决策树技术在上市公司财务报告舞弊识别中的应用研究

摘要

随着经济的发展，上市公司财务报告舞弊现象越来越频繁的出现，扰乱了证券市场秩序，动摇了广大投资者对证券市场的信心，影响了证券市场的进一步发展。一个准确率高、快速有效的财务报告舞弊识别模型，可以为投资者分析上市公司财务报告提供参考，尽可能地减少由于虚假财务报告导致的决策错误而引起的损失；也有助于提高注册会计师对上市公司财务报告舞弊的识别效率，降低其审计风险。
　　 论文选取了2004年至2008年发行深、沪A股的上市公司的年度财务报告数据，其中财务报告舞弊数据选取自2004年至2008年被证监会、上交所、深交所和财政部处罚的227家上市公司。经过初步统计分析，发现这227家舞弊公司涉及13个大行业，但是主要集中在制造业和信息技术业，两者合计占舞弊公司总数的72％，得出行业是影响财务报告舞弊的一个重要因素的结论。
　　 在借鉴以往国内外学者研究的基础上，选取了可能识别上市公司财务报告舞弊的指标体系，该指标体系包括11个财务指标和7个非财务指标，共18个指标。利用决策树技术构建了财务报告舞弊识别模型，以可视化的形式展示了整棵决策树。通过分析决策树的节点发现，树越向下分支，数据挖掘模型中造成拆分的事例的影响就越小。该决策树的第一个分支是由“应收账款周转率”属性决定的，这表示“应收账款周转率”是识别上市公司财务报告舞弊的最重要因素。随后的分支“监事总规模”、“高管人数”、“财务杠杆系数”和“存货周转率”，是重要性仅次于“应收账款周转率”的因素。这些因素可以作为财务报告舞弊识别的重要信号，可以用来预测上市公司是否发生财务报告舞弊的可能性。
　　 论文最后提出，要想防范或减少我国上市公司财务报告舞弊问题，必须要从内部监管和外部监管两方面着手：在内部监管方面，要完善上市公司治理结构，优化上市公司股权结构以及提高会计人员业务素质和职业道德；在外部监管方面，要完善相关会计准则和会计制度，完善注册会计师制度以及加强政府监管和舆论监督。

目录

文摘

英文文摘

第1章 导论

1.1 研究的目的和意义

1.2 研究方法

1.3 相关概念界定

1.4 论文创新点

第2章 舞弊理论及相关识别技术

2.1 舞弊动因理论

2.1.1 冰山理论（二因素论）

2.1.2 舞弊三角理论（三因素论）

2.1.3 GONE理论（四因素论）

2.1.4 舞弊风险因子理论（多因素论）

2.2 国外财务报告舞弊的征兆和识别研究文献综述

2.2.1 国外对财务报告舞弊的征兆研究

2.2.2 国外对财务报告舞弊的识别研究

2.3 国内财务报告舞弊的征兆和识别研究文献综述

2.3.1 国内对财务报告舞弊的征兆研究

2.3.2 国内对财务报告舞弊的识别研究

第3章 财务报告舞弊识别分类技术

3.1 数据挖掘技术

3.1.1 数据挖掘的定义

3.1.2 数据挖掘的过程

3.1.3 数据挖掘的工具

3.2 决策树技术应用

3.2.1 决策树的原理

3.2.2 决策树的优缺点

3.2.3 Microsoft Analysis Services

3.3 其他相关方法

3.3.1 关联规则

3.3.2 聚类

3.3.3 神经网络

3.3.4 遗传算法

3.3.5 支持向量机

第4章 构建上市公司财务报告舞弊识别挖掘模型

4.1 数据来源

4.2 对数据的初步统计分析

4.3 指标的选择

4.4 数据准备

4.4.1 数据采集

4.4.2 数据清理

4.5 用Microsoft决策树创建挖掘模型

4.5.1 工具选择

4.5.2 新建数据库和数据源

4.5.3 创建挖掘模型

4.5.4 处理挖掘模型

第5章 模型结果分析及建议

5.1 结果分析

5.1.1 对“应收账款周转率”指标的分析

5.1.2 对“高管人数”指标和“董事人数”指标的分析

5.1.3 对“高级管理人员持股数／总股数”和“资产负债率”的分析

5.1.4 对“监事总规模”和“财务杠杆系数”的分析

5.1.5 对“董事长与总经理兼任情况”的分析

5.1.6 对“存货周转率”和“净资产收益率”的分析

5.2 结论和建议

5.2.1 结论

5.2.2 建议

第6章 论文的局限性及展望

参考文献

后记