上市公司财务欺诈危害与防范

上市公司财务欺诈造成的危害比非上市公司财务欺诈的危害大得多。如何有效防范上市公司财务欺诈,是目前亟待解决的重要课题。文章主要阐释了上市公司财务欺诈的含义和特征,分析了上市公司财务欺诈的危害及其产生的原因,并提出了防范建议。     

浅析上市公司的财务欺诈及其对策

在我国上市公司财务欺诈的问题引起了广泛的关注并得到了我国相关部门的高度重视，作者认为我国上市公司的财务欺诈是由特定的经济环境和社会环境所造成。本文将从政府、法制、证监会、注册会计师行业及公司治理的现状阐述上市公司的财务欺诈的社会环境。     

法务会计在上市公司财务欺诈案件中的应用研究

在上市公司财务欺诈案件中,法务会计的应用主要体现在会计调查和诉讼支持两个方面。本文在对研究背景分析的基础上,介绍了财务欺诈相关理论,分析了财务欺诈的具体成因,进一步探讨法务会计在财务欺诈案件中的操作要点与作用,以期为法务会计在我国上市公司财务欺诈案件中的具体应用提供参考。     

谈上市公司财务欺诈及其启示

近年来,由于我国市场经济的飞快的发展和股份经济市场的高度活跃,上市公司成为我国经济社会中的主要力量,发挥着举足轻重作用,但上市公司的欺诈行为的发生也日益频繁,给我国经济的健康发展带来了恶劣的影响。本文分析了上市公司财务欺诈危害,并探讨了具体的防范上市公司财务欺诈行为的措施。     

政治关联、代理冲突与财务欺诈处罚效率北大核心

本文以因财务欺诈而被监管部门处罚的上市公司为研究对象,根据代理冲突的来源,划分了两类财务欺诈行为,并实证考察了政治关联与财务欺诈查处周期的关系。研究发现:政治关联上市公司财务欺诈查处周期显著长于非政治关联上市公司;相对于证券交易所的处罚,证监会的处罚效率更容易受政治关联的影响;管理层具有政治关联能够显著延长第一类财务欺诈的处罚周期;大股东具有政治关联能够显著延长第二类财务欺诈的处罚周期。     

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。     

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。     

论对上市公司财会欺诈行为的审计对策

本文针对一些上市公司愈演愈烈的财务欺诈行为．提出了审计对策，即在保持审计的职业警惕，有效识别和防范公司财务欺诈．做好有关工作过程中．关注并评估上市公司持续经营的能力、关联交易、非常交易、负债表外交易、重大性财会问题和会计信息披露。     

公司财务欺诈与审计对策

在社会主义市场经济的运行中，一些公司通过粉饰会计报表的手段，进行财务欺诈，而且审计师按照正常的审计程序往往难以发现其可能存在的财务欺诈行为。因此，审计师应在有效防范上市公司财务欺诈所必要的限度内，重点关注以下问题。     

基于中报数据的上市公司财务预警模型构建与检验

国内外学者关于财务预警模型的研究大都以上市公司年报数据为样本数据。在我国，由于上市公司年报公告的时间与当年有关机构宣布ST公司名单的时间比较接近，而距下年有关机构宣布ST公司名单的时间则比较远，因此，用ST前一年的年报数据来预测当年或下年的警情，都具有较大的局限性。实证研究结果表明，采用上市公司中报数据构建的财务预警模型，不仅具有很高的预警准确率，而且比基于年报数据的模型更具有较强的预警时效性。     

基于信息披露质量的财务预警研究

本文将信息披露质量引入财务预警指标体系中,采用支持向量机（SVM）财务预警模型,研究处于不同生命周期阶段的企业在引入信息披露质量前后财务危机预测准确性的差异,然后利用决策树（DT）模型分析信息披露质量在财务预警体系中的重要程度。实证结果表明,引入信息披露质量的 SVM财务预警模型,其准确率在成长期、成熟期和衰退期均有一定的提高,导入期则没有发生变化;对于处于不同生命周期阶段的企业,信息披露质量对财务预警的影响程度具有一定差异：成熟期企业影响程度最大,成长期和衰退期企业影响程度较大,而导入期企业影响效果不明显。因此,合理引导公司信息披露,对于降低上市公司发生财务危机的概率具有重要导向效应。     

上市公司会计欺诈预警模型的应用研究

国内外对会计欺诈研究的文献非常多,但较少从企业外部利益相关者尤其是中小投资者的角度出发研究预警模型的构建。本文以受到证监会处罚的上市公司相关财务指标,运用逻辑回归方法,尝试性的构建起会计欺诈预警模型,以期为实践提供一定的借鉴。     

企业财务危机预警模型比较实证研究

针对财务危机预警模型，梳理了国内外相关文献，根据其公司财务信息的时间序列特征，比较了Z分数模型、Logistic回归模型以及卷积神经网络模型在财务风险预警中的性能，并且根据实验比较，分析证明了卷积神经网络在财务方面的应用相较于传统方法的优越性，最终通过建立现实场景下的数据集进行验证观测性能以及收敛曲线后，给出相关财务危机预警建议。基于此，利用深度学习智能模型，不仅能快速且高效地处理大规模财务数据，还可以保证在测试阶段（即实际应用场景下）不会随着时间推移而改变企业风险预测的结果，可以有效保证预测的稳定性。因此，利用深度学习处理财务风险数据并预警具有实际应用价值。以近3年A股上市公司数据为样本，并通过实证研究证明深度学习智能模型与传统模型之间的性能差异并得出结论。     

财务欺诈预警系统研究的思考

国内外接连出现的财务造假案件,使投资者对上市公司的财务报告产生质疑并降低了投资信心。如何从源头上杜绝欺诈行为的发生,是摆在管理当局面前的一大难题。本文对我国2004年及2005年在沪深两市上市A股因涉及财务欺诈而被处罚的上市公司的财务数据进行研究,发现欺诈公司与非欺诈公司在财务指标上存着较大的差异:首先,财务欺诈行为在被发现前,公司的盈利指标和偿债指标存在较大异常;其次,财务欺诈公司中有46.2%属于ST公司(理论上把ST公司认定为财务危机公司),这说明财务危机也是导致财务欺诈的主要因素之一。研究结果提供的有效信息值得研究。     

平台企业财务欺诈成因、机理与防范对策

平台企业在社会经济中扮演着越来越重要的角色,但其财务欺诈风险也在不断增加.文章依据辩证唯物主义矛盾论和运动发展观,基于平台企业的特征,分析了平台企业运动的矛盾论,揭示了平台企业财务欺诈的生成机理,提出了防范对策.研究认为,在平台企业的运动发展中,实体性与虚拟性矛盾的共存关系为平台财务欺诈创造了信息不对称空间,便捷性和安全性矛盾的相克关系为平台财务欺诈提供了机会,共享性和侵犯性矛盾的共生关系为平台财务欺诈提供了动机,而智能性和伦理性矛盾的相伴关系为平台企业提供了合理化其欺诈行为的能力.平台企业的财务欺诈是由其矛盾运动失衡和偏离轨道引起的,应从监管方、平台方和投资方三管齐下,推出相关规范和技术手段,调节平台企业的矛盾运动,使其向有效防范财务欺诈的方向发展.     

公司治理与财务危机预警

为了提高财务危机预警模型的准确率和稳健性,在利用我国上市公司财务教据的基础上,加入公司治理信息变量,采用主成分分析和Logistic回归构建了预警模型.实证结果显示,加入公司治理信息后建立的预警模型的预测能力要比仅使用财务指标而建立的预警模型更为理想.     

基于Benford律的随机森林模型及其在财务风险预警的应用

研究目标:财务数据质量对公司财务风险预警至关重要。数据质量差的财务数据往往降低财务风险预警模型的有效性。利用Benford律能有效评价财务数据质量的特点,构建带有Benford因子的随机森林模型,用于处理财务数据质量对财务风险预警模型带来的影响,能有效提高财务预警模型的预测精度。研究方法:通过Benford律检验财务数据质量,构造Benford因子添加到财务指标变量中,建立基于Benford律的随机森林模型。选择中国A股和美国股市上市公司的财务指标数据进行对比实证分析,采用学习曲线对模型进行参数调优确定最终模型,对比基于Benford律随机森林模型和随机森林模型的预测效果。研究发现:Benford因子能够识别存在财务舞弊的具体样本点并提供数据质量有关信息。相比随机森林模型,基于Benford律的随机森林模型可以提高财务风险预警的准确率。研究创新:将Benford律引入随机森林模型,构造Benford因子,提出基于Benford的随机森林模型。研究价值:基于Benford律的随机森林模型具有更高的预测准确率,扩展了随机森林模型的实用性,为上市公司财务风险预警研究提供了新视角。     

我国企业财务欺诈的治理

近几年来企业财务欺诈问题一直困扰着中国的资本市场，企业违反法律法规和会计准则规定，伪造财务数据、制造虚假财务信息的案例频频曝光。一些企业为达到企业管理当局的经济和政治目的，利用一些合法手段或会计舞弊等不合法的手段，粉饰会计报表，操纵会计信息，造成会计信息失真，损害了国家和社会公众的利益。并且这种现象愈演愈烈，如琼民源、银广夏、蓝田股份等被揭露的企业财务造假案令人发指。本文以企业欺诈的入手，提出有效的治理措施，建立健全的企业控制制度，提高企业防范质量避免企业财务欺诈的发生!促进企业单位树立正确的财务观念。     

上市公司财务欺诈的根源及治理对策--以南京纺织品进出口股份有限公司为例

证券市场乱象丛生,上市公司财务欺诈层出不穷,为何屡查屡犯？只有从根源入手方能力挽狂澜,保护投资者的利益。资本市场的形成和维系,离不开有效激励与约束;上市公司的健康发展,必须有科学的治理和严格的监管。以南京纺织品进出口股份有限公司为例,揭示财务欺诈根源,提出加大欺诈成本,强化惩罚机制,探究内部治理与外部监管的对策。     

财务欺诈的成因及审计对策

近年来世界各地不断涌现财务欺诈案件,财务欺诈之所以有存在空间,有着制度和道德上的因素,经济与科技的飞速发展,财务欺诈手段和方式日新月异,也给我们找出解决方法设置了障碍。本文从财务欺诈的成因分析入手, 提出了防范财务欺诈的对策。