摘要：本文引入集成学习方法,具体包括Bagging、AdaBoost、Random Forest,选取A股上市公司的资产负债表、现金流量表、利润表中的关键财务指标,用集成学习模型对财务信息异常进行识别（分类）,并对不同集成学习方法的识别效果进行比较分析。实证结果表明：上述三种方法的平均准确率都在80%以上,其中Bagging的准确率相对较低,AdaBoost的准确率相对较高;农林牧渔行业的平均准确率最高,化工行业的平均准确率最低;不同行业的准确率存在较大差异,对上市公司财务信息异常的识别,需要在行业框架内进行,部分行业的财务信息异常较难发现。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社