Enhancing Corporate Financial Transparency and Performance Assessment through Big Data and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
The higher the corporate financial transparency, the more it can reduce the information asymmetry, which can enhance the market trust and improve the corporate performance.In order to improve corporate financial transparency, the study constructs a financial fraud identification model by improving the machine learning model based on XGBoost algorithm from the financial fraud factors.Based on the XGBoost algorithm, the model integrates the decision rules through the weighted fusion method to generate a new decision tree to determine the financial fraud.In order to improve the ability of enterprise performance assessment, the baryon support vector machine method is used to classify the performance of enterprise employees, and the nonlinear baryon support vector machine is used to establish the enterprise performance assessment model.In the process of verifying the effect of the two models, text indicators are extracted using big data technology to provide a rich feature set for the financial fraud identification model.The data from ERP, CRM and other systems are integrated to provide a comprehensive and high-quality data set for the enterprise performance assessment model.After empirical analysis, the combination of big data and machine learning can improve the effect of financial fraud identification, and then effectively improve the transparency of corporate finance.The enterprise performance evaluation model provides a scientific and efficient quantitative evaluation tool for enterprise managers, and effectively improves the enterprise performance evaluation capability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».