我国上市公司财务报告舞弊识别研究——基于财务指标视角

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1、北京工商大学硕士学位论文摘要中国资本市场在短短二十多年的时间里，取得的成就有目共睹。然而伴随着发展产生的诸多问题也倍受关注，其中较为严重的就是上市公司财务报告舞弊问题的大量存在。这表明证券市场对会计信息真伪的鉴别能力不高，使得虚假信息有一定的生存土壤。因此，提高解读、识别会计信息的能力，从而降低信息舞弊对利益相关者的危害是亟待解决的问题。基于此，本文就我国上市公司财务报告舞弊的识别问题展开了研究。目前我国学术界已对财务报告舞弊的识别进行了一系列有益的地研究与探索，有规范性研究也有实证性研究。其中实证研究大多将公司治理、审计意见等定性指标和定量的财务指标结合

2、起来建立Logistic模型。其对财务指标的选取大多依据前人经验和主观判断而定，缺乏对指标系统和深入的分析，且通常只涵盖了小部分的财务指标，非常不全面。而财务指标相对于其他定性指标对于投资者来说更容易获得也更为客观。因此，本文从财务指标视角选取了涉及三大财务主表的30个指标(具体包括盈利能力、股东获利能力、现金流能力、偿债能力、营运能力、增长能力六大类)进行描述性统计分析，以期建立一个实用的舞弊诊断模型。论文的主体分为三大部分。第一部分为第一章和第二章。第一章导论在对前辈中外学者文献综述基础上讨论了研究财务报告舞弊的背景、意义、研究方法和本文创新等。第二章

3、对财务报告舞弊进行了理论透视：先界定了财务报告舞弊的概念、类型，并将其与会计信息失真、盈余管理、盈余操纵等相关概念进行了比较；再运用舞弊的三元素理论对财务报告舞弊产生的动机、机会和借口进行了分析，认为这三个关键因素不是孤立存在而是相互作用共同构成了财务报告的舞弊；最后对我国企业财务报告舞弊的常用手段从资产、负债、收入、成本费用和现金流五个方面并结合相关的案例进行了定性识别。第二部分为第三、四章，该部分对我国财务报告舞弊进行了实证研究。第三章首先选取了1998年至2005年受我国证监会和财政部公开处罚的74家上市公司作为舞弊样本，并按照一定标准确定了74家控

4、制样本为配比对象：之后从财务指标的视角剖析了我国上市公司实施舞弊时可能存在的舞弊征兆，并以此建立我国上市公司财务报告舞弊识别研究了六大类共计30个研究假设；然后对舞弊样本和控制样本的30个指标变量进行统计检验(包括均值检验和中值检验)，据此得出了13个有效识别舞弊的指标。第四章构建了识别财务报告舞弊的逻辑斯特(Logistic)模型，并且为了排除多重共线性对分析结果的影响，利用因子分析法提取了Fl、F2和F3三个因子变量，回归得出诊断模型。第三部分即第五章对全文进行了总结性概括。阐述了文章的研究结论，并给出相应的建议和对未来的研究展望。关键词：上市公司；财

5、务报告舞弊；识别；回归模型Ⅱ北京工商大学硕士学位论文AbstractItisobvioustoallthatChinacapitalmarkethasmadeasightprogresssinceitwassetupmorethan20yearsago．Butalongwiththeitsquicklydevelopment，manyproblemsalsoroseup，especiallytherearealotoffraudfinancialstatementsoflistedcompanies．Thisindicatesthatthedetectin

6、gabilityofthestockmarketonaccountinginformationisnothigh，SOthefalseinformationexistswidely．Therefore，itisanurgentproblemneededtobesolvedthattoimprovetheabilityofpeopletointerpretandidentifyaccountinginformationSOastoreducethelostthatfraudinformationcausetostakeholders．Basedonthis，

7、thispaperfocusesonidentifyingthefraudissuesofthefinancialstatementsoflistedcompanies．Atpresent，China’Sacademiccircleshaveconductedasetofusefulresearchandexplorationonthefraudsrecognitionoffinancialreport，includingstandardresearchandempiricalstudies．Amongempiricalstudies，therealmos

8、tareLogisticmodelwhichcombinesqua