摘 要：從滬深兩市上市公司中選取1999—2010年期間受到中國證監(jiān)會（或財政部）公開處罰的35家A股上市公司和35家正常公司為樣本，用Logistic回歸的實證分析方法建立財務(wù)舞弊定量識別模型。

關(guān)鍵詞：財務(wù)報告；舞弊；Logistic回歸；識別模型；上市公司

中圖分類號：F23 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）29-0139-02

財務(wù)報告舞弊從內(nèi)容上看有財務(wù)數(shù)據(jù)舞弊和非財務(wù)數(shù)據(jù)舞弊兩種。財務(wù)數(shù)據(jù)舞弊的財務(wù)報告最為常見，如企業(yè)虛增資產(chǎn)、少列負(fù)債、虛增利潤、少計費用等。非財務(wù)數(shù)據(jù)舞弊的財務(wù)報告是指對非財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行虛假表述，如對關(guān)聯(lián)方關(guān)系的虛假陳述、虛假披露募集資金用途、隱瞞重大事項等。本文以我國歷年來因財務(wù)舞弊行為而被證監(jiān)會等監(jiān)管機(jī)構(gòu)公開查處的上市公司為研究對象，在財務(wù)報告舞弊相關(guān)理論指導(dǎo)下，通過統(tǒng)計分析方法，利用多元Logistic回歸模型，建立一個具有統(tǒng)計顯著性、識別度較高、有較好的穩(wěn)定性和較強(qiáng)的外部有效性的判別模型。

一、研究設(shè)計

（一） 解釋變量體系設(shè)置

本文從影響財務(wù)舞弊的會計因素入手進(jìn)行分析。由于上市公司進(jìn)行財務(wù)舞弊時往往會引起公司資產(chǎn)負(fù)債、成本收人以及利潤和現(xiàn)金流等項目的異常變化，在參考前文對財務(wù)舞弊征兆和識別的文獻(xiàn)回顧基礎(chǔ)上， 并考慮到數(shù)據(jù)的可取得性及完整性，本文選取14個指標(biāo)作為財務(wù)舞弊識別的解釋變量：X1資產(chǎn)回報率（-）、X2盈利指標(biāo)（-）、X3現(xiàn)金流量負(fù)債率（-）、X4現(xiàn)金流量資產(chǎn)率（-）、X5資產(chǎn)負(fù)債率（+）、X6資產(chǎn)質(zhì)量，1-（流動資產(chǎn)+固定資產(chǎn)）/總資產(chǎn)（+）、X7資產(chǎn)凈利潤（+）、X8銷售增長率（+）、X9折舊率（-）、X10應(yīng)收賬款指標(biāo)（+）、X11關(guān)聯(lián)方交易指標(biāo)（+）、X12存貨周轉(zhuǎn)率（+）、X13固定資產(chǎn)指標(biāo)（+）、X14生產(chǎn)能力指標(biāo)，固定資產(chǎn)/營業(yè)收入（-），，+ 表示正相關(guān)，— 則表示負(fù)相關(guān)

（二）樣本選擇

舞弊樣本的選擇：舞弊公司往往在多個連續(xù)的年度內(nèi)進(jìn)行舞弊，所以本文選擇舞弊年份相同和相近的舞弊公司樣本，舞弊樣本是1999年至2009年6月被公開處罰的第二、三年舞弊的舞弊公司。

控制樣本的選擇：控制樣本是未被公開揭示有舞弊行為的公司，而不能保證是沒有舞弊的公司，所以控制樣本中就有可能包括那些有舞弊行為而未被揭示和處罰的公司，這樣就有可能影響研究的結(jié)論。盡管如此建立舞弊識別模型仍然具有一定的意義。在選擇控制樣本時本文嚴(yán)格遵循如下原則：（1）與舞弊公司規(guī)模最接近；（2）控制樣本的年報數(shù)據(jù)與舞弊樣本屬于同一年度；（3）若有同時符合上述兩條標(biāo)準(zhǔn)的多個控制樣本，選擇與舞弊公司上市時間最為接近的公司。根據(jù)以上樣本的選取原則，本文一共選取了35家舞弊樣本和35家控制樣本。

（三）描述性統(tǒng)計分析

本文把所有樣本分為兩類， 即舞弊樣本和控制樣本， 其中舞弊樣本為1， 正常樣本為0。對所有變量進(jìn)行T檢驗，發(fā)現(xiàn)舞弊公司和非舞弊公司在X2、X3、X4、X5、X6、X9、X10、X11、X12、X13、X14十一個方面存在顯著差異。這些指標(biāo)可以作為判斷上市公司是否存在舞弊風(fēng)險的初步征兆。

二、實證研究

由于因變量的取值只有“舞弊”或“沒有舞弊”兩種情況，對于這種結(jié)果為“是”與“否”的兩分類變量的分析，logistic回歸模型能很好的實現(xiàn)此目的。統(tǒng)計方法采用Binary Logistic回歸， 并將因變量Y的取值定義為：Y=1為舞弊，Y=0為非舞弊。

從而得到logistic回歸模型： P（Y=1）=

將其做對數(shù)轉(zhuǎn)換，得到logistic模型

模型的卡方值為35.539，顯著性水平為.000，說明模型系數(shù)的整體檢驗非常顯著。H-L檢驗是判斷數(shù)據(jù)和模型整體擬合程度的標(biāo)準(zhǔn)，通過檢驗sig=0.904大于顯著性水平，因此接受原假設(shè)，即模型對數(shù)據(jù)的擬合度較好。

上表為最終模型中各變量的相關(guān)統(tǒng)計量，從顯著性水平（sig.）一欄來看，X6、X9、X12、X13、X14在5%的水平上顯著，因此，進(jìn)入方程的變量為上述指標(biāo)，根據(jù)各變量數(shù)，得到方程：

Y=5.850-9.344X6-1.025X9+7.412X12-11.473X13+1.723X14

該模型以0.5作為舞弊和非舞弊的分界點。即對于某一公司的P值而言，計算結(jié)果>0.5，則將其判斷為舞弊公司，反之則判斷為非舞弊公司。

Logistic回歸中生成的觀測量分類如表2所示。

上表列示的是以0.5作為舞弊和非舞弊的分界點得到的觀測值和預(yù)測值的比較表，從上表可以看出，35家非舞弊公司中有7家被判為舞弊，35家舞弊公司中有7家被判為非舞弊，模型整體的判別率為84%。

三、研究結(jié)論與研究局限性

（一） 研究結(jié)論

研究結(jié)論與分析通過實證研究，發(fā)現(xiàn)上市公司財務(wù)指標(biāo)中的資產(chǎn)質(zhì)量、折舊率、存貨周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)指標(biāo)、生產(chǎn)能力指標(biāo)這五個變量，有顯著的警示財務(wù)報告舞弊與否的能力。

（二）研究的局限性

1.控制樣本的局限性。用來配對的上市公司雖然沒有被發(fā)現(xiàn)有財務(wù)報告舞弊行為，但是不能排除這些公司利用關(guān)聯(lián)交易或其他公認(rèn)會計準(zhǔn)則允許的手段進(jìn)行盈余管理的可能性。這在一定程度上削弱了研究的可靠性。

2.本文的財務(wù)數(shù)據(jù)采用配對比較檢驗，僅僅考慮了同行業(yè)、同規(guī)模公司之間的橫向比較，而沒有進(jìn)行同一公司前后各期的財務(wù)指標(biāo)的縱向比較，未能考慮更多的公司自身的影響因素，不能完全消除公司之間的差別影響。

參考文獻(xiàn)：

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