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Earnings management visualization and prediction using machine learning methods
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.accinf.2025.100743.png)
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摘要
En 中文
为创造关于盈余管理的新见解与理解，本研究尝试运用机器学习方法诊断企业的财务状况，并提供能表征盈余管理策略（向上和向下）及工具（应计项和真实活动）的财务状况可视化呈现。通过应用一种新颖的机器学习方法来检测盈余管理的迹象，本研究揭示了与盈余管理相关的多样化财务状况。进行向下操纵（应计项和真实活动）的企业具有稳健的财务状况。对于向上操纵盈余的企业，不同类型的财务困境会影响其使用的盈余管理工具：受流动性约束的公司会采取应计项盈余管理；面临偿债困难的公司则倾向于采用真实活动管理。值得注意的是，所提出的机器学习方法在检测盈余管理信号方面优于传统预测方法。
Keyword:
Earnings management
Machine learning
Financial profiles
Prediction
期刊
IF:
6
论文数:
822
被引数:
1.4K
机构
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