Resumen

Los contadores financieros falsifican estados financieros mediante técnicas financieras como prácticas financieras y normas financieras, y al compararlos con datos financieros convencionales, se encuentra que los datos financieros falsificados a menudo carecen de correlación o incluso se contradicen en términos de indicadores de datos financieros. Al mismo tiempo, también existen diferencias inherentes en los patrones de informes de los datos financieros convencionales, pero estas diferencias son difíciles de probar manualmente. En este documento, se utiliza el método de agrupamiento Fuzzy C-means (FCM) para amplificar estas diferencias y así identificar estados financieros falsos. En el algoritmo propuesto, en primer lugar, se relaja la restricción de normalización del algoritmo de agrupamiento FCM en la suma de afiliación de muestras individuales a la restricción en la suma de afiliación de todas las muestras, reduciendo así la sensibilidad del algoritmo al ruido y a puntos aislados; en segundo lugar, se propone un nuevo método de corrección de afiliación para abord

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Contadores financieros; Estados financieros; Técnicas financieras; Prácticas financieras; Normas financieras; Agrupamiento por pertenencia difusa C-medias
• Keywords:Financial accountants; Financial statements; Financial techniques; Financial practices; Financial standards; Fuzzy C-means clustering