Effectiveness of long-short term memory network in financial fraud detection DOI
Yongsheng Qiao

Research Square (Research Square), Journal Year: 2024, Volume and Issue: unknown

Published: Sept. 13, 2024

Abstract To limit the impact of financial frauds in capital market, it is essential to create a rigorous and effective fraud identification model. Our paper discusses effectiveness long-term short-term memory (LSTM) network detecting fraud. In total, 660 Shanghai Shenzhen listed companies from 1994 2018 have been selected as our research samples. Among them, 165 entities were with records false information disclosure. Different types approaches are adopted during two stages study. The first stage data preprocessing, which Artificial neural networks (ANN) used screen important variables. order accomplish high-precision detection model, both non-financial variables included. second performance evaluation classifiers comparison. Various execute compare model: support vector machine, K-Nearest Neighbor (KNN), random forest, multilayer perceptron LSTM network. results show that screened by ANN processed high accuracy identifying statement

Language: Английский

Demografik Değişkenler Işığında Muhasebe Hata ve Hilelerine Yönelik Bir Saha Araştırması: Van İli Örneği DOI Open Access
Osman Seyitoğulları

Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, Journal Year: 2025, Volume and Issue: 16(45), P. 128 - 142

Published: Feb. 27, 2025

Bu araştırmanın amacı, demografik değişkenler ekseninde muhasebe meslek mensuplarının hata ve hilelere yönelik yaklaşımlarının tespit edilmesidir. doğrultuda, Van Serbest Muhasebeci Mali Müşavirler Odası’na kayıtlı 245 mensubundan yüz yüze anket aracılığıyla veriler toplanmıştır. Verilerin analizi aşamasında t testi, one way anova post hoc testinden yararlanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda katılımcı yaklaşımlarında cinsiyet faktörünün belirleyici bir rol üstlenmediği görülmüştür. Araştırmaya katkı sunan yaş açısından farklılık sergilediği belirlenmiştir. Katılımcıların yaşları ilerledikçe duyarlılıklarının düştüğü gözlenmiştir. Çalışma süresinin hatalara işlev gösterdiği keşfedilmiştir. Tecrübe meslekte yeni olan hatalarına karşı daha hassas tutum sergiledikleri çalışma kapsamında edilmiştir.

Citations

0
Effectiveness of long-short term memory network in financial fraud detection DOI
Yongsheng Qiao

Research Square (Research Square), Journal Year: 2024, Volume and Issue: unknown

Published: Sept. 13, 2024

Abstract To limit the impact of financial frauds in capital market, it is essential to create a rigorous and effective fraud identification model. Our paper discusses effectiveness long-term short-term memory (LSTM) network detecting fraud. In total, 660 Shanghai Shenzhen listed companies from 1994 2018 have been selected as our research samples. Among them, 165 entities were with records false information disclosure. Different types approaches are adopted during two stages study. The first stage data preprocessing, which Artificial neural networks (ANN) used screen important variables. order accomplish high-precision detection model, both non-financial variables included. second performance evaluation classifiers comparison. Various execute compare model: support vector machine, K-Nearest Neighbor (KNN), random forest, multilayer perceptron LSTM network. results show that screened by ANN processed high accuracy identifying statement

Language: Английский

Citations

0