以關鍵查核事項偵測公司信用風險－機器學習之應用

卓佳慶; 王泓達; 陳育仁; 段宇娟

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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
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每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
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有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。

公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）

例如：A期刊2017年之五年影响指数

(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)

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为提供读者最前线之学术资讯，于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前，率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯，但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号，不论预刊或正式出版皆不会改变，读者可点击DOI连结，或于DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」连结到文献目前最新版本。

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doi:DOI 号

来源数据

P85 - 111

社会科学 > 财金及会计学
社会科学 > 管理学
社会科学 > 法律学

DOI： 10.30142/RAAS

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以关键查核事项侦测公司信用风险－机器学习之应用

Detecting Credit Risk by Using Key Audit Matters-An Application of Machine Learning

卓佳庆(Chia-Ching Cho) ；王泓达(Hong-Da Wang) ；陈育仁(Yuh-Jen Chen) ；段宇娟(Yu-Jyuan Duan)

会计审计论丛； 11 卷 2 期 (2021 / 12 / 01) ， P85 - 111

繁体中文

关键查核事项；文字探勘；信用风险；遗传基因演算法；支援向量机； Key audit matter ； Text mining ； Credit risk ； Genetic algorithm ； Support vector machine

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摘要 │ 参考文献 (72) │ 被引用文献 (2) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Key Audit Matters (KAM) are defined as ＂Those matters that, in the auditor's professional judgment, were of most significance in the audit of the financial statements of the current period.＂ The disclosure of key audit matters (KAM) aims to enhance information transparency and value relevance of audit reports. However, the disclosure of KAM is still inconclusive with respect to whether it can improve decision usefulness for users. Using publicly-traded companies from year 2016 to 2018 as the sample, this study first identifies credit risks via analyzing the text content of each key audit matters by text mining. Next, the Genetic Algorithm is employed to optimize Support Vector Machine, aiming to detect the company's credit risks. The results of this study indicate that the key audit matters are effective in identifying credit risks, and therefore are value-relevant in decision making for investors. In summary, results support the arguments that the disclosure of key audit matters is likely to improve financial transparency and decision making for users.

参考文献 ( 72 ) 〈TOP〉

王明昌, Ming-Chang,郑扬耀, Lee-Young,柯建全, Chien-Chuan(2015)。企业财务危机前之媒体管理。会计评論，61，77-119。
连结：
余惠芳, Hui-Fun,陈文郎, Daniel W. L.,冯惠珊, Hui-Shan,黎红玲, Hung-Ling(2011)。外部监控、代理问题与信用风险模型之实证研究。育达科大学报，29，47-66。
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呂素蓮, Su-Lien,李国荣, Kuo-Jung,谢圣涵, Sheng-Han(2014)。公司治理对企业信用评等之影响与预测。东吴经济商学学报，87，97-133。
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宋曜廷, Yao-Ting,陈茹玲, Ju-Ling,李宜宪, Yi-Shian,查日龢, Jih-Ho,曾厚强, Hou-Chiang,林维骏, Wei-Chun,张道行, Tao-Hsing,张国恩, Kuo-En(2013)。中文文本可讀性探讨：指标选取、模型建立与效度验证。中华心理学刊，55(1)，75-106。
连结：

被引用文献 ( 2 ) 〈TOP〉

颜信辉,郑楚媛,陈慧玲(2022)。关键查核事项警示功能之探讨：以实质盈余管理为例。会计审计论丛，12(1)，35-73。
(2024)。诉讼风险与会计师关键查核事项之揭露。会计评论，79，97-155。

国际计量

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