多類別審計意見預測研究——基于SMOTE算法一BP神經網絡模型

張慶龍; 何斯佳 北京國家會計學院; 101312

關鍵詞:審計意見 預測模型 smote算法 bp神經網絡 

摘要:通過審計意見預測模型的研究,可以幫助利益相關者根據上市公司、事務所、審計環境等相關數據推定注冊會計師應當出具的審計意見類型,這對于優化證券市場資源配置和維護市場經濟秩序具有重要意義。本文以我國2015-2017年間信息傳輸、軟件和信息技術服務業A股上市公司為研究樣本,從審計三方關系人的視角分析了審計意見的影響因素,并提出研究假設;隨后建立了審計意見預測變量體系,運用因子分析法進行預測變量降維,并進行了Z-score數據標準化處理、SMOTE數據非平衡處理、審計意見數據的獨熱碼轉換;最后基于BP神經網絡方法構建了多類別審計意見預測模型并進行檢驗。結果顯示模型總體的平均預測準確率達到了90.7%,顯示出了較為滿意的預測效果。

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