應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提高虛假財(cái)務(wù)報(bào)告識(shí)別效率

1、應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提高虛假財(cái)務(wù)報(bào)告識(shí)別效率摘要：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠處置海量信息，完成潛在有效信息的抽取。虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的識(shí)別需要從大量相關(guān)信息中尋覓線索，采納數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠提高虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的識(shí)別效率。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行上市公司虛假財(cái)務(wù)報(bào)告識(shí)別研究的目的在于確信數(shù)據(jù)挖掘的方式論，成立相應(yīng)的規(guī)那么和算法，并將其設(shè)計(jì)成能夠?qū)崿F(xiàn)的解決方案和相應(yīng)程序。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；虛假財(cái)務(wù)報(bào)告；識(shí)別一、引言上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告是上市公司各類經(jīng)營(yíng)信息的綜合反映，也是各類機(jī)構(gòu)及個(gè)人投資者判定上市公司運(yùn)營(yíng)狀況，預(yù)測(cè)公司進(jìn)展前景和投資回報(bào)的要緊依據(jù)。正因?yàn)槠渲匾芏喙静涣呔幵焯摷儇?cái)務(wù)報(bào)告以圖誤導(dǎo)投資者。盡管監(jiān)管機(jī)構(gòu)多次出臺(tái)各

2、類政策，虛假財(cái)務(wù)報(bào)告仍屢禁不止。最有效的治理虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的方式是提高各方的識(shí)別虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的能力?？墒?，虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的識(shí)別不僅要從大量的公司年報(bào)、中報(bào)等的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取信息，還要從股市交易信息及其它相關(guān)信息中尋覓線索，僅僅由會(huì)計(jì)師依據(jù)分析性程序方式，囿于各類主客觀因素阻礙其識(shí)別成效和效率都不夠理想。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種決策支持技術(shù)，能夠高度自動(dòng)化地分析海量信息，作出歸納性推理，從中挖掘出供決策利用的高層次知識(shí)，幫忙財(cái)務(wù)報(bào)告的關(guān)注各方提高基于財(cái)務(wù)報(bào)告的決策質(zhì)量和效率。在現(xiàn)今1T環(huán)境下，隨著數(shù)據(jù)挖掘算法的改良和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到虛假財(cái)務(wù)報(bào)告識(shí)別中既有可能也很有必要。二、數(shù)據(jù)挖

3、掘的概念和技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘是針對(duì)超級(jí)大的數(shù)據(jù)進(jìn)行的研究和分析。它采納自動(dòng)或半自動(dòng)的程序，對(duì)數(shù)據(jù)中固有的先前未知的潛在有效信息進(jìn)行抽取。數(shù)據(jù)挖掘的起源可追溯到20世紀(jì)50年代人工智能的初期進(jìn)展。在此期間，模式識(shí)別和基于規(guī)那么推理的進(jìn)展提供了基礎(chǔ)構(gòu)建塊，數(shù)據(jù)挖掘就成立在這些概念的基礎(chǔ)之上。在最近10年中，大型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)（專門(mén)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）利用量的增加和對(duì)這些數(shù)據(jù)的明白得和說(shuō)明的需要，再加上相對(duì)廉價(jià)的運(yùn)算機(jī)的供給，致使數(shù)據(jù)挖掘在各類業(yè)務(wù)應(yīng)用中的利用急劇增加。這些應(yīng)用從零售業(yè)務(wù)的顧客細(xì)分和市場(chǎng)購(gòu)物籃分析，到銀行業(yè)務(wù)和金融業(yè)務(wù)應(yīng)用中的風(fēng)險(xiǎn)分析和欺騙偵查，涉及面超級(jí)普遍。連年來(lái)各國(guó)學(xué)者己開(kāi)發(fā)了多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，

4、用于大量的數(shù)據(jù)集中探討和抽取信息。總的說(shuō)來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分為兩大類：探討型數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘。探討型數(shù)據(jù)挖掘包括一系列在預(yù)先未知任何現(xiàn)有模式的情形下，在數(shù)據(jù)內(nèi)查找模型的技術(shù)。探討型數(shù)據(jù)挖掘包括分群、關(guān)聯(lián)分析、頻度分析技術(shù)。預(yù)測(cè)型挖掘包括一系列在數(shù)據(jù)中查找特定變量（稱為“目標(biāo)變量”）與其它變量之間關(guān)系的技術(shù)。預(yù)測(cè)型挖掘經(jīng)常使用的有分類和聚類、數(shù)值預(yù)測(cè)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘利用的算法很多，要緊包括統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)械學(xué)習(xí)、決策樹(shù)、粗糙集、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)(RBF)等。三、數(shù)據(jù)挖掘在虛假財(cái)務(wù)報(bào)告識(shí)別中的應(yīng)用大量研究證明，與正常的財(cái)務(wù)報(bào)告相較，虛假財(cái)務(wù)報(bào)告常具有某種結(jié)構(gòu)上的特點(diǎn)。JosephT.Wel

5、ls(2001)以為，公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊手法不外乎“虛構(gòu)收入、濫歷時(shí)刻性不同科目、少計(jì)漏計(jì)費(fèi)用、訛詐性資產(chǎn)評(píng)估”，這些舞弊行為通常會(huì)使得“企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)顯現(xiàn)異樣的狀態(tài)"(JosephT.Wells,2001)oLee,Ingram和Howard對(duì)盈余與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)覺(jué)，在公司舞弊揭穿以前公司盈余要比以后高得多，可是經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量那么相反，也確實(shí)是說(shuō)，在舞弊發(fā)覺(jué)前盈余減去經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量的值為正。表此刻財(cái)務(wù)指標(biāo)上，確實(shí)是某些財(cái)務(wù)指標(biāo)顯著的異于同類公司。這些能夠顯著顯示財(cái)務(wù)訛詐征兆的財(cái)務(wù)指標(biāo)包括：應(yīng)收款項(xiàng)比率、應(yīng)收款項(xiàng)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)欠債率、速動(dòng)比率

6、、主營(yíng)業(yè)務(wù)稅金及附加比率、資產(chǎn)質(zhì)量、治理費(fèi)用和銷(xiāo)售費(fèi)用率。Hawetal(1998)對(duì)我國(guó)上市公司盈余治理行為的研究發(fā)覺(jué)，上市公司對(duì)帳面利潤(rùn)的操縱，專門(mén)大部份集中于“線下部份”，即諸如投資收益、營(yíng)業(yè)外收支等“超級(jí)常性盈余”部份，若是上市公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率持續(xù)降低，或遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于同行業(yè)水平，說(shuō)明該公司存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的可能。方軍雄(2003)利用統(tǒng)計(jì)分析證明了這些不同并構(gòu)造了基于某些財(cái)務(wù)比率的兩類判別模型。除企業(yè)財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)上的異樣之外，上市公司對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告的操縱通常還具有能夠分析的外部環(huán)境特點(diǎn)。JosephT.Wells指出，財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊“不是始于治理層的不老實(shí)，而是發(fā)端于某種環(huán)境一一這種環(huán)境中存在兩

7、個(gè)特點(diǎn)：激進(jìn)的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)目標(biāo)；目標(biāo)未實(shí)現(xiàn)將被視為不可寬恕的氣氛。換言之，財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊緣于壓力?！蔽覈?guó)的研究者通過(guò)大量的統(tǒng)計(jì)研究（陳信元、杜濱等2001）,也總結(jié)出了極有可能采取會(huì)計(jì)造假的公司的特點(diǎn)。它們通常包括如下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）前兩年持續(xù)虧損，今年經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)沒(méi)有取得全然改善的公司（為了幸免被ST處置）;（2）前兩年平均凈資產(chǎn)報(bào)酬率達(dá)到10%,今年公司行業(yè)不景氣的公司（為了爭(zhēng)取配股的資格）；（3）資本運(yùn)作和關(guān)聯(lián)交易頻繁的上市公司;（4）業(yè)績(jī)和股價(jià)波動(dòng)厲害的上市公司；（5）全行業(yè)虧損或行業(yè)過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)的上市公司。美國(guó)Coopers&Lybrand會(huì)計(jì)師事務(wù)及知名學(xué)者對(duì)美國(guó)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告

8、訛詐行為進(jìn)行連年研究后曾經(jīng)總結(jié)出29面紅旗（即特點(diǎn)）。一旦顯現(xiàn)這些紅旗，就需要額外關(guān)注公司治應(yīng)當(dāng)局是不是存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的可能。比較典型的情形有：（1）現(xiàn)金欠缺、負(fù)的現(xiàn)金流量、營(yíng)運(yùn)資金及/或信譽(yù)欠缺，阻礙營(yíng)運(yùn)周轉(zhuǎn)；（2）融資能力（包括借款及增資）減低，營(yíng)業(yè)擴(kuò)充的資金來(lái)源只能依托盈余；（3）本錢(qián)增加超過(guò)收入或蒙受低價(jià)入口品的競(jìng)爭(zhēng)；（4）進(jìn)展中或競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)業(yè)對(duì)新資金的大量需求；（5）對(duì)單一或少數(shù)產(chǎn)品、顧客或交易的依托；（6）夕陽(yáng)工業(yè)或?yàn)l臨倒閉的產(chǎn)業(yè)；（7）因經(jīng)濟(jì)或其他情形致使的產(chǎn)能多余;（8）現(xiàn)有借款合約對(duì)流動(dòng)比率、額外借款及歸還時(shí)刻的規(guī)定缺乏彈性;（9）迫切需要維持有利的盈余記錄以維持股價(jià)。上市公司

9、財(cái)務(wù)造假具有復(fù)雜緣故，也具有很多內(nèi)外部表象特點(diǎn),可是單從某一個(gè)表象分析很容易導(dǎo)犯錯(cuò)誤的結(jié)論。例如，財(cái)務(wù)訛詐公司與非財(cái)務(wù)訛詐公司在財(cái)務(wù)指標(biāo)上的確存在較大不同，可是咱們不能僅僅依照某些財(cái)務(wù)指標(biāo)存在不同，就簡(jiǎn)單判定該公司存在財(cái)務(wù)訛詐。因?yàn)樨?cái)務(wù)指標(biāo)的異樣可能來(lái)自于資產(chǎn)重組的阻礙、或市場(chǎng)的突發(fā)轉(zhuǎn)變、或財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的調(diào)整等。更一樣的情形是虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的產(chǎn)生與表象特點(diǎn)之間很難用簡(jiǎn)單的確信函數(shù)關(guān)系來(lái)歸納，而大多存在某種概率相關(guān)關(guān)系。咱們能夠?qū)⑺凶璧K虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的因素歸納成一個(gè)概率因果關(guān)系模型：P(Ml)：虛假財(cái)務(wù)報(bào)告發(fā)生的概率；C：財(cái)務(wù)人員業(yè)務(wù)能力；M：企業(yè)負(fù)責(zé)人從事訛詐的外部動(dòng)力；A：企業(yè)負(fù)責(zé)人的道德水準(zhǔn)；D

10、：監(jiān)管力度，包括各類會(huì)計(jì)制度、懲罰規(guī)那么、投資者對(duì)虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的識(shí)別能力等。上述因果關(guān)系模型旨在說(shuō)明虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的發(fā)生與多個(gè)因素復(fù)雜相關(guān)，要緊與企業(yè)的財(cái)務(wù)人員業(yè)務(wù)能力；企業(yè)負(fù)責(zé)人從事訛詐的外部動(dòng)力；企業(yè)負(fù)責(zé)人的道德水準(zhǔn)即誠(chéng)信準(zhǔn)那么；監(jiān)管力度，包括各類會(huì)計(jì)制度、懲罰規(guī)那么、投資者對(duì)虛假財(cái)務(wù)報(bào)告的識(shí)別能力等相關(guān)。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠處置大量的復(fù)雜關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行上市公司虛假財(cái)務(wù)報(bào)告識(shí)別研究的目的是確信數(shù)據(jù)挖掘的方式論，成立相應(yīng)的規(guī)那么和算法，并將其設(shè)計(jì)成能夠?qū)崿F(xiàn)的解決方案和相應(yīng)程序。具體而言，需要做到以下幾點(diǎn)：(1)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整合上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、公司經(jīng)營(yíng)治理、證券市場(chǎng)交易及宏

11、觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等多方面的信息；（2）在上述信息的基礎(chǔ)上，給出用于證券市場(chǎng)的各類數(shù)學(xué)模型的成立方式，并給出針對(duì)當(dāng)前情形下適用的數(shù)學(xué)模型；（3）在大量數(shù)據(jù)模擬和實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，給出識(shí)別各類類型的財(cái)務(wù)造假模式的數(shù)據(jù)挖掘解決方案、規(guī)那么、算法等；（4）將二、3中研究所得的模型及數(shù)據(jù)挖掘的方式、規(guī)那么、算法等進(jìn)展為能實(shí)現(xiàn)的運(yùn)算機(jī)軟件包,實(shí)現(xiàn)計(jì)算的自動(dòng)化。以基于模式識(shí)別和正交設(shè)計(jì)的RMST模型為例，其通常的計(jì)算模型如圖lo虛假財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)除有利于監(jiān)管當(dāng)局和投資者，對(duì)會(huì)計(jì)師審計(jì)上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)告工作也很有幫忙。利用體會(huì)方式的會(huì)計(jì)師在審計(jì)中，囿于方式的局限性和審計(jì)能力并非能識(shí)別所有的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)造假問(wèn)題，他們也需要虛假財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的借鑒和彼此印證。從方式論的角度來(lái)看，進(jìn)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更具有理論方式創(chuàng)新的重要意義。企業(yè)會(huì)計(jì)人員利用傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)方式所編造的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，其所遵循的原那么不外乎會(huì)計(jì)老例和會(huì)計(jì)準(zhǔn)那么，即便是注冊(cè)會(huì)計(jì)師也概莫能外。與自然形成的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相較，他們所編造的虛假數(shù)據(jù)極可能在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上存在內(nèi)在的缺點(diǎn)。也確實(shí)是說(shuō)，兩類財(cái)務(wù)報(bào)告可能存在模式上的內(nèi)在不同，而這種不同在通常的會(huì)計(jì)人員眼中可能不顯著，但通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)⑦@種不同放大到存在某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和統(tǒng)計(jì)顯著性不同。基于這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和統(tǒng)計(jì)顯著性不同咱們完全能夠進(jìn)展出虛假財(cái)務(wù)報(bào)告識(shí)別的數(shù)據(jù)