Nowadays, the accounting informatio

Nowadays, the accounting information distortion of listed company is generally common in the market. It has caused adverse effects to the enterprise itself and even the development of the securities market. In order to solve this problem, domestic and foreign scholars have done a series of researches from different perspectives and create a lot of detection model to identify financial reporting fraud more correctly. As far as we are concerned, these models’ index selection, calculation, prediction and application are not so satisfying and few efficient recognition models can be applied generally. In this paper, we combine the method of principal component analysis with logistic regression method. Then we select variables from the financial data that reflect the profitability, turnover, the establishment of the enterprise and some other perspectives. This accounting information distortion detection model is created by improving the method and index selection which has a higher correct recognition rate. We have chosen the 2012 financial statements from 56 firms for sample and the forecasting accuracy of the model reached 92.86%. We can get that it has obvious advantages compared to the predicted results from simple logistic regression model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในปัจจุบัน ความผิดเพี้ยนข้อมูลบัญชีของบริษัทจดทะเบียนได้ทั่วไปโดยทั่วไปในตลาด จึงได้ทำส่งผลต่อองค์กรเองและแม้แต่การพัฒนาของตลาดหลักทรัพย์ เพื่อแก้ปัญหานี้ นักวิชาการภายในประเทศ และต่างประเทศได้ทำชุดงานวิจัยจากมุมมอง และสร้างมากรุ่นตรวจสอบเพื่อระบุรายงานทุจริตทางการเงินอย่างถูกต้องมากขึ้น เท่าที่เรามีความกังวล ของโมเดลเหล่านี้เลือกดัชนี คำนวณ คาดเดา และโปรแกรมประยุกต์ไม่ให้ความพึงพอใจ และสามารถใช้รูปแบบการรับรู้ที่มีประสิทธิภาพน้อยโดยทั่วไป ในเอกสารนี้ เรารวมวิธีการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก ด้วยวิธีถดถอยโลจิสติก แล้ว เราเลือกตัวแปรจากข้อมูลทางการเงินที่แสดงผลกำไร หมุนเวียน การจัดตั้งองค์กรและมุมมองอื่น ๆ บัญชีข้อมูลบิดเบือนตรวจสอบรูปแบบนี้จะถูกสร้างขึ้น โดยการปรับปรุงการเลือกวิธีและดัชนีที่มีอัตราการรับรู้ที่ถูกต้องสูง เราได้เลือกที่งบการเงินจากบริษัท 56 ตัวอย่างและความแม่นยำที่คาดการณ์ของแบบจำลองถึง 92.86% เราจะได้รับว่า มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับผลการคาดการณ์จากแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัจจุบันการบิดเบือนข้อมูลบัญชีของ บริษัท จดทะเบียนโดยทั่วไปที่พบในตลาด มันได้ก่อให้เกิดผลกระทบต่อองค์กรของตัวเองและแม้กระทั่งการพัฒนาของตลาดหลักทรัพย์ เพื่อที่จะแก้ปัญหานี้นักวิชาการประเทศและต่างประเทศได้ทำชุดของงานวิจัยจากมุมมองที่แตกต่างกันและสร้างเป็นจำนวนมากของรูปแบบการตรวจสอบการทุจริตในการระบุการรายงานทางการเงินอย่างถูกต้องมากขึ้น เท่าที่เรามีความกังวลรูปแบบเหล่านี้ 'เลือกดัชนีการคำนวณการคาดการณ์และการประยุกต์ใช้จะไม่ให้ที่น่าพอใจและไม่กี่รูปแบบการรับรู้ที่มีประสิทธิภาพสามารถนำมาใช้โดยทั่วไป ในบทความนี้เรารวมวิธีการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักด้วยวิธีการถดถอยโลจิสติก จากนั้นเราก็เลือกตัวแปรจากข้อมูลทางการเงินที่สะท้อนให้เห็นถึงการทำกำไรผลประกอบการสถานประกอบการขององค์กรและบางมุมมองอื่น ๆ รูปแบบการตรวจสอบการบิดเบือนข้อมูลการบัญชีฉบับนี้ถูกสร้างขึ้นโดยการปรับปรุงวิธีการและการเลือกดัชนีที่มีการรับรู้ที่ถูกต้องอัตราที่สูงขึ้น เราได้เลือกงบการเงินปี 2012 จาก 56 บริษัท สำหรับตัวอย่างการคาดการณ์และความถูกต้องของรูปแบบถึง 92.86% เราจะได้รับว่ามันมีข้อดีที่เห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับผลการคาดการณ์จากแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่เรียบง่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทุกวันนี้ ข้อมูลทางการบัญชี การบิดเบือนของบริษัทจดทะเบียนทั่วไป โดยทั่วไปในตลาด มันได้ก่อให้เกิดผลเสียต่อองค์กรเอง และแม้แต่การพัฒนาหลักทรัพย์ตลาด เพื่อแก้ไขปัญหานี้นักวิชาการในประเทศ และต่างประเทศ ได้ทำชุดของงานวิจัยจากมุมมองที่แตกต่างกันและสร้างมากของรูปแบบการระบุรายงานทางการเงินทุจริตมากขึ้นอย่างถูกต้อง เท่าที่เรากังวล โมเดลเหล่านี้ดัชนีการคัดเลือก , การคำนวณ , การคาดการณ์และโปรแกรมจะไม่เพียงไม่กี่รุ่นที่มีประสิทธิภาพและได้รับการยอมรับสามารถใช้ได้ทั่วไป ในกระดาษนี้เราใช้วิธีการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักด้วยวิธีถดถอยโลจิสติก แล้วเราเลือกตัวแปรจากข้อมูลทางการเงินที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถ การหมุนเวียน การจัดตั้งองค์กรและบางมุมมองอื่น ๆ ข้อมูลบัญชีตรวจสอบการบิดเบือนรูปแบบถูกสร้างขึ้นโดยการปรับปรุงวิธีการและดัชนีการคัดเลือกที่ได้สูงกว่าอัตราการรู้จำที่ถูกต้อง .เราได้เลือก 2012 งบการเงินจาก 56 บริษัท สำหรับตัวอย่างและการพยากรณ์ความแม่นยำของแบบจำลองถึงใหม่ % เราสามารถทำให้มันมีข้อดีที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับที่คาดการณ์ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกแบบง่ายๆ