刘会醒,程建华

• 1:安徽大学大数据与统计学院

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摘要(Abstract)：

管理层讨论与分析（MD&A）作为公司年报的重要组成部分，在财务欺诈识别中具有不可或缺作用。选取2019—2020年沪深两市A股制造业中具有财务欺诈行为的上市公司作为研究样本，对年报中MD&A所披露的信息进行度量，实现中文文本信息的量化；并在对结构化文本数据和定量数据进行融合的基础上提出基于Stacking集成算法的财务欺诈识别模型。实验结果表明：Stacking集成分类器在准确率、查准率、F1-score以及AUC这4个评价指标得分上均取得了最优值，识别性能显著优于传统单分类器；相较于使用传统定量数据，MD&A中文文本信息的加入使Stacking集成分类器的识别性能得到显著提升。应充分挖掘年报文本信息，并持续优化模型和算法，以提升财务欺诈识别系统的准确性。

关键词(KeyWords)： 管理层讨论与分析;财务欺诈;集成学习;文本分析

基金项目(Foundation): 安徽省哲学社会科学规划一般项目“大数据背景下数据驱动模式的经济运行预警体系研究”（AHSKF2019D019）

作者(Author): 刘会醒,程建华

DOI: 10.19473/j.cnki.1008-4940.2023.04.012

参考文献(References)：

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• ①数据来源：中国证券监督管理委员会网站.[宪法宣传周]2021年证监稽查典型违法案例（节选）[EB/OL].(2022-12-08)[2023-06-20].http://www.csrc.gov.cn/guangdong/c105589/c6899398/content.shtml.