A股财务造假预测模型构建与应用

"本文财务造假预测模型的研究思路-bes2300-l_datasheet_v0.19" 本文主要探讨了构建财务造假预测模型的研究方法，该模型旨在预测A股市场的财务造假行为，提高识别效率。研究团队参考了国内外的财务造假预测模型，选择了Logistic模型作为基础，采用逐步回归法进行建模。以下是模型构建的关键点： 1. **行业分位值**：考虑到不同行业的特性差异，模型中使用了各项财务指标的行业分位值。将原始数据标准化，计算每个指标在所属申万二级行业中的位置，取值范围在0到1之间。这种方法避免了直接使用行业虚拟变量导致的自由度损失。 2. **变化率**：为了检测财务指标的异常变化，模型引入了环比变化率。通过分析这些变化率，可以发现公司财务状况的突然波动，从而判断是否存在造假嫌疑。 3. **全样本控制**：模型使用了全市场的非造假公司作为样本，以减少样本选择偏误。不同于学术界常见的配对样本选择，这种方法能更全面地反映市场整体情况。 此外，报告还提到了模型的建立和应用过程，包括造假样本的特征分析、识别模型的构建、实证检验以及模型的预测能力。在10%的显著性水平下，模型共有22个变量，其中X2应收变化率、X3存货占比等11个变量在造假首年样本中显示显著。模型预测的准确度分别达到69.3%（针对造假首年）和74.9%（针对所有造假年份）。模型的预测效果依赖于回归拟合值和胜算比，通过设定阈值进行判断。 然而，模型预测也存在局限性，可能受到宏观经济风险和海外市场不确定因素的影响。此外，财务造假的方式多样，模型可能存在未能捕捉到的所有欺诈行为。 总结来说，该研究提供了一种基于Logistic模型的财务造假预测工具，通过行业特异性和指标变化率等关键特征，提高了对A股市场财务造假行为的预警能力。模型的建立有助于投资者和监管机构提前识别潜在的财务问题，降低投资风险。