10、使用机器学习技术预测审计意见

使用机器学习技术预测审计意见

1. 引言

在当今数字化时代，审计意见的准确预测对于企业管理和财务决策至关重要。传统的审计意见预测方法依赖于手动分析财务报表，这种方法不仅耗时而且容易出错。随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究者尝试将其应用于审计意见的预测，以期提高预测的准确性和效率。

本篇文章将探讨如何使用机器学习技术来预测审计意见，并详细介绍该方法的实现过程和结果。我们将通过选择一组西欧公司作为样本，利用多层感知器人工神经网络技术，开发一种新的预测模型。研究表明，所提出的方法在预测审计意见方面的准确率超过了86%，并且强调了影响审计意见预测的重要变量。

2. 文献综述

2.1 现有研究现状

近年来，关于预测审计意见的研究层出不穷。然而，尽管已有大量研究致力于开发预测模型，但现有模型的结果尚未达到高水平的预测精度。许多研究主要集中在使用传统的统计方法，如逻辑回归和概率回归，这些方法在处理复杂数据时表现有限。

2.2 研究动机

为了进一步提升审计意见预测的准确性，本研究旨在通过将审计意见分为三个类别（无保留意见、带解释性语言的无保留意见和保留意见），更加细致地构建预测模型。此外，我们还将探讨不同变量对预测结果的影响，特别是那些与行业、公司规模、审计公司和管理层组成等因素相关的变量。

3. 方法论

3.1 数据集

本研究的数据集来源于2012年至2016年间649家埃及上市公司的样本。为了确保数据的质量，我们排除了金融和银行业务领域的公司、缺少太多变量的公司以及与旅游和个体服务等行业相关的公司。最终，我们得到了一个高质量的