基于博弈论的上市公司财务舞弊监管分析

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1、基于博弈论的上市公司财务舞弊监管分析　　【摘要】在我国经济高速发展、上市公司财务舞弊日趋严重的背景下，研究如何优化现存的会计监管机制，从而对上市公司进行有效的监督具有重要的现实意义。文章通过建立政府监管部门与上市公司间的完全信息静态博弈模型，在对相关参数进行讨论的基础上，得出纯策略纳什均衡和混合策略纳什均衡。结果表明：提高对财务舞弊的处罚力度与降低监管部门的监管成本是优化我国会计监管体系的关键。　　【关键词】博弈论；会计监管；财务舞弊；混合策略；纳什均衡　　一、引言　　自1990年11月26日上海证券交易所成立以来，我国上市公司财务舞弊丑闻屡见报端，引

2、起了社会各界的广泛关注，学界和政界都十分重视对舞弊行为的治理。綦好东（2002）对上市公司舞弊行为及其治理进行了经济分析，认为财务舞弊实际上是相关自然人趋利行为的一种结果。姚海鑫等（2003）基于不完全信息博弈对上市公司会计监管进行了分析，得出加大对企业舞弊的惩罚力度会同时降低企业舞弊和监管部门进行监管的概率的结论，并强调了提升监管部门业务水平的重要性。陈国辉等（2008）利用完全信息静态博弈对上市公司财务舞弊的治理进行了探讨，在对相关参数进行假设的基础上简化了博弈模型，给出了加大对舞弊公司和合谋注册会计师事务所的惩处力度，并加大政府监管的概率的建议，

3、但其并未对惩罚力度与监管部门的监管成本等参数进行细致的讨论。于君静等（2010）基于完全信息静态博弈从逃税的角度分析了上市公司的舞弊行为，并提出提高整个会计行业的诚信度和公信力是解决财务舞弊问题的关键的看法，但其也未对惩罚力度与监管成本等参数进行进一步的讨论。　　上市公司是资本市场的重要组成部分。在我国经济高速发展的今天，上市公司的财务舞弊行为会对我国的资本市场乃至整个经济产生重大的影响。考虑到政府监管部门的惩罚力度及监管成本等参数对政府与上市公司间博弈的重要影响，笔者认为有必要在建立政府监管部门与上市公司间完全信息静态博弈模型的基础上，对惩罚力度与监

4、管成本等相关参数进行进一步的讨论。　　二、博弈模型的建立与求解　　博弈论是研究参与博弈的各方如何决策，以达到自身利益最大化的学科。对于博弈论，有两大基本假设：首先是经济人假设，即参与博弈的各方都足够理性，能够充分地利用信息，能做出合乎情理的决策；其次是假设参与博弈的各方都是从自身的利益出发，追求自身利益最大化的个体，也就是说博弈者会选择能使自身利益最大化的决策。在此基础上，针对本文研究的监管部门对上市公司财务舞弊行为的监管问题，需再做出如下几条假设：　　1.局中人（players）：博弈的参与方只有政府监管部门和上市公司。　　2.策略空间（strate

5、gies）：监管部门有两种纯策略选择——监管和不监管；上市公司也有两种纯策略选择——舞弊和不舞弊。　　3.得益（payoffs）：政府监管部门的监管成本为C，上市公司选择舞弊可以获得额外收益R，若被监管部门查处，不但不能获得额外收益，反而还需上交罚款F。　　4.监管的有效性假设：政府监管部门若采取监管策略（比如采取高强度且细致的监管措施），则一定能够识别上市公司的财务舞弊行为。　　政府监管部门与上市公司间的博弈模型可用博弈矩阵形式表示，如表1所示。　　（一）纯策略纳什均衡　　当F-C≤0（即F≤C），即监管成本大于等于罚款额时，通过重复剔除严格劣策略，

6、即首先剔除对于监管者而言的严格劣策略（也就是“监管”），再剔除该情况下的上市公司之严格劣策略（即“不舞弊”），则可求得此博弈的纯策略纳什均衡，即为（不监管，舞弊）。　　换言之，当监管部门的监管成本过高且惩罚力度不大时，监管部门不会选择对上市公司进行严格的监管，而上市公司也更倾向于进行财务舞弊以获得额外收益。这样的结果显然不是我们愿意见到的，但是，这却是目前相对较轻的惩罚力度下广泛存在的现象。当F-C>0（即F>C），也就是监管成本小于罚款额时，该博弈模型不存在纯策略纳什均衡，我们只能去寻求博弈的混合策略纳什均衡。　　（二）混合策略纳什均衡　　为求得该模

7、型的混合策略纳什均衡，特假设政府监管部门选择监管的概率为p，选择不监管的概率为（1-p），上市公司选择舞弊的概率为q，选择不舞弊的概率为（1-q），则监管者的期望收益（记为π1）及上市公司的期望收益（记为π2）分别为：　　理性条件下参与博弈的双方都追求收益最大化，由多元微积分知识可知，其收益最大的条件均为一阶偏导为零，即：　　通过对以上两式的求解可得混合策略纳什均衡为：　　为直观地展示上市公司与政府监管部门在不同情况下的策略（针对对方选择的反应，亦称为反应函数）及纳什均衡，我们还可以采用反应函数法对博弈模型进行求解，该方法的特点是能直观地展示博弈的整个

8、过程和均衡的取得。本文未给出图解法的详细过程，仅给出图解法下的博弈过程及混合策略纳什均衡（即博