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中國上市公司財務(wù)造假識別研究

發(fā)布時間:2017-04-09 16:21

  本文關(guān)鍵詞:中國上市公司財務(wù)造假識別研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:上市公司的財務(wù)報告是全面反映公司經(jīng)營情況,以提供給與公司利益相關(guān)者信息,有利于他們做出正確決定的書面文件。中國《證券法》和證監(jiān)會都明確規(guī)定,上市公司需要定期公開披露財務(wù)信息。上市公司通過信息披露,將公司經(jīng)營情況和財務(wù)狀況的變化以報表的形式公布,能夠讓投資者獲取到相關(guān)的信息,充分了解公司的情況?梢苑奖闵鲜泄灸技Y金、投資者投資、國家稅務(wù)部門征收稅收。與之相同,上市公司準確及時有效的財務(wù)信息披露是證券市場正常運行的前提條件。然而,目前上市公司財務(wù)造假的問題屢禁不止,嚴重干擾了我國證券市場的正常運行,阻止其健康發(fā)展,最終會對國民經(jīng)濟產(chǎn)生巨大的影響,F(xiàn)在,該問題成為了投資者、債權(quán)人、國家政策當局關(guān)心的焦點問題,建立一個財務(wù)造假識別模型,有效的識別出上市公司中進行財務(wù)造假的公司,可以加強對投資者合法權(quán)益的保護,提高市場效率,對整個社會的發(fā)展有著極其重要的意義。國內(nèi)外目前對于財務(wù)造假的識別研究,主要集中在財務(wù)指標的選取和識別方法的研究上。國外對這個問題的研究發(fā)展歷史長,各種研究方法和結(jié)論都趨于成熟。從上面的文獻綜述可以看到,國外對于財務(wù)造假識別模型方法的研究已經(jīng)非常多。主要使用的方法有l(wèi)ogistic模型、單變量分析、判別分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機等,而且這些模型的擬合效果都比較好。通過對各項不同的財務(wù)指標建立模型,得到的結(jié)論也都有所不同。國內(nèi)由于在這方面起步較晚,故研究成果較國外較少。而且由于國內(nèi)特殊的市場環(huán)境,國外的指標體系也并不完全適用于國內(nèi)。國內(nèi)最開始對該問題的研究主要是從定性方向來入手,研究公司激勵制度、股東形式等對其財務(wù)造假行為的影響。受國外研究成果的影響,國內(nèi)之后對該問題的研究也逐漸趨于方法的研究,主要集中在財務(wù)造假識別的方法研究,力求探索出識別精度高的模型。國內(nèi)的研究思想基本上都是傳承至國外,且對這個問題的研究不斷深入,方法的研究也一直在進步。本文總結(jié)了已有的研究所使用的方法,發(fā)現(xiàn)logistic模型、決策樹和判別分析是國外常用的研究方法,對這些研究方法的使用已經(jīng)很成熟,各種理論也層出不窮。國內(nèi)雖然起步晚,但是發(fā)展也很迅猛。近年來,對于方法的研究也越來越趨向于識別方法的精度比較。故本文對這三種方法的優(yōu)缺點和特點進行歸納。在此基礎(chǔ)上,選擇了2009年到2014年之間發(fā)生財務(wù)造假的104家公司作為造假樣本,并選擇了208家非財務(wù)造假公司與之配對。其配對標準為:1.按照1:2的比例進行配對樣本的選擇,主要原因是發(fā)生財務(wù)造假的公司在上市公司中占比較小,為了更客觀的建立模型,得到可靠的結(jié)果,選擇1:2的比例進行配對;2.配對樣本是非ST、PT的上市公司;3.按照財務(wù)造假年份與財務(wù)造假公司資產(chǎn)規(guī)模最為接近,而且行業(yè)屬于同一個大的行業(yè)分類的原則來進行配對樣本的選;4.配對樣本的年度財務(wù)報告數(shù)據(jù)與財務(wù)造假公司為同年;5.配對樣本選取的年份該配對公司沒有被證券監(jiān)管機構(gòu)處罰或監(jiān)管問詢等。為了更加全面、直接、細致地得到中國上市公司的經(jīng)營狀況和財務(wù)情況,在參考了很多權(quán)威的文獻和在CSMAR數(shù)據(jù)庫中的中國上市公司財務(wù)指標分析數(shù)據(jù)中對數(shù)據(jù)下載研究后,確定了八個方面的財務(wù)指標,即償債能力、經(jīng)營能力、每股指標、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流量、財務(wù)杠桿、盈利能力和發(fā)展能力。首先使用曼惠特尼U檢驗和相關(guān)性分析以及主成分分析識別出建立模型的財務(wù)指標,再使用邏輯回歸、貝葉斯判別分析和決策樹這三種方法建立相應(yīng)的識別模型。然后在三種模型中選擇了邏輯回歸模型和貝葉斯判別分析進行分行業(yè)的建模分析。最后分析各種模型的識別效果,提出研究的局限和未來的展望。研究結(jié)論表明,通過曼惠特尼U檢驗,發(fā)現(xiàn)財務(wù)造假的上市公司和非財務(wù)造假的上市公司有26個存在顯著差異的指標,表示這26個財務(wù)指標是反映上市公司財務(wù)造假的敏感指標。這26個指標雖然都會影響到上市公司財務(wù)造假的行為,但是其中有著高度相關(guān)的財務(wù)指標,應(yīng)該考慮到消除多重共線性的影響。通過SPSS進行財務(wù)指標的相關(guān)性分析和主成分分析,最終確立了由26個財務(wù)指標構(gòu)建的9個不相關(guān)的主成分進入模型的建立。對于建立上市公司財務(wù)造假識別模型具有指導(dǎo)意義。貝葉斯判別分析和決策樹都可以建立識別率較高的財務(wù)造假識別模型。同時,分行業(yè)的識別模型的識別效果要明顯好于不分行業(yè)的識別模型的識別效果。財務(wù)造假識別模型可以比較有效的幫助公司的利益相關(guān)者識別出財務(wù)造假公司。
【關(guān)鍵詞】:財務(wù)造假 邏輯回歸 貝葉斯判別分析 決策樹 分行業(yè)建模
【學(xué)位授予單位】:西南財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:F275;F832.51
【目錄】:
  • 摘要4-7
  • Abstract7-11
  • 1. 導(dǎo)論11-24
  • 1.1 研究背景11-13
  • 1.2 研究意義13
  • 1.3 文獻綜述13-20
  • 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀13-16
  • 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16-19
  • 1.3.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀比較19-20
  • 1.4 研究思路與內(nèi)容20-22
  • 1.4.1 研究思路20-22
  • 1.4.2 研究內(nèi)容22
  • 1.5 本文的創(chuàng)新點22-24
  • 2. 相關(guān)理論及財務(wù)造假現(xiàn)狀24-33
  • 2.1 財務(wù)造假的含義和原因24-27
  • 2.2 財務(wù)造假的定義27-28
  • 2.3 財務(wù)造假識別方法28-31
  • 2.3.1 邏輯回歸模型28-29
  • 2.3.2 貝葉斯判別分析模型29-30
  • 2.3.3 決策樹30
  • 2.3.4 財務(wù)造假識別模型的比較和選取30-31
  • 2.4 國內(nèi)財務(wù)造假現(xiàn)狀31-33
  • 3. 財務(wù)造假識別指標體系的建立33-49
  • 3.1 樣本及數(shù)據(jù)來源33-35
  • 3.2 基本財務(wù)指標框架35
  • 3.3 指標選取35-49
  • 3.3.1 指標選取的思路35-37
  • 3.3.2 兩獨立樣本的T檢驗37-40
  • 3.3.3 曼惠特尼U檢驗40-43
  • 3.3.4 PEARSON相關(guān)性分析43-44
  • 3.3.5 缺失值分析44-46
  • 3.3.6 主成分分析46-49
  • 4. 財務(wù)造假識別模型的建立49-58
  • 4.1 研究方法49
  • 4.2 整體識別模型49-53
  • 4.2.1 邏輯回歸模型49-51
  • 4.2.2 貝葉斯判別分析模型51-52
  • 4.2.3 決策樹52-53
  • 4.4 制造業(yè)和非制造業(yè)的識別模型53-56
  • 4.4.1 分行業(yè)邏輯回歸模型53-55
  • 4.4.2 制造業(yè)與非制造業(yè)貝葉斯判別分析55-56
  • 4.5 模型識別精度比較56-58
  • 5. 結(jié)論58-61
  • 5.1 研究結(jié)果58-59
  • 5.2 研究局限59-60
  • 5.3 未來展望60-61
  • 參考文獻61-66
  • 附錄166-70
  • 后記70-71
  • 致謝71

【相似文獻】

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5 記者 周芬棉;海聯(lián)訊欺詐發(fā)行財務(wù)造假被罰800萬[N];法制日報;2014年

6 李雁爭;夏草:應(yīng)鼓勵律師成為財務(wù)造假行為的“殺手”[N];上海證券報;2008年

7 本報評論員 石海娥;痛擊財務(wù)造假 還其誠信本色[N];財會信報;2009年

8 西山煤電(集團)有限責(zé)任公司水泥廠 陳煒e,

本文編號:295659


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