基于大数据的公司财务造假识别

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1、基于大数据的公司财务造假识别高健（集美大学福建厦门361021）摘要：将大数据运用到财务报表分析将会是数字化时代的一种新趋势，本文希望从财务数据具有连贯性与可比性的公司财务数据入手，通过大数据与虚假财务信息的实证研究相结合，运用重要财务指标的变动快速准确的寻找到公司财务舞弊的“蛛丝马迹”，期待对证监会与会计师事务所共同保护投资者权益提供新的方式。.jyqke）、多样性（Variety）、实时性（Velocity）。正是由于这些显著的特点，那么大数据将给财务分析带来哪些影响呢?1.大数据研究对象的总体性大数据时代财务报表分析

2、的主体不在是对单一或传统的样本公司进行分析，而是可以将所有可获得公司的财务报告及财务状况进行分析，这就从根本上扩大了财务数据的，这种改变将会使得基于大数据背景下的财务分析结果更具有准确性。2.大数据不受限于假设性研究以往的财务分析实证研究，都是首先提出假设内容，同时在假设的前提下运用数学模型或统计分析来对原假设进行检验，最后通过结果给与重要指标的权重，这样一来由于在指标选取与权重的选择上有人的主观参与，使得研究结果有违科学性与准确性。但是大数据背景下的财务分析，由于其具有全部可获得数据与全部的指标系统，运用数据挖掘的精准方

3、式，真正的实现了让数据说话这一宗旨，再通过人工智能对不同财务信息使用者制定其独特信息筛选功能，最后为不同决策者提供其真正需要与关心的财务信息，帮助其做出决策。3.大数据改变研究的滞后性传统的财务分析学术研究往往要等到企业已经发生了财务问题才全面的搜集企业财务数据进行分析研究。有些企业甚至已经数年进行财务舞弊不被发现，一经发现后果十分严重，已经对投资者及相关人士的经济造成了极大的伤害。大数据时代的到来将运用其数据大、连贯性强的特点，通过计算机对海量数据进行分析和预测，使得投资者与监管层能够快速的掌握公司财务状况的新动态、新情

4、况，从而改变以往的学术研究分析方式，使得研究方向具有前瞻性，同时帮助监管层发现问题、解决问题。可以说大数据时代对经济学发展的影响是不可限量的，那么面对作为经济发展“晴雨表”的上市公司们，证监会与会计师事务所更是应该顺应趋势，将大数据与财务报表分析相结合，帮助投资者识别上市公司的虚假财报，保护投资者利益。三、大数据与识别财务造假的实证研究相结合我们知道大数据对基于统计检验的计量经济学冲击是巨大的，建立在回归和统计检验基础上的计量经济学以其严谨的逻辑成为经济学研究的重要方法论。迄今为止，诺贝尔经济学奖获得者有近半数是计量经济学

5、家，但大数据很可能会动摇这一根基。同时大数据也对财务分析的研究方法提出了挑战，传统的财务分析实证研究一般采用一个或几个数学模型对数据进行筛选并研究，但是各个模型的优越性与局限性也证明了世上没有普适性的分析模型，那么根据不同模型得出的研究结果也就不在唯一，这使得财务分析结论的准确定存在质疑。运用大数据数据大、连贯性强的特点，扩大了研究范围，运用计算机技术处理分析得到其内在联系，同时结合国内外实证研究中判断企业财务状况异常的主要财务指标，这种范围广、目的强的分析方法将对快速检测企业财务状况异常情况，同时发现企业财务舞弊现象这一

6、设想具有重要的技术指导意义。我国在识别财务造假的实证研究落后于主流的规范性研究，研究方法上主要分logistic回归、神经网络、支持向量机等几种方法，具体是通过对已经发现舞弊行为公司的数年财务报告分析筛选出具有财务造假征兆的关键性指标来判断其财务结构出现的异常状态。根据美国财务研究与分析中心（CFRA）对主要指标异常波动进行分类研究，揭示指标的异动在报表结构性变化与销售增长中可能蕴含的财务风险（见表1）。可以说即考虑同行业横向比较，又要兼顾一家公司财务数据的纵向比较是需要大量数据支持且困难重重的，但是相信当下大数据时代的到

7、来将会攻克这一统计技术上的难题。大数据是指在海量数据中寻找其内在关联，但是与已经被专家普遍证实的可以判断企业财务舞弊的重要财务指标相结合，或许可以更加精准的选择大数据计算中的勾稽关系判断财务舞弊现象。尤其是与CFRA的异常波动指标分类体系相结合，既符合科学性又体现大数据范围广、前瞻性等特点，为大数据在财务报表分析中的应用提供了具体方向，也可以为证监会查处企业财务舞弊，保护投资者利益提供方便。四、结论大数据的产生将改变传统的财务分析研究，借助高度发达的现代信息技术，可以通过大数据来检验以往财务分析理论的结论，帮助理论研究的发

8、展。同时运用大数据做出的财务分析结论又丰富的大数据本身，这是现代信息技术与财务分析的有机结合。在财务造假手段层次不穷的今天，为了维护股东和投资者的经济利益并帮助其做出正确的决策，运用大数据与虚假财务信息的实证研究相结合，通过财务造假征兆指标的变动快速准确的寻找到企业可能财务舞弊的方向，这或许对证监会与会