LOGISTIC模型下上市公司會(huì)計(jì)舞弊識(shí)別的指標(biāo)體系構(gòu)建、特征識(shí)別及應(yīng)用第31卷第03期2016年03月樂山師范學(xué)院學(xué)報(bào)JOURNALOFLESHANNORMALUNIVERSITYV0131NO03MAR一2O16LOGISTIC模型下上市公司會(huì)計(jì)舞弊識(shí)別的指標(biāo)體系構(gòu)建、特征識(shí)別及應(yīng)用賀勝軍廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東廣州510650摘要會(huì)計(jì)舞弊是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)理論研究永恒的主題。文章使用GISTIC模型，搜集了20092013年不同行業(yè)內(nèi)會(huì)計(jì)舞弊的相關(guān)數(shù)據(jù)，并通過(guò)構(gòu)建一套指標(biāo)體系，檢驗(yàn)和識(shí)別上市公司的會(huì)計(jì)舞弊特征。在此基礎(chǔ)上通過(guò)模型應(yīng)用進(jìn)一步考察LOGISTIC模型在識(shí)別上市公司會(huì)計(jì)舞弊特征的價(jià)值與作用，結(jié)合檢驗(yàn)結(jié)果，文章提出了相應(yīng)的會(huì)計(jì)舞弊治理措施與對(duì)策。關(guān)鍵詞LOGISTIC；會(huì)計(jì)舞弊；特征；治理中圖分類號(hào)F8309文獻(xiàn)標(biāo)志碼A文章編號(hào)1009866620160300887會(huì)計(jì)舞弊是造成我國(guó)資本市場(chǎng)弱式有效的重要原因。長(zhǎng)期以來(lái)關(guān)于會(huì)計(jì)舞弊的理論和實(shí)證研究從未停止過(guò)。在當(dāng)前我國(guó)資本市場(chǎng)持續(xù)動(dòng)蕩的背景下，從理論角度持續(xù)尋求和探索上市公司會(huì)計(jì)舞弊的表征變量顯得十分重要。通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的證據(jù)進(jìn)行發(fā)現(xiàn)和梳理，有助于人們制定更為科學(xué)合理的會(huì)計(jì)舞弊治理對(duì)策。基于此，本文擬利用LOGISTIC模型對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊特征進(jìn)行識(shí)別和檢驗(yàn)，并將這一模型運(yùn)用到具體上市公司會(huì)計(jì)舞弊的檢驗(yàn)當(dāng)中。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新在于通過(guò)構(gòu)建會(huì)計(jì)舞弊的指標(biāo)識(shí)別體系來(lái)驗(yàn)證上市公司會(huì)計(jì)舞弊特征，為后續(xù)研究者對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊實(shí)證研究提供一定的幫助。一、文獻(xiàn)回顧一國(guó)外研究情況SUMMERSANDSWEENEY【H7_最早于1995年關(guān)注企業(yè)具體交易事項(xiàng)，例如內(nèi)幕交易與會(huì)計(jì)舞弊之間的存在可能性關(guān)聯(lián)。其主要依據(jù)是公司如果存在會(huì)計(jì)舞弊，那么在舞弊的前一年，公司可能存在比較高的存貨周轉(zhuǎn)率、銷售數(shù)據(jù)可能也存在虛增的情況。GREENANDCHOI21892最早通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)檢驗(yàn)會(huì)計(jì)舞弊的存在性。其基本原理是通過(guò)利用原始的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)幫助審計(jì)師發(fā)現(xiàn)舞弊的范圍，提升審計(jì)師發(fā)現(xiàn)舞弊的能力。這種方法在審計(jì)師采取隨機(jī)抽樣時(shí)尤其可以發(fā)揮特別的作用。BELLANDCARCELLOI阱使用四大會(huì)計(jì)事務(wù)所的數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的LOGISTIC二分類模型來(lái)驗(yàn)證審計(jì)師在審計(jì)時(shí)可以發(fā)現(xiàn)的上市公司存在的會(huì)計(jì)舞弊范圍和主要表現(xiàn)。隨著跨學(xué)科研究的逐漸深入，關(guān)于會(huì)計(jì)舞弊研究的理論范式和思路日益豐富。目前關(guān)于會(huì)計(jì)舞弊的理論與實(shí)證研究拓展到了心理學(xué)、行為學(xué)層面，而由此也豐富了會(huì)計(jì)舞弊的研究，例如實(shí)驗(yàn)研究、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)行為研究等，這類研究使人們對(duì)于上市公司的會(huì)計(jì)舞弊行為有了更為深刻的認(rèn)識(shí)和理解。二國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀1舞弊公司特征和舞弊征兆的研究陳華417891通過(guò)大量的數(shù)據(jù)搜集，來(lái)考察上市收稿日期2016一O114作者簡(jiǎn)介賀勝軍1971一，女，湖南常德人。廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授，碩士，研究方向會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理。88公司會(huì)計(jì)舞弊的新特征。他提出的基本假設(shè)是前連年連續(xù)虧損的企業(yè)會(huì)計(jì)舞弊的可能性相對(duì)較高；前兩年沒有達(dá)到證監(jiān)會(huì)相關(guān)要求的例如ST處理、10配股的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)等會(huì)計(jì)舞弊可能性較高；被ST后可能存在掏空行為的會(huì)計(jì)可能舞弊行為高。張力啊巧通過(guò)總結(jié)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的案例，來(lái)綜合發(fā)現(xiàn)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的新特征。最終他將上市公司會(huì)計(jì)舞弊的特征總結(jié)為業(yè)績(jī)變動(dòng)幅度大、股價(jià)在資本市場(chǎng)表現(xiàn)出較強(qiáng)的不穩(wěn)定性，關(guān)聯(lián)交易尤其是母子公司之間的往返交易比較頻繁。黃芳芳6812S37對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的原因和表現(xiàn)進(jìn)行研究，她認(rèn)為上市公司會(huì)計(jì)舞弊的征兆主要表現(xiàn)在上市公司在沒有得到監(jiān)管要求和自身再配股、再投資及穩(wěn)定股價(jià)的需求上。如果在配股的前一年，上市公司沒有達(dá)到相關(guān)要求，那么就有可能存在會(huì)計(jì)舞弊。2會(huì)計(jì)舞弊識(shí)別方法的研究朱敏7167S利用截面數(shù)據(jù)對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊可能存在的特征進(jìn)行識(shí)別，其采用的方法是利用多元回歸的方式來(lái)驗(yàn)證，最終取得了不錯(cuò)的效果。張長(zhǎng)海、陳險(xiǎn)峰和吳順祥89799通過(guò)采取舞弊樣本和非舞弊樣本對(duì)照的方式來(lái)構(gòu)建上市公司會(huì)計(jì)舞弊驗(yàn)證模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)通過(guò)構(gòu)建識(shí)別組和對(duì)照組，可以更好地發(fā)現(xiàn)上市公司存在會(huì)計(jì)舞弊行為特征，正確識(shí)別率達(dá)到70以上。劉立國(guó)、杜瑩91S9捌站在公司治理角度來(lái)研究上市公司會(huì)計(jì)舞弊的特征，他們認(rèn)為公司治理結(jié)構(gòu)不完善，股權(quán)高度集中是造成上市公司會(huì)計(jì)舞弊的主要原因。如果上市公司內(nèi)部無(wú)法設(shè)立健全的審計(jì)委員會(huì)、獨(dú)立董事無(wú)法更好地發(fā)揮監(jiān)督作用，股權(quán)集中程度越高，那么上市公司會(huì)計(jì)舞弊的可能性就越大。章美珍10145利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊數(shù)學(xué)的基本原理，通過(guò)建立混合數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型來(lái)考察上市公司可能存在的會(huì)計(jì)舞弊行為。其基本原理是，通過(guò)考察總體均值方差的變化程度來(lái)驗(yàn)證大規(guī)模和小規(guī)模上市公司，在會(huì)計(jì)舞弊行為上存在的差異及表現(xiàn)。黃世忠1116569選取收入造假來(lái)驗(yàn)證上市公司會(huì)計(jì)舞弊行為與特征。他認(rèn)為當(dāng)公司收入存在以下情況時(shí)，就以為該公司發(fā)出會(huì)計(jì)舞弊的信號(hào)。這些情況包括了應(yīng)收賬款的異常性例如應(yīng)收賬款與銷售增長(zhǎng)率不夠配比；壞賬準(zhǔn)備過(guò)多、減值準(zhǔn)備沖減頻繁；毛利率的較大變動(dòng)；經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流異常等。三文獻(xiàn)評(píng)述從目前的研究趨勢(shì)來(lái)看，實(shí)證研究成為上市公司會(huì)計(jì)舞弊特征識(shí)別的主要研究方式，并且得到了理論界和實(shí)務(wù)界的廣泛認(rèn)可。未來(lái)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的“隱性化”特征越來(lái)越明顯，所謂“隱性化”特征就是上市公司往往是利用規(guī)則和漏洞進(jìn)行會(huì)計(jì)舞弊，其采取的手段和偽裝程度，不是輕而易舉就能發(fā)現(xiàn)的，“隱性化”特征說(shuō)明上市公司會(huì)計(jì)舞弊依然任重道遠(yuǎn)，同時(shí)說(shuō)明加強(qiáng)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的研究十分必要。二、研究設(shè)計(jì)一模型構(gòu)建與變量設(shè)計(jì)1模型構(gòu)建本文選用二分類LOGISTIC模型。LOGISTIC回歸分析主要優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)Ψ蔷€性因素進(jìn)行更好的識(shí)別和判斷，對(duì)于一些無(wú)法定量的指標(biāo)，可以通過(guò)構(gòu)建虛擬變量的方式加以處理，因此在考察上市公司會(huì)計(jì)舞弊行為時(shí)，LOGISTIC模型就有獨(dú)到的作用和價(jià)值。考慮到本文研究的需要，在模型構(gòu)建時(shí)，本文依然采取LOGISTIC模型來(lái)考察上市公司存在的會(huì)計(jì)舞弊行為與特征。LOGISTIC模型一般表達(dá)公式為Y三門L一B06LXL62X2633N為自變量個(gè)數(shù)其中，PI是一個(gè)指標(biāo)變量，即當(dāng)PI表示上市公司會(huì)計(jì)舞弊發(fā)生的概率，而1一PI表示未發(fā)生的概率。相應(yīng)的PI1一PI表示會(huì)計(jì)舞弊膨脹程度。取對(duì)數(shù)是一方面是為了更好的對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，另一方面則為了消除異方差性對(duì)模型估計(jì)效果造成的不良影響。2變量設(shè)計(jì)本文借用國(guó)外比較成熟的上市公司會(huì)計(jì)舞弊行為特征檢驗(yàn)的做法，通過(guò)構(gòu)建驗(yàn)證組和對(duì)照組來(lái)考察上市公司會(huì)計(jì)存在的舞弊特征。具體思路如下首先針對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的主要13個(gè)指標(biāo)具體見表1對(duì)驗(yàn)證組和對(duì)照組進(jìn)行檢驗(yàn)，如果某些指標(biāo)在模型當(dāng)中表現(xiàn)出較強(qiáng)的顯著性，則保留，否則給予剔除。在此基礎(chǔ)上通過(guò)構(gòu)建LOGISTIC模型來(lái)判斷上89市公司會(huì)計(jì)舞弊可能的機(jī)會(huì)有多大，并找出主要的指標(biāo)對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊可能造成的影響。運(yùn)用此模型就可以判斷在某些指標(biāo)取得已有數(shù)據(jù)的情況下，將指標(biāo)數(shù)據(jù)帶人到該模型，就可能判斷該公司會(huì)計(jì)舞弊行為的可能概率。表1主要變量說(shuō)明財(cái)務(wù)能力指標(biāo)X，資產(chǎn)負(fù)債率總負(fù)債總資產(chǎn)聯(lián)交易度指XU薔譬款占其他應(yīng)收款總資產(chǎn)標(biāo)總資產(chǎn)比風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)X綜合杠桿摹簍動(dòng)發(fā)展能力指標(biāo)X總資產(chǎn)增長(zhǎng)率妻差饕額止年二數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇本文采取的數(shù)據(jù)是針對(duì)20O9_2013年中國(guó)證監(jiān)會(huì)、財(cái)政部、深交所、上交所處罰公告和違規(guī)記錄的查閱，并去掉記錄不全和不符合本文檢驗(yàn)要求的公司，最終得到數(shù)據(jù)樣本，然后建立驗(yàn)證和對(duì)照兩組樣本來(lái)綜合考察上市公司會(huì)計(jì)舞弊的特征。本文對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊特征的識(shí)別，主要是基于會(huì)計(jì)舞弊與審計(jì)失敗的相關(guān)理論模型，因此需要對(duì)舞弊樣本和控制樣本進(jìn)行選擇。一方面舞弊樣本采取的步驟是查詢到20092013年上市公司會(huì)計(jì)舞弊的違規(guī)記錄，由于本文僅以A股上市公司為研究對(duì)象，因此剔除了一些不符合要求的上市公司例如H股、B股。之所以給予剔除的原因是A股和H股審計(jì)環(huán)境和審計(jì)質(zhì)量是不同的，同時(shí)又面臨不同的審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和要求，因此上市公司會(huì)計(jì)舞弊的特征在A股和H股市場(chǎng)可能表現(xiàn)出不同的特征，為了考察上市公司會(huì)計(jì)舞弊的集中性，因此本文選擇單一的A股市場(chǎng)作為樣本選擇點(diǎn)。此外，本文還對(duì)一些財(cái)務(wù)報(bào)告不完整的例如存貨、銷售數(shù)據(jù)不完整的上市公司給予剔除、同時(shí)還剔除了金融保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)不全的樣本。最終本文以年度作為時(shí)間軸，得到連續(xù)性的上市公司會(huì)計(jì)舞弊樣本61個(gè)。另一方面在控制樣本的選擇上為了更好地驗(yàn)證驗(yàn)證組即舞弊樣本的會(huì)計(jì)舞弊特征，本文分別按照行業(yè)、規(guī)模來(lái)選擇對(duì)應(yīng)的控制樣本，之所以選擇控制樣本是為了將某些指標(biāo)在會(huì)計(jì)舞弊的隱形特征抽查出來(lái)。例如同規(guī)模和同行業(yè)的控制樣本，如果應(yīng)收賬款表現(xiàn)出穩(wěn)定性，而舞弊樣本則表表220092013年我國(guó)上市公司會(huì)計(jì)舞弊行業(yè)分布數(shù)據(jù)行業(yè)20092010201120122013采掘111餐飲旅游1電子1111房地產(chǎn)122紡織服裝11公用事業(yè)11黑色金屬1化工132機(jī)械設(shè)備221家用電器1建筑材料L12交通運(yùn)輸11交運(yùn)設(shè)備111農(nóng)林牧漁11輕工制造111商業(yè)貿(mào)易111食品飲料121信息設(shè)備1醫(yī)藥生物221有色金屬212L總數(shù)12816179顓閽總潤(rùn)淇醑刪驗(yàn)現(xiàn)出不同于行業(yè)的特征，那么只能說(shuō)明舞弊樣本存在會(huì)計(jì)舞弊行為。在控制樣本的選擇上，本文采取的做法是，借鑒前人研究的經(jīng)驗(yàn)，將同行業(yè)，同規(guī)模平均總資產(chǎn)5億到2O億的上市公司作為控制樣本。控制樣本篩選標(biāo)準(zhǔn)和舞弊樣本的篩選標(biāo)準(zhǔn)大致類似。三實(shí)證結(jié)果及分析1樣本的描述性統(tǒng)計(jì)1舞弊樣本行業(yè)分布情況分析本文按年度和行業(yè)對(duì)舞弊樣本進(jìn)行初步探索性匯總報(bào)告分析，以發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市公司會(huì)計(jì)舞弊發(fā)生年度的行業(yè)分布情況，結(jié)果見表2。結(jié)果顯示在我國(guó)會(huì)計(jì)舞弊現(xiàn)象在各行各業(yè)的上市公司中普遍存在，主要集中在有色金屬、綜合、房地產(chǎn)、化工、機(jī)械設(shè)備和建筑材料等行業(yè)。20092013年上市公司會(huì)計(jì)舞弊行為相對(duì)前幾年來(lái)說(shuō)發(fā)生次數(shù)稍有下降，但20112012年發(fā)生會(huì)計(jì)舞弊行為的公司較多。值得注意的是，由于筆者能力有限加上可供利用的數(shù)據(jù)資源有限，可能收集的舞弊樣本不夠全面，導(dǎo)致樣本年度行業(yè)分布可能存在差異；2013年因會(huì)計(jì)舞弊而受懲罰的上市公司僅有9家，但這不代表我國(guó)上市公司會(huì)計(jì)舞弊現(xiàn)象在減少、會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量在提高，而是因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為有一定的難度，在表3獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)91處罰公布上帶有一定的滯后性。2獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)為了檢驗(yàn)選擇的控制樣本是否適當(dāng)，我們對(duì)舞弊樣本組和控制樣本組進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。2實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果為了消除解釋變量必然存在共線性，采用向前LR法進(jìn)行綜合性檢驗(yàn)。變量引入的根據(jù)是得分統(tǒng)計(jì)量的顯著性水平，變量被剔除的依據(jù)是最大偏似然估計(jì)所得的似然比統(tǒng)計(jì)量的概率值。向前LR法可以在一定程度上自動(dòng)克服變量之間共線性問(wèn)題，其中變量進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)是P005進(jìn)入，P01移出。模型的檢驗(yàn)選擇只在最后一個(gè)步驟中顯示輸出結(jié)果，見表4。表4模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)?zāi)Ｐ拖禂?shù)的綜合檢驗(yàn)就是對(duì)模型全局作的卡方檢驗(yàn)，每一步都對(duì)步驟、塊、模型做了檢驗(yàn)，最終得出模型的卡方值為15342，顯著性水平為0000，這說(shuō)明模型中解釋變量整體比較顯著。表5模型匯總步驟2對(duì)數(shù)似然值COXSNELLR方NAGELKERKER方COXSNELLR方和NAGELKERKER方兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量取代了線性回歸中的R方統(tǒng)計(jì)量，R方值小于1越大的模型擬合效果越好。本文它們的取值分別為0428和0471，說(shuō)明模型的擬合效果良好。R2擬合效果表明多變量的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ透軓恼w上去解釋上市公司會(huì)計(jì)舞弊的行為，而模擬的檢驗(yàn)效果也證明了這一點(diǎn)。表6HOSMER和LEMESHOW檢驗(yàn)結(jié)果HOSMER一MESHOW檢驗(yàn)用作估計(jì)模型的擬合優(yōu)度，它比傳統(tǒng)IOGISTIC回歸分析的擬合優(yōu)度更穩(wěn)定。如表所示，“HOSMER和IEMESHOW檢驗(yàn)”表格的原假設(shè)認(rèn)為模型能夠很好的擬合數(shù)據(jù)，從其顯著92檢驗(yàn)性的SIG016001看，接受原假設(shè)，即觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值之間不存在顯著差異。表7分類表。A切割值為0500“分類表”給出了關(guān)于觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值的列聯(lián)表，是對(duì)每一步中的預(yù)測(cè)情況匯總。對(duì)于最終模型步驟2，預(yù)測(cè)值正確率達(dá)到652，說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)效果不錯(cuò)，模型較為穩(wěn)定。表8方程中的變量BSE，WALSDFSIGEXPB表8給出了最后一步回歸的參數(shù)估計(jì)信息，是可以進(jìn)入模型的變量，“B”列為模型中變量的系數(shù)，由此可能最后的上市公司會(huì)計(jì)舞弊與審計(jì)失敗的相關(guān)性的邏輯回歸模型為J，J1一一01874537X一6984X1根據(jù)模型1就可以計(jì)算出上市公司會(huì)引舞弊發(fā)生的概率。四結(jié)果分析本文通過(guò)模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)、模型匯總、HOSMER和LEMESHOW檢驗(yàn)、分類表顯示模型的擬合效果良好，解釋變量整體存在顯著性差異，為驗(yàn)證上市公司會(huì)計(jì)舞弊與審計(jì)失敗相關(guān)性奠定了良好的基礎(chǔ)。表中模型中最終統(tǒng)計(jì)量的回歸結(jié)果是X應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)比、X。總資產(chǎn)凈利率、X。凈利潤(rùn)現(xiàn)金保證率可以進(jìn)入模型。通過(guò)實(shí)證結(jié)果，可以得出如下結(jié)論1上市公司會(huì)計(jì)舞弊“隱形化”特征十分明顯。通過(guò)以上實(shí)證分析可以發(fā)現(xiàn)，我們?cè)跇?gòu)建模型以及輸入數(shù)據(jù)的過(guò)程中，通過(guò)好幾個(gè)階段才能發(fā)現(xiàn)是上市公司會(huì)計(jì)舞弊的整體特征。2上市公司會(huì)計(jì)舞弊呈現(xiàn)出綜合性與多樣化的特征。通過(guò)我們實(shí)證檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的預(yù)測(cè)值，可能在接近于05或者05以下的情況時(shí)，上市公司就有可能存在會(huì)計(jì)舞弊的情況，這意味著上市公司會(huì)計(jì)舞弊不但有數(shù)量上的特征，還具有一定的多樣化，可能它采取的舞弊手段，通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)并不能發(fā)現(xiàn)和檢測(cè)出，因此上市公司會(huì)計(jì)舞弊的綜合化和多樣化成為一個(gè)主要的特征。3上市公司會(huì)計(jì)舞弊模型檢驗(yàn)結(jié)果并不是判斷上市公司是否存在會(huì)計(jì)舞弊的唯一標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)以上分析，我們只是從會(huì)計(jì)層面，通過(guò)建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆绞絹?lái)判斷上市公司會(huì)計(jì)舞弊的情況，但是這并不意味著上市公司會(huì)計(jì)舞弊模型檢驗(yàn)結(jié)果是判斷上市公司存在會(huì)計(jì)舞弊的唯一標(biāo)準(zhǔn)，事實(shí)上針對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊還存在很多其他情況，應(yīng)該綜合來(lái)看，單獨(dú)的以模型檢驗(yàn)結(jié)果作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，很可能得出錯(cuò)誤的結(jié)論。因此我們?cè)谘芯窟^(guò)程中，主張重視經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，但又不唯經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的原則。要堅(jiān)持從事實(shí)和系統(tǒng)角度去考察上市公司會(huì)計(jì)舞弊情況。三、模型的應(yīng)用案例分析前文中通過(guò)構(gòu)建LOG模型來(lái)針對(duì)上市公司是否存在會(huì)計(jì)舞弊進(jìn)行識(shí)別，為了更好的驗(yàn)證模型的現(xiàn)實(shí)作用和效果，本節(jié)按照本文構(gòu)建的模型1即J，LNE,1一一O1874537X26984X8。選取因會(huì)計(jì)舞弊被中國(guó)證監(jiān)會(huì)通告處罰的華天酒店，另選取與華天酒店同行業(yè)、規(guī)模相當(dāng)?shù)呐鋵?duì)樣本公司錦江股份，分別以兩公司2011年、2012年、2013年報(bào)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行模型的應(yīng)用分析。用華天酒店2010年、2009年、2008年年報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表9表9使用模型1華天酒店模型檢驗(yàn)結(jié)果從表9可看出，各年驗(yàn)證結(jié)果的Y值分別為一01307、一01076和11172，因?yàn)閅1NPI1一PI，所以各年的PI分別為04674、04732和07535。從華天酒店P(guān)I值來(lái)看，該酒店P(guān)I值呈現(xiàn)出逐年降低的趨勢(shì)，再?gòu)墓緫?yīng)收賬款、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)來(lái)看，基本上與PI值的升降保持一致，因此單就華天酒店的財(cái)務(wù)狀況而言，應(yīng)收賬款、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率能夠?qū)τ谏鲜泄臼欠翊嬖跁?huì)計(jì)舞弊給予充分的預(yù)警。2錦江股份案例分析錦江股份是一家與華天酒店規(guī)模相當(dāng)?shù)纳鲜泄荆⑶椅词艿竭^(guò)證券監(jiān)管部門以及財(cái)政部的處罰。模型檢驗(yàn)結(jié)果用錦江股份2013年、2012年、2011年年報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表1O表10使用模型1錦江股份模型檢驗(yàn)結(jié)果從表10可看出，各年驗(yàn)證結(jié)果的Y值分別為22499、一19716和一14322，因?yàn)閅LNPI1PI，所以各年的PI分別為00953、01222和01927。應(yīng)用分析可以看出華天酒店應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)比指標(biāo)均高于錦江股份，說(shuō)明華天酒店應(yīng)收賬款賬齡較大，應(yīng)收賬款風(fēng)險(xiǎn)控制效果不佳，從而造成該公司短期流動(dòng)資短缺，公司流動(dòng)性差，容易發(fā)生資金鏈斷裂，若期末公司應(yīng)收賬款和應(yīng)收票據(jù)出現(xiàn)大量不能回收、逾期或承兌，將對(duì)公司正常資金周轉(zhuǎn)、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)；華天酒店總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率均低于錦江股份，說(shuō)明企業(yè)利用全部資產(chǎn)的獲利能力較弱。四、結(jié)論與建議通過(guò)上文分析，可以發(fā)現(xiàn)LOGISTIC模型對(duì)于發(fā)現(xiàn)上市公司存在的會(huì)計(jì)舞弊行為具有重要作用，對(duì)于有效發(fā)現(xiàn)上市公司會(huì)計(jì)舞弊的表征和主要變量可以發(fā)揮重要的監(jiān)測(cè)性作用。本文建議未來(lái)針對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊特征的識(shí)別應(yīng)該拓展更寬層面，因?yàn)榘殡S著上市公司會(huì)計(jì)舞弊行為的多樣化，上市公司會(huì)計(jì)舞弊表現(xiàn)出更強(qiáng)的隱形特征，僅僅通過(guò)依靠相應(yīng)的指標(biāo)體系，可能并不能發(fā)現(xiàn)所有的問(wèn)題。93參考文獻(xiàn)R1SUMMERSSLANDSWEENEYJTFRAUDULENTMISSTATEMENTFINANCIALSTATEMENTSANDINSIDETRADINGANEMPIRIEALANALYSIS明ACCOUNTINGREVIEW，19O33L一462GREENBPANDCHOIJHASSESSINGTHERISKOFMANAGEMENTFRAUDTHROUGHNEURALNETWORKTECHNOLOOJAUDITING,1997【161428EUANDCARCE11O，JNDRHERMANSON，TLNEALRARILEYBOARDCHARACRISTIESANDAADITFEESCONTEMPORARYACCOUNTINGRESEARCH，2000，193684F81陳華收入操縱的九大陷阱及其防范對(duì)策M(jìn)中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師，201028】張力會(huì)計(jì)信息欺詐經(jīng)驗(yàn)分析及識(shí)別模型國(guó)泰君安證券研究通訊，20112F6】黃芳芳會(huì)計(jì)舞弊的成因及對(duì)策研究【D】成都西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，20137】朱敏上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的識(shí)別方法及模型研究【D】成都四川大學(xué)，2005【8】張長(zhǎng)海，陳險(xiǎn)峰，吳順祥舞弊性財(cái)務(wù)報(bào)告識(shí)別的實(shí)證研究叨美中經(jīng)濟(jì)評(píng)論，200819】劉立國(guó)，杜瑩中國(guó)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊特征的實(shí)證研究D】上海復(fù)旦大學(xué)，20091O】章美珍財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊端倪甄別