基于LVQ神经网络的财务舞弊识别模型实证研究

为了保护广大投资者和规范国内资本市场,对财务舞弊识别的研究具有重要的意义。在参考前人研究的基础上,选择能识别财务舞弊的指标,利用主成分分析法约减指标,得到9个综合变量。在此基础上,利用学习矢量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络建立财务舞弊识别模型;此模型对测试样本的判断准确率高达90.9%,验证了模型的有效性。最后把此模型与用其他方法建立的财务舞弊识别模型进行比较,发现LVQ神经网络建立的财务舞弊识别模型,能更有效地识别测试样本有没有财务舞弊。     

我国上市公司财务报告舞弊识别指标体系研究——基于问卷调查结果的实证分析

本文对我国上市公司财务报告舞弊的征兆进行了理论分析,根据分析结果初步建立了一套财务报告舞弊识别指标．并采用问卷调查法对初步建立的指标进行简化和验证,构建了我国上市公司财务报告舞弊识别指标体系。     

上市公司财务舞弊的风险识别与证据收集

针对中国上市公司广泛存在的财务舞弊事件,本文构建逻辑（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）财务舞弊识别模型进行回归分析。 结果表明：财务指标和非财务指标都是影响上市公司财务舞弊的因素,都能在整体上对上市公司财务舞弊行为进行风险识别;一般而言,舞弊公司财务指标的波动性比非舞弊公司财务指标的波动性要大,审计人员可以从财务指标的波动性入手,去寻找上市公司是否真正存在财务舞弊的审计证据。     

基于CRIME五因素论的ST公司财务舞弊识别

ST公司财务舞弊对我国资本市场造成了不小的负面影响。本文以舞弊动因"CRIME"五因素论为基石,选取可能影响舞弊的22个指标,并使用3年的数据对30对ST公司舞弊与非舞弊样本做了t检验、Wilcoxon符号秩检验、Logistic回归,建立的识别模型综合正确率达到81.7%。通过对模型进行稳健性检验,结果表明,识别舞弊样本的正确率为77.3%,说明该模型具有良好的应用效果。     

财务报告舞弊特征研究的实证发现:文献综述与评论

本文旨在对国内外财务报告舞弊特征实证研究的文献进行梳理与回顾,重点从舞弊公司财务报告特征指标和财务报告舞弊识别模型两方面进行总结,系统地评述了有关该领域的研究成果,在此基础上探讨相关问题研究的不足及未来的研究方向。     

财务报告舞弊特征研究的实证发现：文献综述与评论

本文旨在对国内外财务报告舞弊特征实证研究的文献进行梳理与回顾，重点从舞弊公司财务报告特征指标和财务报告舞弊识别模型两方面进行总结，系统地评述了有关该领域的研究成果，在此基础上探讨相关问题研究的不足及未来的研究方向。     

对我国上市公司财务报告舞弊信号的审计识别

当前．上市公司财务报告舞弊已成为社会各界广泛关注的问题。这一现象如果得不到及时纠正与治理,我国的经济秩序必将受到干扰．投资环境必将受到破坏。但财务报告舞弊的复杂性和隐蔽性．使得注册会计师难以准确判断企业管理当局是否进行了财务报告舞弊。本文揭示了上市公司财务报告舞弊的常用手法。并从注册会计师的角度,提出了相关的审计识别对策。     

基于成长期上市公司的管理舞弊识别研究——来自我国A股证券市场的经验证据

本文基于生命周期理论,以成长期上市公司为研究对象,对其舞弊行为进行了实证研究。研究表明:虚增销售收入是成长期上市公司舞弊的主要手段。从指标变量的显著性检验发现,盈余与净利润之差、(净利润-经营活动现金流量)/上年资产总额、负债比例、运营效率、获取经营活动现金能力,舞弊样本显著低于正常样本,且两类指标的资产组成也存在显著差异。以显著指标为初始变量,运用Logistic回归及因子分析方法建立识别模型,进一步验证了上述初始变量在模型中的识别效果。     

基于舞弊三角理论探讨上市公司财务造假——以金亚科技为例

资本市场财务舞弊现象层出不穷,如何识别上市公司财务造假已成为广大投资者热议的话题。本文选取金亚科技为研究对象,深入剖析其财务舞弊的全过程,并从舞弊三角理论的压力、机会、借口三个层次分析其财务舞弊的动因,并提出相关治理公司财务舞弊的对策。     

基于成长期上市公司的管理舞弊识别研究——来自我国A股证券市场的经验证据

本文基于生命周期理论，以成长期上市公司为研究对象，对其舞弊行为进行了实证研究。研究表明：虚增销售收入是成长期上市公司舞弊的主要手段。从指标变量的显著性检验发现，盈余与净利润之差、（净利润一经营活动现金流量）／上年资产总额、负债比例、运营效率、获取经营活动现金能力，舞弊样本显著低于正常样本，且两类指标的资产组成也存在显著差异。以显著指标为初始变量，运用Logistic归及因子分析方法建立识别模型，进一步验证了上述初始变量在模型中的识别效果。     

收入舞弊的识别与应对 ——基于东方金钰交易造假的案例分析

收入舞弊是最常见的财务舞弊类型,近年来愈发从会计操纵手法转向更加隐蔽的交易造假手法,识别难度持续加大.本文基于东方金钰财务舞弊案例,从五维度财务舞弊识别模型入手,识别交易造假类收入舞弊的财务异常特征,以及客户与供应商的隐性关联关系、实际控制人的异常行为等非财务异常特征,由此讨论如何借助多维数据和五维度模型对交易造假类收入舞弊进行更有效的识别和防范.     

财务报告舞弊的识别研究——基于制造业上市公司经验数据

本文从被中国证监会处罚的制造业上市公司中选择样本,选取16个财务指标作为研究变量,建立可以识别制造业上市公司财务报告舞弊的回归模型。结果表明,总资产周转率、流动比率、资产负债率、审计意见和资本公积/所有者权益等指标能更好的识别制造业上市公司舞弊现象。     

2019～2021年上市公司财报可信度分析

财务舞弊研究中最难以实现但又最具有价值的当属事前识别问题。本文基于五维度财务舞弊识别框架,构建财报可信度评价指标,利用天健财判财务智能预警系统和数据库进行数据搜集和处理,分析2019～2021年我国上市公司(剔除金融业A股上市公司)和信用债发债主体发生财务舞弊的可能性。本研究首先介绍智能预警系统的构建逻辑和预警效果,然后分析上市公司总体财报可信度,并从交易所/板块、行业、地区和审计分布等角度进行分类“画像”,最后进行总结和展望。     

基于“三元素”理论的企业财务舞弊识别

财务报告舞弊一直困扰着广大投资者,因此提高广大投资者识别财务报告的能力已成为亟须解决的问题。本文基于财务报告舞弊三元素理论,结合我国现有的财务舞弊识别方法,构建了公司舞弊特征识别卡识别法和数学模型识别法相结合的双重识别体系,能较快捷地识别财务报告舞弊,方法简易、有效,可供广大投资者参考。     

上市公司财务舞弊与关联方交易——来自中国A股市场的经验研究

本文对上市公司财务舞弊与其实施关联方交易程度的相关性进行了实证研究。通过检验51家因涉及财务舞弊而被有关监管部门公开实施处罚的上市公司发现,财务舞弊上市公司其资金被关联方占用的程度显著高于非财务舞弊公司,未发现实施财务舞弊的公司与关联方进行商品交易的程度高于非财务舞弊公司。另外还发现,当与关联方资金占用相关的变量纳入财务舞弊识别模型后,明显提高了模型的识别成功率。     

基于XGBoost的上市公司财务舞弊预测模型研究

研究目标:探讨如何利用大数据和机器学习方法对上市公司财务数据和非财务数据进行分析和挖掘，并应用于上市公司财务舞弊识别和预测。研究方法:提出一种基于机器学习方法的上市公司财务舞弊预测模型Xscore,对上市公司财务舞弊进行预测。研究发现:Xscore模型能够提高模型预测的准确率，在准确率、召回率、AUC指标、KS值、PSI稳定性等方面均优于Fscore模型和Cscore模型，更适合我国上市公司财务舞弊预测。研究创新:基于2000～2020年中国上市公司数据集为观测样本，通过Benford定律、LOF局部异常法、IF无监督学习法，解决了机器学习应用于财务舞弊识别研究时普遍面临的灰色样本问题，甄选兼具领域特性和统计特征的特征变量；首次将XGBoost集成学习方法应用到上市公司财务舞弊预测分析中，有效提高了上市公司财务舞弊准确率。研究价值:本文将XGBoost集成学习方法引入上市公司财务舞弊识别领域，有助于促进人工智能、机器学习在会计学中的研究与应用，为促进上市公司披露高质量的财务信息和维护资本市场秩序提供参考。     

上市公司财务报告舞弊分析与治理

近几年,财务报告舞弊行为愈演愈烈。这些舞弊行为的发生严重干扰了证券市场的经济秩序,使投资者丧失了信心和积极性,歪曲了企业的价值,阻碍了资本市场的发展。文章从公司治理、政府监管、外部审计以及法律法规等多个角度,结合我国现状对财务报告舞弊问题进行分析,进而提出建立在数据挖掘中的聚类分析方法上的定量识别方法和建立在法律法规界定的漏洞、公司信用评价等基础上的定性识别方法,即定量识别和定性识别相结合的方法对财务报告舞弊行为进行识别,以提高财务报告舞弊的识别率,进而提出财务报告舞弊的治理措施。     

上市公司财务报告舞弊识别研究:一个理论综述

上市公司财务报告舞弊现象在当今全球证券市场上普遍存在,并以极快的速度蔓延。这不仅阻碍了资本市场的健康发展,破坏了资本市场的资源配置机制,也打击了投资者和社会公众对整个资本市场和会计界的信心。与之相应,国内外关于上市公司财务报告舞弊的研究已积累了丰富的研究成果,其研究内容涉及财务报告舞弊的动因、征兆、识别以及防范等多方面。本文对国内外关于上市公司财务报告舞弊识别的研究成果进行了回顾,并进行简短评析,以期对以后的上市公司财务报告舞弊识别研究有所帮助。     

三角理论看公司财务报告舞弊成因及对策

上市公司财务舞弊的频繁发生,对社会经济发展造成了极大的危害。农业领域是舞弊频发的领域之一;迄今为止对财务报告舞弊进行识别分析的最具代表性的理论是舞弊三角理论。     

上市公司财务舞弊风险识别与治理对策研究--以瑞幸咖啡为例

近年来上市公司财务舞弊事件频发,严重影响了我国资本市场的稳定发展,这不符合我国上市公司高质量发展的目标要求,因此对上市公司财务舞弊风险识别与治理对策的研究显得尤为重要。文章以瑞幸咖啡为例,结合瑞幸咖啡所处环境、行业财务指标及自身财务指标,运用舞弊三角模型与灰色关联度模型对瑞幸咖啡财务舞弊的诱因风险与结果风险分别进行了识别,并针对瑞幸咖啡财务舞弊风险提出了相关治理对策。通过对瑞幸咖啡财务舞弊风险识别与治理对策的研究,可以为资本市场上其他上市公司预防并有效地监督财务舞弊行为提供借鉴。