摘 要
本文研究的是财务报表信息欺诈检测方法及应用分析，随着公司治理结构不断完善和财务监管加强，财务报表信息欺诈问题在近年逐渐凸显。因此，本文选择基于统计学与机器学习方法进行对财务报表信息欺诈的检测，以优化目前常用的欺诈检测方法的局限性。经过实证分析，同时对目前常用的财务报表信息欺诈检测方法的优缺点进行了详细的分析和对比。最终，基于统计学方法、机器学习方法或二者结合的方案均取得了较好的效果，具有一定的应用价值和实用性。本文结论是财务报表信息欺诈检测基于统计学或机器学习方法都能取得不错的效果，而且结合统计学方法与机器学习方法，财务报表欺诈检测效果更明显，同时说明了目前常用的财务报表信息欺诈检测方法的局限性。建议在欺诈检测时同时采用多种方法进行确认，并对这些方法进行综合评估，以获得更加准确的结果。
关键词：财务报表 信息欺诈 检测方法
目 录
摘 要 I
一、引 言 3
二、相关概念及理论基础 4
（一）欺诈概述 4
（二）欺诈的表现形式 4
（三）欺诈的成因 4
（四）欺诈的检测方法 5
三、检测财务报表信息欺诈的问题分析 6
（一）财务报表信息欺诈的实证分析 6
（二）财务报表信息欺诈的检测难点 6
（三）目前常用的检测方法的局限性 6
四、财务报表信息欺诈检测方案优化 8
（一）基于统计学方法的财务报表信息欺诈检测 8
（二）基于机器学习方法的财务报表信息欺诈检测 8
（三）机器学习方法的财务报表信息欺诈检测 9
五、结 论 10
致 谢 11
参考文献 12
论文原创性声明 13
论文版权使用授权书 13
