基于偏最小二乘法——支持向量機的上市公司財務舞弊識別模型研究.pdf

1、近年來，世界經(jīng)濟一體化進程步伐加快，各國間的聯(lián)系日益緊密。但是，各國的舞弊案件也先后曝光，從美國的安然公司、環(huán)球電訊、世界通信公司，到我國的瓊民源、鄭佰文、藍田股份，這些財務舞弊事件給投資者們帶來了巨大的損失，嚴重阻礙了經(jīng)濟的發(fā)展和社會的安定，上市公司財務舞弊成為全球性的焦點問題，迫切需要解決。而我國正高速前進的社會主義市場經(jīng)濟和尚不成熟的資本市場，尤為需要審計人員及時發(fā)現(xiàn)財務報告舞弊，減少上市公司各利益相關者的經(jīng)濟損失。所以，本文的目

2、的就是嘗試將偏最小二乘法和支持向量機相結合，運用于構建財務舞弊識別模型，期望可以建立基于公開財務報表信息的，適合中國證券市場的更為準確的上市公司財務報表真實性分類識別模型。
　　 本文以實證研究方法為主，結合規(guī)范研究方法。首先，回顧了上市公司財務舞弊識別的國內外相關文獻，分別從舞弊的動因、征兆及識別方法幾個方面對以往的研究成果進行闡述，結合我國國情特色進行評價，并對財務舞弊的概念進行分析，比較美國SAS NO.82和我國ATW.

3、NO.1中提出的會計舞弊征兆，文章還介紹了偏最小二乘法和支持向量機的相關理論及優(yōu)點。
　　 本文選取了2004—2007年深滬兩市上市公司的財務數(shù)據(jù)為研究基礎，共獲得223個舞弊樣本，4704個非舞弊樣本。從公司的盈利能力、償債能力、是否被特別處理、治理機制、盈余管理水平、聘請的會計師事務所規(guī)模以及所獲審計意見種類幾個方面，選取了十三個自變量。通過統(tǒng)計分析，我們發(fā)現(xiàn)：每股收益、董事會會議次數(shù)、第一大股東持股比例、流動比率、上市公

4、司是否ST、是否虧損、高管是否變更以及獲得的審計意見是否標準這幾個變量與公司是否存在舞弊行為顯著相關，而凈資產(chǎn)收益率、獨立董事比例、應收賬款/主營業(yè)務收入、存貨/主營業(yè)務收入、聘請的會計師事務所的規(guī)模這五個指標與公司是否舞弊并不顯著相關。
　　 我們分別運用傳統(tǒng)支持向量機模型和偏最小二乘法—支持向量機兩種模型對樣本數(shù)據(jù)進行訓練和測試。結果表明：偏最小二乘法—支持向量機模型的分類效果更強于傳統(tǒng)支持向量機模型，對于舞弊公司、非舞弊公

5、司的識別正確率都達到了80％以上。偏最小二乘法可以有效降維、得出線性不相關的因子矩陣，支持向量機具有擬合度高，分類有效，魯棒性強等特點，這兩種方法相結合所得到的模型識別效果還是頗佳的。我們通過制作偏最小二乘法—支持向量機模型的ROC曲線驗證了此模型價值較高。
　　 最后，根據(jù)前文的研究提出幾點結論建議：觀察被審單位有無舞弊征兆以指導下一步審計工作；觀察被審計單位的治理機制是否完善；觀察被審計單位是否存在盈余管理行為；利用數(shù)據(jù)挖掘