1. 研究目的与意义
从上市公司产生以来，财务报告违规现象就如幽灵一样时时困扰着证券市场的各方参与者。
对于每一个理性的投资者来说，在作出投资决策前必须对意向投资的上市公司财务状况进行深入分析。
由于实际条件的限制，目前上市公司的财务状况只能从上市公司公开发布的财务报告来得到反映，在这种情况下，如果财务报告存在违规现象，将会给利益相关者带来巨大损失 。
2. 研究内容和预期目标
2．研究内容和拟解决的关键问题： |
研究内容：通过特征选择结果得出对上市公司财务报告违规行为影响最大的几个指标，从而根据这几大指标对如何防止财务报告违规提出相应的建议；通过对备选模型的建模效果进行比较，找出最适合这一问题的模型。 提纲： 1.绪论 1.1研究背景 1.2国内外关于财务报告违规的研究 1.2.1 国外关于财务报告违规的相关研究 1.2.2 国内关于财务报告违规的相关研究 1.2.3 国内外相关研究简要评述 1.3研究意义和目的 1.4研究的基本思路 第一章，绪论。首先从证券市场的各个参与者开始引出财务信息的真实性在整个证券市场中所起的重要作用；然后从财务舞弊识别方法的不同对中外相关文献进行了较为详细的归纳，同时指出我国目前的财务舞弊研究存在的缺陷；最后介绍了本文的建模方法和本文的几个创新点。 第二章，相关概念与理论。首先从概念和动机两个角度深入阐述了财务舞弊的相关概念；然后介绍了数据挖掘的定义、产生背景及其与统计学和机器学习之间的关系，另外详细介绍了几项常用的数据挖掘技术；最后对论文所运用的工具R语言进行了介绍。 第三章，基于特征选择算法的上市公司舞弊特征研究。本章作为整个建模过程的前奏，在探讨了特征选择的必要性后，结合财务舞弊动因理论，初选了22个与财务舞弊行为相关的指标。通过Relief和信息增益这两种特征选择算法对2006-2014年的舞弊公司与控制样本进行指标筛选。综合两种特征选择算法的结果，对财务舞弊行为影响最大的几个指标分别为资产负债率、资产报酬率、应收账款周转率、销售期间费用率和流动资产周转率。 第四章，我国上市公司识别模型实证研究。本章正式进入建模阶段，经过Relief和信息增益两种特征选择算法筛选后的指标组合与未经指标筛选的原22个指标组合总共形成了三个数据集。将这三个数据集与最近邻、朴素贝叶斯和随机森林这3种具有代表性的数据挖掘算法相结合建立模型。最初得出最近邻算法与信息增益相结合的方法最为有效。但是在讨论了舞弊企业的查全率较低之后，引入了将代价敏感学习与随机森林相结合的算法，利用该算法得到了很好的效果。 第五章，结论和相关建议。对整篇论文所形成的结果进行了总结和解释，并结合舞弊特征从企业本身、投资者、政策制定者三个角度对如何防止上市公司财务报告舞弊提出了建议。
2.相关概念与理论 2.1 财务报告违规相关理论 2.1.1 财务报告违规的概念 2.1.2 财务报告违规的动因 2.2 数据挖掘相关理论 2.2.1 数据挖掘产生的背景 2.2.2 数据挖掘定义 2.2.3 数据挖掘技术 3.基于特征选择算法的上市公司财务报告违规 3.1 两种特征选择算法 3.1.1 特征选择方法综述 3.1.2 基于Relief算法的指标选择 3.1.3 基于信息增益的指标选择 4.我国上市公司模型实证研究 4.1 分类问题和组合分类器简介 4.2 三种分类算法 4.2.1 KNN算法 4.2.2 随机森林 4.2.3 朴素贝叶斯分类 4.4 基于三种分类算法的财务报告违规识别研究 5.结论和相关建议 5.1 结论 5.1.1 特征选择结果 5.1.2 模型选择结果 5.2 防止上市公司财务报告违规行为的建议 5.3 未来的研究方向 拟解决的关键问题： 1.上市公司财务报告违规的动因 2.基于特征选择算法的上市公司财务报告违规的特征研究 3.防止重大违规行为的建议及有关该问题未来的研究方向 |
3. 国内外研究现状
国外研究现状： Ophir Gottlieb在2006年进行了市政经验研究，他用logistic回归分析方法，对75个舞弊样本公司和75个非舞弊样本公司进行分析，结果表明独立懂事比例与财务报告舞弊的显著关系。 Klausner Michael(2010)研究出一套财务舞弊判定模型，该模型以模糊神经网络为依据，在考虑收益趋势和指标而建立的。通过实证发现，这个模型的应用能在很大程度上弥补审计师的不足或者偏见。
国内研究现状：邓庆山（2011）从两个角度分析了财务造假的原因，一是客观原因，二是内在动因。客观原因包括：政府职能的问题、公司治理结构的缺陷、证券市场相关制度的不完善、不健全的监管机制等；内在动因有：公司为了取得股票发行资格、提高股票发行价格、取得配股资格、避免被#8220;戴帽#8221;或者争取#8220;摘帽#8221;、为维持和提高股票价格、为了获取信贷资金和商业信用、为了业绩考核、为了满足发行债券的条件、为了减少纳税而粉饰会计报表等。财务造假的手段主要是利用关联方交易、资产重组、选用不当会计政策、会计政策与会计估计变更、资产评估等手段进行利润调节。李洋洋（2014）上市公司财务分析是投资者和其他会计信息使用者对上市公司的财务状况、经营成果、现金流量及财务状况变动，依据专门的分析方法,评价公司过去的经营业绩，衡量公司目前的财务状况并且预测公司未来的发展趋势进行的分析工作.财务分析的基本功能是对大量的财务报表数据进行加工、整理、比较、分析并转化为特定对决策有用的信息,着重对企业财务状况是否健全、经营成果是否优良等进行解释和评价，减少决策的不确定性。
4. 计划与进度安排
2022年12月1日-2022年12月31日，撰写开题报告；2022年1月19日-2022年3月19日，撰写论文初稿；2022年4月11日-2022年5月6日，修改初稿并提交修改稿（二稿、三稿），提交外文文献及译稿；2022年5月7日-2022年5月10日，提交论文定稿版；2022年5月17号-2022年6月10日，答辩分组、评阅并准备答辩。
5. 参考文献
[1]邓庆山.基于数据挖掘技术的上市公司会计信息失真识别研究[d].江西财经大学，2011
[2]李洋洋.上市公司财务分析问题及对策[j].现代商贸易工业，2014
[3]戴雪松.财务分析专家系统设计与实现[d].电子科技大学，2013
