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基于分类与TOPSIS方法预测公司审计变更

陆晨  彭怡  李友元  寇纲  
【摘要】:公司的审计变更与其财务状况紧密相关,对审计的变更准确预测可以为投资者提供警示和参考.本研究提出基于数据挖掘的分类方法与多目标决策TOPSIS方法相结合的预测金融领域审计变更可能带来的财务危机.首先,通过成本矩阵得到6种分类算法SimpleLogistic、BFTree、IB1、Logistic、Bagging、J48的分类结果.然后,应用TOPSIS方法对6种分类算法的优劣加以比较并进行排名.通过本方法在美国安全与交易委员会(SEC)的10-K表中的审计变更的真实数据的实证研究表明,J48算法的结果,该数据比其他预测分类算法相对准确.虽然本文的研究结果仅能对特殊环境下的特定公司做出了预测,但其原理具有普适性,可推广与各类公司的审计变更预测研究.

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