RBF神经网络在财务报告舞弊识别模型中的应用
本文针对理论界和资本市场关注的财务报告舞弊现象及其危害，在确定了经理人是财务报告舞弊的始作俑者的前提下，揭示了财务舞弊的经理人因素的研究特征，提出了神经网络模型对于研究财务报告舞弊的适用性。就BP网络目前在经济学研究中的应用状况，论文分析了其收敛速度慢、网络容错能力差及算法的不完备性等缺点，进而从数学解释、中间层神经元的作用和学习速度三个方面比较分析了RBF神经网络较BP网络的优点，得出了对于研究舞弊问题，RBF神经网络较BP神经网络的优越性。并在此基础上，论文扩展了RBF神经网络在财务报告舞弊识别研究方面的应用深度和广度。
RBF神经网络 财务报告 舞弊 识别模型
陈庆杰 刘韬
上海理工大学管理学院 西安交通大学城市学院
国内会议
呼和浩特
中文
536-539
2008-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）