基于多元舞弊證據的財務舞弊風險評估研究

●邱 實 羅元盛

財務舞弊風險不同于財務舞弊，舞弊風險是舞弊的可能性，包含不確定性因素。由于財務舞弊風險評估可以提早對可能的舞弊行為預警，減少舞弊行為帶來的損失，因此具有良好的應用前景。目前已經有大量的財務舞弊風險評估相關因素和評估指標的研究工作。Issa 和Kogan（2014）運用有序Logistic 方法評估公司內部舞弊的風險。Brazel 等(2018)研究發(fā)現審計人員對財務指標和非財務指標相差較小的公司，評估的財務舞弊風險較低。此外，一些學者在財務舞弊風險模型的構建方面也進行了研究。Dechow(2011)綜合了應計質量、財務績效、非財務指標、表外活動以及市場活動表現數據構建了一個評估公司財務舞弊風險的模型。Song 等（2014）提出了整合財務和非財務的財務舞弊風險因子，利用機器學習和專家評分法的客觀和主觀相結合的方法構建財務舞弊風險評估系統(tǒng)。

以上的研究，往往只關注單一類型財務舞弊證據，而多元證據結合進行財務舞弊風險評估是目前此類研究發(fā)展的趨勢。本文將從多元舞弊因子、財務舞弊分類研究以及基于證據理論的財務舞弊風險評估進行理論探討，為基于多元舞弊證據的財務舞弊風險評估研究提供有意義的借鑒和參考。

一、多元舞弊因子研究

Chen 等（2015）認為使用多元數據進行財務舞弊風險管理是一個新趨勢。新一代舞弊監(jiān)控技術利用各種各樣的數據處理、計算技術、實時防控舞弊系統(tǒng)和風險模型已經出現。Jin 等（2015）認為與傳統(tǒng)數據相比，新的半結構化和結構化數據（文本、圖像、音頻和視頻等）能更好地應對大數據背景下財務舞弊的偵查。多元數據的概念被應用于識別有用的內部和外部財務數據（不同的定量和定性財務數據），有助于設計財務舞弊檢測流程和構建財務舞弊風險評估模型。Chen(2019)在夸大利潤等財務舞弊檢測過程中采用了不同的數據源以及加工方法。其中，多元數據包括審計師的審查報告（文本/ 內部數據）、財務新聞（文本/ 外部數據）、財務報表（數字/ 內部數據）和證券公司的預測數據（數字/ 外部數據）等。

二、財務舞弊的分類

Hennes 等（2008）將財務重述行為劃分為故意差錯（舞弊）和非故意差錯（錯誤）。Cecchini 等（2010）運用支持向量機的方法來分類故意錯報（舞弊）公司和無錯報（非舞弊）公司。Abbasi 等（2012）也通過構建元學習框架構建識別故意錯報（舞弊）公司和無錯報（非舞弊）公司的模型。Hayes（2014）則運用文本搜索的方法將財務重述分為非故意錯誤、故意錯誤和無法分類的報表重述。Kim 等(2016)在前述研究的基礎上建立了故意錯報（舞弊）、非故意錯報（錯誤）和無錯報管理層意圖的識別模型。

三、基于證據理論的財務舞弊風險評估

證據理論比概率論能更好的研究不確定性問題。目前，國內外已經有許多運用證據理論研究財務舞弊問題。Srivastava等(2011)采用證據理論對舞弊三因素的舞弊證據和特定審計程序的舞弊證據進行整合，以此評估公司財務舞弊風險。車君夢（2016）認為審計證據理論是研究財務報告舞弊風險最契合的理論框架。Li,Pei 等(2015)發(fā)現持續(xù)審計系統(tǒng)產生的異常值太多導致內部審計人員難于處理，提出在執(zhí)行風險評估時運用證據理論對異常情況的嚴重程度進行排序。Bappy（2019）實證結果顯示D- S 證據理論能有效地處理不確定性和證據沖突問題。

四、討論和建議

關于財務舞弊風險的實證研究主要集中在公司內部業(yè)務層面，較少從外部監(jiān)督角度整體對公司財務舞弊風險進行評估。上述研究反映了多元數據在財務舞弊檢測中的重要作用，而國內相關的文獻研究還沒有強調多元數據在財務舞弊風險評估中的作用?，F有的研究提出了將證據理論運用于財務舞弊風險的評估，但只是停留在定性研究以及理論框架的構建上，缺少實證模型的構建和檢驗。因此，本文認為構建基于多元證據源和證據理論的財務舞弊風險評估模型值得進一步研究。綜上所述，基于多元舞弊證據的舞弊風險評估研究是未來的研究方向和趨勢，而如何解決多元舞弊證據帶來的沖突和不確定性，以及如何融合多元舞弊證據構建風險評估模型，是上述此類研究中的重點內容。