Predicting fraudulent financial statements with machine learning techniques
Φόρτωση...
Ημερομηνία
Συγγραφείς
Κουμανάκος, Ευάγγελος
Kotsiantis, S.
Tzelepis, D.
Tampakas, V.
Τίτλος Εφημερίδας
Περιοδικό ISSN
Τίτλος τόμου
Εκδότης
Περίληψη
Τύπος
Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο
Είδος περιοδικού
peer reviewed
Είδος εκπαιδευτικού υλικού
Όνομα συνεδρίου
Όνομα περιοδικού
Advances in Artificial Intelligence
Όνομα βιβλίου
Σειρά βιβλίου
Έκδοση βιβλίου
Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος
Περιγραφή
This paper explores the effectiveness of machine learning techniques in detecting firms that issue fraudulent financial statements (FFS) and deals with the identification of factors associated to FFS. To this end, a number of experiments have been conducted using representative learning algorithms, which were trained using a data set of 164 fraud and non-fraud Greek firms in the recent period 2001-2002. This study indicates that a decision tree can be successfully used in the identification of FFS and underline the importance of financial ratios.
Περιγραφή
Λέξεις-κλειδιά
Θεματική κατηγορία
Παραπομπή
Σύνδεσμος
<Go to ISI>://000238053100061
Γλώσσα
en
Εκδίδον τμήμα/τομέας
Όνομα επιβλέποντος
Εξεταστική επιτροπή
Γενική Περιγραφή / Σχόλια
Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών. Τμήμα Οικονομικών Επιστημών