A股财务造假识别模型：关键变量与预测分析

本篇文章主要讨论了变量的计算方法及其在财务造假检测中的应用，针对A股市场，天风证券研究所构建了一个财务造假预测模型。该模型基于对1994年至2018年间财务造假案例的梳理，选取了22个关键财务指标作为变量，包括但不限于： 1. 应收变化率（X2）：衡量应收账款占营业收入的比例变化，用于检测是否存在提前确认或虚假确认收入的行为。 2. 存货占比（X3）：通过存货/营业成本的比例，识别是否存在存货计价舞弊或成本操纵。 3. 软资产比例（X7）：反映资产过度资本化或费用推迟确认的情况，过高可能是造假的信号。 4. 带息负债率（X8）：评估公司的负债水平，过高的负债可能导致经营困境。 5. 货币现金异常（X11）：通过现金销售率和带息负债/股东权益的结合，检查现金的真实性和偿债能力。 6. 财务状况的其他变量，如亏损历史（X15）、再融资行为（X17）、股权集中度（X18）、机构持股比例（X19）以及审计意见（X22）等，这些都与财务造假风险有关。 模型采用Logistic逻辑回归模型进行建立，并在两个样本群体（造假首年和全部年份）上进行了实证检验。结果显示，对于造假首年样本，模型预测准确度为69.3%，而针对全部年份样本，准确度提升至74.9%。模型预测的阀值设定为回归拟合值𝑓𝑟𝑎𝑢𝑑>−5.58或胜算比𝑜𝑑𝑑𝑠>0.00379。 文章强调了模型的局限性，指出可能存在宏观经济风险和海外不确定性等因素影响模型的准确性。投资者在使用模型时应结合其他信息和专业判断，以提高财务造假风险识别的可靠性。通过这套模型，天风证券研究所试图帮助投资者更有效地识别A股市场中的财务造假现象。