【摘 要】
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上市公司年报披露的会计信息是利益相关者决策的重要依据,错报及之后的财务重述降低了会计信息质量,增加了注册会计师的审计风险。随着盈余管理手段愈发隐蔽,单纯依赖传统的风险评估方法可能难以有效识别错报风险。机器学习具有独特的学习模式和甄别方法,能对错报做出有效识别,有助于降低审计风险。实证结果表明,与logistic回归相比,多层感知机神经网络等五类机器学习方法对上市公司调减盈余的年报财务重述的预测准确
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上市公司年报披露的会计信息是利益相关者决策的重要依据,错报及之后的财务重述降低了会计信息质量,增加了注册会计师的审计风险。随着盈余管理手段愈发隐蔽,单纯依赖传统的风险评估方法可能难以有效识别错报风险。机器学习具有独特的学习模式和甄别方法,能对错报做出有效识别,有助于降低审计风险。实证结果表明,与logistic回归相比,多层感知机神经网络等五类机器学习方法对上市公司调减盈余的年报财务重述的预测准确率、F1分值和第Ⅰ类错误率等方面都表现更优;研究还发现,营运能力等四类特征在预测过程中起到重要作用。
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＜正＞道教是中华传统文化的重要组成部分之一。道教认为，“道”是万物生成的本源和变化的根本，倡导道法自然、清静无为、天人合一，对中国社会生活的很多方面都产生了重要影响。本文主要讨论道教思想对中国传统园林的影响。中国传统园林有着悠久的历史，在世界园林史上独树一帜。“园林”在古代文献典籍中往往根据不同性质，被称为“囿”“园囿”“苑囿”等，而“园林”一词是随着魏晋南北朝时期士人园而出现的，
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