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文檔簡(jiǎn)介
1、上市公司在識(shí)別評(píng)價(jià)內(nèi)部控制缺陷類型時(shí),很少考慮多項(xiàng)缺陷組合的風(fēng)險(xiǎn)水平和嚴(yán)重程度,或是人為主觀的對(duì)內(nèi)部控制缺陷組合進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文的研究正是考慮如何實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷組合嚴(yán)重程度的評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)部控制缺陷類型的自動(dòng)判斷。本文首先構(gòu)建了內(nèi)部控制缺陷判斷標(biāo)準(zhǔn)體系,用以識(shí)別判斷上市公司存在的具體缺陷類型。然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部控制缺陷識(shí)別模型,該模型可對(duì)上市公司的內(nèi)部控制缺陷信息及缺陷組合的風(fēng)險(xiǎn)疊加效應(yīng)進(jìn)行綜合分析,自動(dòng)識(shí)
2、別上市公司的整體內(nèi)部控制缺陷類型。
同時(shí),本文利用上市公司的樣本數(shù)據(jù)對(duì)該模型進(jìn)行了訓(xùn)練,然后用另一樣本數(shù)據(jù)對(duì)該模型進(jìn)行了驗(yàn)證。發(fā)現(xiàn)當(dāng)把內(nèi)部控制缺陷分為三類(重大缺陷、重要缺陷、一般缺陷)時(shí),該模型識(shí)別預(yù)測(cè)缺陷的準(zhǔn)確率可以達(dá)到73.33%,當(dāng)把重要缺陷歸入重大缺陷,只分為重大缺陷、一般缺陷時(shí),該模型識(shí)別預(yù)測(cè)缺陷的準(zhǔn)確率可以達(dá)到86.67%。說(shuō)明上市公司在評(píng)價(jià)內(nèi)部控制缺陷時(shí),尤其是對(duì)多項(xiàng)缺陷組合的評(píng)價(jià)時(shí),可以借鑒該模型用來(lái)識(shí)別整體
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