农业上市公司财务报表舞弊识别模型研究

发布时间：2017-07-05 03:03

  本文关键词：农业上市公司财务报表舞弊识别模型研究

  更多相关文章： 农业企业 财务报告舞弊 识别 Logistic回归模型

【摘要】：证券市场在发展过程中,需要定期对信息进行披露,而只有保证信息披露流程的科学性,证券市场在发展中才能够真正的做到公平,公正和公开。纵观近几年社会经济发展,不难发现财务报告舞弊行为影响了市场经济的发展。针对财务舞弊现象进行分析,可以发现这种问题在各个国家中普遍存在,给其经济社会的发展带来了各种不利因素,鉴于此,如何解决财务舞弊问题,被国内外当局者和相关人员高度关注,如何杜绝这个问题的产生,已经成为当下证券市场发展需要解决的难题之一。很多学者在这方面进行深入性的探讨分析后,认为在整治财务舞弊问题上,一个可取的做法就是给出识别此舞弊行为的模型。即使进行财务报告舞弊的上市公司有着再完美的舞弊方式,其提供的财务报告中依然无法做到十全十美,比如其给出的指标会与公司实际运行表现出来的行为相背离。在这方面上西方国家已经进行了大量的实证研究,但是我国并没有进行足够的实证研究,另外需要承认的是,很多学者都将识别模型的建立,作为问题解决探究过程中的一个重点研究对象,而通常选择的模型属于具有普适性的行业模型,而这种模型缺乏针对性。鉴于此,笔者对现有研究资料进行了汇总分析,结合我国证券市场发展特征,将农业上市公司作为样本公司,构建起该行业的财务报告舞弊识别模型,目的是使财务报告使用者可以对上市公司舞弊迹象进行高效识别,然后做更进一步的证实。笔者经过对比分析后,选择了实证与规范相结合的研究模式,将研究内容定位在农业上市公司财务报告舞弊识别模型的探究上,构建起Logistic回归模型,针对相关样本资料进行验证,然后对预测样本展开检验,通过检验后发现行业模型能够更好的对农业上市公司财务舞弊行为加以识别,也就是说,针对各个行业建立起相对应的行业模型,能够更好的对财务舞弊行为进行识别。文章首先对研究背景和研究意义进行简单介绍,然后给出本课题在探究上遵循的思路；再次是解释了何为财务报告舞弊识别,简单概述了农业上市公司舞弊的根源,建立农业上市公司财务舞弊识别模型,然后对该模型的可行性进行检验。另外针对农业企业的特殊性,本文在模型检验的基础上,特别提出关于农业企业舞弊识别的特殊关注点,对农业企业的舞弊识别更具有针对性。针对现有的文献资料进行汇总分析后,笔者所做的研究及贡献包括：1.本文是针对农业上市公司建立的舞弊识别模型,因为不同的行业有不同的特点,所以相比于对全行业建立统一的舞弊识别模型来说针对性更强更有说服力。另外,因为农业企业出现舞弊的现象相比于其他行业更加的普遍,造假的手法也更加夸张,所以针对农业企业建立舞弊的识别模型是非常有必要的。2.在设计模型时,笔者先对指标展开正态分布验证,经过分析后发现样本公司指标与正态分布相矛盾,然后笔者借助于非参数显著性验证,采用的验证方法为Wilcoxon检验,接着对符合显著性检验的6个指标展开Logistic回归,设计出农业上市公司的财务报告舞弊识别模型。3.选取变量时,不仅选择能够反映公司财务状况的财务指标,还考虑了非财务指标,如公司股权结构、审计意见类型以及是否为ST等因素,指标体系的选择还是比较全面的。4.较为详细的阐述了农业企业的特殊性及特殊的舞弊动因,并且有针对性的提出对农业企业舞弊识别的特殊关注点。
【关键词】：农业企业 财务报告舞弊 识别 Logistic回归模型
【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F324;F302.6
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意义10-11
• 1.2.1 理论意义10
• 1.2.2 现实意义10-11
• 1.3 研究方法与步骤11-12
• 1.3.1 研究思路11-12
• 1.3.2 论文框架结构12
• 1.4 主要创新点12-14
• 2 文献综述14-20
• 2.1 国外研究现状14-17
• 2.1.1 动因理论14-15
• 2.1.2 识别理论15-16
• 2.1.3 防范与治理理论16-17
• 2.2 国内研究现状17-20
• 2.2.1 动因理论17-18
• 2.2.2 识别理论18
• 2.2.3 防范与治理理论18-20
• 3 农业企业及舞弊相关概念与理论分析20-29
• 3.1 农业企业的界定和特点20-22
• 3.1.1 农业企业的界定20
• 3.1.2 农业企业生产经营的特殊性20-22
• 3.2 财务舞弊的概念及农业企业舞弊的特点22-24
• 3.2.1 财务舞弊的概念22-23
• 3.2.2 农业企业财务舞弊的特点23-24
• 3.3 农业企业财务舞弊的成因24-29
• 3.3.1 农业企业财务舞弊外部成因分析24-26
• 3.3.2 农业企业财务舞弊企业内部成因分析26-29
• 4 财务报告舞弊识别模型样本及变量选取29-33
• 4.1 研究对象的确定29-30
• 4.2 模型样本的确定30
• 4.3 配对样本的确定30-31
• 4.4 农业企业舞弊识别模型指标的选取31-33
• 5 财务报告舞弊识别模型的构建和实证研究33-40
• 5.1 预测指标的筛选33-36
• 5.1.1 指标变量的正态分布检验33-34
• 5.1.2 非参数Wilcoxon检验34-36
• 5.2 Logistic识别模型的建立36-38
• 5.3 模型有效性检验及应用分析38-40
• 5.3.1 模型效果的检验38-39
• 5.3.2 检验非农业上市公司39-40
• 6 结论及建议40-49
• 6.1 研究结论40-41
• 6.2 农业企业舞弊识别的特殊关注点41-42
• 6.2.1 关注近年来的自然环境41
• 6.2.2 结合农业企业生产经营的季节性和周期性分析41-42
• 6.2.3 更加关注政府补助42
• 6.3 相关政策建议42-47
• 6.3.1 农业企业自身完善内部治理42-44
• 6.3.2 监管部门的职责44-46
• 6.3.3 外部中介机构强化自身服务46
• 6.3.4 投资者理性投资46-47
• 6.4 主要贡献47
• 6.5 局限性47-49
• 参考文献49-52
• 附录52-53
• 后记53-54

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本文编号：520241