《表4 Logistic回归结果》

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《财务报告舞弊识别效率改善研究——基于分类技术改进和数据信息优化兼容视角》

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注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

其中，，Xi代表检验结果识别出的差异性指标，ε为残差。笔者构建两个模型，首先单独检验财务指标的识别效率，其次加入舞弊当年的非财务信息，在回归过程中采用向后Wald逐步回归的方法，当设定变量的P值小于0.050时进入模型，P值大于0.100时从模型中剔除。回归结果如表4所示。