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财务报告类有关论文范文素材,与我国上市公司财务报告舞弊的判别模型相关论文参考文献格式
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340;P值为0.21、0.606,判断两样本这两个指标不存在显著性差异；我们还可以看到,在0.05显著性水平下,X1、X6通过Wilcoxon秩检验,表明舞弊样本明显大于配对样本；同时可以看到,X4、X5、X7、X9、X10、X11、X12检验结果的P值显示都较大,则认为舞弊样本显著小于非舞弊样本.通过上述的Wilcoxon（威尔科森）符号秩检验,我们剔除了变量X2、X3,余下的变量进入下个环节的计量模型,进一步检验筛选.
四、实证结果
通过对样本数据建立逻辑斯特（Logistic）回归模型,逐步进行计量检验和经济检验,最终得出模型结果如下：
Inp1-p等于0.383584-0.225912×X3-0.308375×X4-0.509695×X5+0.449402×X6+0.002570×X7+0.008000×X9-0.078983×X10+0.08250×X11-0.133493×X12
逻辑斯特（Logistic）回归模型判别结果统计
判别结果
样本公司类别舞弊非舞弊判别准确率
舞弊公司（87家）57家30家（误判2）65.52%
非舞弊公司（87家）12家（误判1）75家86.21%
总体判别正确率75.86%
注释：①误判有两种；误判1为弃真（即把非舞弊的误判为舞弊的）；误判2为取伪错误（即把舞弊的判别为非舞弊的）
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②总体判别正确率等于判别正确的数目/总样本数
五、结论
本文在总结舞弊公司舞弊的动机、手段等的基础上,结合企业财务报表分析的指标体系,初步选出反映企业偿债能力、营运管理能力、盈利能力、成长能力的指标,再经过Wilcoxon（威尔科森）符号秩检验,筛选出舞弊公司和非舞弊公司有显著差别的指标,筛选进入判别模型做进一步的筛选和剔除,最后建立逻辑斯特（Logistic）回归模型,并检验判别结果的准确性.结果表明总体准确率达到75.86%,模型的准确性相对还可以接受.
本文的创新之处在于有条理地筛选出表征舞弊公司和非舞弊公司差别的指标,进一步建立计量模型,逻辑条理清楚、说服力强.
本文的不足之处在于建立判别模型时,选入的指标仅考虑了相关的财务指标,未考虑到公司的股权结构、董事会构成等可能同样影响舞弊判别的指标,下一步的努力方向是进一步可以考虑这些因素数量化加入模型,提高模型判别的准确率.
参考文献：
［1］曹利,中国上市公司财务报告舞弊特征的实证研究,复旦大学博士学位论文,2003年11月
本篇论文出处 http://www.sxsky.net/guanli/00464804.html
［2］朱敏,上市公司财务报告舞弊的识别方法及模型研究,四川大学硕士学位论文,2005年4月
［3］白春影,我国上市公司财务舞弊特征的识别,浙江大学硕士学位论文,2006年4月
［4］Beneish,M.D.TheDetectionofEmaingManiPulation［J］.NBERWorkringPaper,1999
［5］Bell,T.B.&Carcello,J.V.AdeeisionaidforaeeessingthelikelihoodofFraudulentfinancialreporting［J］,Anditing,2000,19(Spring)：169一184.
（作者单位：苏州大学商学院）
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