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        企業(yè)財務舞弊跡象數(shù)據(jù)挖掘的審計模型研究

        2019-09-27 04:26:23李夢可高雪玉唐儷婷
        中國集體經(jīng)濟 2019年7期
        關鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘

        李夢可 高雪玉 唐儷婷

        摘要:目前我國經(jīng)濟體制還在不斷完善,但尚不健全,導致大量上市公司發(fā)生舞弊事件。財務舞弊不僅給投資者帶來了損失,且嚴重危害經(jīng)濟市場的健康發(fā)展。因此如何識別舞弊,抑制舞弊是審計的重要問題。文章從國泰安數(shù)據(jù)庫選取了2010~2018年間舞弊的135家上市公司,并根據(jù)配對原則選取了135家非舞弊公司,構(gòu)建非財務數(shù)據(jù)間、財務數(shù)據(jù)間、財務數(shù)據(jù)與非財務數(shù)據(jù)間的舞弊跡象審計模型,最后將搜集的數(shù)據(jù)導入構(gòu)建的模型中,檢驗模型發(fā)現(xiàn)舞弊的靈敏性。

        關鍵詞:財務舞弊;數(shù)據(jù)挖掘;審計模型

        一、研究理論和內(nèi)容

        (一)財務舞弊相關概念

        國際審計準則將舞弊定義為管理部門、治理部門、雇員或第三方中的單人或多人,故意通過欺騙獲取不公正或非法利益的行為。AICPI(美國注冊會計師協(xié)會)對舞弊的定義是:公司故意篡改或隱瞞應當在財務報告中披露的重大事項,這種行為被稱為是欺詐性的財務舞弊。我國《獨立審計具體準則第8號——錯誤與舞弊》中對舞弊的定義是:舞弊是指被審計單位的管理層、治理層、員工或第三方使用欺騙手段獲取不當或非法利益的故意行為。

        盡管各國對財務舞弊的定義都略有不同,但都體現(xiàn)出舞弊的特點:是故意行為、使用欺騙手段、獲取不正當利益。舞弊是現(xiàn)代經(jīng)濟社會中的一個“毒瘤”,其發(fā)生比較普遍。

        (二)財務舞弊常見手段

        1. 使用會計處理造假。真帳假算、假賬真做、無中生有、有中藏無、錯誤的會計估計。

        2. 利用會計政策、會計期間舞弊。利用會計政策可選擇性、推遲或提前確認交易。

        3. 造假財務指標,企業(yè)粉飾各種財務指標。

        (三)國內(nèi)外財務舞弊識別模型

        在美國W. Steve Albrecht 博士《舞弊檢查》一書中把舞弊跡象分為六大類:一是會計異常;二是內(nèi)部控制缺陷;三是分析性異常跡象;四是奢侈的生活方式;五是反常的行為;六是舉報和投訴。國內(nèi)也有學者提出從管理層或內(nèi)部控制的角度搜尋舞弊預警。本文結(jié)合國內(nèi)外研究者對預警的研究,總結(jié)出以下幾個方面。

        1. 通過財務指標的異常,識別財務舞弊

        (1)應收賬款周轉(zhuǎn)指數(shù)、應收賬款變動指數(shù):如果企業(yè)通過應收賬款的方式虛構(gòu)收入或提前確認收入,是不能將其轉(zhuǎn)換成現(xiàn)金的。為了掩蓋造假現(xiàn)象,便會產(chǎn)生大量難以收回的應收賬款。此時應收賬款的周轉(zhuǎn)率會超過收入的增長速度,說明企業(yè)有虛構(gòu)收入的舞弊風險。

        (2)毛利率指數(shù):正常情況下,毛利率高于同行業(yè)公司,說明產(chǎn)品競爭力強,但此時如果其他數(shù)據(jù)與其沖突,比如下游行業(yè)是負增長、應收賬款持續(xù)增長等,便說明企業(yè)毛利率出現(xiàn)異常,可能有舞弊風險;若企業(yè)毛利率增長異常平穩(wěn),無視經(jīng)濟周期、經(jīng)濟宏觀環(huán)境的影響,企業(yè)亦會存在發(fā)生舞弊的可能。

        2. 交易或會計處理不適當

        (1)銷售業(yè)務處理不當:通過分析財報、帳套觀察到銷售價格、成本過低、現(xiàn)金或商業(yè)折扣過高,庫存減少量和主營業(yè)務成本不對等等現(xiàn)象,意味著企業(yè)極有可能出現(xiàn)舞弊風險。

        (2)負債、費用處理不當:通過持續(xù)觀察企業(yè)期后事項發(fā)現(xiàn),下一年度支付的(并非下年度發(fā)生的)負債本金或利息,并沒有反映在本期資產(chǎn)負債表上;通過檢查倉庫記錄發(fā)現(xiàn),期末登記在記錄上的存貨并沒有相關的采購記錄或銷售采購發(fā)票。這些跡象都表明企業(yè)可能存在財務舞弊。

        3. 內(nèi)部控制存在缺陷

        企業(yè)內(nèi)部控制存在缺陷,便會給舞弊人員提供機會,使其有空間、時間進行舞弊操作。比如企業(yè)會計、內(nèi)審、信息技術(shù)人員不能勝任而頻繁更換;管理層由一人或極少數(shù)人控制。

        (四)數(shù)據(jù)挖掘和模型構(gòu)建

        1. 相關性檢測

        (1)KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗:是用于比較變量間簡單相關系數(shù)和偏相關系數(shù)的指標。主要應用于多元統(tǒng)計的因子分析。KMO統(tǒng)計量的取值在0和1之間。KMO值越接近于1,變量間的相關性越強,原有變量越適合作因子分析;KMO值越接近于0,變量間的相關性越弱,原有變量越不適合作因子分析。

        (2)Bartlett檢驗(巴特利特球形檢驗):一般在做因子分析之前都要進行巴特利特球形檢驗,用于判斷變量是否適合用于做因子分析。巴特利特球形檢驗的統(tǒng)計量是根據(jù)相關系數(shù)矩陣的行列式得到的。如果該值較大,則原始變量之間存在相關性,適合于作因子分析。相反不適合作因子分析。

        2. 因子分析法

        因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關的依賴關系出發(fā),把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。它的基本思想是將觀測變量進行分類,將相關性較高,即聯(lián)系比較緊密的分在同一類中,而不同類變量之間的相關性則較低,那么每一類變量實際上就代表了一個基本結(jié)構(gòu),即公共因子。對于所研究的問題就是試圖用最少個數(shù)的公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。

        二、樣本數(shù)據(jù)的選取和模型的構(gòu)建

        (一)樣本數(shù)據(jù)的選取——上市公司的選取

        本文以我國境內(nèi)上市公司2010年1月1日至2018年9月30日發(fā)行的財務數(shù)據(jù)報告為研究對象,數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR:http://www.gtarsc.com),從中我們篩選了違規(guī)處理的上市公司。篩選的財務舞弊違規(guī)類型如表1所述主要有11種。

        為了保證樣本的質(zhì)量,本文進一步對初選的樣本數(shù)據(jù)進行篩選,剔除了數(shù)據(jù)缺失的公司,重點保留了第一次或連續(xù)三年及以上發(fā)生舞弊的公司。按照配比原則選取了對應的非舞弊公司,配比原則考慮的主要因素是,配對公司在當年沒有舞弊行為,配對公司和舞弊公司上市地點同為深市或滬市,配對公司和舞弊公司屬于同一行業(yè),配對公司與舞弊公司資產(chǎn)規(guī)模相當。最終篩選完配對公司后,為了數(shù)據(jù)質(zhì)量,本文對樣本數(shù)據(jù)又進行了相同原則的篩選。

        通過以上搜集分析,本文最終確定了135家舞弊上市公司和對應的135家非舞弊上市公司共472行數(shù)據(jù)。

        (二)模型的構(gòu)建

        1. 財務舞弊影響因素分析

        (1)非財務指標:根據(jù)所學知識和大量相關文獻分析,結(jié)合舞弊動因理論的考慮,分析出影響舞弊的非財務指標主要有如表2所述。

        股權(quán)結(jié)構(gòu):鑒于國有股的嚴格性和影響重要性,是否有國有股及國有股占比多大將會影響公司財務舞弊。

        治理機制:監(jiān)督職能是董事會的基本職能之一,獨立董事的職責是監(jiān)督財務報告的真實性,防止大股東侵犯小股東或公司的利益。

        高管背景:高管的年齡代表了經(jīng)驗積累和風險偏好,經(jīng)驗積累能為決策提供更多依據(jù),風險偏好也直接影響行為的傾向;男女高管在管理風格、風險偏好、價值取向上存在不同,在決策過程中也會出現(xiàn)不同的行為傾向;學歷代表了高管的認知水平、學習能力。

        審計:外部審計的審計意見會影響舞弊,如出具非無保留意見可能會對上市公司產(chǎn)生壓力。內(nèi)部審計在單位內(nèi)部會計監(jiān)督制度中有著重要作用。

        根據(jù)上述指標我們查詢了一些樣本數(shù)據(jù)的上市公司年報,得出相關數(shù)據(jù)。

        (2)財務指標:由舞弊動因理論和專業(yè)知識,分析影響上市公司財務指標主要如表3所示。

        2. 模型構(gòu)建

        (1)非財務數(shù)據(jù)舞弊跡象模型。?譹?訛股權(quán)結(jié)構(gòu):法人股占股比例和財務舞弊呈正相關。

        治理機制:董事會規(guī)模和舞弊呈負相關,獨立董事占比與財務舞弊呈負相關。

        高管背景:高管的年齡和舞弊呈負相關,男性所占比例與舞弊呈正相關,學歷高低與舞弊呈負相關。

        審計:外部審計的審計意見越是不好,舞弊的可能性越大。內(nèi)部審計的獨立性越強,其監(jiān)督能力越強,可以有效預防和發(fā)現(xiàn)會計差錯,舞弊的可能性越小。

        (2)財務數(shù)據(jù)間勾稽關系的舞弊跡象審計模型。根據(jù)統(tǒng)計學知識,為了得出影響財務舞弊的財務指標,運用線性回歸方程知識。即運用多因素多項變量分析,運用因子分析法得出影響財務狀況的各個財務指標所占的權(quán)重。

        在分析前剔除了各項指標中顯著較大值和顯著較小值,避免影響結(jié)論的普遍性。

        相關性分析。要得出線性函數(shù)方程式,就要分析各因素之間的相關性,運用KMO和Bartlett檢驗,通過SPSS軟件進行降維分析檢驗了指標間的相關性。在不斷地通過相關性檢驗并剔除一些不相關財務指標后,我們最終得到如表4所示。

        得到的最終11項財務指標如表5所示。

        因子分析。本文運用SPSS軟件中的因子分析,將數(shù)據(jù)導入軟件,分析得出結(jié)果如表5所示。

        從表5中明顯看出成分1、2、3、4、5分別是償債能力、發(fā)展能力、經(jīng)營能力、風險、盈利能力。分別用表示各個財務指標,F(xiàn)表示各個因子。

        則可得因子分析式:

        F償債能力=0.960×X1+0.958×X2+...-0.324×X5+......

        F發(fā)展能力=......+0.721×X3+0.717×X4+......

        F經(jīng)營能力=......-0.661×X6+......-0.303×X11+

        F風險=......+0.477X7+0.702×X8+......

        F盈利能力=......+0.359×X9+0.730×X10+......

        在分析F值時,本文利用了樣本數(shù)據(jù)的均值,分析結(jié)果如表7所示。

        在分析數(shù)據(jù)時剔除了顯著異常的數(shù)據(jù),所以該模型的普遍性增強,因為對于顯著異常的數(shù)據(jù)即使沒有審計模型的檢驗,投資者也會注意到并給予高度關注。對于普遍數(shù)據(jù)的分析如下。

        一是償債能力。若得出-0.390

        二是發(fā)展能力。若得出F<1.991,則說明該企業(yè)在償債能力方面有60%的可能性發(fā)生了舞弊;若得出2.613

        三是經(jīng)營能力。若得出F<-9.053,則說明該企業(yè)在盈利能力方面有50%的可能性發(fā)生了舞弊;若得出-8.561

        四是風險。若得出F<4.073,則說明該企業(yè)有65%的可能性發(fā)生了舞弊;若得出向4.128

        五是盈利能力。若得出8.820

        由此可見,所構(gòu)建的模型中檢測真實性最高的是發(fā)展能力和盈利能力,所以投資者對于此模型可更多依賴于對發(fā)展能力和盈利能力數(shù)據(jù)的檢驗,通過這兩個指標來判斷企業(yè)是否有財務舞弊。

        對于沒有證據(jù)性證明的指標,投資者需要做出更多的努力來幫助自己做出投資決策,投資者可以咨詢企業(yè)、相關投資機構(gòu),或者是在網(wǎng)上搜集相關資料;對于財務舞弊或非舞弊可能性在50%的指標,投資者仍然需要做出相關工作幫助自己決定投資與否;對于財務舞弊或非舞弊可能性在80%的指標,雖然可能性增大,但并不是絕對說明,還需要投資者的咨詢和調(diào)查;需要說明的是不管結(jié)果如何,都不能提供絕對的保證來證明企業(yè)是否發(fā)生了財務舞弊,投資者仍然需要找到充分的證據(jù)和說明來做出理性的判斷。

        (3)財務數(shù)據(jù)和非財務數(shù)據(jù)對應關系的舞弊跡象審計模型。

        對于財務數(shù)據(jù)和非財務數(shù)據(jù)的關系,我們主要依據(jù)定性分析。非財務數(shù)據(jù)是從公司組織結(jié)構(gòu)和組成來說明,財務數(shù)據(jù)是具體的數(shù)據(jù)說明。定性的非財務數(shù)據(jù)會影響量化的財務數(shù)據(jù)。

        若法人股占比少,董事會規(guī)模小,高管的平均年齡較小,且男性高管更多,學歷普遍偏低,則企業(yè)在會計制度方面會不夠完善,會計系統(tǒng)上會有缺陷,從而為財務舞弊增加了機會和借口。可能會導致會計人員做假賬,內(nèi)部人員串通舞弊,從而導致財務數(shù)據(jù)失真。非財務數(shù)據(jù)可以通過建立績效指數(shù)指標來與財務信息進行比較??冃е笜司褪歉鶕?jù)標準數(shù)據(jù)給企業(yè)的實際數(shù)據(jù)來打分,以標準數(shù)據(jù)為基準,據(jù)此來判斷實際與理論的偏差,并根據(jù)偏差來判斷是否有舞弊。

        三、模型評估和檢驗

        (一)模型的評估

        在理論上,模型有一定的可行性,且理論基礎堅固。對于數(shù)據(jù)挖掘,從國泰安數(shù)據(jù)庫中搜集大量數(shù)據(jù),最終確定135家舞弊和對應的135家廢物逼境內(nèi)上市公司。在數(shù)據(jù)質(zhì)量上,不斷篩選分析,確定最終472行數(shù)據(jù)后。在建模時,運用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)間的相關性分析,根據(jù)得出的KMO值和P值來判斷相關性,根據(jù)因子分析法將所選指標進行因子分析得出公式。

        在得出模型后,利用樣本數(shù)據(jù)進行比例分析,得出舞弊或非舞弊發(fā)生的可能性,得出了模型具有一定實用性的結(jié)論。

        (二)模型的檢驗

        對于得出的模型,從國泰安查找了一些舞弊公司和非舞弊公司,代入上述公式后,最終檢驗結(jié)果和分析一致。

        四、結(jié)論與展望

        (一)結(jié)論

        通過查閱大量文獻和資料并且詢問老師,進行理論分析、數(shù)據(jù)分析、實際操作,最終得出了上市公司舞弊與否的審計模型,且該模型具有一定的實用性。雖然得出的結(jié)論并不是絕對的保證,但這仍然是一個可供參考的模型。在專業(yè)能力方面,我們對財務舞弊的審計知識有了更深入的了解,對于論文的書寫有了更好的邏輯性;在個人能力提升方面,我們更加了解了團隊合作的重要性,更明白知識和堅持的重要性,學以致用,讓我們更加投入學習。

        (二)不足之處

        在理論和實踐操作上會有做得不充分和不準確的地方。在理論基礎上,對于相關理論包括財務舞弊預警、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、模型構(gòu)造理論還沒有根深蒂固。在上市公司選取和剔除上,會有一些判斷失誤,導致上市公司的選取沒有滿足足夠的普遍性。在模型構(gòu)建上,對于SPSS軟件的操作原理還不夠熟悉,對于SPSS軟件的應用還不夠熟練。這些都會導致模型和理論出現(xiàn)在偏差。

        (三)展望

        對于上市公司來說,財務舞弊數(shù)據(jù)挖掘模型是一個預警,這更加提醒管理層和治理層以及員工要遵守職業(yè)道德,遵守法律法規(guī);對于審計行業(yè),財務舞弊風險不可能從根本上消除,所以識別財務舞弊將一直是注冊會計師工作的重點。隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展,越來越多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和被記載,我們據(jù)以分析的樣本增加,模型的構(gòu)造也會越來越有普遍性和可靠性。同時各種新技術(shù)的出現(xiàn)對于模型的構(gòu)建也會變得越來越容易,比如在數(shù)據(jù)相關性的要求上定會有新的軟件不斷克服這一點;對于投資者來說,財務舞弊數(shù)據(jù)挖掘模型是一個參考,它不能提供絕對的保證,投資者仍需要咨詢和調(diào)查來幫助自己做出理性的決策,減少自己的損失。

        參考文獻:

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        [3]李清,任朝陽.上市公司會計舞弊風險指數(shù)構(gòu)建及預警研究[J].西安交通大學學報,2016(36).

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