摘要
财务舞弊行为对资本市场稳定和企业健康发展构成重大威胁，因此识别财务舞弊并优化审计策略成为学术界与实务界共同关注的重要课题。本研究基于当前财务舞弊手段日益隐蔽化、复杂化的背景，旨在构建一套系统化的财务舞弊识别框架，并提出针对性的审计策略优化方案。研究采用文献分析法梳理现有理论成果，结合案例研究法深入剖析典型财务舞弊事件的特征与成因，同时运用大数据技术挖掘财务数据中的异常模式以提升识别精度。研究发现，通过整合机器学习算法与传统审计方法，能够显著提高财务舞弊识别的效率与准确性；此外，建立动态风险评估机制有助于审计人员及时调整审计重点，降低审计失败概率。本研究的主要创新点在于将大数据分析技术与审计实践相结合，提出了基于多维度指标的风险预警模型，并为审计策略的制定提供了科学依据。研究成果不仅丰富了财务舞弊识别的理论体系，还为审计实务提供了可操作性强的改进路径，对提升审计质量及维护市场秩序具有重要价值。
关键词：财务舞弊识别；审计策略优化；大数据分析；机器学习；风险预警模型
Abstract
Financial fraud poses a significant threat to the stability of capital markets and the healthy development of enterprises, making the identification of financial fraud and the optimization of auditing strategies a critical issue of common concern in both academia and practice. Against the backdrop of increasingly concealed and complex methods of financial fraud, this study aims to construct a systematic fr amework for identifying financial fraud and propose an optimized auditing strategy. By employing literature analysis to organize existing theoretical achievements, combining case study research to deeply analyze the characteristics and causes of typical financial fraud incidents, and utilizing big data technology to mine abnormal patterns in financial data to enhance identification accuracy, the study reveals that integrating machine learning algorithms with traditional auditing methods can significantly improve the efficiency and accuracy of financial fraud detection. Furthermore, establishing a dynamic risk assessment mechanism enables auditors to adjust audit priorities in a timely manner, thereby reducing the probability of audit failure. The primary innovation of this study lies in the integration of big data analytical techniques with auditing practices, proposing a risk warning model based on multi-dimensional indicators and providing a scientific basis for the formulation of auditing strategies. The research not only enriches the theoretical system of financial fraud identification but also offers highly operational improvement paths for auditing practice, holding important value for enhancing audit quality and maintaining market order.
Keywords：Financial Fraud Detection; Audit Strategy Optimization; Big Data Analysis; Machine Learning; Risk Warning Model
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 财务舞弊识别与审计策略优化的背景 1
(二) 研究财务舞弊识别与审计策略优化的意义 1
(三) 国内外研究现状分析 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、财务舞弊行为特征与识别框架 2
(一) 财务舞弊的主要类型与表现形式 2
(二) 财务舞弊行为的驱动因素分析 3
(三) 财务舞弊识别的关键指标体系构建 3
(四) 基于数据挖掘的识别框架设计 4
三、审计策略优化的核心要素与实施路径 4
(一) 当前审计策略存在的主要问题 4
(二) 审计策略优化的目标与原则 5
(三) 风险导向审计在策略优化中的应用 5
(四) 技术工具对审计策略优化的支持 6
四、财务舞弊识别与审计策略优化的实证研究 6
(一) 实证研究的设计与数据来源 6
(二) 财务舞弊识别模型的构建与验证 7
(三) 审计策略优化效果的评估分析 8
(四) 案例分析与经验总结 8
结 论 10
参考文献 11
