基于Logistic方法的上市公司会计舞弊检测研究

发布时间：2018-07-24 14:37

【摘要】：中国新型加转轨经济的特征,监管制度等方面的不完善,决定了根据发达国家相对成熟资本市场上市公司财务数据建立的会计舞弊检测模型的不适用。通过采用会计舞弊检测中应用普遍并具有较高预测正确率的logistic回归方法,在对现有文献中预测效果较好的财务指标进行方差分析基础上,选择具有显著性的变量建立舞弊检测模型。基于SPSS13.0平台,选择2002～2006年间被中国证监会出具处罚公告的舞弊上市公司及其与之匹配的非舞弊公司控制样本数据,完成了确定样本规模、回归模型与回归参数选择等实验。结果发现,样本规模对舞弊检测正确率有显著影响,而参数中分类点的变化对正确率无明显影响,参数选择对混合逐步回归模型具有显著影响。最终通过比较实验获得具有八个指标的最佳拟合数据检测模型,该模型与现有会计舞弊检测模型相比具有较高的判定率。
[Abstract]:The characteristics of China's new economy and the imperfection of supervision system determine the inapplicability of the accounting fraud detection model established according to the financial data of listed companies in the relatively mature capital markets of developed countries. By using the logistic regression method, which is widely used in accounting fraud detection and has a high forecasting accuracy, this paper analyzes the variance of the financial indexes which have good prediction effect in the existing literature. The significant variables are selected to establish the fraud detection model. Based on SPSS13.0 platform, the control sample data of fraudulent listed companies issued by China Securities Regulatory Commission (CSRC) from 2002 to 2006 and their matched non-fraudulent companies were selected. The experiments of determining sample size, regression model and regression parameter selection were completed. The results show that the sample size has a significant effect on the correct rate of fraud detection, while the change of the classification points in the parameters has no significant effect on the accuracy rate, and the selection of parameters has a significant effect on the mixed stepwise regression model. Finally, the best fitting data detection model with eight indexes is obtained by comparison experiment. Compared with the existing accounting fraud detection model, the model has a higher judgment rate.
【作者单位】： 河北工业大学管理学院;天津财经大学会计系;
【基金】：国家自然科学基金“基于数据挖掘的上市公司会计舞弊识别问题研究”(70872082) 河北省自然科学基金“上市公司会计舞弊模式识别研究”(F2009000111) 河北省高等学校自然科学重点项目“基于无导师学习算法的上市公司会计舞弊识别模型研究”(ZH2011114)
【分类号】：F233;F832.51;F224

【参考文献】

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本文编号：2141689