会计舞弊的预警信号的潜在蓝筹股–应用自适应共振理论摘要：随着策略的不断变化，欺骗性可以隐藏在财务报表的复杂、传统分析手段是无法提前发现这些会计欺诈。
为了检测新的会计欺诈和发现资产负债表外安排的真正意义，我们提出了一个使用一种无监督的学习系统的简单易行的方法。
在无监督学习，网络的训练完全是数据驱动的，没有目标的结果。
这样不利于聚类中的特征可以被删除。
与无监督学习可以学到更大和更比监督学习复杂的关系。
在演示中，我们提取了四个非传统的报警信号，利用自适应共振理论，与安然和世通作为原型来识别一个公司的投资者或分析师可以关注2007 Elsevier 公司保留所有权利潜在的欺诈的可能性。
关键字：预警信号；无监督学习；会计舞弊；自适应共振理论1、引言虽然有一些公司的投资者认为是非常安全的，信心受到了一些在许多美国大公司会计造假案的动摇，从医院供应商水下光缆的安全系统。
大型投资银行和独立的公共会计师也参与了。
为了确保业务相关的公司，投资银行向公众提出忠告。
当咨询服务成为非常有利可图的，有越来越多的利益冲突的审计作用和咨询作用。
因为财务报表是衡量公司业绩的基础上，会计造假行为不仅损害了投资者的信心，也伤害了所有相关的绩效管理分析。
2002萨班斯-奥克斯利法案实施应对这些严重的欺诈行为，但建议改革仍未能解决，首席执行官（CEO）的主要问题，首席财务官（CFO），和其他董事及高级管理人员为他们的个人利益损害股东的权益。
我们使用因素是否显著的动机或压力作为补充编码存在。
即使有很多复杂的资产负债表的安排，涉及数百万或数十亿的损失欺诈，一些项目必须有异常变化或有严重的流动性问题。
基于这些猜测和无监督学习系统，我们勾勒出四个预警信号。
与无监督学习可以学到更大和更比监督学习复杂的关系。
训练完全是数据驱动的，没有目标的结果。
这样不利于聚类中的特征可以被删除。
基于定性匹配自适应共振理论（ART）允许无监督学习记忆改变，只有当输入从外部世界是足够接近的内部期望，或完全新的东西出现时。
这个特性使得非常适合于需要大的和不断变化的数据库在线学习问题的艺术系统，可用于会计舞弊的分析。
2、神经网络与会计舞弊神经网络程序已经被用于一些金融应用–欺诈检测，风险管理，经济预测，并建立信用评级。
然而，仍有极少数的论文，分析会计舞弊的神经网络。
大多数应用程序使用的BP模型具有一个隐藏层。
Lin等人。
检测20个实际欺诈案件只有7。
校正率比低得多的猜测。
他们的预测性能不佳可能来自滥用传统的财务指标作为预警信号，因此对模糊函数的错误。
根据彼得森的说法，这是三角诈骗，鼓励犯罪。
首先，必须有一个显着的动机或压力欺诈。
第二，感知的机会能够发现必须存在欺诈。
第三元是合理的，或找到一个可以接受的借口。
2002萨班斯-奥克斯利法案禁止大多数的舞弊审计，分析师，和业主借款。
它还提高了报告的透明度。
但只要有动机或压力的存在，欺诈可能会永远。
会计舞弊使传统的财务分析方法无效。
例如，注册舞弊审核师协会（ACFE）2005和2006欺诈调查[ 23 ]也显示有40%的欺诈检测技巧。
因此，内部审计，内部控制，外部审计是相对无效的，所以它是提出计划预警信号来检测潜在的欺诈行为非常重要的投资者或分析师。
监督和无监督学习的区别仅在模型的因果结构。
多层感知器（MLP）和径向基函数（RBF）是监督学习的类型，而自组织映射（SOM）和自适应共振理论（ART）是无监督学习类型。
在监督学习中，该模型定义了输入对输出的影响。
相反，与无监督学习，网络的训练完全是数据驱动的，没有目标的结果为输入数据提供。
与无监督学习有可能找到更大，更复杂，更灵活的欺诈比监督学习。
在SOM，距离函数是必不可少的，它是定量分析部分。
因为距离不再是重要的欺诈模式识别，艺术的定性分析更适合。
用艺术，许多不重要的功能，不利于聚类可以被删除。
大多数聚类方法需要聚类数目K是预先指定或选定后从一组集群解决方案，在一个范围内的K艺术也可以解决问题。
提取重要的特征后，一个模糊的艺术可能更适合对未来通用会计舞弊，如非均匀的编码器的基于模糊集和信原等人提出了一种模糊均衡重叠度的模糊模型。
3、萨班斯-奥克斯利法案自2002萨班斯-奥克斯利法案对会计监管的重大影响，我们总结从SEC特别研究[ 21 ]一些重要的文章，显示出一定的差异。
改革的重要内容如下。
（1）对审计人员。
103节：董事会必须需要二伙伴审查和审计报告的批准；201节：它应是非法注册的会计公司对发行人的同时提供非审计服务的审计。
203节：领导审核或协调合作伙伴和考察合作伙伴必须每五年轮换审计。
（2）分析师。
501节：国家证券交易所和证券业协会的注册必须通过研究分析师在研究报告中推荐的股票利益冲突规则。
（3）董事会。
401节：财务报告应当披露所有的松散实体，包括特殊目的实体的使用。
402节：这将是非法的发行人提供信贷经理或执行官。
407节：发行人需要披露其审计委员会中至少一个成员是一位金融专家。
行为有助于审计师和分析师防止欺诈，并规定更严格的控制，提高财务报表的透明度。
然而，它已被证明有缺陷由于欺诈是通用的，这是不可能的专业属性stomeet 信任水平。
有几篇文章讨论改革的效果，例如，gorik托马谢夫斯基和MC麦卡锡[ 7 ]。
还有几个是自语句已受到欺诈，如注意力，他报告的依据对2002萨班斯-奥克斯利法案704条款。
（1）不当的收入确认。
这是确认收入，虚构收入和收入的时机不当，不当的评价。
（2）不当的费用确认。
有不正当的资本/递延–故障记录，费用或损失的，夸大的结局发—保守党的价值观，重组和其他责任准备金使用不当，低估了坏账准备金贷款损失和失败，记录资产减值。
（3）与业务组合连接不当会计。
有不正当的资产评估，合并储备使用不当，不适当的应用收购/合并的方法。
（4）不当会计其他领域。
在管理层讨论与分析不充分的披露和其他发行人申请，未披露关联方交易，非货币往返不恰当的会计交易，在外国腐败行为违反外债不当会计法案（FCPA），非使用不当造成的一般公认会计原则（非GAAP）财务措施，以及资产负债表外安排不当。
安然事件后的改革成效是由Agrawal和查达1实证检验。
他们研究159美国公共公司，重申了收入和行业的大小相匹配的样本的对照样本公司。
他们发现，传统的公司治理机制仍然是对概率无关一个公司的盈余重述。
4、ART算法自1976 [ 8 ]介绍了一类艺术，理论已经演变为一个系列的实时神经网络模型进行无监督和监督学习，模式识别，预测。
详细的 e.chung-chiung日元/信息科学177（2007）4515 4525 4517插图艺术–由weenink [ 24 ]，陈等人。
[ 4 ]，文[ 13 ]，和木匠和Grossberg [ 3 ]。
所有艺术系统的核心功能是一个模式匹配的过程，将外部输入的有源代码和内存间。
艺术匹配要么导致谐振状态，或一个并行的内存搜索。
如果搜索结束在一个既定的程序，内存中的表示可以保持不变或将匹配当前输入的部分新信息。
如果搜索结束在一个新的编码，存储表示学习的电流输入。
这场比赛为基础的学习过程是艺术的基础代码的稳定性。
最初，一个输入模式寄存器本身作为短期记忆活动模式在一场的节点F 1。
会聚和发散的途径，导致从F 1到F 2编码领域，每个由一个自适应加权长期记忆痕迹。
具有很强的竞争，激活集中在F 2节点接收到最大的F 1！F 2信号；在这个赢家通吃的模式，只有一个代码的部分仍然是积极的。
艺术的匹配准则的参数，Q，确定称为警觉，它指定的输入，必须保持在匹配模式为共振发生的最低分数。
低的警惕，允许广泛的推广，粗分类，抽象的回忆。
警惕性很高，导致狭窄的通用化，精细的分类，并详细的回忆。
而警惕的是无监督的艺术网的一个自由参数，在监督网络警惕成为内部控制的变量。
5、经验设计对于艺术结构如图1所示。
为了证明我们使用经验设计，安然和世通的自上而下的学习原型和五大半导体–宽线COM公司自下而上的输入。
他们是英特尔（Intel），德克萨斯仪器（TI），先进微设备公司（AMD），意法半导体（STM），和模拟设备（ADI）。
能源交易巨头安然似乎已经打破了骆驼的背在煽动在审计监管气候变化的稻草，和世通公司的破产是美国历史上最大的。
因此我们选择这两家公司作为示范自上而下的原型。
有两件艺术。
艺术1是系统获得会计舞弊或重要特征预警信号。
它是从数据仓库的在线学习，如重述文件，行政程序进行文件，悬挂档案，诉讼档案。
由于训练完全是数据驱动的，没有目标e.chung-chiung 日元/信息科学177（2007）提供4515 4525 4519–结果，这样不利于聚类中的特征可以被删除。
从艺术1，我们可以得到自上而下的共同特征学习原型。
2艺术是一种模式匹配过程的系统自下而上与自上而下的比较投入学习原型。
自下而上的输入，投资者和分析师可能涉及案件。
图1 艺术建筑5.1预警信号我们使用因素是否显著的动机或压力作为补充编码存在。
COM的实现编码双打输入组件的数量，提交给网络的原始特征向量及其补充。
这允许识别系统在其内存中的表示特点，始终没有编码，以及那些始终存在的。
安然的重大压力来自汽油价格的急剧增加。
每加仑汽油的汽油美元上升到近1美元2美元1999。
世通公司的重大压力是1996电信法案旨在竞争开门。
在比赛过程中去成长，电信公司过度的能力。
例如，只有10%的纤维39000000英里—在美国铺设光纤电缆是目前使用的。
即使有很多复杂的资产负债表的安排，涉及数百万或数十亿的损失欺诈，一些项目必须有异常变化或有严重的流动性问题。
基于在这些猜测和艺术模型，我们从以下四个简单可行的警告signals.fig 1。
艺术建筑。
4520日元/信息科学e.chung-chiung–4525 4515 177（2007）（1）项的变化率超过50%的不可接受的原因。
蓝筹股，不应该有一个急剧增加或减少会计价值无特殊原因。
我们任意地设置阈值的异常变化率为50%，与先前的年度报告相比。
所有的阈值设置在我们的预警系统可以通过学习过程的改进。
因为我们的目的是检测是否赢利/绩效是充气的，我们跳，有显着减少的收入/资产/股权或增加成本/负债项目。
（2）现金比率小于或等于25%。
流动比率和速动比率是公司满足其短期债务的能力，传统的财务指标。
然而，以下几个明显的会计造假行为，这些比率是不合适的指标。
例如，它可能夸大期末存货价值。
另一个例子是一个虚假的策略可能存在于当前的资产价格风险管理活动。
因此，我们转而使用现金比率，即现金及现金等价物除以流动负债。
（3）净资产比率小于或等于25%。
资产负债率是传统的财务指标来衡量公司满足其所有负债能力。
但因为公司可以把资产总额，该指标不再能可靠地作为一个警告信号。