基于F-score模型的财务报告舞弊识别研究

发布时间：2016-04-13 08:27

第一章绪论

1.1研究背景与意义
随着中国经济的不断发展,以及十八大以来完善和开放资本市场的重大改革的实施,我国资本市场在国计民生中的作用越来越显著,健康的资本市场能够合理高效的配置资源,不但能满足投资者正常的投资行为,减少盲目投机,还能为企业提供方便、公平、低成本的融资平台,促进企业的发展,对社会经济的发展起到巨大的作用。然而,上市公司的财务报告舞弊问题严重影响了我国资本市场的健康发展,舞弊财务报告中的虚假财务信息会误导投资者决策,造成经济损失,妨碍监管部门的有效监管,不利于真正优秀的企业获得资金,扰乱了资本市场的公平,严重阻碍了我国资本市场开放和完善的步伐,给我国经济的转型和发展带来不利影响。财务报告舞弊现象在全球证券市场较为普遍,并呈现蔓延的趋势,很多知名公司被卷入财务舞弊丑闻。美国安然公司于2001年承认其在过去三年间虚构利润达5.86亿美元,并且隐瞒了高额的负债,之后的施乐、世纪通信、朗讯等全球知名的上市公司也纷纷出现财务舞弊问题,且舞弊金额一再刷新纪录。自从我国的证券市场成立以来,也频繁曝出上市公司财务报告舞弊丑闻,从闽福发、琼民源、银广夏,再到近几年的紫鑫药业、华锐风电。面对日益严重的财务报告舞弊问题,各国学者及证券监管者都在不断的努力,国内外学者对财务报告舞弊案例进行了深入的剖析和研究,总结出了多种舞弊征兆和特征,并提出多种识别舞弊的方法,证券监管者也制定了各种制度保证信息披露的真实性,加大了监管和惩处力度,在一定程度上减少了舞弊问题的出现。但是财务报告舞弊问题依然存在,并且舞弊手段更加隐蔽,同时由于许多财务报告舞弊案件都是在事后几年被发现,在舞弊当时依然给投资者造成了巨大的损失。因此,在今后的研究中应重点关注在舞弊报告公布时就能有效的判别财务报告舞弊可能性的方法,帮助投资者正确的决策,减少因舞弊带来的损失,同时便于监管者及时发现可疑报告,进行进一步调查。
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1.2研究方法与内容
本文主要采用实证分析的研究方法,先利用我国样本数据对F-score模型识别舞弊的准确性进行检验,进而分析F-score模型在我国应用存在的问题和优化方向,然后以F-score的变量体系为基础,易彳除在我国财务报告中不可获得数据的变量,并通过文献分析的方法,根据国内学者对财务报告舞弊问题的研究,补充完善舞弊识别模型的变量体系,再运用非参数检验选取存在显著性差异的变量用于构建模型,最后通过逐步后向Logistic回归构建出适用于我国上市公司的财务报告舞弊识别模型。本文一共分成四个章节,每章的主要阐述内容如下:第一章为绪论部分,简要说明本文的研究背景、意义,釆用的研究方法和主要的研究内容,并指出本文的创新点和不足之处。第二章为文献综述部分,详细阐述财务报告舞弊概念的相关理论,舞弊成因理论,并对国内外财务报告舞弊识别的研究概况进行总结,最后对F-score模型的研究概况进行重点叙述。第三章为实证分析部分,主要介绍样本的来源和选取的原则,并利用样本数据对F-score的识别效果进行检验,分析检验结果,根据F-score变量体系和国内研究成果重新构建舞弊识别模型的变量体系,最后用Logistic回归方法构建舞弊识别模型并选取合适的分割点对模型预测效果进行分析与检验。第四章为研究结论和建议,对本文构建的模型和结论进行总结,并从舞弊三因素角度提出政策性建议。
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第二章文献综述

2.1财务报告舞弊相关概念
对于舞弊的概念,《辞海》中认为:“舞弊是指使用不正当手段做坏事,通常称为徇私舞弊,用欺诈的手段做不合法的勾当”。《韦伯斯得新大学词典》是这样对舞弊一词定义的:“舞弊是一种人为故意地掩盖或歪曲事实真相的行为,舞弊的目的是让别人损失有价值的财物或合法权利”。我国《现代汉语词典》则是对舞弊这样定义:“舞弊是利用欺诈的手段来做一些违反法律的事情”。从财务会计角度来看,舞弊是指舞弊主体为了公司或个人的不正当利益,利用不符合国家法律法规或会计规范的手段,有目的地实施违背会计真实性原则的行为,其结果可能导致公司的相关财务信息失真。我们可以从四个方面来理解财务会计角度舞弊的含义:(1)舞弊是有计划、有意识、故意的行为;(2)舞弊的手段具有欺诈性,通常会导致会计等信息失真;(3)舞弊行为是一种违反法律、法规、制度的违法行为;(4)舞弊的目的使舞弊主体获得不正当的利益。从审计角度来看,《国际审计准则》认为,舞弊是指管理人员、雇员或第三方的人员采取会导致财务报表不实反应的故意行为。舞弊可能包括行为:(1)伪造、篡改会计凭证或记录;(2)在凭证或记录中隐瞒或删除交易记录;(3)记录虚假交易;(4)故意遗漏重大事项;(5)蓄意更改、不正确使用会计政策。
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2.2财务报告舞弊成因理论
国外学者对舞弊成因的研究主要从舞弊的形成因素出发,目前舞弊成因理论主要有四种:舞弊冰山理论(二因素论)、舞弊三角理论(三因素论)、GONE理论(四因素论)、舞弊风险因子理论(多因素理论)。舞弊冰山理论,也叫二因素论,由加拿大学者罗伯特?林德奎斯特(LindquistRobert J)和美国学者杰克?波罗格纳(G.Jack Bologna)提出。冰山理论把导致舞弊行为的因素分成两类:舞弊结构因素和舞弊行为因素,并从结构和行为这两方面来考察舞弊行为。舞弊冰山理论把舞弊行为比喻成一座冰山,把舞弊结构因素比喻成冰山露出海面的一角,这一部分是人们容易发现的并且客观存在的,是组织内部的管理问题;把舞弊行为因素比喻成隐藏在海面以下的冰山的大部分,这一部分内容更加主观化、个性化,是人们不易发现且容易忽视的。结构因素包括企业的组织架构、内部控制、内部管理等内容,行为因素包括企业行为人的态度、情感、价值观等因素。舞弊冰山理论强调,一个公司是否存在舞弊行为,除了要关注客观存在的组织结构、内部控制水平等因素外,更应关注公司行为人个体的行为方面,分析公司行为人的人性方面的舞弊风险。
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第三章基于F-score模型的财务报告舞弊......21
3.1数据来源和样本选取......21
3.1.1数据来源......21
3.1.2样本选取......21
3.2 F-score模型识别效果检验......22
3.3优化模型变量体系构建......24
3.3.1 F-score 变量筛选......24
3.3.2模型变量体系补充......25
3.4优化模型的建立......28
3.5模型识别效果检验............29
第四章研究结论与政策建议......30
4.1研究结论......30
4.2政策建议......33

第三章基于F-score模型的财务报告舞弊实证研究

3.1数据来源和样本选取
3.1.1数据来源
本文在研究中使用的数据和资料主要有以下来源:(1)上市公司的舞弊情况和资料来自中国证监会网站的处罚公告和国泰安金融数据库中的财务报告违规数据;(2)上市公司的财务数据和股权结构、公司治理等非财务数据主要来自国泰安金融数据库和沪、深两市上市公司的年度财务报告,上市公司年度财务报告下载于上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站以及新浪财经、金融界等网站。

3.1.2样本选取

中国股票市场较国外发达国家起步较晚,因此本文选取1994-2013年间,由于财务报告舞弊行为被中国证监会公开处罚的上市公司,并通过一定规则进行蹄选:(1)鉴于本文是在F-score模型的基础上进行研究,而F-score模型选取的舞弊样本只包含操纵利润舞弊的公司,因此本文只选取因为虚构利润舞弊而被中国证监会公开处罚的上市公司;(2)上市公司的中期报告未经审计,且与年度财务报告的数据不具有可比性,所以本文排除了中期财务报告舞弊的公司,只保留年度财务报告存在舞弊行为的上市公司;(3)财务舞弊指标在舞弊年份与舞弊前年份间的异常变动也是识别财务报告舞弊的重要线索,但由于舞弊公司连续多年舞弊,同时经过粉饰的前后两年的财务数据进行对比无法提供财务数据异常变动的信息。为了解决这一问题,本文选取各舞弊公司首次舞弊年份的财务报告作为样本,在此基础上一共找到60个舞弊样本作为本文分析和构建模型的研究对象。

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结论

本文从1994年到2013年因财务报告舞弊而被中国证监会处罚的上市公司中,经过一系列的筛选,最终选取60家上市公司的首次舞弊年份的财务报告作为舞弊样本,同时选取了同一年份、同行业、资产规模相近、没有被SP/PT的60家非舞弊上市公司作为对照样本。本文首先利用舞弊样本和对照样本对F-score模型进行模型识别效果检验,计算样本的F-score模型中的模型变量值,代入模型进行检验,结果发现F-score模型对我国样本的识别效果不好,整体识别准确率仅为54%远低于F-score模型对美国舞弊识别的整体准确率63.7%,并且F-score模型不能有效识别出舞弊公司,识别准确率仅为18%。通过分析认为可能是以下原因造成F-score模型对我国舞弊公司的识别效果不好,主要有:(1) F-score模型的研究变量是根据美国上市公司舞弊征兆进行选取的,由于中美的会计制度和市场环境存在一定差异,F-score模型选取的研究变量可能对中国上市公司并不适用;(2) F-score模型变量没有结合中国上市公司的特点,选取能够有效识别中国上市公司舞弊的指标变量,整体的研宄变量体系可能不够全面;(3) F-score模型的变量显著性检验和模型Logistic回归都是使用的美国上市公司舞弊的数据,模型变量和变量系数可能对中国舞弊公司不适用;(4)由于中美财务报告披露内容和详细程度有所不同,F-score模型中的有些变量无法获得相应的数据,导致模型识别效果检验时变量不完整,会影响模型识别的准确性。基于以上可能的原因,本文在F-score模型的基础上重新构建财务报告舞弊识别模型,对F-score模型进行优化。
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参考文献(略)

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本文编号：37895