基于财务数据自动识别财务舞弊的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及财务管理领域，具体而言，涉及一种基于财务数据自动识别财务舞弊 的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 在我国市场经济的发展过程中，会计准则随着与国际财务报告准则的趋同而不断 修订完善，按照会计准则进行会计处理与税法存差异。一些企业或公司往往为了利益而利 用上述因素进行财务舞弊，操控会计利润，试图通过粉饰财务报表以获取高额收益和良好 的企业财务状况。然而这对企业、投资者、员工、国家以及资本市场都造成极大的危害，严重 扰乱了资本市场的高效运作以及市场资金的优化配置。现有技术中，有关财务舞弊的识别 都是在事后进行的，导致难以及时米取相应的应对措施。
【发明内容】
[0003] 鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于财务数据自动识别财务舞弊的方法及装 置，以改善现有技术中仅能在事后识别公司是否发生财务舞弊的问题。
[0004] 为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
[0005] 第一方面，本发明实施例提供了一种基于财务数据自动识别财务舞弊的方法，包 括:获取待识别公司的多项财务数据;对所获取的多项财务数据进行正交因子分析，得到多 个正交的第一公共因子，形成以所述多个第一公共因子作为分量的第一特征向量;利用预 设的朴素贝叶斯分类器、根据所述第一特征向量识别所述待识别公司的财务舞弊状况。
[0006] 第二方面，本发明实施例还提供了一种基于财务数据自动识别财务舞弊的装置， 包括:获取模块，用于获取待识别公司的多项财务数据;正交因子分析模块，用于对所获取 的多项财务数据进行正交因子分析，得到多个正交的第一公共因子，形成以所述多个第一 公共因子作为分量的第一特征向量;识别模块，用于利用预设的朴素贝叶斯分类器、根据所 述第一特征向量识别所述待识别公司的财务舞弊状况。
[0007] 本发明实施例提供的基于财务数据自动识别财务舞弊的方法和装置，通过对待识 别公司的多项财务数据进行正交因子分析得到多个正交的公共因子，并根据所得到的公共 因子、利用朴素贝叶斯分类器来识别待识别公司的财务舞弊状况。由此使得可以做到事先 对待识别公司的财务舞弊状况进行识别，从而可以及时采取相应的应对措施。
[0008] 为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例， 并配合所附图式，作详细说明如下。
【附图说明】
[0009] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所 需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施 例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获 得其他的附图。通过附图所示，本发明的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全部 附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点 在于示出本发明的主旨。
[0010]图1示出了可应用于本发明实施例的计算设备的结构框图；
[0011] 图2示出了本发明第一实施例提供的基于财务数据自动识别财务舞弊的方法；
[0012] 图3示出了本发明第二实施例提供的基于财务数据自动识别财务舞弊的装置的示 意性结构图。
【具体实施方式】
[0013] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0014] 图1示出了一种可应用于本发明实施例中的计算设备100的结构框图。所述计算设 备100可以为个人电脑(personal computer，PC)、平板电脑、工作站、服务器等合适的计算 设备。如图1所示，所述计算设备100可以包括本发明实施例提供的基于财务数据自动识别 财务舞弊的装置、存储器102、存储控制器103、处理器104和网络模块105。
[0015] 存储器102、存储控制器103、处理器104、网络模块105各元件之间直接或间接地电 连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件之间可以通过一条或多条通讯总线或信号 总线实现电连接。所述基于财务数据自动识别财务舞弊的装置包括至少一个可以以软件或 固件(firmware)的形式存储于存储器102中的软件功能模块，例如所述基于财务数据自动 识别财务舞弊的装置包括的软件功能模块或计算机程序。
[0016] 存储器102可以存储各种软件程序以及模块，如本发明实施例提供的基于财务数 据自动识别财务舞弊的的方法及装置对应的程序指令/模块，处理器104通过运行存储在存 储器102中的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施 例中的基于财务数据自动识别财务舞弊的方法。存储器102可以包括但不限于随机存取存 储器（Random Access Memory，RAM)，只读存储器（Read Only Memory，R0M)，可编程只读存 储器（Programmable Read-Only Memory，PR0M)，可擦除只读存储器（Erasable Programmable Read-Only Memory，EPR0M)，电可擦除只读存储器（Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPR0M)等。
[0017] 处理器104可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述处理器可以是通用 处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器（Network Processor，简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程 门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。其可 以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微 处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0018] 网络模块105用于接收以及发送网络信号，以用于向外部设备发送数据或接收来 自外部设备的数据。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。
[0019] 可以理解，图1所示的结构仅为示意，计算设备100还可以包括比图1中所示更多或 者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或 其组合实现。另外，本发明实施例中的计算设备还可以包括多个具体不同功能的计算设备。
[0020] 在对本发明的实施例进行详细描述之前，先对本文中需要使用的正交因子分析和 朴素贝叶斯分类器进行简要描述。朴素贝叶斯分类器为一种条件概率模型。采用朴素贝叶 斯分类器进行分类时，只有满足"类条件独立性"要求即一个特征属性值对给定类的影响独 立于其他特征属性值，才会实现较好的分类效果。
[0021] 为了应对朴素贝叶斯分类器对类条件独立性的要求，采用正交因子分析(建立正 交因子模型）处理所选定的变量，以获得多个满足类条件独立性的公共因子作为用于进行 分类的特征属性值。正交因子分析是因子分析法中的一种，因子分析法的本质在于:用潜在 的但不能观察的随机量去描述许多变量间的协方差关系。因子分析法主要基于下列命题： 假定可以用变量间的相关性把变量进行分组，即假设在一个特定组内的所有变量彼此之间 是高度相关的，而与不同组中的变量却有相对较小的相关性。由此，抽象出单一的潜在因子 来表征各组变量。以上命题保证了抽象出的各个单一因子之间是类条件独立的。
[0022] 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的 变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。建立因