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国内上市公司财务造假手段探析

时间:2012-02-06 15:43 来源:www.lunwen163.com 作者:163论文网 点击:
摘要:改革开放三十年来,中国资本市场发展迅速,同时也伴随着一系列的诸多问题,尤其是由上市公司财务报告造假行为造成的会计信息失真问题。本文基于此,深入分析了上市公司财务造假内涵、动机与手段。针对性的构建了我国上市公司财务报告造假预警模型,并进行实证分析。 关键词:上市公司;财务造假;财务预警

 
一、引言
2009年,我国发布的《中国注册会计师审计具体准则第1141号》中对财务造假定义:财务造假指被审计单位的管理层、员工或第三方使用欺骗手段获取非法或不正当利益的故意行为,包括财务报告造假与侵占资产。
二、我国上市公司财务造假的动机和手段
我国上市公司财务造假的动因包括:获取融资。如获取上市或发行债券资格;增发配股再融资;避免退市;影响股价。如机构间暗箱操作,获取股价波动收益;维持和提升公司股价;维持良好的财务形象;减少纳税等。我国上市公司财务造假的手段主要包括:虚拟资产,隐藏债务,以虚增所有者权益;虚构收入,以虚构本期利润掩盖亏损;巧钻会计政策漏洞,人为调节资产或收益;利用关联交易人为调节利润;推迟成本结转与费用确认;利用债务重组与非货币交易人为调节利润;掩饰重大交易或事实等。
三、我国上市公司财务报告造假预警模型的构建
(一) 财务造假模型与指标选择
本研究选择以中国证监会网站与沪深两市报道的2005年1月至2008年12月期间存在财务报告造假情况的24家上市公司为样本,并按1:2的比例在不存在财务报告造假的上市公司中选出配对样本,进行显著性分析与主成分提取,确定最终财务报告造假预警指标,最后使用回归分析方法建立仅使用财务指标的财务报告造假预警模型与引入非财务指标的财务报告预警模型。
表1 财务造假的财务指标选取
标号 指标名称 标号 指标名称
x1 已获利息倍数 x8 存货周转率
x2 资产负债率 x9 应收账款周转率
x3 短期资金来源指数 x10 资产质量
x4 毛利率 x11 营运资本总资产比
x5 净利润现金流量差 x12 销售现金比率
x6 销售净利率 x13 现金债务总额比
x7 总资产周转率 x14 全部资产现金回收率
  x15 现金流动负债比
表2 财务造假的非财务指标选取
标号 指标名称
x16 第一大股东持股比例
X17 提供重大担保与净资产之比
X18 向关联方销售产品和提供劳务占主营业务收入的比例
X19 向关联方采购产品和接受劳务占主营业务成本的比例
X20 若被ST设为1,否则为0
2、预警指标的显著性检验
(1)正态分布检验。K-S检验属于拟和优度检验方法,检验连续型随机变量的分布。本研究对样本的财务报告造假预警指标进行的正态分布检验,即K-S检验显示:在5%的显著性水平下,x10、x15的概率P值大于5%,说明x10、x15的样本总体服从正态分布,其余18个指标的样本总体不符合正态分布。然后对x10、x15进行T检验,其他18个指标进行U检验。
(2)T检验。根据两样本均值差的统计量,对x10、x15进行独立样本的T检验结果显示:在5%的显著性水平下,财务指标x10没有通过独立样本T检验。
(3)非参数检验。本文选择使用统计量的曼——惠特尼U检验对不符合正态分布的预警指标进行显著性检验。U检验结果显示:在5%的显著性水平下,财务指标x5,x9与非财务指标x15,x19没有通过独立样本检验。综合T检验与U检验结果,剔除x5,  x9 ,x10,  x18, x195个预警指标,最后确定12个财务指标,3个非财务指标作为预警指标。
(二)财务预警指标的主成分提取
为消除多重共线性的影响,对选取的12个财务预警指标运用主成分分析提取主成分。本文采用正交旋转法提取了5个主成分,原始数据的信息涵盖率达到82.99%。变量共同度显示:因子共同度取值从0到1。0表示因子不解释任何方差,1表示因子可以解释所有方差均;因子共同度显示:12个财务指标的主成分共同度均高于0.5,证明该财务指标均5个主成分解释。根据表9主成分因子得分系数矩阵可以得到主成分F1-F5的数学表达式:
F1=0.150 x1--O.652 x2+0.243 x3+0.574 x4+0.363 x6+0..060 x7-0.416 x8+0. 624x11+0.341 x12+0.721 x13-0.782 x14+0.719 x15
……
(三)财务报告造假预警模型的建立
对提取的5个财务预警指标主成分应用SPSS 13.0进行Logistic回归分析,得到财务报告造假预警模型5个财务指标主成分的系数。财务指标主成分建立的Logistic财务报告造假预警模型:

 

将三个非财务指标引入预测模型的研究中,得到模型中变量的系数及相关参数。引入非财务指标后财务造假预警模型:

(四)模型的效果评估
为了验证财务报告造假预警模型的判别效果,将样本中的财务数据与非财务数据代入财务报告造假预警模型进行检验,检验效果显示:通过样本检验,财务指标构建的财务报告造假预警模型①的总体误判率为28.3%,引入非财务指标建立的财务报告造假预警模型②的总体误判率为21.3%。研究显示:引入非财务指标后降低了模型总体判断的误判率,由28.3%降低到21.3%,减少了7%,尤其是减少了二类错误的发生率,由55.5%降低到39.5%减少了16%。
参考文献
[1]易广辉.我国上市公司财务舞弊常用手段及其原因分析[J].决策探索,2009.
[2]李永泉.上市公司财务舞弊手段及其对策研究[J].科技咨询导报,2009.