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【6h】

基于Logit模型的财务报告内部控制失效识别——来自中国在美上市公司的经验数据

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目录

摘要

第一章 导论

第一节 研究背景和意义

一、研究背景

二、研究意义

第二节 研究思路与内容安排

一、研究思路

二、内容安排

第三节 研究方法与创新

一、研究方法

二、研究创新之处

第二章 文献综述

第一节 内部控制有效性研究回顾

一、国外相关文献

二、国内相关文献

三、文献述评

第二节 内部控制评价研究回顾

一、国外相关文献

二、国内相关文献

三、文献述评

第三节 内部控制与会计信息质量的相关性研究回顾

一、国外相关文献

二、国内相关文献

三、文献述评

第四节 文献述评总结

第三章 财务报告内部控制概述

第一节 财务报告内部控制基本定义

第二节 财务报告内部控制有效性界定

一、财务报告内部控制的固有局限

二、财务报告内部控制的合理保证

第三节 财务报告内部控制失效的表现

一、会计信息失真

二、资产管理混乱

三、费用支出失控

第四节 财务报告内部控制的评价方法及启示

一、财务报告内部控制评价方法

二、现有评价方法的启示

第四章 财务报告内部控制失效的财务指标表征

第一节 财务报告内部控制与财务报告信息质量相关性分析

第二节 财务报告内部控制失效与财务指标的相关性分析

一、财务报告内部控制失效与会计信息失真的相关性

二、衡量会计信息失真的财务指标

三、财务报告内部控制失效的财务指标表征

第五章 财务报告内部控制失效识别模型构建

第一节 样本选择与数据来源

一、样本选择

二、数据来源

第二节 模型选择与解释

一、模型选择

二、Logit模型

第三节 变量选取与定义

第四节 模型构建

一、显著性差别指标筛选

二、多重共线性检验

三、Logistic回归分析

四、模型分割点的确定

第五节 模型识别能力检验

一、训练样本检验效果

二、检测样本检验效果

第六节 本章小结

第六章 结论

第一节 研究结论及建议

一、研究结论

二、应用建议

第二节 研究局限性和展望

一、研究局限性

二、后续拓展研究建议

参考文献

附录

后记

声明

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摘要

21世纪初,安然、世通等多家国际知名公司相继因财务丑闻而破产,对全球经济和资本市场的健康运转产生了重大的负面影响。为重塑投资者对资本市场的信心,美国国会于2002年颁布了《萨班斯—奥克斯利法案》,法案中规定的对“财务报告内部控制”的评价和审计成为了社会各界关注的焦点。参照借鉴美国内部控制制度建设的做法,各国加快了内部控制发展的进程。我国政府部门在内部控制政策的制定与推行方面也作出了不懈努力,财政部等五部委于2008年6月发布了《企业内部控制基本规范》,并于2010年4月发布了配套指引,确立了我国企业内部控制有效性的评价和财务报告内部控制的审计制度。这意味着我国上市公司将跨入财务报告内部控制审计的时代。财务报告内部控制评价和审计中的一个核心要素就是对财务报告内部控制是否有效进行判别,然而目前国内外鲜有这方面的研究。本文从财务报告内部控制能够合理保证财务报告信息质量的角度切入,进行用财务指标表征财务报告内部控制有效性,从而判别财务报告内部控制有效性的实证研究。
   本文以2009年至2011年中国在美上市公司为训练样本,结合国内外相关文献和财务报告内部控制与会计信息质量的理论分析,构建财务报告内部控制失效识别的Logit模型。首先,对选取的财务指标进行显著性检验和多重共线性检验;其次,将筛选出的指标用于Logistic回归分析;最后,得到Logit模型并进行分割点确定。本文以2008年中国在美上市公司为检测样本,对所构建的Logit模型进行识别能力检验。
   根据以上研究,本文得出以下结论:(1)财务报告内部控制失效公司与财务报告内部控制有效公司之间的财务指标存在显著差异,财务报告内部控制失效最终会影响会计信息质量,造成各项财务指标的异常。(2)本文利用财务报告内部控制审计意见类别选取样本构建的财务报告内部控制失效识别Logit模型,通过各种检验并具有较好的拟合优度。以0.5为识别分割点时,在训练样本中对财务报告内部控制失效公司具有69.3%识别正确率,对财务报告内部控制有效公司具有73.3%识别正确率,训练样本整体识别正确率达到71.3%;对检测样本财务报告内部控制失效公司正确识别率为71.9%,财务报告内部控制有效公司正确识别率为70.5%,检测样本整体识别正确率为70.7%。模型具有较好的识别准确率,可以有效地应用于上市公司的财务报告内部控制失效识别。
   最后,本文为会计师事务所、监管部门、企业管理层、投资者等提出财务报告内部控制失效识别模型的应用建议,希望能为财务报告内部控制的评价提供方法以及为我国上市公司财务报告内部控制评价和审计的进一步发展提供价值。

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