基于现代风险导向审计理论，运用数据挖掘方法，选取2001-2020年因财务报表重大错报被出具保留和否定意见的上市公司为样本，构建基于CHAID算法的重大错报分类预测模型，从中识别重大错报的基本特征，挖掘重大错报与否的决策规则。结果表明：流动性差、盈利能力不足、长期偿债能力弱的上市公司，在较高的置信水平上存在高重大错报风险；模型总体正确率为97.17%,分类效果较为理想。鉴于此，能够为识别、评估和预测财务报表重大错报风险提供线索。
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