农业上市公司重大错报风险评估指标体系研究

发布时间：2020-03-26 14:25

【摘要】：农业企业是关系到我国国计民生的农业产业的重要组成部分,伴随着证券市场的发展,一些农业企业希望通过上市谋求更深远的发展,但这也导致了新的问题。从早期的蓝田股份、绿大地事件再到近期獐子岛不断发酵的虾夷扇贝事件,可以看出农业上市公司利用其生产经营的特殊性进行的财务舞弊行为在扰乱了证券市场秩序的同时也增加了注册会计师审计该类上市公司的风险。而在现代风险导向审计阶段,做好重大错报风险的识别与评估成为控制农业上市公司审计风险,保障其财务信息真实有效,进而维护市场正常秩序的首要环节。因此,本文拟在对我国农业上市公司财务与非财务数据分析的基础上,建立能够定性与定量评估其重大错报风险的指标体系,从而实现控制审计风险和维护市场秩序的目的。为了建立可以有效评估我国农业上市公司重大错报风险的指标体系:首先,本文借鉴了平衡计分卡构建绩效评价体系时的思想,制定了建立指标体系的基本原则。然后,在对农业上市公司经营风险以及审计准则对评价被审计单位重大错报风险的要求进行分析后,本文构建了二元Logistic回归模型,并通过代入2006年至2017年度我国农业上市公司的经验数据,筛选出了用以评估其重大错报风险的指标并形成指标集合。此后,本文利用主成分分析法对指标集合中指标所包含的信息进行提炼和分组,建立起具有层次和因果关系的定性评估重大错报风险的基础指标体系,还通过该基础指标体系与Logistic模型及其回归结果的结合构造了能够定量评估风险的数学模型。最后,在以上基础指标体系和数学模型的组合通过了我国农业上市公司经验数据的检验后,本文实现了构建出包括四级基础指标体系和数学评估模型在内的我国农业上市公司重大错报风险评估指标体系的目的。通过研究,本文建立的农业上市公司重大错报风险评估指标体系,在40.00%的预警线下,对我国农业上市公司重大错报风险发生评估的总体有效率达到96.32%。在10个一级指标中,农业企业经营的宏观经济环境、农业企业的盈利和成长状况以及资产与负债的结构是评估农业企业重大错报风险发生情况的重要维度。在35个二级指标中企业实际所得税税率、企业设立地区的经济发展状况、股权集中度、股权制衡度、两职合一状况、存货减值准备的比例和内部控制缺陷情况共7个非财务指标,以及资产负债率等6个财务指标能够显著预警我国农业上市公司重大错报风险的发生。
【图文】：

技术路线图,技术路线,错报,风险

公司重大错报风险的指标集合中的指标之间的相关关系，提取出具有一定相关关系的指标中的公共信息，以提炼出更高一级的维度对具体指标进行归类。经过归类后即形成基本指标体系，这一基本指标体系使得控制我国农业上市公司审计风险、提高审计效率的使命与评估农业上市公司重大错报风险的目标和能够预警农业上市公司重大错报风险发生的两级指标之间的因果关系更明确。然后，根据二元逻辑回归模型的基本框架，将基本指标体系的数据代入，本文建立起可以评估我国农业上市公司重大错报风险的数学模型。最后，在将数学模型和基本指标体系整合为综合评估指标体系后，利用将农业上市公司多年的经验数据进行检验，以证明研究成果预测我国农业上市公司重大错报风险的准确性和可操作性。1.5.2 技术路线针对注册会计师审计我国农业上市公司风险较高的现状，，本文将建立一个适用于我国农业上市公司的可操作性较强的能够定性和定量评估重大错报风险的指标体系作为研究的目的。图 1.2对本文实现这一研究目的的技术路线进行了描述。
【学位授予单位】：山东农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F302.6;F324;F832.51

【参考文献】