A股财务造假识别模型：关键变量与预测准确度

本篇文章主要探讨了如何通过统计学方法对A股上市公司进行财务造假的显著性检验，以及构建一个财务造假预测模型。文章首先回顾了在《财务造假的特征与识别》报告中的工作，该报告定义并分析了10个可能的财务造假特征变量。在本文中，研究者使用Logistic逻辑模型，结合了国内外学术界的实践，针对A股市场，对22个变量进行了深入研究。 核心知识点包括： 1. **显著性检验**：对40877个样本中的22个财务指标（如应收款项占比、存货占比、应付款项占比等）进行了T检验，目的是确定这些变量在正常和造假样本间是否存在显著性差异。结果显示，如X1（应收款项占比）、X2（应收变化率）等12个变量在10%的显著水平下，在造假样本中显示出显著性差异。 2. **变量选择**：根据统计结果，研究人员选择了X2、X3、X7、X8、X11、X15、X17、X18、X19和X21等变量作为预测模型的基础，因为它们在区分造假和正常情况时表现出了较强的相关性。 3. **模型建立**：使用Logistic逻辑回归模型，这是一种二分类模型，用于估计一个事件（如公司是否造假）发生的概率。对于造假首年样本，模型预测准确度为69.3%，全部年份样本的预测准确度则为74.9%。 4. **预测阀值**：模型预测结果的判断标准是回归拟合值（fraud）大于-5.58或者胜算比（odds ratio）大于0.00379。这可以作为识别潜在造假公司的阈值。 5. **应用与局限性**：该模型旨在帮助投资者和监管机构识别财务报表中可能存在的欺诈行为，但需注意模型的局限性，如预测的不确定性、宏观经济风险和海外市场的波动等因素。 总结来说，本文的核心内容是利用统计学方法评估A股上市公司财务数据的可靠性，并通过模型预测来揭示潜在的造假风险，为投资者提供决策依据。同时，强调了模型应用时需要考虑的风险和局限性。