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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳威仲
研究生(外文):Chen, Wei-Chung
論文名稱:以資料探勘方法建立盈餘管理預測模型
論文名稱(外文):Earnings Management Detection Models Using Data Mining Approach
指導教授:齊德彰齊德彰引用關係
指導教授(外文):Chi, Der-Jang
口試委員:謝永明李慕萱
口試委員(外文):Hsieh, Yung-MingLee, Mu-shang
口試日期:2017-06-20
學位類別:碩士
校院名稱:中國文化大學
系所名稱:會計學系
學門:商業及管理學門
學類:會計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:52
中文關鍵詞:應計項目盈餘管理資料探勘支援向量機決策樹
外文關鍵詞:discretional accruals earnings managementdata miningsupport vector machinedecision tree
相關次數:
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企業所發布之財務報表上的攸關性及可靠性與管理階層操縱裁決性應計項目的盈餘管理行為多年一直是重大議題。過往文獻於裁決性應計項目盈餘管理上皆是使用傳統的回歸模式,近年來已有許多學者應用資料探勘的方法針對應計項目盈餘管理進行研究,然而準確度皆有所提高,因此本研究以資料探勘法中的類神經網路與決策樹來進行預測,希望能找出一個較準確地預測模式與規則。本研究嘗試以類神經網路(artificial neural network,ANN)、決策樹CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector for Decision trees)以及決策樹QUEST (Evaluation in a questionnaire for Decision trees)先將變數進行第一階段的篩選,再進一步使用支援向量機及決策樹C5.0來建立模型檢測企業是否具有嚴重操縱盈餘的情況。而實證結果顯示,決策樹CHAID搭配決策樹C5.0表現最佳,準確率為98.12%。
Companies release and reliability financial statements and management manipulated discretional accruals earnings management of arbitral accruals has been a major issue for many years. Past literature on the discretional accruals earnings management are all using traditional regression model, in recent years there have been many scholars have applied data mining methods for discretional earnings management research. Therefore, this study data mining methods neural network and Chi-Square Automatic Interaction Detector for Decision trees to predict, hoping to identify a more accurate prediction models and rules. This study attempts to artificial neural network (ANN)、Chi-Square Automatic Interaction Detector for Decision trees and Evaluation in a questionnaire for Decision trees first stage of the first variable filter, further use of support vector machine and decision tree C5.0 to model detection whether a company has serious manipulate earnings. The decision tree C5.0 demonstrates the best performance for earnings management with the accuracy rate of 98.12.
內容目錄
中文摘要 ...................... iii
英文摘要 ...................... iv
誌謝辭  ...................... v
內容目錄 ...................... vi
表目錄  ...................... viii
圖目錄  ...................... ix
第一章  緒論.................... 1
第一節  研究背景與動機............. 1
第二節 研究目的................ 2
第三節 研究流程與研究流程圖.......... 3
第二章  文獻探討.................. 5
第一節  盈餘管理之定義及相關文獻........ 5
第二節  資料探勘之定義相關文獻......... 8
第三章  研究方法.................. 14
第一節  樣本與變數選取............. 14
第二節  應計項目盈餘管理代理變數衡量方法.... 16
第三節 倒傳遞類神經網路............ 18
第四節 CHAT決策樹.............. 19
第五節 支援向量機............... 22
第四章  實證結果與分析............... 25
第一節  敘述性統計............... 25
第二節  變數篩選................ 29
第三節  盈餘管理預測模型分析與比較....... 34
第五章  結論與建議................. 45
第一節  研究結論................ 45
第二節  研究限制................ 46
參考文獻 ...................... 47


參考文獻
一、中文部分

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二、英文部分

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