【摘要】：本文回顧了近年來國內外對上市公司利潤操縱行為的研究進展以及模糊集理論在經濟領域的應用情況，并且通過結合模糊集理論和多目標線性規(guī)劃建立了一個新的利潤操縱行為識別模型，最后得到的結果表明本文建立的利潤操縱識別模型對樣本內的違規(guī)公司數(shù)據(jù)的識別率達到了78.4%，樣本外識別率也達到了76.9%。進一步將這一模型應用到對我國制藥業(yè)上市公司的篩選當中，用以提高篩選優(yōu)秀公司的效率。在篩選過程中本文建立了三種聚類分析模型來比較加入不同指標后篩選出的公司所對應的資產收益率(ROA)變動情況，模型I僅依靠財務指標進行了聚類分析；模型II是在模型I的基礎上加入了通過mADD模型計算出的效率指標從而在一定程度上修正了不同公司業(yè)務收入的行業(yè)分布差異；模型III則是在模型II的基礎上進一步加入了利潤操縱行為可能性指標，從而判斷各公司財務報表中所反映出的盈利水平是否可信。經過計算，加入效率指標和利潤操縱可能性指標后篩選出的公司具有更強的持續(xù)盈利能力，同時，在實證研究中利潤操縱識別模型識別出的公司中大約有2/3的公司在次年都出現(xiàn)了總資產收益率的下降。
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F832.5;F275.4;F224
【圖文】：

圖 1-1 技術路線圖Figure 1-1 Technical Flow Chart縱研究綜述研究綜述利潤操縱的研究主要集中在盈余管理領域，特別是近幾以Jones模型及其修正模型作為研究基礎的，在這些研究管理的一些指標以及相關的機制，這為此后研究利潤操縱一定的借鑒。M. Dechow，Richard G. Sloan 和 Amy P. Sweeney[2]對包比較早期的模型進行了識別比較，結果發(fā)現(xiàn)這些模型對隨樣本的擬合效果都不錯，但對一些指標波動比較大的公司不是很理想；所有這些模型都拒絕了那些業(yè)績表現(xiàn)搶眼的

也就是無法反映利潤操縱的嚴重程度。最嚴重概率方法無法有效反映判定利潤操縱行為過程中人類思見，在研究利潤操縱這種本身帶有很高模糊性的問題時，在對問題的分析和說明上更加符合人們的普遍感受。利潤常見的模糊問題又是有差異的，其中最顯著的差異就在于斷標準含有大量模糊信息，就連判斷所依賴的利潤操縱公所對應的存在利潤操縱的可能性也是無法直接獲得的，也公司內部具體的財務信息能力的決策者而言，所具備的信標準（即可能意味著多維的評價結果）、已公開的相關財披露的被認定存在利潤操縱行為的公司名單及相應年份的隸屬度。那么在研究利潤操縱行為時研究者所面對的情樣：已知相關的財務數(shù)據(jù)、已知監(jiān)管者對各個公司給出的則下對應的分類），但是并不知道應當選擇哪些指標通過果。

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本文編號：2740610