基于机器学习算法的企业财务舞弊预测及可解释性分析
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摘 要： 财务舞弊不仅损害了投资者信心，也对资本市场产生极大影响。为预测企业的财务舞弊行为，文章选取2016-2020未发生舞弊行为与首次发生舞弊行为的企业作为研究对象，依据Python机器学习算法建立决策树、支持向量机、神经网络及逻辑回归模型，基于舞弊三因素理论选取44个指标预测企业财务舞弊行为，并通过SHAP可解释性工具重点关注单个指标变化对财务舞弊预测的重要性程度，同时分析财务指标以及非财务指标对预测财务舞弊的相互作用、预测错误的样本查看的影响。（剩余5289字）