張熠 劉天祥 黃遠健

【摘 要】 隨著股票發(fā)行注冊制的全面實施，如何對上市公司財務舞弊行為進行有效的定性或定量預測及判斷，成為監(jiān)管機構、金融機構及相關領域學者關注的重點和研究難點。文章通過構建舞弊影響因子向量，引入關系矩陣，創(chuàng)造性地將上市公司財務舞弊預測因子定量評估問題轉化為關聯(lián)矩陣迭代計算問題，實現(xiàn)財務舞弊預測因子定量評估。首次實現(xiàn)財務舞弊行為預測與財務報告分離，并基于關聯(lián)矩陣實現(xiàn)可追溯且確定性的預測，為前置監(jiān)管和精準監(jiān)管提供理論和應用支撐?；诮?jīng)驗對該算法有效性進行實證，為其在相關領域的應用提供直接支撐。

【關鍵詞】 關系矩陣； 財務舞弊； 定量評估； 上市公司

【中圖分類號】 F275；F239.1? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）10-0117-07

一、引言

財務舞弊是指企業(yè)主體在開展對外財務披露過程中，存在因主客觀因素導致重大誤導性財務報告，并對第三方?jīng)Q策判斷產(chǎn)生實質性影響的行為。宏觀層面看，財務舞弊的影響不限于干擾金融市場正?；顒又刃?，更會深層次通過影響社會資源非理性流動影響整體金融市場的健康發(fā)展。財務舞弊，特別是涉及一、二級市場主體（即上市公司）的財務舞弊，能夠通過金融市場迅速蔓延到整個資本市場，其影響范圍和影響深度要遠大于一般性的企業(yè)經(jīng)營失利或決策失誤。

黨的二十大報告指出，加強和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管，強化金融穩(wěn)定保障體系，依法將各類金融活動全部納入監(jiān)管，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險底線。財政部在《關于加大審計重點領域關注力度控制審計風險進一步有效識別財務舞弊的通知》中明確，要嚴格執(zhí)行審計準則，提高應對財務舞弊的執(zhí)業(yè)能力。隨著股票發(fā)行注冊制的全面實施，如何對上市公司財務舞弊行為進行有效的定性或定量預測及判斷成為業(yè)界關注的重點。

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)等相關領域的發(fā)展與成熟，基于大數(shù)據(jù)挖掘技術和人工智能的財務舞弊識別成為學術界研究的重點和具有發(fā)展?jié)摿Φ姆较颉４髷?shù)據(jù)挖掘技術方面，Lin等[ 1 ]利用數(shù)據(jù)挖掘技術對財務狀態(tài)信息和公共信息進行評估，并形成一系列涉及垂直領域的財務舞弊判定方法。Goel等[ 2 ]提出了一種新的年度報告定性分析方法，其使用自然語言處理技術確定報告中所表達的情感，并以此為基礎進行欺詐檢測與預測，研究結果表明報告所表達出的積極和消極情緒與欺詐存在明顯的關聯(lián)性。Kogan等[ 3 ]認為對完整數(shù)據(jù)的持續(xù)審計是有意義的，并提出一種連續(xù)數(shù)據(jù)級審計系統(tǒng)的框架。Alles等[ 4 ]指出財務報表審計使用大數(shù)據(jù)存在的問題，并提出一系列改進措施。張英明和徐晨[ 5 ]以2010—2019年滬深A股上市公司為樣本，從社會責任視角分析了高管團隊特征對財務舞弊風險的影響，研究結果表明，在社會責任的調節(jié)下，高管團隊特征對財務舞弊風險的影響呈現(xiàn)門檻效應。目前該類研究最大的難題在于高質量的數(shù)據(jù)分級分類和具備普適性的專家模型的獲取。同時此類方法本質上屬于狀態(tài)審計，無法對關聯(lián)財務舞弊進行有效識別。針對人工智能方面的研究更注重人工智能算法的應用，整體思路是通過對特定財務狀態(tài)或狀態(tài)集分析和模型訓練，獲取有限特征指標，并以此為基礎進行財務舞弊判斷。余玉苗和呂凡[ 6 ]從發(fā)生財務舞弊公司前一年與舞弊當年的財務指標動態(tài)增量信息視角入手，建立邏輯回歸模型，研究發(fā)現(xiàn)固定資產(chǎn)增長率、經(jīng)營現(xiàn)金流量和流動負債比率等五個財務指標的變動對財務舞弊產(chǎn)生重要影響。金花妍和劉永澤[ 7 ]基于舞弊三角理論構建了舞弊識別模型，研究結果表明，財務穩(wěn)定性越差、監(jiān)督部門的監(jiān)督積極性越低、曾經(jīng)獲得非標準審計意見次數(shù)越多，公司發(fā)生財務舞弊的可能性越高。姚宏和佟飛[ 8 ]基于層次分析法建立上市公司盈余質量評價四維模型，研究結果表明，該模型將戰(zhàn)略管理與價值管理相結合，能夠揭示上市公司在價值增長過程中的真實性、穩(wěn)定性、可持續(xù)性、風險性等內在特征。Ravisankar等[ 9 ]基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等人工智能技術進行財務報表欺詐識別，并對各算法的精度和特征進行分析。Maria等[ 10 ]研究提出基于機器學習算法的會計欺詐檢測優(yōu)化機制，并通過評估相關財務指標進一步協(xié)助風險較高的企業(yè)進行內審。趙納暉和張?zhí)煅骩 11 ]通過實證研究對比了深度學習模型和以往常用的淺層模型在檢測財務報告舞弊時的性能，結果表明，在規(guī)模對等的舞弊和非舞弊類財務報告組成的文本數(shù)據(jù)集上，深度學習模型表現(xiàn)出明顯優(yōu)于基準模型的分類性能。高燕等[ 12 ]以A股制造企業(yè)為樣本，構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于財務風險預警。該類研究最大的困境在于結果的可解釋性有待提高，對宏觀財務舞弊和關聯(lián)財務舞弊的識別效能較為有限以及研究成果難以沉淀共享。

基于關聯(lián)矩陣的研究思路是將目標場景中個體之間的關聯(lián)關系視為一種“投票”并將其轉化為矩陣，然后通過與個體狀態(tài)向量的迭代計算來實現(xiàn)重要節(jié)點識別。不難理解，通過關聯(lián)矩陣及其迭代計算，基于關聯(lián)矩陣的算法框架能夠將狀態(tài)問題轉變?yōu)檫^程問題，能夠對過程問題、路徑問題及宏觀態(tài)勢等進行更好的描述。結合財務舞弊識別研究碰到的困難，可以看到基于關聯(lián)矩陣的財務舞弊研究將是一個非常有前景的方向。Chakrabarti等[ 13 ]首次提出可以將關聯(lián)矩陣應用于金融舞弊識別，但并未就相關細節(jié)進行研究和描述。Romero等[ 14 ]進一步拓展了關聯(lián)矩陣應用領域，重點針對壓力情況下的社會網(wǎng)絡行為進行深入探討，為基于關聯(lián)矩陣的財務舞弊識別研究提供了理論雛形。目前基于關聯(lián)矩陣的財務舞弊識別研究還沒有形成較為系統(tǒng)的理論框架和技術體系，究其原因包括：（1）環(huán)境因子的選擇沒有普適標準，通常認為參與迭代的記錄數(shù)需達到8 000萬條及以上，小規(guī)模數(shù)據(jù)體量無法保障迭代效果；（2）場景迭代算法有效性無法保證。

基于上述問題，本文首先構建財務舞弊影響因子向量，從財務舞弊事件維度出發(fā)，對各影響因子實際發(fā)生情況進行分類和歸并處理。其次基于同一財務舞弊事件中影響因子之間的關聯(lián)關系構建財務舞弊預測因子關系矩陣，建立財務舞弊預測因子（如經(jīng)營虧損、問詢、關注和監(jiān)管措施等）時序影響關系，再借助關系矩陣迭代計算，實現(xiàn)財務舞弊過程快速預測，進而創(chuàng)造性地將上市公司財務舞弊預測因子定量評估問題轉化為關聯(lián)矩陣迭代計算問題，實現(xiàn)財務舞弊預測因子定量評估。在此基礎上，本文針對迭代過程涉及的因子向量初始化、算法收斂性、中止條件選擇等進行深入分析。最后以2018—2020年已公開披露的財務舞弊事件為對象，對算法有效性進行驗證。

二、關聯(lián)矩陣舞弊預測因子構建

作為金融市場中最活躍的參與者，上市公司經(jīng)營活動與經(jīng)營狀態(tài)一直是監(jiān)管部門和投資者關注的焦點，并已經(jīng)實現(xiàn)高度市場化運作。金融市場中，各上市公司最主要的目標是獲得比間接融資更低的融資成本來支撐企業(yè)發(fā)展，在全市場分享其發(fā)展收益的同時，也讓全市場分擔其發(fā)展過程中的各種風險。上市公司應根據(jù)《上市公司信息披露管理辦法》真實、準確、完整、及時地披露信息，不得有虛假記載、誤導性陳述或者重大遺漏，并應當同時向所有投資者公開披露信息。在良性市場發(fā)展過程中，企業(yè)應與投資者保持真實、準確、完整、及時的溝通。但在實際執(zhí)行過程中，上市公司因各種內外部因素，會有目的性地進行虛假報送、偏向披露、延時披露等不合規(guī)操作，以期從金融市場中獲取與其市場表現(xiàn)不一致的市場價值預估。換言之，某一個財務舞弊事件，本質上是公司實際經(jīng)營狀態(tài)與市場預期不一致的體現(xiàn)，是企業(yè)為獲得不當市場收益而采取的一種不合規(guī)、被動操作。鑒于上市公司的關注度普遍較高，這種不合規(guī)操作會前置性地通過各種監(jiān)管渠道、新聞媒體、官方通告等有所體現(xiàn)，如高管離職、行政處罰、宏觀政策變化等，這通常也是“做空”機構尋求收益的立足點。

綜上不難理解，上市公司價值是金融市場持續(xù)迭代評估過程中的一個特定時間和群體的鏡像，在任一時點獲得的市場評價都是整個金融市場對其歷史表現(xiàn)并與同期其他上市公司綜合表現(xiàn)的一個相對值。因此，可以有如下假設：（1）某一個財務舞弊事件，本質上是公司某一段時間內經(jīng)營活動與經(jīng)營狀態(tài)的集中和被動體現(xiàn)；（2）部分經(jīng)營活動與經(jīng)營狀態(tài)的發(fā)生會以更高概率預示上市公司進行財務舞弊，如經(jīng)營虧損；（3）部分經(jīng)營活動與經(jīng)營狀態(tài)之間存在關聯(lián)關系，且同時出現(xiàn)時會以更高概率預示上市公司進行財務舞弊，如監(jiān)管措施和重大人事變動?；诖?，為了更直觀地對本文算法進行描述，提出如下定義：

定義1 財務舞弊影響因子關聯(lián)關系可以用二元組表示為D（S，R）。其中S=｛s1，s2，…，sn｝是財務舞弊影響因子向量，n為影響因子數(shù)量；R表示各影響因子之間的關聯(lián)關系，R=（Rij） ，1≤i，j≤n，且有：

Rij=∑si？圮sj si和sj同時出現(xiàn)次數(shù)的累加? 0? ? ? ?否則 （1）

值得注意的是，此處關聯(lián)關系是一種由源節(jié)點指向目標節(jié)點的“認可”關系，且矩陣元素值是針對當前財務舞弊影響因子集合S而言，并非所有財務舞弊影響因子集。

定義2 財務舞弊影響因子權重出入度函數(shù)是指所有“認可”某影響因子的關聯(lián)關系和，記為DegR，且有：

DegR（si）=∑jRij? ? （2）

在上市公司經(jīng)營過程中，DegR可以進一步分為DegIR和DegOR兩個函數(shù)，前者用于描述潛在影響當前因子的函數(shù)和（即入度函數(shù)），后者用于描述潛在受當前因子影響的因子函數(shù)和（即出度函數(shù)）。

定義3 財務舞弊影響因子關聯(lián)矩陣是指用于描述所有財務舞弊影響因子關聯(lián)關系的矩陣，記為T，且有：

Tij=? DegR（si）>0，1≤i，j≤n? ?0? ? ? ?否則 （3）

考慮到影響因子本身的相對獨立性，本文綜合算法復雜度和算法有效性選擇線性函數(shù)作為分布函數(shù)，即 ，表明該影響因子在進行影響權重向下傳導時，每個潛在受影響因子所獲取權重比例的分布。Rij越大，si能夠傳導到sj的影響力比例也越大，反之亦然。

定義4 財務舞弊影響因子權重向量是指以每個影響因子的影響權重作為元素值的向量，記為w（S）=［w（s1），w（s2），…，w（sn）］T，w（si）≥0，1≤i≤n，n為影響因子數(shù)量。與影響因子關聯(lián)矩陣和出入度函數(shù)不同，因子權重向量表征某一時點該影響因子的實際影響力，值越大，表明其影響力越大，反之亦然。

（一）關聯(lián)矩陣算法

與現(xiàn)有研究不同，本文強調各影響因子之間以關聯(lián)關系為基礎建立的相互“認可”關系，并以此作為權重計算的基礎。在每次迭代過程中，每個影響因子會基于“認可”關系將自身權重以歸一化方式公平地傳導到下游影響因子，并以同樣方式從“認可”它的上游影響因子獲取權重。

如圖1所示，s3、s4是s1的“認可”影響因子，s3、s4、s5是s2的“認可”影響因子，s1、s2是s3和s4的“認可”影響因子，s2是s5的“認可”影響因子，故各影響因子的權重計算如下：

w（s1）= w（s3）+ w（s4）

w（s2）= w（s3）+ w（s4）+w（s5）

w（s3）= w（s1）+ w（s2）

w（s4）= w（s1）+ w（s2）

w（s5）= w（s2）

進一步，在普適意義上，對于任一個w（S），第k步迭代權重向量為w（S） ，則有：

w（sj） = =∑iTij*w（si）

（4）

故進一步推導，有：

w（s） =TT*w（s）? ? （5）

根據(jù)公式（5）可知，對于任一次迭代操作，所有節(jié)點會基于關聯(lián)矩陣T轉置實現(xiàn)其他節(jié)點對自身“認可”的權重匯總，并將自身的“認可”投票傳遞給其認可的節(jié)點。在理想情況下，基于公式（3）的歸一化處理和關聯(lián)矩陣轉置，公式（5）會在全局層面保持所有節(jié)點之間的權重順利流動。

關于初始向量w（s） ，在理論層面上可以選擇權重向量值不同時為0且非負的任意向量作為初始值，如w（s） =（ ）T 1*n。值得注意的是，不同選擇結果僅影響迭代次數(shù)，并不影響最終權重向量計算結果，且當初始向量的權重分布與最終權重向量分布越靠近時，所需要迭代次數(shù)越少，反之亦然。每次迭代本質是權重在全局范圍內的一次優(yōu)化并確保優(yōu)化后的結果更符合其實際權重，因此當?shù)M行到一定階段后，任意連續(xù)兩次迭代權重向量之間的一次范數(shù)會趨于收斂，即算法會趨于收斂。在實際操作過程中，可結合業(yè)務訴求設定目標精度作為算法中止條件，即有：

w'（s） -w'（s） <？啄? ? （6）

其中，？啄為某一大于0的常數(shù)，其具體選擇與目標場景對識別精度和效率的訴求相關。通常，？啄越小，精度越高，且所需迭代次數(shù)越多，反之亦然。針對金融市場而言，常規(guī)研究對象均在10 000個以內，常規(guī)服務器均可以實現(xiàn)準實時計算，即無需關注初始向量的分布選擇。但針對一級市場投融資研究而言，考慮到潛在涉及主體數(shù)量較大，如極端情況下應覆蓋約6 000萬的國內工商注冊企業(yè)，可選擇如下三個方案來減少迭代次數(shù)以獲取更高的性能：（1）在均分權重基礎上，提升顯性高權重節(jié)點的權重占比。（2）在均分權重基礎上，進行非關聯(lián)關系發(fā)生次數(shù)統(tǒng)計分析，并基于統(tǒng)計結果構建各節(jié)點初始權重向量。（3）提前進行粗收斂精度預計算，并基于預計算結果構建各節(jié)點的初始權重向量。

（二）預測因子構建

如前文所述，關聯(lián)矩陣T的主要作用是構建各影響因子之間的關聯(lián)關系，并基于公式（5）實現(xiàn)所有影響因子之間的權重順利流轉。因此，為了確保權限的充分、公平分配，需確保所有影響因子之間的“認可”關系是直接的或有限步可達的。但實際應用過程中，特別是“孤立”影響因子和影響因子群的存在，會造成影響因子權重無法全局順利流動，進而導致計算失敗。據(jù)不完全統(tǒng)計，以2018年1月1日至2020年12月31日時間段內公開披露的數(shù)據(jù)為例，由監(jiān)管機構發(fā)布的財務舞弊事件共1 918次，影響因子類別共100類，其中安全生產(chǎn)異常和擔保變更風險兩個影響因子實際發(fā)生次數(shù)僅為1次，實際發(fā)生次數(shù)低于100的影響因子數(shù)量有43個。

出現(xiàn)“孤立”影響因子和影響因子群的根本原因在于個別或部分影響因子與其他影響因子關聯(lián)太少或沒有，形成若干個只能“獨立認可”的影響因子和“內部認可”的影響因子群，造成權重向量無法通過關聯(lián)矩陣實現(xiàn)全局范圍內的順利流動。為了解決該問題，本文引入了“虛關聯(lián)關系”。相對于圖1所示的實關聯(lián)關系，虛關聯(lián)關系（如圖2所示）本身并不存在，僅是確保影響因子權重順利流轉的輔助手段。通過對2018年1月1日至2020年12月31日時間段內公開披露數(shù)據(jù)的分析，按發(fā)生次數(shù)自高到低，影響因子發(fā)生次數(shù)的四分之三分位數(shù)是39，有10%的影響因子實際發(fā)生次數(shù)低于10?；诖耍诓挥绊懻w權重分布的情況下，將虛關聯(lián)矩陣r構造為：

r=（ ）n*n，1≤i，j≤n? （7）

設d為權重調節(jié)因子并用于分配實關聯(lián)和虛關聯(lián)在實際迭代過程中的權重占比，即公式（3）和公式（5）調整如下：

T'=d*T+（1-d）*r? ? （8）

w（s） =（T'）T*w（s）? ? ?（9）

不難看出，通過r構建了所有影響因子之間的虛關聯(lián)，同時考慮到其權重分配值遠小于實關聯(lián)分配值，且可以通過調整d來實現(xiàn)權重再分配，其對最終權重結果分布的影響可控。針對d值選擇，暫無可執(zhí)行的標準或規(guī)范，在執(zhí)行層面更多依據(jù)算法設計者的經(jīng)驗，但通常在0.85及以上。在實際應用過程中，d值選擇通?？紤]如下因素：（1）目標場景對各節(jié)點之間的權重區(qū)分度要求。通常區(qū)分度要求越高，d值應越大，如一級市場投資機會挖掘；反之亦然，如宏觀面分析研究。（2）初始化r時，虛關聯(lián)和實關聯(lián)之間的相對大小。通常相對大小越小，d值需越大，反之亦然。

（三）結果分析

為了進一步對算法有效性進行驗證，本文以國內上市公司在2018年1月1日至2020年12月31日時間段內公開披露的數(shù)據(jù)為分析對象，對算法的收斂性、穩(wěn)定性及精度選擇影響等進行分析。在數(shù)據(jù)預處理方面，預先進行了剔除財務舞弊撤銷和非財務舞弊事件記錄、同篇報道影響因子分離以及基于事件的影響因子歸集等操作，同時參考財報季度發(fā)布機制，選擇以財務舞弊事件為基線向前倒推90個自然日作為影響因子統(tǒng)計范圍。

測試數(shù)據(jù)和場景數(shù)據(jù)如下：（1）發(fā)布主體覆蓋中國證監(jiān)會、上海證券交易所、深圳證券交易所及各地方證監(jiān)局等124家監(jiān)管及從屬機構，財務舞弊事件共發(fā)布1 918條，涉及主體952家；（2）以財務舞弊事件發(fā)生時間為基線向前倒推90個自然日，針對各上市公司公開發(fā)布的負面新聞共有583 163次，影響因子涉及監(jiān)管措施、經(jīng)營虧損、證券價格異動等100類；（3）考慮到財務舞弊偏于宏觀預測，且虛關系為實關系的1/n（搜索引擎類應用通常為倒數(shù)平方或更小）相對較大，設置權重調節(jié)因子d為0.85。

1.影響因子集中度分布

影響因子集中度分布如圖3所示，披露數(shù)據(jù)集中度10%的值為18 700次（前10名影響因子發(fā)生次數(shù)總占比為66.55%），集中度20%的值為8 455次（前20名影響因子發(fā)生次數(shù)總占比為86.78%），同時可以看出不同影響因子之間存在明顯的簇群效應。如表1所示，針對所有發(fā)生財務舞弊事件的上市公司，在所有公開披露的負面新聞中，披露次數(shù)最多的是“經(jīng)營虧損”且共計發(fā)生95 107次。影響因子的權重按發(fā)生次數(shù)的統(tǒng)計結果與算法執(zhí)行結果并不一致。以“經(jīng)營虧損”為例，實際發(fā)生次數(shù)約為“問詢、關注”的兩倍，且就發(fā)生次數(shù)來看兩者分別排名第一和第二，但從權重來看“監(jiān)管措施”排名第一，從領域常識而言算法執(zhí)行結果更合理。

2.算法穩(wěn)定性和收斂性分析

如圖4所示，在各迭代精度下，算法均可以實現(xiàn)快速收斂，且迭代精度位數(shù)與到達穩(wěn)定所需求的迭代次數(shù)之間整體維持準線性穩(wěn)定狀態(tài)，如在1.E-02時需迭代42次，1.E-04時需迭代70次，在1.E-07時則需迭代113次，這也進一步證明了本文算法的穩(wěn)定性。同時考慮到迭代過程并未對關聯(lián)矩陣進行諸如稀疏轉換等處理，且虛關聯(lián)關系屬于全連接關系，因此在關聯(lián)關系類別確定情況下，算法收斂特征和穩(wěn)定性與目標場景中的關聯(lián)關系數(shù)量無關。換言之，算法穩(wěn)定性和收斂性對目標場景特征是透明的。

3.算法耗時分布

如圖5所示，在各迭代精度下，算法均能夠快速且穩(wěn)定的完成迭代計算。在考慮數(shù)據(jù)加載耗時情況下，算法執(zhí)行時長整體分布在4秒以內，且變化幅度控制在2.5%以內，因此，針對上市公司財務舞弊預測，算法可用于不同調節(jié)因子的多場景準實時分析；若采取數(shù)據(jù)預加載，雖然耗時變化幅度在8%～33%之間，但整體分布在0.3秒以內，即算法可用于量化交易、動態(tài)監(jiān)管等實時應用場景。

4.精度選擇分析

如表2所示，在精度比較弱時，算法執(zhí)行結果呈現(xiàn)較大的波動性，且僅在到達一定精度后，算法執(zhí)行結果的排序才會呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)。因此，在實際應用過程中，通常需要預設多個精度區(qū)間，并通過逐步提升精度的策略進行精度區(qū)間測試直至執(zhí)行結果排序達到穩(wěn)定狀態(tài)。針對最終迭代精度，可在選定精度區(qū)間后才結合場景訴求進行合理選擇。

綜上可知：（1）在實施應用層面，上市公司財務舞弊預測主要因子應為監(jiān)管措施、經(jīng)營虧損、證券價格異動、行政處罰、問詢關注。在開展上市公司財務舞弊預測時，應重點關注涉及此類因子的負面新聞。（2）在進行具體公司財務舞弊監(jiān)控時，可通過同業(yè)公司、產(chǎn)業(yè)鏈上下游公司、歸屬行業(yè)等維度形成場景數(shù)據(jù)，進而實現(xiàn)更具針對性的預測，并在決策過程中引入算法實現(xiàn)投資機會高效捕捉。

三、結論和展望

本文在分析現(xiàn)有上市公司財務舞弊預測研究內容的基礎上，創(chuàng)造性地引入關系矩陣，并將上市公司財務舞弊預測因子定量評估問題轉化為關聯(lián)矩陣迭代計算問題，實現(xiàn)財務舞弊預測因子定量評估。同時本文對算法應用過程中涉及的權重向量初始化、算法收斂性、中止條件選擇等進行探索，并以2018年到2020年實際公開披露數(shù)據(jù)為分析對象，對算法有效性、穩(wěn)定性進行驗證。

與現(xiàn)有研究相比，本文創(chuàng)新點包括：（1）實現(xiàn)財務舞弊行為預測與財務報告分離，將市場面金融活動全部納入監(jiān)控，并支持動態(tài)擴展和準實時計算；（2）基于關聯(lián)矩陣實現(xiàn)可追溯、確定性、量化預測，并結合應用需求持續(xù)提升計算精度，在保證算法公正、公平的同時，兼顧算法的穩(wěn)定性和執(zhí)行效率，為前置監(jiān)管和精準監(jiān)管提供理論及應用支撐；（3）借助關系矩陣的透明擴展性，可快速進行新預測因子的判別和影響分析，進而為財務舞弊預測體系的豐富和完善提供有力工具。值得強調的是，影響舞弊的主要自變量應為企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)和企業(yè)自身對市場估值的期望，但在既有文獻中，針對自變量的研究集中于事后反向推演，即通過預測因子來獲取自變量狀態(tài)和趨勢。換言之，本文中的預測因子向量亦可用于舞弊自變量的描述。

后續(xù)工作中，筆者將重點研究中止條件智能選擇和大規(guī)模影響因子場景下的關聯(lián)矩陣分割等問題，以進一步降低算法空間復雜度，提高權重計算精度及算法執(zhí)行效率，進而提升算法普適性。

【參考文獻】

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