摘要

预警分析作为财务舞弊识别的重要环节是实施审计程序的基础，其通过将非正常公司与正常公司所披露的绩效指标，从多个方面的进行综合比对分析，从而锁定出指标内在的关联，判断其是否存在财务舞弊现象，合理推断舞弊发生概率和显著性程度。 

本文主要采用了数据挖掘中的关联分析技术，并运用了智能算法挖掘工具，预先收集大量的上市公司财务数据为样本，利用数据样本库构建出上市公司财务舞弊的关联规则挖掘模型。在模型构建后，开始实行数据挖掘工作，并从挖掘结果中找出所有满足要求的关联规则，最后根据上市公司财务舞弊预警的标准，总结出其中的预警信号。此外，数据挖掘技术寻找关联规则的过程呈现出一种无导师状态，省却了过多假设条件和附加约束条件，使所达到的结果更满足真实性、客观性的要求，不仅提升了关键指标识别和筛选的显著性，更提高了模型识别的能力和效率，有助于财务舞弊识别模型的构建，为进一步实施审计程序提供了强有力的理论支持。

关键词: 数据挖掘；关联分析；财务舞弊；预警信号

目录

摘要

ABSTRACT

一、 引言-1

（一）背景及意义-1

 (二)关联分析国内外研究现状-1

（三）理论和实践意义-1

二、 关联分析--关联规则-1

（一）数据挖掘综述-1

（二）关联规则概述-2

三、 关联分析在企业审计中的实现过程-2

（一）上市公司财务舞弊模型建立过程-2

（二）上市公司财务舞弊中关联规则挖掘模型分析-3

 1.关联规则具体挖掘算法-3

 2.关联规则挖掘模型中出现的参数-3

（三）上市公司财务舞弊审计分析-4

四、 上市公司财务舞弊关联规则挖掘应用-4

（一）样本选择-4

（二）数据处理-5

 1.数据筛选-5

 2.数据清洗-6

（三）挖掘模型结果分析-6

 1.挖掘模型应用-6

 2.挖掘结果统计-6

 3.挖掘结果分析-8

五、 结论-9

参考文献-10

致谢-11