exciteニュースより。
この手の研究は、最近盛んですね。
記事によれば、過去10年以上の財務・非財務データと不正の発生有無の情報を利用し、Weighted Random Forestという手法で不正の発生リスクをスコア化し、既存研究で参照されていた変数以外も活用するもののようです。
これに基づき不正発生リスクが高い財務諸表の上位10％を調べたところ、実際に重大な不正があった財務諸表の2／3以上を見つけることができたそうです。
実際のペーパーをこちらで見れるということです。
あずさ監査法人、一橋大学と企業の会計不正のリスクに関する共同研究を発表- 機械学習を用いてリスクの高い財務諸表をスコアリング
- 2019年7月26日
- 2019年7月25日
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