近日，我院林斌教授作为通讯作者撰写的论文《基于深度学习的上市公司内部控制缺陷预测研究：新理论与新方法》正式发表在汕头大学P2级别期刊《会计研究》（2024年第6期）。
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论文题目：
《基于深度学习的上市公司内部控制缺陷预测研究：新理论与新方法》
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论文作者：
刘春丽、林斌
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论文摘要：
准确预警内部控制缺陷对防范上市公司重大风险、维护资本市场稳定发展至关重要。已有研究忽视了变量间复杂非线性关系及内部控制缺陷的动态变化规律，因此本文创新地引入深度学习算法，构建了基于循环神经网络(RNN)的内部控制缺陷预测模型，并基于压力－机会－倾向(POP)理论构建了完整的解释变量集。研究发现，RNN内控模型的预测准确度比Logistic模型提升14.11%－28.26%,并且具有明显的经济效应。本文对RNN内控模型优越性的机理进行了分析，从结构可解释性角度发现，RNN模型的非线性机制和跨期间机制显著提升了内部控制缺陷预测能力。从变量可解释性角度发现，机会因素变量对内部控制缺陷的预测能力优于压力和倾向因素。在应用价值方面，RNN内控模型的预测结果能更好地评估企业未来的经营风险、市场风险和股价崩盘风险。本文首次将深度学习算法与内部控制研究相结合，为防范化解企业重大风险提供了有效的监管工具。
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作者介绍：
林斌，汕头大学商学院教授，厦门大学会计学博士，相关成果发表在《管理世界》《会计研究》《金融研究》《审计研究》、Auditing: A Journal of Practice & Theory、 Accounting & Finance、Research in International Business and Finance等国内外期刊。现任广东省管理会计师协会会长、广东省总工会经审会常委、广东省企业内部控制协会副会长、广东省卫生经济学会医疗服务成本与价格专业委员会副主任委员、中国会计学会内部控制专业委员会委员等职。曾任中山大学管理学院教授、会计学系主任、MPAcc教育中心主任、中山大学企业与非营利组织内部控制研究中心主任、财政部内部控制标准委员会咨询专家组专家、中国会计学理事、CGMA100北亚管理会计领袖智库轮值主席、中国企业反舞弊联盟轮值主席、广东省审计学会副会长、广东省内审协会副会长、广东省资产评估协会副会长等职
主要荣誉：会计名家（2020），财政部；宝钢优秀教师（2015），宝钢基金会；优秀博士学位论文导师（2015），审计署；南粤优秀教师（2004），中共广东省委教育工作委员会、广东省教育厅、广东省人事厅、广东省总工会、广东省教育基金会；“火车头”奖章（1995），铁道部。
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期刊简介：
《会计研究》是财政部主管、中国会计学会主办的国家一级学术期刊，是国家自然科学基金委员会确定的管理科学A类重要期刊，是CSSCI来源期刊中唯一的会计类学术期刊，是学术界公认的会计学权威期刊。刊物紧密结合中国经济和社会发展的实践，突出学术前瞻性、政策指导性和现实针对性，致力于推动会计理论的繁荣和发展，已经成为集中反映我国高质量会计研究成果的学术平台。2023年度《会计研究》复合影响因子为10.031，期刊综合影响因子为4.632。
来源：科研与研究生办公室
编辑：马嘉敏
初审：黄金
复审：林泽锋
终审：郭功星
