企業(yè)財務(wù)舞弊跡象數(shù)據(jù)挖掘的審計模型研究

李夢可 高雪玉 唐儷婷

摘要：目前我國經(jīng)濟體制還在不斷完善，但尚不健全，導(dǎo)致大量上市公司發(fā)生舞弊事件。財務(wù)舞弊不僅給投資者帶來了損失，且嚴重危害經(jīng)濟市場的健康發(fā)展。因此如何識別舞弊，抑制舞弊是審計的重要問題。文章從國泰安數(shù)據(jù)庫選取了2010～2018年間舞弊的135家上市公司，并根據(jù)配對原則選取了135家非舞弊公司，構(gòu)建非財務(wù)數(shù)據(jù)間、財務(wù)數(shù)據(jù)間、財務(wù)數(shù)據(jù)與非財務(wù)數(shù)據(jù)間的舞弊跡象審計模型，最后將搜集的數(shù)據(jù)導(dǎo)入構(gòu)建的模型中，檢驗?zāi)Ｐ桶l(fā)現(xiàn)舞弊的靈敏性。

關(guān)鍵詞：財務(wù)舞弊;數(shù)據(jù)挖掘;審計模型

一、研究理論和內(nèi)容

（一）財務(wù)舞弊相關(guān)概念

國際審計準則將舞弊定義為管理部門、治理部門、雇員或第三方中的單人或多人，故意通過欺騙獲取不公正或非法利益的行為。AICPI（美國注冊會計師協(xié)會）對舞弊的定義是：公司故意篡改或隱瞞應(yīng)當在財務(wù)報告中披露的重大事項，這種行為被稱為是欺詐性的財務(wù)舞弊。我國《獨立審計具體準則第8號——錯誤與舞弊》中對舞弊的定義是：舞弊是指被審計單位的管理層、治理層、員工或第三方使用欺騙手段獲取不當或非法利益的故意行為。

盡管各國對財務(wù)舞弊的定義都略有不同，但都體現(xiàn)出舞弊的特點：是故意行為、使用欺騙手段、獲取不正當利益。舞弊是現(xiàn)代經(jīng)濟社會中的一個“毒瘤”，其發(fā)生比較普遍。

（二）財務(wù)舞弊常見手段

1. 使用會計處理造假。真帳假算、假賬真做、無中生有、有中藏無、錯誤的會計估計。

2. 利用會計政策、會計期間舞弊。利用會計政策可選擇性、推遲或提前確認交易。

3. 造假財務(wù)指標，企業(yè)粉飾各種財務(wù)指標。

（三）國內(nèi)外財務(wù)舞弊識別模型

在美國W. Steve Albrecht 博士《舞弊檢查》一書中把舞弊跡象分為六大類：一是會計異常;二是內(nèi)部控制缺陷;三是分析性異常跡象;四是奢侈的生活方式;五是反常的行為;六是舉報和投訴。國內(nèi)也有學(xué)者提出從管理層或內(nèi)部控制的角度搜尋舞弊預(yù)警。本文結(jié)合國內(nèi)外研究者對預(yù)警的研究，總結(jié)出以下幾個方面。

1. 通過財務(wù)指標的異常，識別財務(wù)舞弊

（1）應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)指數(shù)、應(yīng)收賬款變動指數(shù)：如果企業(yè)通過應(yīng)收賬款的方式虛構(gòu)收入或提前確認收入，是不能將其轉(zhuǎn)換成現(xiàn)金的。為了掩蓋造假現(xiàn)象，便會產(chǎn)生大量難以收回的應(yīng)收賬款。此時應(yīng)收賬款的周轉(zhuǎn)率會超過收入的增長速度，說明企業(yè)有虛構(gòu)收入的舞弊風險。

（2）毛利率指數(shù)：正常情況下，毛利率高于同行業(yè)公司，說明產(chǎn)品競爭力強，但此時如果其他數(shù)據(jù)與其沖突，比如下游行業(yè)是負增長、應(yīng)收賬款持續(xù)增長等，便說明企業(yè)毛利率出現(xiàn)異常，可能有舞弊風險;若企業(yè)毛利率增長異常平穩(wěn)，無視經(jīng)濟周期、經(jīng)濟宏觀環(huán)境的影響，企業(yè)亦會存在發(fā)生舞弊的可能。

2. 交易或會計處理不適當

（1）銷售業(yè)務(wù)處理不當：通過分析財報、帳套觀察到銷售價格、成本過低、現(xiàn)金或商業(yè)折扣過高，庫存減少量和主營業(yè)務(wù)成本不對等等現(xiàn)象，意味著企業(yè)極有可能出現(xiàn)舞弊風險。

（2）負債、費用處理不當：通過持續(xù)觀察企業(yè)期后事項發(fā)現(xiàn)，下一年度支付的（并非下年度發(fā)生的）負債本金或利息，并沒有反映在本期資產(chǎn)負債表上;通過檢查倉庫記錄發(fā)現(xiàn)，期末登記在記錄上的存貨并沒有相關(guān)的采購記錄或銷售采購發(fā)票。這些跡象都表明企業(yè)可能存在財務(wù)舞弊。

3. 內(nèi)部控制存在缺陷

企業(yè)內(nèi)部控制存在缺陷，便會給舞弊人員提供機會，使其有空間、時間進行舞弊操作。比如企業(yè)會計、內(nèi)審、信息技術(shù)人員不能勝任而頻繁更換;管理層由一人或極少數(shù)人控制。

（四）數(shù)據(jù)挖掘和模型構(gòu)建

1. 相關(guān)性檢測

（1）KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗：是用于比較變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標。主要應(yīng)用于多元統(tǒng)計的因子分析。KMO統(tǒng)計量的取值在0和1之間。KMO值越接近于1，變量間的相關(guān)性越強，原有變量越適合作因子分析;KMO值越接近于0，變量間的相關(guān)性越弱，原有變量越不適合作因子分析。

（2）Bartlett檢驗（巴特利特球形檢驗）：一般在做因子分析之前都要進行巴特利特球形檢驗，用于判斷變量是否適合用于做因子分析。巴特利特球形檢驗的統(tǒng)計量是根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣的行列式得到的。如果該值較大，則原始變量之間存在相關(guān)性，適合于作因子分析。相反不適合作因子分析。

2. 因子分析法

因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。它的基本思想是將觀測變量進行分類，將相關(guān)性較高，即聯(lián)系比較緊密的分在同一類中，而不同類變量之間的相關(guān)性則較低，那么每一類變量實際上就代表了一個基本結(jié)構(gòu)，即公共因子。對于所研究的問題就是試圖用最少個數(shù)的公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。

二、樣本數(shù)據(jù)的選取和模型的構(gòu)建

（一）樣本數(shù)據(jù)的選取——上市公司的選取

本文以我國境內(nèi)上市公司2010年1月1日至2018年9月30日發(fā)行的財務(wù)數(shù)據(jù)報告為研究對象，數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR：http：//www.gtarsc.com），從中我們篩選了違規(guī)處理的上市公司。篩選的財務(wù)舞弊違規(guī)類型如表1所述主要有11種。

為了保證樣本的質(zhì)量，本文進一步對初選的樣本數(shù)據(jù)進行篩選，剔除了數(shù)據(jù)缺失的公司，重點保留了第一次或連續(xù)三年及以上發(fā)生舞弊的公司。按照配比原則選取了對應(yīng)的非舞弊公司，配比原則考慮的主要因素是，配對公司在當年沒有舞弊行為，配對公司和舞弊公司上市地點同為深市或滬市，配對公司和舞弊公司屬于同一行業(yè)，配對公司與舞弊公司資產(chǎn)規(guī)模相當。最終篩選完配對公司后，為了數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文對樣本數(shù)據(jù)又進行了相同原則的篩選。

通過以上搜集分析，本文最終確定了135家舞弊上市公司和對應(yīng)的135家非舞弊上市公司共472行數(shù)據(jù)。

（二）模型的構(gòu)建

1. 財務(wù)舞弊影響因素分析

（1）非財務(wù)指標：根據(jù)所學(xué)知識和大量相關(guān)文獻分析，結(jié)合舞弊動因理論的考慮，分析出影響舞弊的非財務(wù)指標主要有如表2所述。

股權(quán)結(jié)構(gòu)：鑒于國有股的嚴格性和影響重要性，是否有國有股及國有股占比多大將會影響公司財務(wù)舞弊。

治理機制：監(jiān)督職能是董事會的基本職能之一，獨立董事的職責是監(jiān)督財務(wù)報告的真實性，防止大股東侵犯小股東或公司的利益。

高管背景：高管的年齡代表了經(jīng)驗積累和風險偏好，經(jīng)驗積累能為決策提供更多依據(jù)，風險偏好也直接影響行為的傾向;男女高管在管理風格、風險偏好、價值取向上存在不同，在決策過程中也會出現(xiàn)不同的行為傾向;學(xué)歷代表了高管的認知水平、學(xué)習(xí)能力。

審計：外部審計的審計意見會影響舞弊，如出具非無保留意見可能會對上市公司產(chǎn)生壓力。內(nèi)部審計在單位內(nèi)部會計監(jiān)督制度中有著重要作用。

根據(jù)上述指標我們查詢了一些樣本數(shù)據(jù)的上市公司年報，得出相關(guān)數(shù)據(jù)。

（2）財務(wù)指標：由舞弊動因理論和專業(yè)知識，分析影響上市公司財務(wù)指標主要如表3所示。

2. 模型構(gòu)建

（1）非財務(wù)數(shù)據(jù)舞弊跡象模型。？譹？訛股權(quán)結(jié)構(gòu)：法人股占股比例和財務(wù)舞弊呈正相關(guān)。

治理機制：董事會規(guī)模和舞弊呈負相關(guān)，獨立董事占比與財務(wù)舞弊呈負相關(guān)。

高管背景：高管的年齡和舞弊呈負相關(guān)，男性所占比例與舞弊呈正相關(guān)，學(xué)歷高低與舞弊呈負相關(guān)。

審計：外部審計的審計意見越是不好，舞弊的可能性越大。內(nèi)部審計的獨立性越強，其監(jiān)督能力越強，可以有效預(yù)防和發(fā)現(xiàn)會計差錯，舞弊的可能性越小。

（2）財務(wù)數(shù)據(jù)間勾稽關(guān)系的舞弊跡象審計模型。根據(jù)統(tǒng)計學(xué)知識，為了得出影響財務(wù)舞弊的財務(wù)指標，運用線性回歸方程知識。即運用多因素多項變量分析，運用因子分析法得出影響財務(wù)狀況的各個財務(wù)指標所占的權(quán)重。

在分析前剔除了各項指標中顯著較大值和顯著較小值，避免影響結(jié)論的普遍性。

相關(guān)性分析。要得出線性函數(shù)方程式，就要分析各因素之間的相關(guān)性，運用KMO和Bartlett檢驗，通過SPSS軟件進行降維分析檢驗了指標間的相關(guān)性。在不斷地通過相關(guān)性檢驗并剔除一些不相關(guān)財務(wù)指標后，我們最終得到如表4所示。

得到的最終11項財務(wù)指標如表5所示。

因子分析。本文運用SPSS軟件中的因子分析，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件，分析得出結(jié)果如表5所示。

從表5中明顯看出成分1、2、3、4、5分別是償債能力、發(fā)展能力、經(jīng)營能力、風險、盈利能力。分別用表示各個財務(wù)指標，F(xiàn)表示各個因子。

則可得因子分析式：

F償債能力=0.960×X1+0.958×X2+...-0.324×X5+......

F發(fā)展能力=......+0.721×X3+0.717×X4+......

F經(jīng)營能力=......-0.661×X6+......-0.303×X11+

F風險=......+0.477X7+0.702×X8+......

F盈利能力=......+0.359×X9+0.730×X10+......

在分析F值時，本文利用了樣本數(shù)據(jù)的均值，分析結(jié)果如表7所示。

在分析數(shù)據(jù)時剔除了顯著異常的數(shù)據(jù)，所以該模型的普遍性增強，因為對于顯著異常的數(shù)據(jù)即使沒有審計模型的檢驗，投資者也會注意到并給予高度關(guān)注。對于普遍數(shù)據(jù)的分析如下。

一是償債能力。若得出-0.390

二是發(fā)展能力。若得出F<1.991，則說明該企業(yè)在償債能力方面有60%的可能性發(fā)生了舞弊;若得出2.613

三是經(jīng)營能力。若得出F<-9.053，則說明該企業(yè)在盈利能力方面有50%的可能性發(fā)生了舞弊;若得出-8.561

四是風險。若得出F<4.073，則說明該企業(yè)有65%的可能性發(fā)生了舞弊;若得出向4.128

五是盈利能力。若得出8.820

由此可見，所構(gòu)建的模型中檢測真實性最高的是發(fā)展能力和盈利能力，所以投資者對于此模型可更多依賴于對發(fā)展能力和盈利能力數(shù)據(jù)的檢驗，通過這兩個指標來判斷企業(yè)是否有財務(wù)舞弊。

對于沒有證據(jù)性證明的指標，投資者需要做出更多的努力來幫助自己做出投資決策，投資者可以咨詢企業(yè)、相關(guān)投資機構(gòu)，或者是在網(wǎng)上搜集相關(guān)資料;對于財務(wù)舞弊或非舞弊可能性在50%的指標，投資者仍然需要做出相關(guān)工作幫助自己決定投資與否;對于財務(wù)舞弊或非舞弊可能性在80%的指標，雖然可能性增大，但并不是絕對說明，還需要投資者的咨詢和調(diào)查;需要說明的是不管結(jié)果如何，都不能提供絕對的保證來證明企業(yè)是否發(fā)生了財務(wù)舞弊，投資者仍然需要找到充分的證據(jù)和說明來做出理性的判斷。

（3）財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系的舞弊跡象審計模型。

對于財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)系，我們主要依據(jù)定性分析。非財務(wù)數(shù)據(jù)是從公司組織結(jié)構(gòu)和組成來說明，財務(wù)數(shù)據(jù)是具體的數(shù)據(jù)說明。定性的非財務(wù)數(shù)據(jù)會影響量化的財務(wù)數(shù)據(jù)。

若法人股占比少，董事會規(guī)模小，高管的平均年齡較小，且男性高管更多，學(xué)歷普遍偏低，則企業(yè)在會計制度方面會不夠完善，會計系統(tǒng)上會有缺陷，從而為財務(wù)舞弊增加了機會和借口。可能會導(dǎo)致會計人員做假賬，內(nèi)部人員串通舞弊，從而導(dǎo)致財務(wù)數(shù)據(jù)失真。非財務(wù)數(shù)據(jù)可以通過建立績效指數(shù)指標來與財務(wù)信息進行比較?？冃е笜司褪歉鶕?jù)標準數(shù)據(jù)給企業(yè)的實際數(shù)據(jù)來打分，以標準數(shù)據(jù)為基準，據(jù)此來判斷實際與理論的偏差，并根據(jù)偏差來判斷是否有舞弊。

三、模型評估和檢驗

（一）模型的評估

在理論上，模型有一定的可行性，且理論基礎(chǔ)堅固。對于數(shù)據(jù)挖掘，從國泰安數(shù)據(jù)庫中搜集大量數(shù)據(jù)，最終確定135家舞弊和對應(yīng)的135家廢物逼境內(nèi)上市公司。在數(shù)據(jù)質(zhì)量上，不斷篩選分析，確定最終472行數(shù)據(jù)后。在建模時，運用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分析，根據(jù)得出的KMO值和P值來判斷相關(guān)性，根據(jù)因子分析法將所選指標進行因子分析得出公式。

在得出模型后，利用樣本數(shù)據(jù)進行比例分析，得出舞弊或非舞弊發(fā)生的可能性，得出了模型具有一定實用性的結(jié)論。

（二）模型的檢驗

對于得出的模型，從國泰安查找了一些舞弊公司和非舞弊公司，代入上述公式后，最終檢驗結(jié)果和分析一致。

四、結(jié)論與展望

（一）結(jié)論

通過查閱大量文獻和資料并且詢問老師，進行理論分析、數(shù)據(jù)分析、實際操作，最終得出了上市公司舞弊與否的審計模型，且該模型具有一定的實用性。雖然得出的結(jié)論并不是絕對的保證，但這仍然是一個可供參考的模型。在專業(yè)能力方面，我們對財務(wù)舞弊的審計知識有了更深入的了解，對于論文的書寫有了更好的邏輯性;在個人能力提升方面，我們更加了解了團隊合作的重要性，更明白知識和堅持的重要性，學(xué)以致用，讓我們更加投入學(xué)習(xí)。

（二）不足之處

在理論和實踐操作上會有做得不充分和不準確的地方。在理論基礎(chǔ)上，對于相關(guān)理論包括財務(wù)舞弊預(yù)警、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、模型構(gòu)造理論還沒有根深蒂固。在上市公司選取和剔除上，會有一些判斷失誤，導(dǎo)致上市公司的選取沒有滿足足夠的普遍性。在模型構(gòu)建上，對于SPSS軟件的操作原理還不夠熟悉，對于SPSS軟件的應(yīng)用還不夠熟練。這些都會導(dǎo)致模型和理論出現(xiàn)在偏差。

（三）展望

對于上市公司來說，財務(wù)舞弊數(shù)據(jù)挖掘模型是一個預(yù)警，這更加提醒管理層和治理層以及員工要遵守職業(yè)道德，遵守法律法規(guī);對于審計行業(yè)，財務(wù)舞弊風險不可能從根本上消除，所以識別財務(wù)舞弊將一直是注冊會計師工作的重點。隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和被記載，我們據(jù)以分析的樣本增加，模型的構(gòu)造也會越來越有普遍性和可靠性。同時各種新技術(shù)的出現(xiàn)對于模型的構(gòu)建也會變得越來越容易，比如在數(shù)據(jù)相關(guān)性的要求上定會有新的軟件不斷克服這一點;對于投資者來說，財務(wù)舞弊數(shù)據(jù)挖掘模型是一個參考，它不能提供絕對的保證，投資者仍需要咨詢和調(diào)查來幫助自己做出理性的決策，減少自己的損失。

參考文獻：

[1]黃世忠，黃京菁.財務(wù)報表舞弊行為特征及預(yù)警信號綜述[J].財會通訊，2004（23）.

[2]施金龍，萬東敏.我國上市公司財務(wù)舞弊手段識別[J].價值工程，2011（16）.

[3]李清，任朝陽.上市公司會計舞弊風險指數(shù)構(gòu)建及預(yù)警研究[J].西安交通大學(xué)學(xué)報，2016（36）.