摘要
预警分析作为财务舞弊识别的重要环节是实施审计程序的基础，其通过将非正常公司与正常公司所披露的绩效指标，从多个方面的进行综合比对分析，从而锁定出指标内在的关联，判断其是否存在财务舞弊现象，合理推断舞弊发生概率和显著性程度。
本文主要采用了数据挖掘中的关联分析技术，并运用了智能算法挖掘工具，预先收集大量的上市公司财务数据为样本，利用数据样本库构建出上市公司财务舞弊的关联规则挖掘模型。在模型构建后，开始实行数据挖掘工作，并从挖掘结果中找出所有满足要求的关联规则，最后根据上市公司财务舞弊预警的标准，总结出其中的预警信号。此外，数据挖掘技术寻找关联规则的过程呈现出一种无导师状态，省却了过多假设条件和附加约束条件，使所达到的结果更满足真实性、客观性的要求，不仅提升了关键指标识别和筛选的显著性，更提高了模型识别的能力和效率，有助于财务舞弊识别模型的构建，为进一步实施审计程序提供了强有力的理论支持。
关键词: 数据挖掘；关联分析；财务舞弊；预警信号
目录
摘要
ABSTRACT
一、 引言-1
（一）背景及意义-1
(二)关联分析国内外研究现状-1
（三）理论和实践意义-1
二、 关联分析--关联规则-1
（一）数据挖掘综述-1
（二）关联规则概述-2
三、 关联分析在企业审计中的实现过程-2
（一）上市公司财务舞弊模型建立过程-2
（二）上市公司财务舞弊中关联规则挖掘模型分析-3
1.关联规则具体挖掘算法-3
2.关联规则挖掘模型中出现的参数-3
（三）上市公司财务舞弊审计分析-4
四、 上市公司财务舞弊关联规则挖掘应用-4
（一）样本选择-4
（二）数据处理-5
1.数据筛选-5
2.数据清洗-6
（三）挖掘模型结果分析-6
1.挖掘模型应用-6
2.挖掘结果统计-6
3.挖掘结果分析-8
五、 结论-9
参考文献-10
致谢-11
