上市公司财务虚假预警系统的研究

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1、摘要从1993年我国上市公司财务造假第一次被爆光,到1997、1998年出现造假高峰,乃至今日,仍然无法杜绝上市公司的财务虚假问题。这样问题在国外也普遍存在,如美国的安然事件。虚假财务的发生给广大的股东带来了非常大的经济损失,也给上市公司的监管机构指出了努力方向。建立一套行之有效的预警系统,从财务报告中发现问题,为股东、债权人及监管机构提供借鉴非常重要,这就是本文的研究目的。上市公司的财务报表包含了大量的财务信息,本研究从上市公司公布的财务报告中提取并构造了12个财务指标,利用描述性统计检验和显著性检验,提取5个对虚假财务敏感的指标,通过建立L

2、PM模型和Logistic模型对上市公司的财务真实状况进行判别。研究结果表明:(1)上市公司的财务虚假是可以通过定量的方式判别出来的。(2)LPM模型和Logistic模型对于财务虚假的判别结果基本一致,效果也基本相同。建议使用时结合起来,效果更好。关键字:财务虚假预警指标预警模型ABSTRACTSince1993thefirstfinancialfraudreportwasfoundinCh/na,thefinancialfraudofthelistedcompanyCan’tstopeventoday.Infact,theproblemha

3、shappenedinmanycountries.Sohowtodissectthefinancialinformationoflistedcompanyandcatchholdofthetrueinformationisthemostimportantthingforstockholder.Thisisthepurposeofthedissertation.Thefinancialstatementofthelistedcompanyincludesalargeamountoffinancialinformation.Idrewandcons

4、tructed12f'mancialindexesinthefinancialmponannouncedfromthelistedcompanyinthisdissertation,utilizedescribing-testandt-test,draw5indexessensitivetofraudulentfinancialaffairs,differentiatethetruestateofthefmaucialaffairsofthelistedcompanythroughsettingupLPMmodelandLc}百sticmode

5、l.Theresultofstudyshows:(1)ItCanbedistinguishedoutthroughquantitativewaythatthefinancialaffairsofthelistedcompanyarefalse.(2)ThedifferentiationresultsofLPMmode/andLogisticmodelfalsetothefinancialfraudareunanimousbasically.UsingthentogetherisbetterKeywords:FraudulentFinancial

6、PredictionIndexPredictionModelII浙江大学管理学院硕士学位论文上市公司财务虚假预警系统研究1引言随着美国安然事件的发生,相继又有世通等国际大公司暴露出财务虚假情况,引起世界范围内的广泛关注。人们在惊愕的同时,开始对上市公司提供的财务报表中的财务信息产生了深深的怀疑。财务虚假信息问题已经成为阻碍企业发展和市场发展的重要隐患之一。投资界和研究界再次将目光集中在如何识别上市公司虚假财务信息这一问题上。随着我国证券监管部门对上市公司监管力度的不断加强,相继有很多上市公司的财务虚假状况被曝光,如红光实业、郑百文、琼民源等。据

7、统计,自1996年到2002年3月,被中国证监会和证券交易所公开处罚的上市公司有114家,其中因提供虚假财务报告的就有44家,占38.60%。这不仅直接损害了投资者的经济利益,而且可能导致社会公众对上市公司、中介机构,甚至整个资本市场信心的削弱和丧失。可见,上市公司财务虚假情况非常严重,如何透过纷繁复杂的财务信息来甄别上市公司,避开财务报表中的陷阱,尽可能避免虚假财务信息带来的损失非常重要,并成为实务界和理论界关注的课题。1.1研究背景上市公司的财务信息是上市公司提供给广大投资者的重要信息之一,很多投资者凭借上市公司提供的公开财务信息决定是否投

8、资该公司a但从实际的情况来看,投资者因为财务虚假信息而造成的投资损失的案例举不胜举,这当中有很多客观的原因,也有投资者的自身原因。如何从纷繁的财务信息

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