基于BP神经网络的虚假财务报告识别

针对虚假财务报告的特点,设计了一种基于BP(反向传播)神经网络的虚假财务报告识别模型。根据1999~2002年的年度审计报告意见,从上市公司中,选择确定了44家虚假财务报告样本,并按照一定的标准选择了44家真实财务报告样本,这88个样本构成训练数据集。类似地,从2003~2006年的上市公司中,选择了73家虚假财务报告样本和99家真实财务报告样本,这172个样本构成测试数据集。10个财务指标被选择为识别变量,使用训练数据集对BP神经网络模型进行训练,并将训练后的模型对测试数据集进行测试,取得了较好的实验结果。