基于Logistic回归的上市公司财务欺诈检测研究

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1、河北工业大学硕士学位论文基于Logistic回归的上市公司财务欺诈检测研究摘要中国证券市场自开市以来，财务欺诈案件层出不穷，在很大程度上打击了投资者的投资信心，破坏了资本市场的健康发展；近期，股市持续低迷、投资者大都采取观望态度，这些都加大了上市公司财务欺诈的动机。如何通过简单易行的方法检测上市公司的财务欺诈行为，成为了广大投资者、证券监管部门、注册会计师等利益相关群体极为关注的问题。本文在分析上市公司公开财务数据的基础上建立检测模型。在中国，部分欺诈行为能借助审计人员出具的审计报告识别。本文样

2、本总共涉及490份财务报告，其中包括245份欺诈财务报告和245份非欺诈报告；选择了27个财务指标作为分析欺诈财物报告的潜在因素，运用拟合单变量和多因素统计技术Logistic回归分析建立检测模型，模型可以精确的对总体样本进行分类，准确率超过78%，结果证实了模型可以有效的发现欺诈性财务报告，可以辅助审计人员分析虚假财务报告。关键词：上市公司，财务欺诈报告，Logistic回归i河北工业大学硕士学位论文RESEARCHONFINANCIALFRAUDDETECTIONOFLISTEDCOMPAN

3、IESBASEDONLOGISTICREGRESSIONABSTRACTSincetheopeningofChina’sstockmarket,weobserveafrequentbreakoutofthefinancialfrauds.Insomeextents,ithasshockedtheinvestors’confidenceandhasheldbackthehealthydevelopmentofChina’scapitalmarket.Recentlythestockmarketha

4、skeptondepression,mostinvestorsareentertainingtheattitudeofridethefence.Allabovehasraisedthemotivationofaccountingfraud.Howtodetectthefinancialstatementdistortionseasilyhasraisedsignificantattentionfrominvestors,regulatorsandauditors,etc.Thisdisserta

5、tionexaminespublisheddatatodevelopamodelfordetectingfactorsassociatedwithfraudulentfinancialstatements(FFS).Mostfraudulentfinancialstatementsinchinacanbeidentifiedonthebasisofthequantityandcontentofthequalificationinthereportsfiledbytheauditorsonthea

6、ccounts.Asampleofatotalof490statementsincludes245withFFSand245non-FFS.TwentysevenfinancialvariablesareselectedforexaminationaspotentialpredictorsofFFS.UnivariateandMultivariatestatisticaltechniquessuchaslogisticregressionareusedtodevelopamodeltodetec

7、tfactorsassociatedwithFFS.Themodelisaccurateinclassifyingthetotalsamplecorrectlywithaccuracyratesexceeding78percent.TheresultthereforedemonstratethatthemodelsfunctioneffectivelyindetectingFFSandcouldbeassistancetoinvestorsandauditors.KEYWORDS:ListedC

8、ompany,FraudulentFinanicalStatements(FFS),LogisticRegressionii河北工业大学硕士学位论文第一章引言§1-1研究背景与意义财务信息是具有经济后果的，自从财务信息作为一种企业内部向外部传递经济讯号的媒介以来，欺诈行为就如影随形。1720年英国发生震惊世界的南海公司财务欺诈案，由此导致英国颁布了《泡沫公司取缔法》，并一度取消了股份有限公司。1929年至1933年一场空前的资本主义市场经济大危机爆发了，致使全球证券市场濒临崩溃。会计史学家Cha