一、文献回顾 自2003年以来,由于虚假财务信息而被中国注册会计师协会出具非标准无保留意见上市公司共797家,每年出具的非标准无保留意见份数约占审计意见份数的10%。而被誉为现代公司治理结构经典的美国上市公司也同样逃脱不了会计信息欺诈的愚弄,据《商业周刊》报道,20世纪90年代末期以来,美国公司财务丑闻曝光的范围和规模超过了大萧条以来的任何时期,1995至2001年,公

财务与管理 l I A C N NA E NT N N EA D MA G ME F

基于逻辑回归分析的虚假财务识别模型构建 渭南师范学院许存兴魏建中王大江 文献回顾

一

、

P y 1= (= )p Py0=一 (= )1 P

() 4 () 5

自20年以来，由于虚假财务信息而被中国注册会计师协会 03

出具非标准无保留意见上市公司共7 7, 9家每年出具的非标准无 保留意见份数约占审计意见份数的1%。而被誉为现代公司治理 0

式中P弋自变量为x=的概率。 f表时y l 根据离散型随机变量期望值的定义，可得： E y= ( )0 1p= ( )lp+ ( - )p () 6 (, 7

结构经典的美国上市公司也同样逃脱不了会计信息欺诈的愚弄， 据《商业周刊》报道，2世纪9年代末期以来， 0 0美国公司财务丑闻曝光的范围和规模超过了大萧条以来的任何时期，19至2 0 95 01年，公司纠正财务报告的案例从每年 5例增长到每年 10, O 5例而 20年第一季度就高达6例。 0 1 1月E rn安然公司 ) 02 0 2 0年 2 no (因会计丑闻曝光刷新了公司破产规模的记录，6月之后Wo d o 个 AC m (世界通信 )再度爆发丑闻，再创公司破产规模的记录，曾经显赫

进而得到： E Y== o1 x ( ) p[+, 3 3

通过对简单线性回归函数分析可得出，它也适合复杂的多元回归函数情况。因为因变量Y本身只取0 1、两个离散值，不适于直接 作为回归模型中的因变量， E( )p B+ 1. 2+￣X表示而 y=: 0px px…+ k+ 2 k在自变量为 x il2…, ) d=,, k条件下y l=的概率，因此可以用它来代替Y本身作为因变量， o sc I其L g t￣归方程为： i i I B x+ l v) (+ x+,¨+￣ t

的朗讯、泰科、施乐、默克也因涉嫌会计欺诈而成为会计丑闻家族 的一员。

如何在纷繁复杂的财务信息中识别出会计欺诈风险？在国外， G en&C o利用神经网络模型对财务欺诈进行聚类分析； re hi Fn ig ogr1 a n&C geS用智能神经网络建立了一个财务欺诈侦测模 n￣]型。在国内，陆建桥对亏损公司盈余管理进行实证研究，对

p= ) l +e

祗

() 8

三、

假财务识别模型的实证研究虚

其一，样本选择。本来源：样中国注册会计师协会网站和和讯网站公布的沪深两市上市公司20年度财务比率。选择标准是 08 20年被注册会计师协会出具非标准意见报告上市公司。 08

A js d Jn s型进行了再修正。 dut—oe模 e陈亮、王炫利用统计分析方法 (单因素方差分析 )对我国上市公司会计信息欺诈进行经验分析和 识别模型。

() 1虚假财务报告样本选取。根据中国注册会计师协会上市公司年报审计快报报告，截至4 0日，计师事务所共为 12家上月3会 64

本文以2 0年国内10 08 1家被出具非标准审计意见上市公司为 研究样本，从定量角度运用逻辑回归分析方法建立了针对虚假财

务识别模型，从而为投资者和分析人员提供了识别会计欺诈的检 测方法。 二、究思路与研究方法研

市公司出具了审计报告，其中标准审计报告 11份， 54带强调事项段的无保留意见审计报告7份，留意见审计报告l份， 5保 8无法表示意 见审计报告1份。本文将标准审计报告以外的其它报告统称为非 7

标准审计意见报告，因此，选取 10 1家非标准审计意见报告上市公 司作为研究样本。 () 2控制样本选取。根据财务真实性可分为虚假财务和非虚假财务，对于虚假财务样本选择，相非虚假财务样本选择难度很大。

本文总的研究思路是：首先，采用一定的方法确定研究样本； 其次，在此基础上选择确定财务指标；再次，运用S S 1.统计软 P S0 0件进行lg t￣归方法分析； oii 1 sc最后，构建模型并检验。 lg t l oi i￣归分析方法是对定性变量的回归分析。根据因变量 sc的取值类别不同，可以分为Bnr oii回归分析￣ M lnm nl i y gt a L sc l ut o ia l i oi t回归分析。根据财务真实性可分为虚假财务和非虚假财 Lgsc i

本文采用同行业和资产规模相近原则选择标准审计意见报告的上市公司作为配对样本即控制样本。由于在数据收集过程中样本公司存在金融类上市公司、股类上市公司和部分样本上市公司数 B 据严重不完整现象，因此，经筛选最终选择8家非标准审计意见公 7

务，因此本文选取Bnr L g t D归分析方法。mg t i数的形 iay oii￣ sc l i ig sc i 式

为： fx= ( ) () 1

司和8家标准审计意见公司作为研究对象( 1。 7表 ) 表 1 股票代码 60 8 09 8 60 9 08 8 60 9 08 2 0 0 1 00 7 0 00 00 7

设因变量Y只能取0 l、两个值的定性变量，则简单线性回归模 型为： y 1+ l 8= 0￣x 3+ () 2 () 3

非标准审计意见公司和标准审计意见公司股票简称配对股票代码配对股票简称 S宝龙 T 0 2 1 023特尔佳三联商社 0 0 8 082华联股份 * T湖科 S 0 0 2 095众合机电 SS中华 T S T达声 0 0 1 070 0 0 3 088天兴仪表 国兴地产

因为y只取0 1和两个值，以因变量Y所的均值为： E y=3 1X ( ) 1+。 o3

其二，模型变量选择。本文实证研究的因变量采用二分类法，

由于Y—型贝努利随机变量，是0 1闪此有如下概率分布：

将1代表标准审计意见报告公司，代表非标准审计意见报告公司。 0

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