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基于机器学习方法的中国上市公司财务舞弊预测模型

一、项目概述

1.1 研究背景

上市公司财务舞弊是指企业为了特定目的，在财务报表中故意错误陈述、遗漏或掩盖重要信息的行为。财务舞弊不仅损害投资者利益，也严重扰乱资本市场的正常秩序。近年来，随着财务舞弊手段日益复杂，传统的基于规则的检测方法已难以应对，机器学习方法因其强大的模式识别能力而受到广泛关注。

1.2 研究目标

本项目旨在构建一个基于多种机器学习算法的上市公司财务舞弊预测模型，具体目标包括：

1. 构建涵盖财务指标、公司治理、市场表现等多维度的特征指标体系
2. 使用逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM四种典型算法构建预测模型
3. 对模型性能进行系统评估与对比分析
4. 利用SHAP方法解释模型预测结果

1.3 技术路线

本项目采用的技术路线如下：数据采集与预处理 → 特征工程 → 样本不平衡处理 → 模型训练与调优 → 模型评估与对比 → 模型解释。

二、环境配置与数据准备

2.1 Python环境与依赖库

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