La esencia de la modelizacin financiera empresarial consiste en utilizar modelos matemticos para clasificar y ordenar todo tipo de informacin de la empresa segn la lnea principal de creacin de valor y, sobre esta base, completar el anlisis, la prediccin y la evaluacin del valor de la situacin financiera de la empresa. Un modelo financiero razonable es tambin un medio eficaz para reducir el fraude financiero. En este documento, se construye un modelo de identificacin del fraude financiero basado en datos empricos. En el proceso de construccin del modelo, el conjunto de caractersticas primarias se selecciona de acuerdo con la teora de la motivacin del fraude financiero y, a continuacin, el conjunto de caractersticas originales se obtiene mediante la prueba de Mann-Whitney sobre el conjunto de caractersticas primarias, y el conjunto de caractersticas de identificacin del fraude final se selecciona a partir del conjunto de caractersticas originales utilizando los algoritmos Relief y Boruta. Por ltimo, basndose en el conjunto final de caractersticas de identificacin del fraude, se utilizan algoritmos de datos como el rbol de decisin, la regresin logstica, la mquina de vectores soporte y el bosque aleatorio para identificar el fraude financiero. Los resultados experimentales muestran que la combinacin de caractersticas de identificacin del fraude financiero construidas por el algoritmo Relief y el modelo de bosque aleatorio tiene el mejor efecto de reconocimiento. Los ndices de evaluacin del valor medio y el valor F fueron del 75,86% y el 78,33%, respectivamente.
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