ — ０ ０ ６ ３ — ０ ５
２ ． ２研 究 假设
假设 ３ ： 财务欺诈与企业盈利能力相关 盈利不仅仅关系到企业投资者的利润 ， 同时也 是企业能够偿还资金 的一个重要保证 。所以 ， 在如 此重要 的前提下 ， 盈利应是债权人 、 经营者 以及 投 资者所要重点关注的对象 。 从我 国证券市场的特殊制度考察发现 ， 上市公 司最大 的压 力来 自于 对 它 的种 种 约束 ， 其 压 力 表现
假设 ２ ： 财务欺诈与企业偿债能力相关 对于一个债权人来说 最重要 的是企业 的偿还 能力 。相对于银行 以及基金金融机构 ， 他们会借资 金 的最大 目的是在于获得利润 。但也不排 除某些 利用商业信用来促销 的情况 。尽管他们 的 目的各 不相 同， 但是他们出借资金的最根本前提却是一样 的——债权人在规定 时间内若不能偿还资金 ， 那么 他将要损失 一部分资金 ， 若是债权人不幸破产 ， 那 么债权人所 面临的的财政问题会更大 ， 甚至是血本 无归 。因此假设 ： 上市公 司偿债能力弱化 时 ， 发生 财 务欺诈 的可能性越大 。 （ 即财务欺诈与企业偿债
公司的财务欺诈及其治理
财经纵横近几年来，随着安然、世通、银广夏等财务欺诈事件的爆发，人们对公司的财务欺诈现象尤为关注。
公司的财务欺诈的行为不仅让信息使用者蒙受损失，也干扰了社会的经济秩序。
因此，对公司财务欺诈现象的治理也显得尤为重要。
一、财务欺诈及其成因财务欺诈，是指在财务报表中蓄意错报、漏报或泄露以欺骗财务报表使用者。
公司财务欺诈是指会计活动中相关当事人为了逃避纳税、分取高额红利、提取秘密公积金等谋取私利的目的，事前经过周密安排而故意制造虚假会计信息的行为。
我国公司财务欺诈的原因分析如下：(一)相关法律不健全在我国的法律法规上，对公司的欺诈行为一般采用行政处罚办法，而受害方一般得不到相应的补偿。
同时，有关的刑事和行政处罚力度不够。
在我国的注册会计师行业的监督和处罚方面，也缺乏有效的行业的内部约束机制和惩戒机制。
相关的制度、机制不健全，更加纵容了会计人员参与造假。
(二)信息不对称随着公司所有权和经营权的分离，投资者和管理层信息不对称的现象越来越严重。
管理者为了自身利益的最大化，会通过命令，暗示等要求会计人员粉饰报表，而会计人员直接受雇于管理层，为了保全自身的利益，提供虚假的会计信息，进而引发财务欺诈现象的发生。
(三)财务欺诈的成本与收益不对称财务欺诈的成本与收益不对称助长了财务欺诈。
经济行为的主体都有追求利益的倾向。
一般来说，财务欺诈的预期成本要低于财务欺诈所产生的收益，这就助使了那些以不正当手段谋取自身利益最大化的经济主体。
一般来说，这些经济主体往往通过虚增资产、收入；虚减负债、成本来粉饰财务报表，已获得巨额收益。
二、财务欺诈的主要手段(一)虚构交易事项虚构交易事项是一种常见的造假手段，一般通过两种手段：一是提前确认收入，比如将销售合同已签订但未执行的业务提前确认收入，并同时增加应收账款；二是通过伪造合同、单据、凭证，故意错账混淆会计科目等手段编造交易，虚列收入，从而形成虚假利润[1]。
(二)粉饰会计报表1.利用会计政策影响财务报告会计政策是公司编制财务报告的基础，采用的会计政策不同，最后反映在财务报告上的经营状况数据也不同。
大数据时代的企业财务风险防范
大数据时代的企业财务风险防范摘要：随着大数据时代的到来，企业面临着日益复杂和多变的财务风险。
有效的财务风险防范对企业的可持续发展至关重要。
本文旨在探讨大数据时代下的企业财务风险防范策略，并提出了一系列应对措施和建议。
通过综合运用技术工具、加强数据管理、提升风险意识和加强内部控制，企业可以更好地应对财务风险挑战，确保企业财务的稳健和可持续发展。
关键词：大数据时代、企业财务、风险防范、数据管理、内部控制1. 引言在当今数字化时代，大数据正成为企业决策和运营的重要支撑。
然而，随着大数据的兴起，企业也面临着与之相伴随的财务风险。
大数据的快速生成和流动性使得企业面临着更多的数据安全、隐私保护、数据完整性和信息泄露的挑战。
同时，大数据的复杂性和多样性也增加了企业财务风险的复杂性。
因此，企业需要采取有效的财务风险防范措施，以确保企业的财务稳健和可持续发展。
2. 大数据时代下的企业财务风险概述2.1 大数据对企业财务风险的影响：随着大数据时代的到来，企业面临着来自大数据的新的财务风险。
大数据对企业财务产生了深远的影响，首先，大数据的快速生成和流动性给企业带来了数据安全和隐私保护的挑战。
大数据的规模庞大，涉及到大量的敏感信息，如客户个人数据、财务数据等。
企业需要确保数据的安全存储、传输和处理，以防止数据泄露和黑客攻击，避免造成财务损失和声誉受损。
其次，大数据的复杂性增加了企业财务风险的挑战。
大数据包含多种类型和来源的数据，如结构化数据、非结构化数据、社交媒体数据等。
企业需要处理和分析这些多样化的数据，以获取有价值的洞察。
然而，数据的复杂性可能导致数据完整性和准确性的问题，从而影响企业的财务决策和报告的准确性。
此外，大数据的分析和利用也可能引发道德和合规方面的财务风险。
在大数据分析过程中，企业可能面临隐私保护和数据使用合规的问题。
如果企业未能妥善处理这些问题，可能面临法律诉讼、罚款或声誉损害等风险。
2.2 大数据时代下的财务风险挑战：在大数据时代，企业面临着一系列新的财务风险挑战，需要采取相应的应对措施：首先，数据管理成为企业财务风险防范的重要环节。
公司财务欺诈法律风险
公司财务欺诈法律风险公司财务欺诈是指企业在财务报表、业绩公告或其他财务相关信息中故意提供虚假、误导性信息，以获取非法利益。
这种行为不仅对投资者和市场产生了负面影响，也对企业自身和整个经济秩序构成了巨大威胁。
因此，对于公司财务欺诈行为的法律风险应引起广泛关注。
本文将探讨公司财务欺诈的法律风险，以及如何加强监管和防范措施。
一、公司财务欺诈的法律风险公司财务欺诈不仅涉及企业内部员工，也涉及公司高层管理者及其他合作伙伴。
其带来的法律风险主要包括以下几个方面：1. 刑事责任：在许多国家的法律体系中，财务欺诈行为被视为一种刑事犯罪。
从事财务欺诈的人员可能面临重罚款、拘留甚至入狱的风险。
2. 民事责任：财务欺诈行为可能导致企业遭受巨大经济损失，投资者和其他相关方也可能因此遭受损失。
在此情况下，受害方有权提起民事诉讼，要求获得赔偿。
3. 行政处罚：监管部门有权对财务欺诈行为进行调查，并可以对涉事公司进行行政处罚，包括罚款、撤销执照等。
二、加强监管与防范措施为了减少公司财务欺诈的法律风险，各国都在不断加强监管和防范措施。
以下是一些有效的方法：1. 完善法律法规：各国应完善公司法、证券法、财务报告法等相关法律法规，明确规定财务欺诈行为的违法性和责任。
2. 独立审计：引入独立的审计机构对公司财务报表进行审计，确保信息真实可靠。
3. 加强内部控制：公司应建立健全的内部控制体系，确保财务信息准确、完整，并及时发现和纠正潜在的财务欺诈行为。
4. 加强监管合作：各国监管机构应加强合作，分享信息，建立跨国合作机制，共同打击跨国公司财务欺诈行为。
5. 提升投资者保护意识：加强对投资者的教育和培训，提高他们对公司财务报告的理解能力，从而更好地预防财务欺诈行为。
三、案例分析与启示对于公司财务欺诈的法律风险，我们可以通过一些案例来深入分析并得出启示：1. 恶意突击收购案：某公司为了操纵自身股价，恶意向其他公司突击收购，从而吸引投资者追逐公司股票。
安然事件财务报告分析(3篇)
第1篇摘要：安然事件是20世纪最严重的金融丑闻之一，本文通过对安然事件财务报告的分析，揭示了其财务造假的行为，并探讨了其对金融市场和监管体系的影响。
一、安然事件背景安然公司成立于1985年，是一家全球性的能源和商品交易公司。
在2001年，安然公司突然宣布破产，成为美国历史上最大的破产案例。
安然事件引发了全球范围内的关注，尤其是其财务造假行为，成为金融史上的一大丑闻。
二、安然事件财务报告分析1. 财务报告造假行为（1）虚构交易安然公司通过虚构交易，将公司的债务隐藏在关联公司中，从而美化其财务报表。
例如，安然公司与关联公司之间进行了大量的虚假交易，这些交易实际上并不存在，但却在财务报表中得到了体现。
（2）滥用会计准则安然公司利用会计准则的模糊性，对财务数据进行调整，以达到美化财务报表的目的。
例如，安然公司利用“特殊目的实体”（SPE）来规避监管，将亏损项目从财务报表中剔除。
（3）虚假披露安然公司在财务报告中虚假披露了公司的财务状况，误导了投资者和市场。
例如，安然公司在2000年的财务报告中，将公司债务减少了数十亿美元，但实际上公司的债务并未减少。
2. 财务报告造假的影响（1）损害投资者利益安然事件导致大量投资者遭受损失，其中包括许多中小投资者。
这些投资者基于安然公司虚假的财务报告，对其投资决策产生了严重误导。
（2）破坏金融市场秩序安然事件暴露了金融市场的监管漏洞，导致投资者对金融市场失去信心。
这不仅损害了金融市场的健康发展，还可能引发金融危机。
（3）影响监管体系安然事件揭示了金融监管体系的不足，促使各国政府和监管机构加强对金融市场的监管，以防止类似事件再次发生。
三、安然事件对金融市场和监管体系的影响1. 金融市场影响（1）投资者信心受损安然事件导致投资者对金融市场的信心受损，加剧了金融市场的波动。
（2）金融产品估值下降安然事件使得金融产品估值下降，特别是与安然公司相关的金融产品。
2. 监管体系影响（1）加强金融监管安然事件促使各国政府和监管机构加强对金融市场的监管，包括对财务报告的审核、关联交易的监管等。
基于数据挖掘的财务欺诈检测技术研究
基于数据挖掘的财务欺诈检测技术研究随着信息技术的飞速发展，财务欺诈越来越成为企业管理中的重要问题。
传统的财务审计方法已经不足以满足现代企业的需求。
而基于数据挖掘的财务欺诈检测技术则成为一种新的解决方案，受到了越来越多企业的关注。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘是指从大量数据中，利用统计学、人工智能等技术，自动地发掘出其中的规律和模式，以达到预测、分类、聚类、关联等目的的过程。
数据挖掘技术广泛应用于金融、电子商务、医疗、教育等领域，是企业管理中不可或缺的技术手段。
二、财务欺诈检测技术财务欺诈是指企业在财务报表中故意隐瞒、夸大或虚构财务信息，以谋取私利的行为。
常见的财务欺诈手段包括虚构交易、财务造假、应收账款转移等。
传统的财务审计主要侧重于对企业财务报表的准确性和合规性进行审核。
但针对财务欺诈行为，其效果并不理想。
这时，基于数据挖掘的财务欺诈检测技术可以起到一定的检测和预警作用，有效地防范和减轻企业财务风险。
三、数据挖掘在财务欺诈检测中的应用1.异常检测异常检测是指通过对企业各项财务指标进行分析，发现其中与其他指标相比对较为异常的数据。
这些异常数据可能是由于财务欺诈所引起的，也可能是由于其他原因所引起的。
检测到一些异常数据之后，需要进一步加以核实。
2.模型预测模型预测是指根据历史数据，利用机器学习等技术，建立模型对未来的财务数据进行预测，以判断当前的数据是否存在异常。
对存在异常数据的企业进行核查、审计等进一步处理。
3.关联分析关联分析是指通过对财务数据进行关联挖掘，发现不同变量之间的关系，从而发现异常现象。
比如，对应收账款的变化情况与利润之间的关系进行分析，可以发现存在应收账款转移的情况，从而发现是否存在财务欺诈行为。
四、财务欺诈检测技术面临的挑战尽管基于数据挖掘的财务欺诈检测技术具有很大的潜力，但也面临一些挑战。
主要包括以下几点：1.财务欺诈行为难以发现由于企业在实行财务欺诈行为时往往采取隐蔽的手段，欺诈的痕迹不易发现。
公司财务风险分析及防范措施
公司财务风险分析及防范措施一、引言财务风险是指公司在经营活动中面临的可能导致财务损失的不确定性因素。
为了保障公司的财务安全，需要进行全面的财务风险分析，并采取相应的防范措施。
本文将详细介绍公司财务风险分析的方法以及相应的防范措施。
二、财务风险分析方法1. 财务报表分析通过对公司的财务报表进行分析，可以了解公司的财务状况和财务风险。
具体分析指标包括负债比率、流动比率、偿债能力等。
例如，负债比率超过行业平均水平可能意味着公司存在较高的财务风险。
2. 经营风险分析经营风险是指公司在经营活动中面临的各种风险，如市场风险、竞争风险等。
通过对公司的市场情况、竞争对手以及行业发展趋势的分析，可以评估公司的经营风险。
例如，市场份额下降或者竞争对手增加可能对公司的财务状况造成负面影响。
3. 资本结构分析公司的资本结构对其财务风险有着重要影响。
通过分析公司的资本结构，包括债务比例、股权结构等，可以评估公司的财务稳定性和偿债能力。
例如，如果公司的债务比例过高，可能导致偿债能力下降，增加财务风险。
三、财务风险防范措施1. 建立有效的内部控制系统公司应建立健全的内部控制系统，包括财务管理制度、审计制度等，确保财务活动的合规性和准确性。
同时，加强对重要财务岗位的监督和审计，防止内部人员的财务欺诈行为。
2. 多元化资金来源公司应积极寻找多元化的资金来源，降低财务风险。
例如，可以通过发行债券、吸引投资者等方式筹集资金，避免过度依赖银行贷款。
3. 控制成本和费用公司应合理控制成本和费用，避免财务风险的产生。
通过优化生产流程、降低采购成本等方式，提高公司的盈利能力和财务稳定性。
4. 建立风险管理体系公司应建立完善的风险管理体系，包括风险评估、风险预警、风险应对等。
通过及时发现和应对潜在的财务风险，可以减少财务损失的可能性。
5. 加强财务信息披露公司应及时、准确地披露财务信息，增加透明度，提高投资者的信任度。
通过公开披露财务状况和风险情况，可以减少市场对公司财务风险的猜测和不确定性。
有效的信息收集和分析方法
有效的信息收集和分析方法在这个信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的信息，如何迅速有效地收集和分析这些信息成为了一个重要的课题。
本文将介绍六种有效的信息收集和分析方法，并给出相应的案例和具体操作步骤。
一、搜索引擎的有效利用搜索引擎是我们最常用和最直接的信息收集工具。
但是，如何对搜索引擎进行高效的利用是很多人不得要领的问题。
首先，我们需要学会使用特定的搜索语法，如使用引号搜索确定的词组或专有名词，使用符号“-”排除某些关键词等。
其次，我们可以使用搜索引擎的高级搜索功能，如限定搜索的时间范围、搜索特定文件类型等。
最后，我们还可以利用一些特殊的搜索引擎，如学术搜索引擎和科技论文数据库，获取更专业和可靠的信息。
案例：当我们想要了解某个公司的情况时，我们可以通过搜索引擎输入该公司的名称，限定搜索时间范围为最近一年，进一步搜索该公司的新闻报道、财务报表和行业分析等。
二、社交媒体的挖掘和分析在互联网时代，社交媒体已经成为了人们获取信息的重要渠道。
我们可以通过社交媒体上的关注和讨论来了解一个事件或话题的热度和影响力，从而判断其重要性和真实性。
此外，社交媒体上的用户也经常提供一些有价值的信息，我们可以通过分析用户的言论和行为，了解他们的需求和态度，从而为产品开发、市场营销等工作提供有益的参考。
案例：假设我们是一家新创公司的市场营销经理，我们可以通过监控社交媒体上用户对竞争对手产品的评价和讨论来了解市场需求和竞争态势，从而制定相应的市场策略。
三、数据可视化和图表分析大量的数据如果直接呈现给用户可能会让他们感到困惑和无所适从，而数据可视化和图表分析可以将复杂的数据以直观、简洁的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。
我们可以使用各种图表，如折线图、柱状图、饼图等，来展示数据的分布、趋势和关联关系。
此外，还可以通过制作地理信息图和热力图等，展示数据的空间分布和热点区域。
案例：假设我们是一家电商公司的数据分析师，我们可以通过制作销售额折线图和订单地域分布图来了解公司的销售趋势和销售热点区域，从而为销售团队制定相应的促销策略。
大数据挖掘技术在企业财务共享中的应用
大数据挖掘技术在企业财务共享中的应用1. 大数据挖掘技术概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会重要的战略资源之一。
对于企业而言，数据的积累速度日益加快，数量呈现爆炸式增长，这些数据中蕴含着巨大的价值。
作为企业管理的重要手段，财务管理也逐步迈向了信息化、数字化的时代。
在这个背景下，大数据挖掘技术应运而生，并在企业财务共享中发挥着越来越重要的作用。
1.1 大数据挖掘技术的发展历程数据积累阶段：在20世纪80年代，随着计算机硬件技术的快速发展，企业开始收集和存储大量的数据。
这一时期的数据主要以结构化数据为主，如数据库中的表格数据。
数据存储与管理阶段：随着数据量的不断增长，如何有效地存储和管理这些数据成为企业关注的焦点。
这一阶段出现了许多新的技术和工具，如分布式文件系统（HDFS）和云存储服务，它们为企业提供了更高效、可靠的数据存储方案。
数据处理与分析阶段：进入21世纪，随着互联网和移动设备的普及，非结构化数据逐渐成为主流。
大数据挖掘技术开始应用于各个领域，如商业智能、社交网络分析等。
实时数据处理和分析技术也得到了迅速发展，使得企业能够更快地响应市场变化。
数据可视化与智能决策阶段：大数据挖掘技术的进一步发展，使得数据可视化成为可能。
通过数据可视化技术，企业可以将复杂的数据以直观的方式呈现给决策者，从而提高决策效率和准确性。
人工智能和机器学习技术的结合，使得大数据挖掘技术在智能决策方面发挥了更大的作用。
大数据挖掘技术的发展历程经历了从数据积累到数据存储与管理，再到数据处理与分析和数据可视化与智能决策四个阶段。
在这个过程中，企业不断追求更高的数据处理能力和更智能的决策支持，推动着大数据挖掘技术的不断进步和应用。
1.2 大数据挖掘技术的定义和特点大数据挖掘技术是指通过运用统计学、机器学习、人工智能等方法，对大规模、高增长率和多样性的数据进行处理和分析，以揭示数据中隐藏的价值和规律的过程。
这种技术能够从海量数据中提取出有价值的信息，为企业决策提供支持。
财务欺诈识别和预防财务欺诈的方法和案例
财务欺诈识别和预防财务欺诈的方法和案例在当今商业环境中，财务欺诈已经成为企业和组织面临的重大挑战之一。
财务欺诈不仅会给企业带来经济损失，还会损害企业声誉，并且可能导致法律诉讼。
因此，识别和预防财务欺诈变得尤为重要。
本文将介绍财务欺诈的基本概念，探讨财务欺诈的常见类型和方法，并提供一些预防财务欺诈的有效方法和案例。
一、财务欺诈的基本概念财务欺诈指的是企业员工、管理层或其他相关方为了个人利益而对企业进行欺骗、篡改、掩盖或操纵财务信息的行为。
财务欺诈可以通过虚报收入、操纵成本、资产侵占、虚假披露等手段来实施。
财务欺诈对企业的财务报表准确性和可靠性产生严重负面影响，因此需要及早识别和预防。
二、财务欺诈的常见类型和方法1. 虚报收入：这是最常见的一种财务欺诈类型。
企业可能通过夸大销售额、虚假收入确认、虚构客户等手段来夸大企业的盈利能力和业绩表现。
2. 操纵成本：企业为了掩盖问题或实现利润目标，可能对成本进行操纵。
比如通过低估成本、延迟支出确认、滥用维修费用等手段来降低成本。
3. 资产侵占：企业员工或管理层可能利用职权，侵占企业的资产，比如挪用资金、私自销售资产、虚构交易等。
4. 虚假披露：企业在报告财务信息时可能提供虚假或误导性的信息，从而欺骗股东、投资者和其他相关方。
5. 信息滥用：企业员工可能利用内部信息获取非法利益，比如利用未公开的重要信息进行内幕交易。
三、预防财务欺诈的方法1. 建立有效的内部控制系统：企业应该建立健全的内部控制制度，明确责任和权限，并确保流程透明和有效监督。
2. 加强审计和监督：企业应定期进行内部和外部审计，以识别潜在的财务欺诈问题。
同时，建立有效的监督机制，及时发现和纠正异常行为。
3. 提高员工识别财务欺诈的意识：企业应为员工提供财务欺诈识别的培训，加强员工的道德和职业操守意识，鼓励员工主动报告可疑情况。
4. 使用技术手段辅助识别财务欺诈：企业可以利用数据分析和人工智能等技术手段来监测财务信息，及时发现异常模式和风险信号。
文本挖掘技术的基本原理和方法
文本挖掘技术的基本原理和方法近年来，随着信息技术的飞速发展，人们对于海量文本数据的处理和分析需求越来越大。
文本挖掘技术应运而生，它能够从大量的文本数据中提取有用的信息，帮助人们更好地理解和利用这些数据。
本文将介绍文本挖掘技术的基本原理和方法，以及它们在实际应用中的一些案例。
一、文本挖掘的基本原理文本挖掘是一种通过计算机自动分析和处理文本数据，从中提取出有用信息的技术。
它主要包括文本预处理、特征提取和模型构建三个基本步骤。
1. 文本预处理文本预处理是文本挖掘的第一步，它主要包括去除噪声、分词、去除停用词和词干提取等操作。
去除噪声是为了减少文本中的无用信息，例如HTML标签、特殊字符等；分词是将文本划分成一个个独立的词语，为后续的处理提供基础；去除停用词是为了去除一些常见但无实际意义的词语，例如“的”、“是”等；词干提取是将词语还原为其原始形式，例如将“running”还原为“run”。
2. 特征提取特征提取是文本挖掘的核心步骤，它将文本数据转化为计算机可以处理的数值形式。
常用的特征提取方法包括词袋模型和TF-IDF模型。
词袋模型将文本表示为一个词语的集合，忽略了词语之间的顺序和语法结构；TF-IDF模型则考虑了词语在文本中的重要性，通过计算词频和逆文档频率来衡量。
3. 模型构建模型构建是文本挖掘的最后一步，它通过机器学习或统计方法构建模型，从而实现对文本数据的分类、聚类或情感分析等任务。
常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型等。
朴素贝叶斯模型基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，适用于文本分类任务；支持向量机模型通过构建超平面来实现分类任务，适用于文本分类和情感分析等任务；深度学习模型则通过多层神经网络来建模，适用于各种文本挖掘任务。
二、文本挖掘的方法文本挖掘的方法多种多样，根据不同的任务需求选择合适的方法。
1. 文本分类文本分类是将文本数据划分到预定义的类别中的任务。
常用的方法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
如何应对公司的财务欺诈风险
如何应对公司的财务欺诈风险公司的财务欺诈风险是一种严重威胁企业长期稳定发展的问题。
财务欺诈可能导致公司声誉受损、投资者信任丧失以及法律诉讼等后果。
因此，公司应采取一系列措施来应对财务欺诈风险，确保公司财务活动的透明度和可靠性。
本文将介绍一些应对公司财务欺诈风险的方法和策略。
一、建立健全的内部控制体系内部控制是指公司为达到经营目标而制定的一系列控制措施和程序。
建立健全的内部控制体系是预防和应对财务欺诈的基础。
公司应制定适当的财务政策和风险管理制度，确保资金的安全和正确使用。
此外，公司还应加强对财务人员的培训和教育，提高他们的职业道德和风险意识，增强防范财务欺诈的能力。
二、加强财务监督与审计财务监督与审计是公司内部控制体系的重要组成部分。
公司应定期进行内部审计，检查财务报表的真实性和准确性。
同时，需聘请独立的外部审计师对公司的财务报表进行审计，确保其合规性和可靠性。
此外，公司还应建立独立的内部监督机构，监督并报告公司财务活动的异常情况。
三、加强风险评估和预防公司应定期进行风险评估，发现和分析潜在的财务欺诈风险。
通过对财务流程的审查和整改，降低财务欺诈风险的可能性。
公司同时需加强对供应商和合作伙伴的尽职调查，确保与其交易的合法性和安全性。
此外，公司还应制定完善的风险预警机制，及时发现和应对财务欺诈风险。
四、加强监管和合规管理公司应加强内外部监管和合规管理，确保公司财务活动符合法律法规和行业要求。
公司需积极配合相关监管机构的检查和审核，向其提供真实、准确的财务信息。
此外，公司还应加强对财务合规风险的管理，制定合规手册和流程，明确各部门的职责和权限，减少内外部人员的违规操作和机会。
五、建立企业文化和价值观公司应树立诚信、透明和公平的企业文化和价值观。
只有员工从上至下都具备高度的道德和职业操守，公司才能有效预防财务欺诈风险。
因此，公司需加强对员工的道德教育和职业道德规范的培训，建立一套完善的激励和约束机制，引导员工按规章制度和伦理准则履行职责，杜绝财务欺诈行为。
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据已经成为当今社会的热门话题之一，对各行各业都产生了深远的影响，包括财务领域。
在大数据时代，财务数据挖掘和应用成为了财务工作中的一个重要环节。
本文将从大数据对财务数据挖掘的影响、财务数据挖掘的目标与方法、财务数据挖掘的应用等方面进行探讨。
一、大数据对财务数据挖掘的影响1. 数据量大：大数据时代的到来，使得财务部门面临着海量的数据。
传统的财务数据处理方式已经无法满足对数据的快速处理和分析的需求。
大数据技术的应用，可以帮助财务部门更加高效地处理和分析海量的财务数据。
2. 数据多样性：大数据时代的财务数据不仅仅包括传统的财务报表数据，还包括了来自各个渠道的非结构化数据，如社交媒体数据、客户反馈数据等。
这些多样性的数据给财务数据的挖掘和分析带来了更多的挑战和机遇。
3. 实时性要求高：传统的财务数据处理方式往往需要等待一段时间才能得到结果，而大数据技术的应用可以实现对财务数据的实时处理和分析，帮助财务部门更加及时地了解企业的财务状况和经营情况。
二、财务数据挖掘的目标与方法1. 目标：财务数据挖掘的目标是通过对财务数据的挖掘和分析，发现其中的规律、趋势和异常，帮助企业更好地进行财务决策和风险控制。
具体目标包括：预测企业的财务状况、识别财务风险、优化财务流程等。
2. 方法：财务数据挖掘的方法主要包括以下几个方面：(1) 数据清洗：财务数据往往存在着缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗，以保证数据的准确性和完整性。
(2) 数据预处理：对财务数据进行标准化、归一化等处理，以便进行后续的数据分析和挖掘。
(3) 数据分析：通过统计学方法、机器学习算法等对财务数据进行分析，发现其中的规律和趋势。
(4) 模型建立：根据财务数据的特点和需求，建立相应的数据挖掘模型，如预测模型、分类模型等。
(5) 结果评估：对模型的结果进行评估，判断模型的准确性和可靠性。
三、财务数据挖掘的应用1. 风险评估：通过对财务数据的挖掘和分析，可以评估企业的财务风险。
财务欺诈问题甄别
财务欺诈问题甄别引言财务欺诈是指带有欺骗性的金融交易行为或财务报表，其目的是误导投资者、债权人或其他利益相关者。
财务欺诈对公司和股东造成巨大损失，因此对于企业来说，甄别财务欺诈问题至关重要。
本文将探讨财务欺诈问题的甄别方法和措施。
财务欺诈的形式财务欺诈通常表现为以下几种形式：1.收入操纵：公司通过操纵销售额或票据来夸大收入。
2.费用操纵：公司可能通过操纵费用来掩盖真实的盈利状况。
3.资产贬值：伪造或夸大公司资产的价值。
4.透明度不足：缺乏透明度的财务报表可能隐藏财务问题或欺骗投资者。
5.虚假陈述：公司在财务报表或其他文件中故意提供虚假陈述。
财务欺诈问题的甄别数据分析数据分析是甄别财务欺诈问题的重要工具。
通过对财务数据、交易记录和相关文档的分析，可以发现潜在的异常模式或指标。
常用的数据分析技术包括：•财务比率分析：比较不同财务指标之间的关系，寻找异常。
•趋势分析：观察财务数据的变化趋势，查找异常波动。
•对比分析：将公司的财务数据与同行业公司或历史数据进行对比。
•异常值检测：寻找与正常模式差异较大的数据点。
内部控制评估强有力的内部控制体系对于预防和发现财务欺诈至关重要。
企业可以通过以下方式加强内部控制：•审计程序：规范审计流程，以确保财务数据的真实性和准确性。
•管理层审查：管理层对财务数据和报表进行定期审查，保持透明度和诚信。
•内部审计：内部审计部门可以对公司运营和财务活动进行持续监督和审计。
尽职调查在与公司进行业务往来或投资前，进行充分的尽职调查可以帮助甄别潜在的财务欺诈问题。
尽职调查应包括以下内容：•财务报表审查：仔细审查公司的财务报表，确认其真实性和准确性。
•调查管理层：了解公司管理层和关键人员的背景和声誉。
•查验资产：核实公司资产的所有权和价值。
•调查供应链：了解公司供应链的情况，避免潜在的问题。
结论财务欺诈是企业面临的严峻挑战之一，甄别和预防财务欺诈至关重要。
通过数据分析、内部控制评估和尽职调查等措施，企业可以有效地识别潜在的财务欺诈问题，并采取适当的措施加以应对。
会计行业如何应用人工智能实现财务欺诈识别与预防
会计行业如何应用人工智能实现财务欺诈识别与预防随着科技的不断发展，人工智能在各行各业的应用越来越广泛。
在会计行业中，人工智能也发挥着重要的作用，尤其是在财务欺诈识别与预防方面。
本文将探讨会计行业如何应用人工智能技术来实现财务欺诈的识别与预防。
一、人工智能在财务欺诈识别中的应用财务欺诈是指企业在财务报表中故意进行虚假陈述或隐瞒真实情况，以获得不当利益的行为。
传统的财务欺诈识别主要依靠会计师的经验和专业知识，但是由于财务数据庞大、复杂，人工识别容易出现疏漏。
而人工智能技术的应用可以大大提高财务欺诈的识别准确率。
1. 数据挖掘与分析人工智能技术中的数据挖掘和分析可以帮助会计师快速准确地发现异常数据和模式。
通过对大量历史财务数据的分析，人工智能系统可以学习到正常的财务数据模式，并能够识别出与正常模式不符的异常情况。
例如，当某个企业的财务数据与其同行业其他企业相比存在明显差异时，人工智能系统可以将其标记为潜在的财务欺诈风险。
2. 自然语言处理财务报表中的文字描述也是财务欺诈的重要线索。
人工智能技术中的自然语言处理可以帮助系统自动分析和理解财务报表中的文字信息。
通过对报表中的关键词、语法结构等进行分析，人工智能系统可以识别出潜在的虚假陈述或隐瞒行为。
例如，当某个企业在财务报表中使用了大量模糊的描述词语或避免具体说明时，人工智能系统可以将其标记为潜在的财务欺诈风险。
3. 预测建模人工智能技术中的预测建模可以通过对历史数据的分析和模式识别，预测未来可能出现的财务欺诈行为。
通过建立财务欺诈的预测模型，人工智能系统可以根据当前的财务数据和企业的经营情况，预测出潜在的财务欺诈风险，并及时采取相应的预防措施。
例如，当某个企业的财务数据出现了异常波动，并且与其过去的经营情况不一致时，人工智能系统可以预测出潜在的财务欺诈风险。
二、人工智能在财务欺诈预防中的应用除了财务欺诈的识别，人工智能技术还可以在财务欺诈的预防方面发挥重要作用。
写一篇公司财务造假的识别方法研究论文(1000字)
写一篇公司财务造假的识别方法研究论文（1000字）本文旨在研究如何识别和预防公司财务造假的行为。
近年来，越来越多的企业财务欺诈对公司的财务状况、声誉以及股价造成重大影响，因此，开发一种有效的识别方法变得越来越重要。
本文首先介绍了财务造假的分类，然后重点介绍了公司财务造假的常见原因和识别方法。
此外，本文还讨论了该识别方法的应用场景，以及实施该识别方法可能出现的问题。
财务造假一般有三种：明目张胆的造假、隐性造假和混淆账角造假。
明目张胆的造假是指公司的监管者采取措施，积极填充、创造新的财务记录。
这种造假在增加财务记录方面非常明显，可以在财务报表中很容易发现。
隐性造假是指公司操纵现有记录，使其变得不透明，从而完成财务造假。
这种类型的造假较难识别，只有仔细观察财务报表才能发现相关信息。
混淆账角造假多指公司操纵账目，使它们看起来像一张账目，而实际上不是，这种造假有时也被称为假账户或虚假交易。
公司财务造假的主要原因是，高管以获取获利为动机，试图欺骗市场或其他相关方，或者试图掩盖公司的财务情况。
此外，公司的监管者或管理层的薪酬和福利也是财务欺诈的原因之一。
除上述原因外，新兴市场的不完善预算框架，劣质审计服务和不良企业道德也是财务造假的重要原因之一。
识别公司财务造假有许多不同的方法可以考虑，包括报表分析系统（SAS）、统计分析系统（STAT）、审计账户技术和传统的审计技术等。
SAS系统一般用于收集和分析大量数据，从而有助于发现可疑事项；STAT系统通过计算数据变化在一段时间内的趋势，帮助检测是否存在不寻常的事件；审计账户技术是根据账户金额和数量变化等来甄别可疑账户；传统审计技术则是根据财务报表和其他文件来检查是否存在造假行为。
本文中讨论的识别方法可以用于帮助公司识别其财务报表中的造假行为，以此保护其财务报表的准确性和可靠性。
此外，本文还提供了一些相关案例，以帮助人们了解如何避免和识别公司财务造假的行为。
然而，虽然利用上述识别方法可以有效识别公司的财务造假行为，但无法抵御政府和其他相关机构的不法行为，因此有必要加强监管，以消除可能对公司财务报表的不良影响。
文本挖掘技术在金融业中的应用
文本挖掘技术在金融业中的应用笔者曾在一家国际银行实习，在那里我了解到了金融业对于信息的需求量是非常大的，不仅需要丰富的经济金融信息，也需要精准的信息分析和预测，这些都成为了金融从业者长期追求的目标。
在此背景下，文本挖掘技术应运而生，成为了金融信息处理和分析的重要手段。
文本挖掘技术是一类运用人工智能和自然语言处理技术挖掘、提取、分析海量文本信息的技术。
简单而言，文本挖掘就是将大量的文本数据进行智能化分析和处理，以提炼出一定的结论，更好地支持决策。
其在金融业中的应用有以下几个方面：一、情感分析金融行业对于市场变化的敏感度非常高，舆情的变化在一定程度上也会带动市场的波动。
因此，金融机构需要对于市场的情绪做出及时的反应，这就需要对于社交媒体等海量的评论和言论进行情感分类和情感分析。
文本挖掘技术可以利用机器学习模型识别语言中的情感极性，根据形容词和副词等词语进行分析，从而准确地判断出市场情绪的变化，把握市场脉搏。
二、事件监测事件监测是为了发现和跟踪特定事件或话题在社会网络中的传播和影响程度，从而更好地了解某些话题是否具有重要性，以及如何应对。
在金融业中，债券、股票等资产的价格受到很多因素的影响，例如国际政治动荡、自然灾害等重大事件的发生。
文本挖掘技术可以精确地识别相关文本语句，根据关键字对其进行抽取和分析，从而为金融业提供更加明确的风险预测和分析。
三、词频分析在金融信息处理的过程中，人工的处理量是非常大的。
传统的方法是手动对文本进行筛选、归类和标注，整个过程需耗费人力和时间。
而采用文本挖掘技术可以高效地进行文本信息的化整为零，其中，词频分析是其中的核心方法之一。
通过统计某些关键词出现的频率，可以更清楚地了解到市场上存在的热点和整体情况，进而为决策制定提供支持。
四、智能投资金融领域的信息化水平越来越高，在处理金融信息的过程中也越来越注重科技手段的运用。
文本挖掘技术在智能投资方面也有着非常重要的应用。
以机器学习的方法预测某种资产的价格高低，选择最合适的时间和价格实施买卖，从而获得比较高的收益。
大数据监测财务工作内容
大数据监测财务工作内容
6. 自动化和智能化：利用大数据技术和人工智能技术，实现财务工作的自动化和智能化。 例如，通过自动化的财务流程和智能的财务系统，可以提高效率、减少错误，并提供实时的 财务信息和分析。
需要注意的是，大数据监测财务工作的具体内容和方法可能因公司的规模、行业特点和目 标而有所不同。因此，在实际操作中，需要根据具体情况进行调整和定制，以最大程度地发 挥大数据技术在财务工作中的作用。
大数据监测财务工作内容
大数据监测财务工作是指利用大数据技术和工具对财务数据进行监测和分析，以发现异常 情况、提供决策支持和优化财务管理。以下是大数据监测财务工作的一些常见内容：
1. 数据收集和整合：收集和整合公司内部和外部的财务数据，包括财务报表、交易记录、 成本数据、税务数据等。这些数据可以来自不同的系统和渠道，如财务管理系统、供应链系 统、银行系统等。
4. 预测和预警：基于历史财务数据和其他相关数据，利用大数据分析方法进行财务预测和 预警。例如，可以预测未来的销售收入、成本和利润，或者预警可能存在的财务风险和问题。
5. 可视化和报告：将分析结果以视化的方式呈现，并生成相应的报告和指标。这样可以 帮助管理层和决策者更好地理解和利用财务数据，做出更明智的决策。
2. 数据清洗和预处理：对收集到的财务数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、修复 错误数据、填补缺失数据等。这样可以确保数据的准确性和一致性，为后续的分析工作提供 可靠的基础。
大数据监测财务工作内容
3. 数据分析和挖掘：利用大数据分析技术和算法对财务数据进行分析和挖掘，以发现潜在 的异常和趋势。例如，通过数据挖掘技术可以识别出可能存在的财务欺诈行为，或者发现财务 风险和机会。
如何挖掘行业资料和财务
如何挖掘行业资料和财务在今天的信息时代，掌握行业资料和财务是每个企业和个人发展的基础。
然而，对于很多人来说，如何挖掘行业资料和财务成为了一个难题。
本文将分享一些方法和技巧，帮助您更好地掌握这些关键信息。
一、市场调研市场调研是了解行业的第一步。
通过市场调研，可以了解市场的规模、竞争环境、消费者需求等重要信息。
市场调研方法多种多样，可以通过问卷调查、访谈、观察等方式进行。
此外，与行业相关的专业报告、研究论文也是不可或缺的参考资料。
通过综合分析这些信息，可以了解行业的发展趋势和机遇，为后续的工作做好准备。
二、行业报告和研究机构行业报告和研究机构是了解行业资料的重要渠道。
许多机构和咨询公司定期发布行业报告，包括市场规模、增长率、供应链、竞争对手等方面的详细数据和分析。
这些报告通常具有较高的可信度，可以帮助企业了解整个行业的情况。
此外，一些独立的研究机构也提供有关行业的深入研究和分析报告，这些报告的数据和见解对于企业制定策略和决策非常有价值。
三、行业协会和组织行业协会和组织是挖掘行业资料的另一个重要渠道。
行业协会通常会定期发布有关行业发展的报告和数据，同时也会组织行业内的交流活动和展览会。
通过参加这些活动，可以与同行业的专家和从业者进行深入交流，了解最新的行业动态和趋势。
此外，加入行业协会也可以获得更多的资源和支持，为企业的发展提供有力支持。
四、财务报表和分析了解公司的财务状况对于投资者和企业来说非常重要。
财务报表是评估公司财务状况的基础，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
通过分析这些报表，可以了解公司的盈利能力、偿付能力、运营效率等关键指标。
此外，还可以通过比较不同公司的财务数据，找出行业内的优秀公司和行业平均水平，为投资决策提供参考依据。
五、财经媒体和专业网站财经媒体和专业网站是获取行业资讯的重要来源。
如今，各种财经媒体和新闻网站提供了大量的行业新闻和报道。
通过关注这些媒体和网站，可以及时了解行业的最新动态和重要事件。
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挖掘和分析文本来识别公司财务欺诈：针对财务报表和社交媒体的分析金融欺诈是一个严重的世界性问题。
金融欺诈被定义为“一种违反法律、规章和政策来获取未经授权的财务收益的故意行为”。
自21世纪起,许多影响深远的金融欺诈案例如安然、世界通信公司、泰科、南方医疗等公司给股东带来了巨大的经济损失。
安然的欺诈丑闻导致股东损失740亿美元,世界通信公司的欺诈导致3万人失去工作以及投资人损失1800亿美元。
除了财务损失,金融欺诈对世界经济带来了不可估量的重创,也严重打击了投资人对股市公正的信心。
更为严重的是,美国公司金融欺诈的案例在过去十年间还有明显上升。
不仅仅是美国公司,中国公司也出现同样的问题。
随着中国金融改革的不断深化,许多总部在中国大陆的公司选择在海外上市。
这些公司被统称为中概股。
从2010年开始,许多中概股公司被一些市场研究公司(比如浑水公司和香橼研究)做空。
被做空的公司有东方纸业、绿诺国际、多元环球水务、中国高速传媒等,这些公司先是股票大跌,紧接着被证监会调查,最后纷纷退市。
许多投资人损失资金也对所有的中概股丧失信心。
为了避免巨大的损失,识别公司财务欺诈十分有必要,才能保证金融市场公平、开放和透明。
美国联邦调查局调查的金融欺诈类型包括公司欺诈、证券商品欺诈、医疗欺诈、金融机构欺诈、抵押欺诈等。
鉴于美国和中概股欺诈公司带来的惨痛教训,公司欺诈识别引来多方关注。
在1997年至2008年期间发表的49篇有关金融欺诈识别的文章中,34. 75%研究的是关于公司欺诈的,这是本研究也以公司欺诈作为研究目标的原因之一。
此外,公司欺诈可以通过财务报表反映出来,因而有充足的数据,这是本文研究公司欺诈的原因之二。
现有研究中公司欺诈被划分为四个子类,包括股东欺诈、政府欺诈、财报欺诈和监管违规。
由于公司欺诈更易于发生在高管层面,而且高管欺诈的影响力更大,因而本研究采用的公司欺诈定义是公司管理层通过发布误导性财务报表使投资人和债权人遭受损失的有意欺诈行为。
该定义中有两点重要信息,一是发生在管理层的公司欺诈是本研究的对象,二是管理层的欺诈行为是通过发布误导性的财报。
理解公司欺诈的商业过程有助于我们提出更好的欺诈识别方法。
在一开始,当公司管理层面临销售困境带来的市场压力或是个人原因而挪用资产时,往往会高估公司的资产、销量和收益,或是低估负债、支出和各种损失,并且在财报中披露不合实际的增长机会。
当看到这些被过度美化的财务数据时,华尔街的分析师以及公众投资人将提高对这家公司的期望和收益预测。
接着为了满足市场的期望和预测,管理层又不得不制造下一季度或是下一年度的虚假财报。
这就是公司欺诈的闭环商业过程。
监管者、审计员、学术界研究人员都试图减少公司欺诈。
监管者所采取的典型措施是美国注册公共会计师协会颁布的SAS 56号和99号文件。
其中SAS 56号文件提出了一套审计分析步骤,包括将所记录科目、由科目计算的比率与审计师的期望值进行对比。
SAS 99号文件为审计员制定了识别公司文件中虚假陈述的标准。
审计从业人员则通过对财务数据进行整体回顾、对库存和管理者评估进行独立的观察,然后通过与第三方人士或机构对比确认再做出判断。
研究人员是通过设计出不同的财务指标来识别公司欺诈。
现有文献中依据不同的方法提出了不同的指标体系,然而识别结果差别很大。
现有研究非常依赖于对财务报表中的财务数据的统计分析从而识别公司欺诈行为。
这些欺诈识别方法有一些不足之处。
首先,现有研究过度依赖数值型财务数据。
如果管理者故意隐瞒或是会计作假,那么存在欺诈的数据就很难和真实数据区分开。
其次,现在的公司审查过度依赖于审计师和监管者。
由于审计师和监管者精力和资源有限,导致公司欺诈从发生到被识别出往往有时间滞后。
并且近年越来越多的金融欺诈案件和不断更新的欺诈方式也意味着现有金融欺诈识别和预防机制存在无效性。
因此,本研究希望提出新的方法来帮助研究人员和财务专家更好的识别金融欺诈。
鉴于财务报表中大部分的内容是文本,是对数值指标的解释和说明,研究人员逐渐利用这些被忽视的文本数据来更好的理解财务欺诈的机制。
现有研究人员通过从财报的文字中提取语言学特征,并把欺诈性财报的识别转化成文本分类问题。
本文认为利用文本挖掘技术来识别财务欺诈的研究依然处于早期阶段,现有提取的语言学特征还有许多问题。
下面就现有研究的不足之处提出相应的研究问题。
(1)从财报的文本中提取的语言学特征受限于自然语言的复杂性和模糊性。
由于这些语言学特征的提取需要事先定义,因而不能提取文本的某些潜在特征。
另外,现有的语言学特征多是词频统计,词与词之间的依赖关系并没有被考虑。
因此,本文的第一个研究问题是如何自动提取财报中的语言学特征,并且将词的依赖关系提取出来。
(2)现有研究基于不同的语言学和心理学理论从财报的文本中提取了一系列的语言学特征,然而却缺少一套专门用于财报文本分析和特征提取的指南。
因此,本文的第二个研究问题就是如何设计一个系统的理论性的文本分析框架来指导财务欺诈的识别。
(3)现有公司欺诈识别文献都一成不变的使用财报中的数值和文本来做识别,然而财报中的内容本质上都反映过去的信息,并且仅仅看财报无法知道投资人对公司的看法。
鉴于金融社交媒体平台上有大量关于公司财务和运营状况的讨论和交流,本文探索金融社交媒体的内容是否能用来识别公司欺诈,那么如何通过分析非结构化的社交媒体内容来识别财务欺诈是本文要解决的第三个问题。
针对这三大研究问题,本文对应设计了三个研究。
研究一建立一个集成的语言模型来识别财务报表中的欺诈性语言。
首先,统计语言模型通常被用来估计一段文本出现的概率,在本文中这个方法被用来识别财报中欺诈性语言的策略性使用。
统计语言模型比现有的基于语言学特征的方法至少在以下两点有优势。
一是不需要提前定义特征,这往往耗时耗力;二是统计语言模型能自动建模自然语言中词汇的依赖关系。
然而统计语言模型本身的一个不足之处是无法获取一长段文本之间的关联信息。
为了克服这个问题,本文为统计语言模型引入一种能够计算文档相似性的潜在语义分析方法。
该潜在语义分析方法能够提取语义特征从而将欺诈样本和非欺诈样本区分开。
研究一的理论贡献在于提出了一个集成语言模型来识别财报中的欺诈性语言。
通过集成潜在语义方法,本文克服了统计语言模型不能获取长跨度文字信息的缺点,而且又使得统计语言模型具备提取语义特征的能力,同时有着两个方法的优点。
通过对海外上市的中国公司数据分析发现,本文新提出的集成语言模型对财务欺诈识别准确率比两个方法都高。
研究二基于系统性功能语言理论开发了一套用来识别财报中管理层欺诈性语言的文本分析框架。
系统性功能语言理论指出语言是带有目的性的,能够通过措辞为语言使用者达到一定目的。
那么利用这套理论反过来有助于我们理解欺诈性消息中的策略性语言使用。
该理论有三个功能模块,概念功能、人际功能和语篇功能。
在该研究中这三个功能模块被分解为七种信息类型,即话题、意见、情感、情态、人称代词、写作风格、题材。
同时,该文本分析框架整合了潜在狄利克雷分布模型、计算语言学、词频-逆文档频率方法,可以为所有信息类型提取词级以及文档级的特征。
所有的特征都被用作一个线性支持向量机分类器的输入。
通过对1610个美国上市公司年报样本的欺诈风险评估,该分析框架在十折交叉验证下的平均预测准确率达82. 36%,比采用金融指标的计算方法效果更好。
研究二的理论贡献在于将系统性功能语言理论引入到财务欺诈识别领域,并且设计了一套用于欺诈识别的严格的特征选择过程,这也是文献中首次提出的系统性的特征集。
本文对财务欺诈识别研究提了七类构念,即话题、意见、情感、情态、人称代词、写作风格、题材。
另外,本文基于潜在狄利克雷分布模型、计算语言学、词频-逆文档频率方法提出了一个新的信息系统工具来识别财务欺诈。
研究三首次利用金融社交平台上的大量用户生成的内容来识别公司财务欺诈。
金融社交媒体平台上有大量的知识贡献者和信息分享者,他们产生大量的关于公司财务和运营状况的讨论和交流。
鉴于社交媒体信息是及时的、动态的、交互的并且快速更新的,本文认为社交媒体的这些特点将极大的缩减欺诈识别滞后的问题。
以网秦移动(一家中国的手机安全公司)为例,浑水公司(一家做空公司)在2013年10月24日发布了针对网秦移动的一份调研报告,认为该公司是彻头彻尾的欺诈。
这个报告一发出当晚就导致网秦的股价大跌了 47%。
然而有人发现早在2013年初,即在网秦移动被爆有欺诈的前半年,在雪球网(一个中国金融社交媒体平台)上有用户发布了一系列的分析报告质疑并认为网秦移动有欺诈行为。
这个案例说明社交媒体平台上产生的用户分析数据有助于在公司欺诈被正式公开曝光前提前识别公司欺诈行为。
鉴于社交媒体平台上都是非结构化的数据,本文基于文本挖掘和信息检索的理论和方法,提出一个能够把社交媒体平台上非结构化数据解析成单词权重特征、话题特征、情感特征以及社交网络结构特征的新型文本分析框架。
研究三从SeekingAlpha这个金融投资平台上获取公司的数据,并设计了两个子研究。
首先,本文挑选了 149家欺诈公司和149家非欺诈公司在该平台上的所有数据,包括分析师的报告、新闻报告和公众讨论数据。
本文采用支持向量机分类器和十折交叉验证,发现样本分类准确率达64. 66%。
这个结果比随机猜测准确率高,在某种程度上说明了社交媒体的内容中包含了一些有助于识别欺诈的潜在特征。
接着我们测试社交媒体特征对公司欺诈的提前预测能力。
本文仅仅使用64个欺诈公司样本和64个非欺诈公司样本在欺诈曝光之前金融社交平台上的数据,通过支持向量机分类器在十折交叉验证下的样本平均分类准确率达到75. 5%。
结果表明社交媒体内容对金融财务欺诈预测有超前效应。
同时,本文在支持向量机模型中提出欺诈概率指标,反映一家公司出现财务欺诈的概率。
鉴于实际中非欺诈公司的数量要比欺诈公司多,本文在样本集中逐步增加非欺诈公司数量,发现当非欺诈公司数量增加时识别准确率会上升。
该分析框架比采用金融指标的计算方法效果更好,也表明社交媒体特征可以作为现有财务欺诈识别方法的一个补充。
研究三的理论贡献在于首次将金融社交媒体用于欺诈识别,并将非结构化的社交媒体内容分解为词汇权重特征、话题特征、情感相关特征和社交网络特征,从而将社交媒体内容变成了机器可处理的格式。
并且本研究首次验证了金融社交媒体内容对欺诈识别存在提前效应,说明了基于社交媒体的识别方法可以作为现有基于财务指标识别方法的一个有效补充。
概括地说,本文开发了三个用于公司财务欺诈识别的信息系统工具。
一是用于财务报表文本分类的统计语言方法;二是能够提取用于欺诈识别的有效特征的理论框架;三是可以分解非结构化社交媒体内容用于欺诈识别的分析框架。
本文总的创新点在于:(1)现有的上市公司财务欺诈识别方法通常局限于对财务报告中的数值指标进行分析,本文使用自然语言处理技术对财务报告中的文本进行分析并挖掘出有用的指标用于欺诈公司识别;并且首次基于系统性功能语言理论提出了一个最为系统性、全面的专用于公司欺诈识别的指标集;本文提出了新的财报文本分析方法,比现有的基于财务指标的方法准确率高;(2)鉴于社交媒体对欺诈披露的作用越来越明显,本文抓取一主流金融社交媒体平台数据,首次采用文本挖掘技术从非结构化的网络数据中提取结构化的量化指标,并取得很好的识别准确率;并且本文发现金融社交媒体内容对识别欺诈有着领先效应,社交媒体内容可以作为现有基于财务指标识别方法的一个补充。