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2019年11月25日 2019-11 会计 学院

专题分析,公司财务报告虚假的强预测

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nerissab研究人员分析文本超过3个十亿字从发出1994年至2012年的10-K备案。他们使用机器学习来检测这是由管理,以及如何可靠地这些题目预测故意误报讨论的话题最常见。这项研究将在公布 会计研究杂志,这个话题的分析发现改进预测之多欺诈在一些样品59%。

“我们发现虚报花更多的时间在财务业绩和经营活动的肯定,已与激进的会计事务所讨论增加:如提出新的股权并获得新的业务。在另一面,虚报企业花费少得多的时间来谈论风险因素,成本的承诺,并采取新的贷款,“布朗说,在吉斯商业会计系副教授。

Brooke Elliott

说明他们的研究结果的实际意义,研究人员采用的算法他们安然会计丑闻。从1999年分析安然公司的10-K,模型分类命运多舛的公司的档案为误报“的基础上的预测得分比第93百分位的行列。”在安然事件的主要红旗企业规模(大企业更可能吸引审查)和10-K报告专门对公司的盈利景气的比例。

“监管机构也开始引入更多的文本分析和验证ESTA researchhelps这个过程,” Elliott说,会计在吉斯系主任。 “我们不是说 话题 可以代替需要分析的性能指标或柔和喜欢语言学,风格和基调,但如果加上这些现有措施,我们能够预测的财务报告有了更大的精确度。“硬财务指标

这些结果可以通过分析展示如何使用主题来检测高风险的会计实务有世界各地的管理者和监管者产生重大影响。如果投资者能够估计误报聘任的公司的风险,它们可以包括在他们的风险评估。这可以从潜在的灾难性损失本身有助于保护投资者。

“随着话题的分析,我们能够接近检测到没有通过传统的办法赛义德·布朗检测30个欺诈。 “据估计,投资者蒙受损失的9亿$调为每欺诈行为未被发现。所以我们有能力旗额外的30个欺诈当我们认为引人注目的是储蓄的损失。“