2026年10月30日 星期五
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往期目录 > 2025年 第4期
基于随机森林的关联方交易审计研究
作者:吕 童1 陈 耿1 潘 香2
作者单位:1.南京审计大学 2.厦门轨道建设发展集团有限公司
【摘  要】在资本市场中,关联方交易的隐蔽性成为上市公司进行利益输送和利润操控的温床,损害了市场信任。传统的审计手段在面对这类复杂交易时显得力不从心,然而大数据技术为审计人员提供了新途径。本研究基于CSMAR数据库数据,深入剖析关联方交易舞弊特征,并构建特征指标体系。借助随机森林算法,打造高效的舞弊识别模型,该模型在揭示隐性关联方及交易舞弊线索方面表现卓越。以LS公司为例,本模型不仅识别了其舞弊行为,还揭示了与隐性关联方的复杂股权关系。
【关键词】舞弊审计;大数据审计;关联方交易舞弊;随机森林

【中图分类号】 F832.51       【文献标识码】 A         【文章编号】1672-2949(2025)04-0059-04

作者简介:吕童(1998-),女,汉族,黑龙江大庆人,南京审计大学硕士研究生,研究方向为智能审计;陈耿(1965-),男,汉族,江苏无锡人,博士(后),南京审计大学教授、硕士生导师,研究方向为智能审计、审计信息化、区块链审计;潘香(1997-),女,汉族,福建莆田人,硕士,初级会计、审计助理,就职于厦门轨道建设发展集团有限公司,研究方向为智能审计。
文章著录格式:吕童,陈耿,潘香. 基于随机森林的关联方交易审计研究 [J]. 时代经贸,2025(4):059-062

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