基于信号识别的财务舞弊研究

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翻新时间：2023-01-01

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基于信号识别的财务舞弊研究

一、研究背景

自从会计信息作为由企业内部向外部传递经济讯号的媒介以来，舞弊就与之形影相随。随着全球资本市场一体化的加速，会计信息的社会影响日益扩大，财务舞弊现象也日益盛行与蔓延。

2002年6月，世界第二大电信公司世界通信公司(World Com)和被认为全美最可信赖的50家公司之一施乐(Xerox)公司因会计造假列入当年国际会计业十大新闻。2006年普华永道日本公司和戴尔公司因财务报表丑闻震惊全球的会计行业。由于我国证券市场运作时间较短、各项体制不够完善，上市公司财务舞弊事件也一直层出不穷。2006年顾雏军案引爆整个会计业信任与监管危机。接二连三的会计舞弊丑闻的揭露，极大地动摇了人们对资本市场的信心。所以加大对上市公司财务舞弊问题的研究工作，已成为稳定资本市场秩序迫在眉睫的问题。

然而治理财务舞弊是一项极其复杂艰巨的系统工程，除了要建立高质量的会计准则、健全会计信息披露的规则外，还要不断提高会计信息使用者对财务舞弊行为的识别能力，以尽可能减少财务舞弊行为的误导效应。因此本文以我国上市公司为研究对象，将研究范围锁定在与我国上市公司财务舞弊识别相关的事项上，试图得到对会计信息使用者具有指导意义的结论，以期为完善监管政策和会计、审计准则提供理论参考，为财务舞弊行为的预警、实时监控和综合治理提供决策依据，从而最大限度地减少上市公司财务舞弊行为的误导效应。

二、相关文献综述

对财务报告舞弊颇有研究的美国Coopers Lybrand会计师事务所(2000)总结出29面红旗，当出现这些红旗的时候，就需要格外关注公司管理当局是否有舞弊的可能，例如，现金短缺、负的现金流量、营运资金短缺;融资能力降低，营业扩充的资金来源只能依赖盈余;存货大量增加超过销售所需;盈余品质逐渐恶化等。

Beneish(1997)对舞弊公司和非舞弊公司比较研究发现，公司历史、财务杠杆程度和股价的表现可作为初步判定会计舞弊的风险因素。另外，公司应收款项大幅增加、产品毛利率异常波动、资产质量下降、销售收入异常增加和应计利润率上升也是会计舞弊的征兆。

Green and Choi(1997)采用人工神经网络(ANN)技术构造了建立在原始财务数据基础上的财务舞弊判别模型，并发现这一模型将大大改善独立审计师发现舞弊行为的能力，且在以随机样本为基础使用时非常有效。

刘立国、杜莹(2003)的研究表明：法人股比例、执行董事比例、内部控制制度以及监事会的规模与财务舞弊的可能性正相关，流通股比例则与之负相关。

黄世忠(2004)在《收入操纵的九大陷阱及其防范对策》中指出，存在以下预警信号时，表明上市公司有舞弊的可能：应收账款的增幅高于销售收入的增幅;计提巨额的坏账准备;收购日前后毛利率发生大额波动;销售收入与生产能力比例失调;与客户发生套换交易;收入主要来自关联交易;销售收入与经营性现金流相背离。

他山之石，可以攻玉，国内外关于财务舞弊的特征和征兆的研究对本文有着重要的借鉴意义，本文将从总结出的众多财务舞弊特征和征兆中概括出使用最频繁的(如财务状况、资产质量、营运能力、盈利能力、盈利质量、关联交易、内部治理结构)，作为研究我国上市公司财务舞弊识别的切入点。在研究方法上使用对财务舞弊识别效果较好的Logistic回归分析法，针对不同的影响因素，通过组合运用达到弥补单一指标分析的缺陷的目的。