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基于ECOC-SVM的多类别审计意见预测建模研究

作者:孙洁; 郑玉娇; 艾文国审计意见类型支持向量机纠错输出编码预测模型

摘要:审计意见的恰当性与公司利益相关者有着密切联系,投资者和监管者参考审计报告及审计意见做出决策,注册会计师出具公允客观的审计意见是其职责所在,构建科学合理的审计意见预测模型有利于辅助各方判断上市公司被出具审计意见的合理性。文章针对上市公司被出具审计意见的四种类型,采用多个财务指标作为建模数据的特征值,基于纠错输出编码和支持向量机算法建立了多类别审计意见预测模型。经过实证检验,审计意见预测模型整体准确率达到83.24%,各类审计意见的预测准确率也均达到80.00%以上,模型预测效果良好。

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会计之友

《会计之友》(CN:14-1063/F)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《会计之友》奉行大会计理念,内容涉及会计、财务、审计、税务、评估、金融等方面,在采编和选题上突出了前沿性、指导性、实用性和知识性,是一本注重实证研究、规范研究和案例研究三位一体的阳春白雪和下里巴人有机结合的独具特色的学术期刊。

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