对于上市公司会计舞弊的国际相关研究与启示

与国外在会计舞弊研究方面积累的丰硕成果相比,国内对于上市公司会计舞弊的相关研究相对落后。由于国外研究内容涉及的范围非常广泛,这些研究成果给我国的上市公司会计舞弊的研究提供了重要的借鉴和参考。然而,我国的国情和国外的体制不同,有些研究成果不能照搬照抄,而是需要结合我国的具体国情进行有针对性的转化,这样才能为我所用。本文分析了上市公司会计舞弊的国际相关研究,总结了对于我国会计舞弊研究的一些启示。     

对于上市公司会计舞弊的国际相关研究与启示

与国外在会计舞弊研究方面积累的丰硕成果相比,国内对于上市公司会计舞弊的相关研究相对落后.由于国外研究内容涉及的范围非常广泛,这些研究成果给我国的上市公司会计舞弊的研究提供了重要的借鉴和参考.然而,我国的国情和国外的体制不同,有些研究成果不能照搬照抄,而是需要结合我国的具体国情进行有针对性的转化,这样才能为我所用.本文分析了上市公司会计舞弊的国际相关研究,总结了对于我国会计舞弊研究的一些启示.     

上市公司财务舞弊及其治理对策研究

上市公司财务舞弊及其治理问题已成为世界各国学者研究的一项重要课题.本文依据国外有关财务舞弊动因理论的研究成果,结合我国资本市场的实际情况,分析了上市公司财务舞弊的动因,并有针对性地提出了一些防范治理对策.本文认为,造成我国上市公司财务舞弊的动因是多方面的,既有会计信息不对称、公司治理结构失效等内部动因,也有会计准则存在缺陷、审计独立性缺失等外部动因.为此,本文建议通过完善公司治理结构、加强外部审计独立性、推行法务会计、强化职业道德教育和改进反舞弊审计机制等途径来治理上市公司财务舞弊问题.     

上市公司会计舞弊识别及治理理论研究现状与展望——"上市公司会计舞弊识别及治理"专题国际学术研讨会观点综述

会计舞弊识别与治理是提高会计信息质量、维护资本市场秩序、促进经济社会和谐发展重要理论与实务问题,历来为会计乃至经济界所关注.为进一步推动我国关于上市公司会计舞弊识别与治理理论研究,更好地为相应会计理论研究和会计实务发展提供新的理论贡献,在国家自然科学基金委会资助下,天津财经大学商学院于2010年7月10日至11日主办了"上市公司会计舞弊识别与治理"专题国际学术研讨会,与会专家围绕"会计舞弊识别与治理"主题进行了广泛而热烈的交流和讨论.     

分析形成中外上市公司会计舞弊动机差异的原因

中外上市公司会计舞弊问题不仅仅是指在某一个国家或者在某一家上市公司,而是全世界范围内都在面临的问题。近些年以来,全球范围内的会计舞弊现象频频发生;2001年11月安然公司会计丑闻使得纽约股市大跌,造成国际五大会计事务所之一的安达信会计公司破产;无独有偶,中国长城机电、银广厦等出现会计舞弊事件。面对越来越多的会计舞弊行为,极大的影响了社会的稳定发展,打破了社会资源的合理配置,很大程度上造成了资源的严重浪费。因此,需要对上市公司会计舞弊的动机进行研究,在阐明中外上市公司会计舞弊的共同动机、特殊动机的基础上,简单地对中外上市公司会计舞弊的动机做了一定的比较,并且分析了形成中外上市公司会计舞弊动机差异的原因。     

我国上市公司会计舞弊监管的对策研究

上市公司会计舞弊泛滥,给社会经济发展带来严重危害,成为我国会计改革过程中的一个重点、难点和焦点问题,亟需研究解决.由于会计舞弊行为是人的趋利行为在特定制度背景下的产物,所以,应从制度设计研究入手,通过完善会计舞弊治理制度、健全会计舞弊监管机制、优化会计舞弊监管环境,从根本上解决上市公司会计舞弊监管问题.     

我国上市公司会计舞弊相关问题研究

上市公司作为公众公司,其会计舞弊案件更受关注,影响也更加深远。在会计舞弊案件频发的今天,切实提高我国上市公司会计信息质量、防治上市公司会计舞弊,已成为当务之急。文章通过对上市公司会计舞弊成因、危害的分析,提出了防治我国上市公司会计舞弊的基本对策。     

管理舞弊风险识别国内外研究综述

如何有效地识别管理舞弊风险,是国内外学者高度关注的研究方向之一。目前研究重点主要在集中在管理舞弊风险识别的指标及方法,但国内的研究成果在识别体系建设、学科融合、以及与我国实践结合等方面与国外相比仍存在一定差距,因此,我国管理舞弊风险识别未来的研究方向可着重于健全识别体系,加强"跨学科融合",在此基础上立足于我国实践,促进我国上市公司管理机制和资本市场建设的不断完善。     

当前我国上市公司会计监管存在的问题与完善对策

在金融危机下,国内外上市公司暴露出了一系列会计舞弊和会计造假事件,这一问题在一定程度上说明我国会计监管没有真正发挥实效.本文为此通过系统地提出问题、分析问题和解决问题,旨在完善我国上市公司会计监管的措施,以实现保护我国投资者利益的监管目标.     

当前我国上市公司会计监管存在的问题与完善对策

在金融危机下，国内外上市公司暴露出了一系列会计舞弊和会计造假事件，这一问题在一定程度上说明我国会计监管没有真正发挥实效。本文为此通过系统地提出问题、分析问题和解决问题，旨在完善我国上市公司会计监管的措施，以实现保护我国投资者利益的监管目标。     

舞弊治理：基于上市公司财务舞弊特征的分析

选取2003～2007年度5645家沪深两地上市公司为样本,首先对其中209家舞弊公司财务舞弊的影响因素做统计分析,明晰上市公司财务舞弊的特征;然后,根据舞弊公司不同特征进一步实证检验,得出大规模事务所的选择、股权集中度、公司规模与财务舞弊负相关,独立董事比例与财务舞弊成"U"型关系,但没有发现代表财务状况指标净资产收益率的显著性影响,究其原因,发现舞弊公司存在虚增利润以外的其他更多隐性盈余操纵手段.     

什么样的公司有财务造假嫌疑？——来自香橼公司和浑水公司的启示

2011年，中国概念股因财务造假问题遭遇做空潮，引发广泛关注。香橼公司和浑水公司作为做空中国概念股的主要机构。在揭露中国概念股财务造假方面十分精准。分析香橼和浑水做空研究报告发现。中国概念股所表现出的一些表性特征与财务造假有极强的正向相关性。这些特征主要包括：远高于同行业的毛利率；报给工商和税务部门的文件与报给SEC的不一致；有隐瞒关联交易的情形或收入严重依赖关联交易；可疑的主要股东和管理层股票交易；审计事务所名不见经传且信誉不佳；管理层的诚信值得怀疑；更换过审计事务所或CFO；过度外包、销售依赖代理或收入通过中间商；复杂难懂的超过商业实际需要的公司结构；超低价发行股票。香橼和浑水公司发现中国概念股财务造假和做空的过程启示我们：第一。推行上市公司分行业监管有利于监管人员发现上市公司的财务问题。第二，建立预警指标体系有助于监管人员排查、甄别上市公司的财务问题。     

Predicting accounting fraud using imbalanced ensemble learning classifiers – evidence from China

The current research aims to launch effective accounting fraud detection models using imbalanced ensemble learning algorithms for China A-Share listed firms. Based on a sample of 33,544 Chinese firm-year instances from 1998 to 2017, this research respectively established one logistic regression and four ensemble learning classifiers (AdaBoost, XGBoost, CUSBoost, and RUSBoost) by 12 financial ratios and 28 raw financial data. Additionally, we divided the sample into the train and test observations to evaluate the classifiers' out-of-sample performance. In detail, we applied two metrics, namely, Area under the ROC (receiver operating characteristic) curve (AUC) and Area under the Precision-Recall curve (AUPR), to evaluate classifiers' discriminability. In the supplement test, this study put forward an algebraic fused model on the basis of the four ensemble learning classifiers and introduced the sliding window technique. The empirical results showed that the ensemble learning classifiers can detect accounting fraud for the imbalanced China A-listed firms far more effectively than the logistic regression model. Moreover, imbalanced ensemble learning classifiers (CUSBoost and RUSBoost) effectively performed better than the common ensemble learning models (AdaBoost and XGBoost) in average. The algebraic fused model in the supplement test also obtained the highest average AUC and AUPR among all the employed algorithms. Our results offer firm support for the potential role of Machine Learning (ML)-based Artificial Intelligence (AI) approaches in reliably predicting accounting fraud with high accuracy. Similarly, for the Chinese settings, our ML-based AI offers utmost advantage in forecasting accounting fraud. Finally, this paper fills the research gap on the applications of imbalanced ensemble learning in accounting fraud detection for Chinese listed firms.     

什么样的公司有财务造假嫌疑?——来自香橼公司和浑水公司的启示

2011年,中国概念股因财务造假问题遭遇做空潮,引发广泛关注。香橼公司和浑水公司作为做空中国概念股的主要机构,在揭露中国概念股财务造假方面十分精准。分析香橼和浑水做空研究报告发现,中国概念股所表现出的一些表性特征与财务造假有极强的正向相关性。这些特征主要包括:远高于同行业的毛利率;报给工商和税务部门的文件与报给SEC的不一致;有隐瞒关联交易的情形或收入严重依赖关联交易;可疑的主要股东和管理层股票交易;审计事务所名不见经传且信誉不佳;管理层的诚信值得怀疑;更换过审计事务所或CFO;过度外包、销售依赖代理或收入通过中间商;复杂难懂的超过商业实际需要的公司结构;超低价发行股票。香橼和浑水公司发现中国概念股财务造假和做空的过程启示我们:第一,推行上市公司分行业监管有利于监管人员发现上市公司的财务问题。第二,建立预警指标体系有助于监管人员排查、甄别上市公司的财务问题。     

董事会特征与财务舞弊——来自中国上市公司的经验证据

本文以2003～2007年间我国上市公司为研究对象,系统考察了董事会特征对财务舞弊的影响,结果表明:董事会规模与财务舞弊呈"U"型关系;董事会持股比例与财务舞弊显著正相关;公司领导权结构和董事会稳定性与财务舞弊负相关;董事会会议频度对财务舞弊的抑制作用在逐步加强;独立董事比例和审计委员会与财务舞弊不存在相关性。据此提出了政策建议。     

我国上市公司盈余管理对股价影响的实证分析

盈余管理在西方被称为“市场参与者的游戏”，近年来日益受到我国会计学界的关注。证券市场的迅速发展要求上市公司提供高质量的会计信息，由于盈余管理与会计信息质量关系密切，使得对上市公司盈余管理问题的研究成为投资者、债权人、政府主管部门以及会计准则制定机构关注的重点。另一方面，证券市场经验数据证明，股价的波动也同盈余管理密切相关，而利益相关者很可能利用盈余管理手段来影响股价从而获取利益。因此，加强我国上市公司盈余管理和股价相关性的研究，对提高上市公司会计信息质量和改善证券市场资源优化配置功能有着重要意义。本文运用实证分析方法，选取了竞争性强的家电行业和竞争性弱的石油行业的上市公司，从盈余管理度量着手，研究竞争性不同行业的上市公司盈余管理对股价的影响大小，并对投资者的行为提出相关建议。     

有效预警上市公司违规的递延所得税异动指标和人工智能模型

2000-2017年,3434家A股上市公司样本中的47.79%至少有一次违规记录,每年平均有17%的公司违规,而监管机构平均需要2.7年查证并通告违规行为。我们用当年数据构建递延所得税异动指标,可有效预判违规,并发现监管机构未能识别这一指标的警示作用,实际激励了违规公司通过操纵递延所得税提高财务指标以规避稽查。进一步构建决策树模型,对违规事件实现样本外精准判别。本文揭示了A股公司大面积违规而稽查过程冗长迟缓这一重要现象,并分析了违规机制,指出了所得税数据在稽查违规中可以发挥的预警作用,为监管者和投资者提供有效预警上市公司违规行为的新指标和方法。     

Gender diversity and financial statement fraud

This study investigates the role of gender diversity in fraud commission and detection with a view to identifying whether companies with more female corporate leaders are less likely to be involved in financial statement fraud. Using a bivariate probit model, the role of female corporate leaders in financial statement fraud commission and detection is examined for Chinese listed companies from 2007 to 2018. The representation of female corporate leaders increases the likelihood of fraud detection, thus reducing firms’ propensity to engage in fraud. The finding confirms that women are risk averse and more committed to ethical practices than men in corporate leadership positions. Moreover, this impact of gender diversity is contingent upon the nature of ultimate controllers of listed companies: more female representation in top leadership roles can mitigate fraud commission or detect fraud effectively in non-state-owned enterprises, but not in state-owned enterprises. In addition, the recent anti-corruption campaign initiated by Chinese President Jinping Xi is a powerful form of public governance. Female corporate leaders play a more positive role in mitigating fraud commission and detecting fraud commission in the post-campaign period than in the pre-campaign period.     

有效预警上市公司违规的递延所得税异动指标和人工智能模型

2000-2017年,3434家A股上市公司样本中的47.79%至少有一次违规记录,每年平均有17%的公司违规,而监管机构平均需要2.7年查证并通告违规行为。我们用当年数据构建递延所得税异动指标,可有效预判违规,并发现监管机构未能识别这一指标的警示作用,实际激励了违规公司通过操纵递延所得税提高财务指标以规避稽查。进一步构建决策树模型,对违规事件实现样本外精准判别。本文揭示了A股公司大面积违规而稽查过程冗长迟缓这一重要现象,并分析了违规机制,指出了所得税数据在稽查违规中可以发挥的预警作用,为监管者和投资者提供有效预警上市公司违规行为的新指标和方法。     

上市公司舞弊性财务报告及其防范与监管——基于中国证券监督委员会处罚公告的分析

舞弊性财务报告是全世界经济社会和会计职业界关注的重大问题。我国目前也面临其挑战。本文以中国证券监督委员会2002—2006年处罚公告中涉及的上市公司舞弊性财务报告为依据,对我国上市公司舞弊性财务报告的主要类型、手段等进行了统计分析。分析发现,舞弊公司表外舞弊严重,所占比重大;同时存在多种舞弊类型,典型的是虚假利润表和虚假披露;虚构销售业务、虚增资产、隐瞒对外担保分别成为虚假利润表、虚假资产负债表和虚假披露的最主要舞弊手段;舞弊公司同时采用多种舞弊方法,且舞弊行为持续年限在两年以上,最长的达9年。本文最后提出了相应的防范与监管建议。