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    機器學(xué)習(xí)視角下盈余管理識別與審計風(fēng)險

    2024-01-15 22:58:54武婧
    國際商務(wù)財會 2023年23期
    關(guān)鍵詞:審計風(fēng)險

    武婧

    【摘要】在“大數(shù)據(jù)+會計”背景下,如何將信息技術(shù)與會計理論和方法結(jié)合,有效提升會計信息質(zhì)量,化解資本市場的相關(guān)問題逐漸成為近年來的研究熱點。文章以2020年及2021年我國資本市場全部A股上市公司為研究樣本,運用機器學(xué)習(xí)的決策樹方法,以上市公司營業(yè)利潤率、會計政策變更以及會計利潤與現(xiàn)金流量盈余逆向判定作為企業(yè)盈余管理行為的識別特征變量,構(gòu)建了企業(yè)盈余管理與審計風(fēng)險的決策樹智能判定模型。根據(jù)該決策樹模型,實現(xiàn)了上市公司基于盈余管理行為的審計風(fēng)險智能判定,最后根據(jù)模型內(nèi)容提出了研究結(jié)論和進一步研究設(shè)想。

    【關(guān)鍵詞】盈余管理識別;決策樹模型;審計風(fēng)險

    【中圖分類號】F724.6;F272.92

    ★ 山西省社科聯(lián)2023—2024年重點項目:山西省地方政府融資平臺債務(wù)風(fēng)險及審計作用發(fā)揮研究(編號:SSKLZDKT2023135)。

    ★ 太原學(xué)院2023年度院級科研項目:數(shù)智財務(wù)背景下山西省政府融資平臺公司財務(wù)風(fēng)險識別與評價研究(編號:23TYYB10)。

    引言

    近年來,隨著我國資本市場的發(fā)展和不斷完善,上市公司數(shù)量日益增多,信息披露數(shù)據(jù)量也越來越大。為更好地保護投資者利益,維護資本市場的健康穩(wěn)定發(fā)展,上市公司年報所披露的財務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)重要性就不言而喻。作為所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)相分離的產(chǎn)物,上市公司年報審計業(yè)務(wù)工作量也日益增多。但相應(yīng)地,為應(yīng)對上市公司迫于業(yè)績等多方面壓力而產(chǎn)生的盈余管理和財務(wù)操縱的種種行為,年報審計業(yè)務(wù)風(fēng)險也在逐年加大。根據(jù)“舞弊三角”理論,一旦企業(yè)具備了盈余管理的行為,意味著其舞弊的壓力和動機較高,則某種程度上,對審計人員而言,其將面臨更明確的審計風(fēng)險。因此,有必要對企業(yè)盈余管理行為進行識別和科學(xué)地智能判定,這將有助于審計人員了解上市公司的基本財務(wù)情況,制定更有針對性的審計方案,從而更好地應(yīng)對審計風(fēng)險,發(fā)表恰當(dāng)?shù)膶徲嬕庖姡赓Y本市場上因信息不對稱帶來的后果。

    現(xiàn)階段國內(nèi)關(guān)于審計風(fēng)險識別的相關(guān)研究成果較多,但對企業(yè)盈余管理行為的識別及影響等研究尚不夠深入。一是關(guān)于企業(yè)盈余管理行為的識別要素和判定標(biāo)準方面,或研究較為深入復(fù)雜,普遍應(yīng)用不多,或盈余管理的識別特征不夠明確;二是關(guān)于企業(yè)盈余管理行為影響及對審計風(fēng)險識別的作用研究有限;三是在“大數(shù)據(jù)+”背景下,基于會計理論和方法,結(jié)合文本分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代信息技術(shù)手段,進行智能化判別模型的相關(guān)研究文獻較少。

    一、研究設(shè)計

    本文所述的盈余管理,特指上市公司基于業(yè)績等方面壓力,對企業(yè)當(dāng)年會計利潤進行理性規(guī)劃的管理操縱手段之一。盈余管理行為,尤其是負向盈余管理,一方面加大了該上市公司的審計業(yè)務(wù)風(fēng)險,另一方面,影響了企業(yè)會計信息質(zhì)量,容易加重資本市場因信息不對稱帶來的一系列相關(guān)后果,對投資人利益造成不利影響,甚至?xí)绊戀Y本市場的有效性。因此,對盈余管理行為進行科學(xué)識別和判定,是本文研究的基礎(chǔ)。根據(jù)已有文獻研究結(jié)果及實踐經(jīng)驗,本文的盈余管理行為判定,主要基于其盈余管理動機及會計操縱手段進行分析。

    (一)數(shù)據(jù)來源及分析

    作者運用國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫提供的我國2020年3000余家上市公司年報數(shù)據(jù)(剔除了停牌等非正常經(jīng)營企業(yè)數(shù)據(jù)),采集了其會計報告中的凈利潤、營業(yè)收入、現(xiàn)金流量、會計差錯更正、年報審計意見等信息,構(gòu)建財務(wù)指標(biāo)作為識別特征,具體如表1所示。

    企業(yè)的盈利情況中包含了企業(yè)當(dāng)年營業(yè)收入及凈利潤情況,此特征能夠用來判定企業(yè)當(dāng)年的經(jīng)營成果,是否可能因利潤不足而產(chǎn)生盈余管理動機;企業(yè)的現(xiàn)金流量情況是其當(dāng)年經(jīng)營的現(xiàn)金流成果,經(jīng)過注冊會計師采用函證、盤點等審計方法鑒證,受會計操縱影響較小,本模型研究采用該企業(yè)當(dāng)年財報中的“現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物的凈增加額”數(shù)據(jù),主要用于判定企業(yè)的會計利潤盈余情況是否與現(xiàn)金凈流量增減結(jié)果一致,從而判定企業(yè)是否存在現(xiàn)金流不足卻采用了會計盈余管理的行為。第三個特征類別為會計記錄變更的情況,主要用于識別企業(yè)是否存在通過會計差錯變更、會計政策變更的情況而進行盈余管理的行為。最后,基于上述三個特征內(nèi)容,以年報審計意見作為本研究問題的特征內(nèi)容。一般來說,企業(yè)的年報審計風(fēng)險,即發(fā)表不恰當(dāng)?shù)膶徲嬕庖?,其風(fēng)險主要源于重大錯報風(fēng)險和檢查風(fēng)險,而在默認注冊會計師勤勉盡職的情況下,企業(yè)的審計報告中所披露強調(diào)的關(guān)鍵審計事項、發(fā)表非標(biāo)準審計意見的理由等總體上可代表該企業(yè)此次年報審計業(yè)務(wù)中的重要風(fēng)險點所在。

    (二)盈余管理識別模型構(gòu)建

    本盈余管理識別模型,主要通過運用2020年A股上市公司公開披露的年報數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,構(gòu)建相關(guān)財務(wù)指標(biāo)和模型的識別特征,并以其模型特征變量為基礎(chǔ),測試2021年A股全部上市公司的相關(guān)年報數(shù)據(jù),將預(yù)測結(jié)果與真實審計意見相對照,驗證模型的有效性,以實現(xiàn)該上市公司基于其盈余管理行為的審計風(fēng)險智能化判別。具體指標(biāo)如表2所示。

    二、實驗結(jié)果與模型預(yù)測效果分析

    (一)實驗結(jié)果

    基于以上特征變量,運用收集到的我國3840家(剔除缺失值及異常數(shù)據(jù))上市公司2020、2021年年報數(shù)據(jù),劃分訓(xùn)練集(2020年報數(shù)據(jù))和測試集(2021年報數(shù)據(jù)),構(gòu)建機器學(xué)習(xí)的決策樹模型。

    實驗結(jié)果表明,構(gòu)建的決策樹模型在整個測試集上的預(yù)測準確度為0.9004434589800443,即在3840個測試集數(shù)據(jù)中,有3456條記錄的預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果相符。

    (二)實驗?zāi)P皖A(yù)測效果評估

    1.實驗效果評價

    從實驗結(jié)果看,上述預(yù)測模型準確度較為理想。另一方面,該模型的命中率和假警報率(見表3)及基于兩者繪制的ROC曲線結(jié)果如圖1所示。

    AUC(ROC曲線下方的面積)值的結(jié)果為0.7661619156214368,結(jié)果可以接受。

    2.特征重要性評估

    分析模型中作為變量的各識別特征的重要性,結(jié)果如表4所示。

    可見,影響審計意見的最主要因素還是企業(yè)當(dāng)年營業(yè)利潤率的高低,其次為利潤現(xiàn)金流量逆向判別的識別特征,該企業(yè)當(dāng)年是否發(fā)生會計政策變更及差錯更正對審計意見的識別重要性最小。

    本模型節(jié)點劃分與其依據(jù)如圖2所示。

    如圖2顯示,本決策樹模型的最大深度為3,最上級、第二級葉子節(jié)點均是基于營業(yè)利潤率(x1)這一特征進行判定,根節(jié)點以營業(yè)利潤率為-4%這一標(biāo)準分裂,分裂完后產(chǎn)生2個子節(jié)點,左邊子節(jié)點中又繼續(xù)以營業(yè)利潤率為-20%這一標(biāo)準分裂,此葉子節(jié)點基尼系數(shù)(gini=0.23)純度較高,大部分為標(biāo)準審計意見(共2122條),另有324條非標(biāo)審計意見;第三級左邊葉子節(jié)點出現(xiàn)基于是否存在會計差錯更正(x0)的特征判定,其中大部分為標(biāo)準審計意見(1791條數(shù)據(jù)),且最終基尼系數(shù)達0.094;而右邊左節(jié)點中,基于營業(yè)利潤率小于6%這一特征判定后,最終得到最純基尼系數(shù)為0的結(jié)果,右邊右節(jié)點中,基于利潤現(xiàn)金流量(x2)的特征進行判定,得到基尼系數(shù)為0.298的結(jié)果(其中1568條標(biāo)準審計意見,350條非標(biāo)審計意見),均較為理想。

    三、結(jié)論與建議

    本文以我國2020—2021年的上市公司為研究對象,運用機器學(xué)習(xí)中的決策樹方法,構(gòu)建智能判定模型,研究企業(yè)盈余管理,尤其是負向盈余管理的識別與其對上市公司年報審計業(yè)務(wù)風(fēng)險的影響,發(fā)現(xiàn):(1)企業(yè)營業(yè)利潤率對審計意見有重要的影響,可以作為企業(yè)審計風(fēng)險判定的重要識別特征;(2)企業(yè)當(dāng)年會計差錯更正情況、會計利潤及現(xiàn)金流量盈虧不一致的情況,對審計風(fēng)險判定有一定的影響和幫助;(3)營業(yè)利潤率這一特征點在其值小于-20%時,對審計風(fēng)險識別有著較好效果的判定效果。

    從本文的實證研究結(jié)論來看,企業(yè)會計信息中有較多可作為上市公司審計風(fēng)險判定的識別特征要素。首當(dāng)其沖的便是企業(yè)的盈利能力情況,在未來的審計業(yè)務(wù)中,注冊會計師要嚴格關(guān)注企業(yè)的業(yè)績壓力與當(dāng)年經(jīng)營結(jié)果,盈利情況與審計風(fēng)險呈現(xiàn)較強的相關(guān)性。其次,會計利潤與現(xiàn)金流量的逆向盈虧情況,作為企業(yè)可能進行盈余管理操縱的一種手段,一定程度上有助于識別和判定審計風(fēng)險,可在未來的審計實踐中進行應(yīng)用。最后,會計政策變更、會計差錯更正,作為較老的會計利潤操縱和財務(wù)舞弊手段,在現(xiàn)準則及披露政策下,已較少使用,對識別審計風(fēng)險僅有部分作用,影響作用微弱。

    本文的后續(xù)研究設(shè)想有兩個方面:第一,由于本次研究中使用的盈利能力識別特征僅運用了營業(yè)利潤率這一指標(biāo),主營業(yè)務(wù)收入與凈利率之間的逆向差異、業(yè)績增長速度等盈利能力指標(biāo)尚未能納入,進一步研究將基于盈利能力這一重要特征,繼續(xù)補充完善相關(guān)指標(biāo);第二,本次研究主要基于上市公司年報中財務(wù)數(shù)據(jù)展開,未能將年報中的文字披露信息加以運用,未來將考慮結(jié)合文本分析等現(xiàn)代信息技術(shù)手段,拓展研究方法,完善本審計風(fēng)險預(yù)測模型。

    主要參考文獻:

    [1]宋巖,滕萍萍,秦昌才.企業(yè)社會責(zé)任與盈余管理:基于中國滬深股市A股制造業(yè)上市公司的實證研究[J].中國管理科學(xué),2017,25(5):187–196.

    [2]陳懷濤.投資者視角下分類轉(zhuǎn)移盈余管理識別與防范[J]. 財會通訊,2022(12):120–125.

    [3]許雷,張建強.中國上市公司償債盈利能力與審計質(zhì)量:基于多水平Logistic模型的研究[J].商,2016(29): 160–161.

    [4]邱紅梅.自愿性會計政策選擇、盈余管理與審計意見分析[J].全國流通經(jīng)濟,2023(4):185–188.

    責(zé)編:險峰

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