A股财务造假预测模型：资产、现金、盈利与非财务指标分析

"这篇报告是关于建立A股财务造假预测模型的研究，主要目的是通过一系列变量分析，识别上市公司可能存在的财务造假行为。报告首先介绍了财务造假的特征和识别方法，然后利用Logistic逻辑模型构建适用于A股市场的财务模型，并对模型的预测准确性进行了评估。报告涉及的变量包括资产异常、现金异常、盈利异常和非财务指标四个类别，具体如应收变化率、存货占比、软资产比例、带息负债率、货币现金异常、关联交易占比、毛利率异常等。模型在10%显著水平上，对造假首年的预测准确度达到69.3%，全部年份的预测准确度为74.9%。" 这篇报告详细阐述了如何通过设定解释变量来识别A股上市公司的财务造假行为。首先，报告强调了财务造假的恒等式，即虚增利润会同时影响资产负债表的多个方面。资产异常的变量，如应收款项占比、应收变化率、存货占比等，被用来检测是否存在虚增收入的迹象。现金异常则关注现金销售率、自由现金流变动率和货币现金异常，以判断现金流量的真实性和匹配性。盈利异常的指标，如关联交易占比、毛利率异常，揭示了盈利构成的健康程度和潜在操纵行为。非财务指标，如再融资情况、股权集中度、机构持股比例，也被纳入考虑，因为它们可能反映出公司治理和透明度的问题。 报告选取了1994年至2018年间A股市场的财务造假案例进行分析，通过Logistic模型建立了包含22个变量的预测模型。在10%的显著性水平下，对于造假首年的样本，显著的变量包括应收变化率、存货占比、软资产比例、带息负债率、货币现金异常、前一年是否亏损、是否再融资、股权集中度、机构持股比例、是否更换事务所和审计意见。根据回归结果，模型在预测造假首年和全部年份的准确度分别为69.3%和74.9%。 模型预测的成功与否取决于设定的阀值，如回归拟合值超过特定阈值或胜算比大于一定比例时，可以视为财务造假可能性较高。然而，报告也提醒了模型预测的局限性，以及宏观经济风险和海外不确定因素可能带来的影响。 总结来说，这篇报告提供了一个基于多个财务和非财务指标的A股财务造假预测模型，旨在提高对上市公司财务状况真实性的洞察力，对于投资者和监管机构防范财务欺诈具有重要参考价值。