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        管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究綜述

        2018-02-07 10:18:56方家琦
        時(shí)代金融 2018年3期
        關(guān)鍵詞:國(guó)內(nèi)國(guó)外研究綜述

        【摘要】如何有效地識(shí)別管理舞弊風(fēng)險(xiǎn),是國(guó)內(nèi)外學(xué)者高度關(guān)注的研究方向之一。目前研究重點(diǎn)主要在集中在管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的指標(biāo)及方法,但國(guó)內(nèi)的研究成果在識(shí)別體系建設(shè)、學(xué)科融合、以及與我國(guó)實(shí)踐結(jié)合等方面與國(guó)外相比仍存在一定差距,因此,我國(guó)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別未來的研究方向可著重于健全識(shí)別體系,加強(qiáng)“跨學(xué)科融合”,在此基礎(chǔ)上立足于我國(guó)實(shí)踐,促進(jìn)我國(guó)上市公司管理機(jī)制和資本市場(chǎng)建設(shè)的不斷完善。

        【關(guān)鍵詞】管理舞弊 國(guó)內(nèi) 國(guó)外 研究綜述

        一、引言

        “管理舞弊”作為舞弊的一種類型,越來越受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。這不僅僅是因?yàn)楣芾砦璞捉o上市公司本身以及資本市場(chǎng)帶來了巨大的損害,而且由于管理舞弊涉及管理層的精心設(shè)計(jì)甚至串通,加之事后極力掩飾,使公司各項(xiàng)管理控制流于形式,且外部獨(dú)立審計(jì)也很難發(fā)揮作用。舞弊的管理層職位越高、參與人數(shù)越多,預(yù)防和審查難度也就越大。這使得如何有效地識(shí)別管理舞弊的風(fēng)險(xiǎn)成為這一問題的關(guān)鍵。

        二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

        (一)國(guó)外對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的研究

        1.管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)的研究。國(guó)外學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域的研究起步于20世紀(jì)初,大量的實(shí)證研究都是從財(cái)務(wù)指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)以及綜合指標(biāo)三類進(jìn)行分析的。

        (1)財(cái)務(wù)指標(biāo)。Lin,Hwang and Becker選取1980~1995這16年間發(fā)生管理舞弊的40家公司和160家非管理舞弊公司進(jìn)行實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)了兩類公司在凈收入、應(yīng)收賬款/收入、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率方面存在顯著差異。Belinna et al則同樣運(yùn)用配對(duì)樣本的方法,發(fā)現(xiàn)管理舞弊公司在財(cái)務(wù)費(fèi)用/收入和運(yùn)營(yíng)費(fèi)用/收入這兩個(gè)比率上顯著高于非管理舞弊公司。Cecchini,M.et al通過實(shí)證檢驗(yàn)認(rèn)為流動(dòng)資產(chǎn)、存貨占比、資產(chǎn)負(fù)債率、存貨周轉(zhuǎn)率可以作為管理舞弊與非管理舞弊公司的判別因子。

        (2)非財(cái)務(wù)指標(biāo)。P.K.Gupta and Sanjeev Gupta以印度管理舞弊公司為研究樣本探究其管理舞弊性質(zhì)和出現(xiàn)的問題,結(jié)果表明多數(shù)企業(yè)管理舞弊都是管理層管理舞弊,管理層持股比例較高,股權(quán)相對(duì)集中。Stephen R.Goldberg et al則利用了美國(guó)上市公司數(shù)據(jù),研究了所有權(quán)結(jié)構(gòu)、公司管理舞弊和公司治理間的關(guān)系。Sunita Goel和Ozlem Uzuner則利用了新興的自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)年度報(bào)告的用語(yǔ)進(jìn)行文本分析,發(fā)現(xiàn)存在管理舞弊行為的公司年度報(bào)告使用副詞更加頻繁,經(jīng)常用“副詞修飾形容詞”模式來表達(dá)。因此,加強(qiáng)詞的頻繁使用,尤其是這個(gè)模式用語(yǔ)的頻繁使用,可以作為判別管理舞弊與否的識(shí)別因素。這也成為將文本挖掘技術(shù)應(yīng)用在管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別領(lǐng)域的一次有益嘗試。

        (3)綜合指標(biāo)。David Shapiro從最新的COSO準(zhǔn)則出發(fā)來研究?jī)?nèi)部控制在企業(yè)中地位的變化,他認(rèn)為管理舞弊公司的內(nèi)部控制制度往往不完善、有缺陷。

        2.管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的研究。隨著人工智能的發(fā)展,針對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的方法也有了新的變化。

        (1)傳統(tǒng)識(shí)別方法。Green和Calderon早在1994年就開始利用單變量分析法進(jìn)行管理舞弊識(shí)別研究。Bell和Carcello通過建立Logistic回歸模型,對(duì)來自KPMG的77個(gè)舞弊企業(yè)以及305個(gè)非舞弊企業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究,以檢驗(yàn)該模型對(duì)管理舞弊的識(shí)別效果。他認(rèn)為多元線性判別法比單變量分析法判別精度更高,準(zhǔn)確率的穩(wěn)定性更好。

        (2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法。Green和Choi首次采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建管理舞弊識(shí)別模型,研究發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于隨機(jī)樣本的識(shí)別效果非常好。Feroz et al利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以SAS NO.53公布的紅旗標(biāo)志作為研究變量對(duì)管理舞弊樣本進(jìn)行判別,結(jié)果準(zhǔn)確率高達(dá)80%。隨后,Michael Nwogugu、Tzong Huei Lin均使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)管理舞弊進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),研究結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不僅穩(wěn)定性高,而且具有較好的識(shí)別效果。

        (二)國(guó)內(nèi)對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的研究

        1.管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)的研究。國(guó)內(nèi)對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的研究起步較晚,近年來識(shí)別指標(biāo)的相關(guān)研究也漸多,且基本也是按照財(cái)務(wù)指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)、綜合指標(biāo)三類進(jìn)行。

        (1)財(cái)務(wù)指標(biāo)。王澤霞,謝冰選取1998年到2008年間因管理舞弊被證監(jiān)會(huì)通報(bào)查處的上市公司為研究樣本,實(shí)證結(jié)果表明存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)可作為有效的舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)。許存興[7]發(fā)現(xiàn)公司舞弊可能性與現(xiàn)金持有量呈正相關(guān)。

        (2)非財(cái)務(wù)指標(biāo)。王澤霞,沈佳翔,甘道武基于文獻(xiàn)研究和問卷調(diào)查對(duì)舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行篩選和排序,發(fā)現(xiàn)管理當(dāng)局凌駕內(nèi)部控制、避免被ST或退市、大股東操縱董事會(huì)、存在股權(quán)或債權(quán)融資需求以及管理層缺乏誠(chéng)信這五個(gè)因素最為重要,識(shí)別效果也最優(yōu)。陳佳聲通過對(duì)管理層與內(nèi)部審計(jì)師、公司與外部審計(jì)師、公司與監(jiān)管部門間的舞弊行為進(jìn)行博弈分析,研究表明公司治理結(jié)構(gòu)完善程度、高管薪酬、內(nèi)部審計(jì)的獨(dú)立程度對(duì)于識(shí)別管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)具有顯著效果。盧馨,李慧敏,陳爍輝則從上市公司高管背景出發(fā),他們選取了2001年~2013年間發(fā)生管理舞弊的108家公司作為研究樣本,發(fā)現(xiàn)管理層平均年齡越小、平均任期越短、男性比例越高、平均學(xué)歷越低的上市公司越容易發(fā)生管理舞弊。其中,高管的平均學(xué)歷應(yīng)當(dāng)成為關(guān)注重點(diǎn)。

        (3)綜合指標(biāo)。宋彪,朱建明,李煦利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)網(wǎng)民發(fā)布的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和情感分析,并將該指標(biāo)結(jié)合財(cái)務(wù)指標(biāo)判別公司是否存在舞弊行為,結(jié)果發(fā)現(xiàn)結(jié)合了大數(shù)據(jù)后的舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)識(shí)別效果更好。李清,任朝陽(yáng)選取30個(gè)舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)進(jìn)行研究,對(duì)每個(gè)指標(biāo)設(shè)置一個(gè)安全閾值,只要有一個(gè)指標(biāo)超過預(yù)定閾值就進(jìn)行舞弊預(yù)警,這比以往文獻(xiàn)對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)體系的研究更全面、更靈活。

        2.管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的研究。國(guó)內(nèi)對(duì)于舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的研究起步較晚,相關(guān)文獻(xiàn)較少,但近年來將人工智能應(yīng)用于管理舞弊領(lǐng)域的研究也逐步增多。endprint

        (1)傳統(tǒng)識(shí)別方法。劉旻、朱曦,馮田等實(shí)證檢驗(yàn)了Logistic回歸模型在舞弊預(yù)警方面的有效性。姜秀華,任強(qiáng),孫錚用Logistic回歸模型進(jìn)行管理舞弊公司的判別,總體識(shí)別率達(dá)84.52%。李揚(yáng),李竟翔,馬雙鴿在Logistic回歸模型的基礎(chǔ)上加入L1正則化支持向量機(jī),進(jìn)一步提高了管理舞弊公司的預(yù)測(cè)效果。

        (2)人工智能識(shí)別方法。吳世農(nóng)和盧賢義、楊淑娥和黃禮以及郭毅夫,權(quán)思勇用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方法建立模型,對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)的判別率均高達(dá)90%以上。龐清樂,劉新允選擇將蟻群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合方式創(chuàng)建舞弊模型,實(shí)證結(jié)果表明加入蟻群算法后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舞弊模型識(shí)別效果更好、結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單。宋曉勇,陳年生則將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)耦合,形成一個(gè)金融參數(shù)舞弊預(yù)測(cè)系統(tǒng),研究結(jié)果表明兩種技術(shù)的耦合能有效提高舞弊識(shí)別率。

        三、國(guó)內(nèi)外管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究比較

        上述對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的研究現(xiàn)狀來看,國(guó)外相對(duì)起步較早,在研究方法上,國(guó)內(nèi)外大量研究采用實(shí)證檢驗(yàn)的方法,可靠性更高;研究?jī)?nèi)容上來看,針對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)的研究,國(guó)內(nèi)外基本均從“財(cái)務(wù)指標(biāo)”“非財(cái)務(wù)指標(biāo)”“綜合指標(biāo)”三方面出發(fā),力求識(shí)別指標(biāo)體系更加完善。而近年來又出現(xiàn)了對(duì)年度報(bào)告文本中的情緒表達(dá)與企業(yè)舞弊之間關(guān)系的實(shí)證研究。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的到來,關(guān)于管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)的研究文獻(xiàn)越來越充分和系統(tǒng)。

        針對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法,近年來的研究則更多的體現(xiàn)了管理科學(xué)、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與人工智能的有效結(jié)合,不僅利用了人工智能的強(qiáng)大應(yīng)用性,也促成了其他學(xué)科研究的進(jìn)一步深入。

        然而,與國(guó)外研究成果相比,國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究則也存在一些局限性:

        (一)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別體系不完善

        首先,相較于國(guó)外研究,國(guó)內(nèi)針對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的指標(biāo)仍不夠全面,多數(shù)文獻(xiàn)都是集中研究財(cái)務(wù)或非財(cái)務(wù)指標(biāo)中的某一方面;另外,對(duì)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的研究中,國(guó)內(nèi)的大量研究多基于對(duì)國(guó)外識(shí)別方法的檢驗(yàn),“驗(yàn)證”多于“探究”。

        (二)“跨學(xué)科融合”較差

        從國(guó)外研究趨勢(shì)來看,相關(guān)研究逐步將新型的大數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘等人工智能科學(xué)應(yīng)用于傳統(tǒng)管理學(xué)科。這一發(fā)展態(tài)勢(shì)不僅豐富了對(duì)管理舞弊領(lǐng)域的研究手段,更重要的是對(duì)研究人員的綜合素質(zhì)提出了更高的要求,從而倒逼人才培養(yǎng)機(jī)制轉(zhuǎn)型升級(jí),“文理兼?zhèn)洹背蔀橐环N必需。而從國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀來看,大量的研究還限于傳統(tǒng)研究手段,將新興科學(xué)有效應(yīng)用的研究還在少數(shù)。

        (三)現(xiàn)有研究與我國(guó)實(shí)踐結(jié)合較少

        雖然管理舞弊的研究在不斷深入,但是國(guó)內(nèi)上市公司涉及管理舞弊的丑聞仍然不斷爆出。與其他違法違規(guī)行為相比,管理舞弊不僅給公司本身以及各利益相關(guān)者帶來的損失更大,而且會(huì)擾亂國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)秩序。因此,如何將理論研究成果與現(xiàn)實(shí)需求相結(jié)合,從而降低公司總體的管理風(fēng)險(xiǎn),維護(hù)各主體的利益,則是亟待解決的另一問題。

        四、未來管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的研究方向

        鑒于國(guó)內(nèi)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的研究現(xiàn)狀以及局限,未來可從以下三個(gè)方面進(jìn)一步探索。

        (一)健全管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別體系

        有關(guān)管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的研究,指標(biāo)與方法是整體研究的兩大支柱,但未來的研究更應(yīng)當(dāng)從全局出發(fā),探索完整的研究框架體系,對(duì)管理舞弊的理論層次進(jìn)行不斷完善。

        (二)利用新興學(xué)科

        管理舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別問題涉及管理學(xué)、審計(jì)學(xué)等傳統(tǒng)學(xué)科,也越來越需要計(jì)算機(jī)科學(xué)的涉入。在未來,將大數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘等技術(shù)進(jìn)行更有效的利用,一方面可以為相關(guān)研究提供更有效、更可靠的技術(shù)支持,另一方面更會(huì)提升復(fù)合型人才的培養(yǎng)機(jī)制。

        (三)理論與現(xiàn)實(shí)相結(jié)合

        理論研究最終還是要為現(xiàn)實(shí)所服務(wù),未來的研究要在中國(guó)實(shí)踐的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究中國(guó)情景下管理舞弊的特點(diǎn),探索管理舞弊識(shí)別的新手段、新路徑,在減少甚至遏制其發(fā)生的同時(shí),提高我國(guó)上市公司管理水平,推動(dòng)中國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展和建設(shè)。

        作者簡(jiǎn)介:方家琦(1992-),男,漢族,浙江湖州人,杭州電子科技大學(xué)碩士研究生,研究方向:會(huì)計(jì)理論與實(shí)務(wù)。endprint

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