決策樹方法預(yù)測審計(jì)意見類型

【摘 要】文章以2015年滬深股市A股上市公司數(shù)據(jù)為樣本，用加權(quán)錯(cuò)判比率作為評(píng)價(jià)模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建了加權(quán)錯(cuò)判率為26.07%的審計(jì)意見類型決策樹預(yù)測模型。研究表明，上市公司的基本每股收益、上年度審計(jì)意見類型、營運(yùn)資金比率、資產(chǎn)規(guī)模和存貨周轉(zhuǎn)率是預(yù)測審計(jì)意見類型的重要變量。

【關(guān)鍵詞】決策樹模型;審計(jì)意見類型;加權(quán)錯(cuò)判比率

20世紀(jì)80年代，國外一些研究者就開始利用上市公司的數(shù)據(jù)建立審計(jì)意見預(yù)測模型作為注冊(cè)會(huì)計(jì)師出具意見的輔助工具，我國自2003年后，也有不少論文研究并建立了審計(jì)意見的預(yù)測模型，這些模型的建立主要是應(yīng)用了邏輯回歸的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘方法如今已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種會(huì)計(jì)和金融領(lǐng)域的分析，并取得了很好的效果。決策樹（Decision Tree）是最經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘方法之一，它以樹形結(jié)構(gòu)將決策/分類過程展現(xiàn)出來。國外有研究者在2013年開始使用決策樹方法預(yù)測審計(jì)意見類型，而國內(nèi)尚未發(fā)現(xiàn)使用決策樹方法預(yù)測審計(jì)意見類型的文獻(xiàn)。

本文通過定性分析審計(jì)意見類型的影響因素，建立影響審計(jì)意見類型的指標(biāo)體系，并根據(jù)2015年滬深股市A股上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)構(gòu)建了上市公司被出具審計(jì)意見類型的決策樹模型，用樹形結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)審計(jì)意見類型的分類過程，為注冊(cè)會(huì)計(jì)師從保護(hù)投資者利益的角度對(duì)上市公司出具保留意見或無法表示意見提供了可操作的建議，同時(shí)為決策樹模型在中國審計(jì)意見類型預(yù)測的應(yīng)用提供參考。

1 影響審計(jì)意見類型的指標(biāo)選取

影響審計(jì)意見類型的指標(biāo)主要從上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)兩個(gè)方面考慮。蔡春、楊麟等人（2005）的研究結(jié)果表明資產(chǎn)規(guī)模（資產(chǎn)的對(duì)數(shù)）、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等基本財(cái)務(wù)指標(biāo)和事務(wù)所規(guī)模對(duì)審計(jì)意見類型影響顯著。田金玉（2007）應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測審計(jì)意見類型時(shí)，篩選出影響審計(jì)意見類型的13個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。郭磊（2008）應(yīng)用logistic回歸模型預(yù)測審計(jì)意見類型時(shí)，篩選出16個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和2個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)，其中非財(cái)務(wù)指標(biāo)為代理成本和上年審計(jì)意見。

本文綜合考慮反映上市公司內(nèi)部管理質(zhì)量各個(gè)方面指標(biāo)的代表性，并根據(jù)參考文獻(xiàn)中通過了顯著性檢驗(yàn)的原則，挑選了如下13個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和1個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為影響審計(jì)意見類型的指標(biāo)體系（見表1）。

因變量Y為“本年審計(jì)意見”。Y和X14這兩個(gè)指標(biāo)為0表示“標(biāo)準(zhǔn)無保留意見”;為1表示“帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無保留意見”;為2表示“保留意見或無法表示意見”。

2 審計(jì)意見類型的決策樹預(yù)測模型

從2015年滬深股市A股上市公司的年報(bào)中獲取上述指標(biāo)數(shù)據(jù)，剔除數(shù)據(jù)缺失過多的公司，最終得到2 493家公司作為構(gòu)建決策樹模型的樣本，其中2 400家被出具標(biāo)準(zhǔn)無保留意見、74家被出具帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無保留意見、19家被出具保留意見或無法表示意見。

決策樹模型是用決策樹來呈現(xiàn)因變量的分類過程。本文采用CART（Classification and Regression Trees）算法建立審計(jì)意見類型的決策樹預(yù)測模型。實(shí)現(xiàn)算法的軟件是R軟件，所用的函數(shù)是程序包rpart中的函數(shù)rpart。

將審計(jì)意見類型為0（標(biāo)準(zhǔn)無保留意見）的2 400家公司隨機(jī)分成15份，每1份為160家公司。再把每份審計(jì)意見類型為0（標(biāo)準(zhǔn)無保留意見）的160家公司，分別配上審計(jì)意見類型為1（帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無保留意見）和2（保留意見或無法表示意見）的93家公司得到15個(gè)用于構(gòu)建決策樹模型的訓(xùn)練集。分別基于15個(gè)訓(xùn)練集構(gòu)建15個(gè)決策樹模型。用得到的15個(gè)決策樹模型，反過來對(duì)全部2 493家公司進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)加權(quán)錯(cuò)判比率最小的原則從15個(gè)決策樹模型中選擇預(yù)測能力最好的模型，其總的錯(cuò)判比率為0.086 2，加權(quán)錯(cuò)判比率為0.260 7。模型的決策樹如圖1所示。

加權(quán)錯(cuò)判比率就是給予“實(shí)際的審計(jì)意見類型為1或2，而模型將其預(yù)測為0”的情況比較大的權(quán)重，而給予“實(shí)際的審計(jì)意見類型為0，而模型將其預(yù)測為1或者2”的情況比較小的權(quán)重。這樣做的理由主要是考慮到前者比后者預(yù)計(jì)對(duì)投資者造成更大的損失。

根據(jù)圖1，用此決策樹預(yù)測模型對(duì)審計(jì)意見類型進(jìn)行預(yù)測的步驟如下所述。

（1）首先考慮X2（基本每股收益），其次考慮X14（上一年度的審計(jì)意見）。如果X2大于或等于0.042元，且X14為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，那么本年度審計(jì)意見類型可以預(yù)測為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見。

（2）如果X2大于或等于0.042元，且X14為非標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，那么本年度審計(jì)意見類型可以預(yù)測為帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無保留意見。

（3）如果X2小于0.042元，且X14為非標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，那么本年度審計(jì)意見類型可以預(yù)測為帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無保留意見。

（4）如果X2小于0.042元，X14為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，還滿足1個(gè)條件“X11（營運(yùn)資金比率）小于-0.23”，那么本年度審計(jì)意見類型可以預(yù)測為帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無保留意見。

（5）如果X2小于0.042元，X14為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，還滿足2個(gè)條件“X11大于或等于-0.23”和“X1（資產(chǎn)規(guī)模的對(duì)數(shù)值）小于21”，那么本年度審計(jì)意見類型可以預(yù)測為保留意見或無法表示意見。

（6）如果X2小于0.042元，X14為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，還滿足3個(gè)條件“X11大于或等于-0.23”、“X1大于或等于21”和“X7（存貨周轉(zhuǎn)率）小于6.5”，那么本年度審計(jì)意見類型可以預(yù)測為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見。

（7）如果X2小于0.042元，X14為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，還滿足2個(gè)條件“X11大于或等于-0.23”、“X1大于或等于21”和“X7大于或等于6.5”，那么本年度審計(jì)意見類型可以預(yù)測為帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無保留意見。

從上述模型可知，上市公司的基本每股收益、上年度審計(jì)意見類型、營運(yùn)資金比率、資產(chǎn)規(guī)模和存貨周轉(zhuǎn)率是預(yù)測審計(jì)意見類型的重要變量，所以會(huì)計(jì)師事務(wù)所在對(duì)上市公司開展審計(jì)業(yè)務(wù)出具審計(jì)意見類型時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)考慮這5個(gè)變量的取值。

參 考 文 獻(xiàn)

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