決策樹技術(shù)在上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊現(xiàn)象越來越頻繁的出現(xiàn)，擾亂了證券市場秩序，動(dòng)搖了廣大投資者對(duì)證券市場的信心，影響了證券市場的進(jìn)一步發(fā)展。一個(gè)準(zhǔn)確率高、快速有效的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型，可以為投資者分析上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告提供參考，盡可能地減少由于虛假財(cái)務(wù)報(bào)告導(dǎo)致的決策錯(cuò)誤而引起的損失；也有助于提高注冊(cè)會(huì)計(jì)師對(duì)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的識(shí)別效率，降低其審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。
　　 論文選取了2004年至2008年發(fā)行深、滬A股的上市公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)

2、告數(shù)據(jù)，其中財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊數(shù)據(jù)選取自2004年至2008年被證監(jiān)會(huì)、上交所、深交所和財(cái)政部處罰的227家上市公司。經(jīng)過初步統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)這227家舞弊公司涉及13個(gè)大行業(yè)，但是主要集中在制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)，兩者合計(jì)占舞弊公司總數(shù)的72％，得出行業(yè)是影響財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的一個(gè)重要因素的結(jié)論。
　　 在借鑒以往國內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，選取了可能識(shí)別上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的指標(biāo)體系，該指標(biāo)體系包括11個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和7個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)，共18個(gè)指標(biāo)。

3、利用決策樹技術(shù)構(gòu)建了財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型，以可視化的形式展示了整棵決策樹。通過分析決策樹的節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，樹越向下分支，數(shù)據(jù)挖掘模型中造成拆分的事例的影響就越小。該決策樹的第一個(gè)分支是由“應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率”屬性決定的，這表示“應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率”是識(shí)別上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的最重要因素。隨后的分支“監(jiān)事總規(guī)?！?、“高管人數(shù)”、“財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)”和“存貨周轉(zhuǎn)率”，是重要性僅次于“應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率”的因素。這些因素可以作為財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別的重要信號(hào)，可以用來