上市房地产公司财务舞弊探讨
本站原创 论文摘要:摘要：本论文采取实证探讨策略，建立Logistic模型对上市房地产公司财务报告舞弊现象进行了识别探讨。结果发现：舞弊与非舞弊的上市房地产企业在“与总资产比率”、“资产负债率”和“每股经营净流量”指标上有着着显著差别，并以此构建Logistic模型，取得了较高的预测准确率。说明Logistic模型适合用于房地产企业进行财务报告舞弊的识别。
关键词：财务报告舞弊房地产Logistic回归模型
我国的房地产业起步于20世纪80年代中期，是一个成长性很高的行业。如今，房地产业在我国经济生活中已有举足轻重的地位，但由于我国的房地产企业起步晚、规模小、基础差，其企业缺乏规范性管理，企业的财务情况也面对会计核算系统不健全、缺乏有效的内部制约制度等不足，这些都使得房地产企业出现财务报告舞弊的风险加大。本论文结合房地产企业的相关运营特点和财务特点，在国内外财务报告舞弊现有的探讨基础上建立一套适合我国上市房地产企业的财务报告舞弊的识别模型。同时找出识别房地产企业财务报告舞弊的关键指标，为各有关信息利用者的决策提供依据。
（二）国内文献 与西方国家相比，我国证券市场建立时间相对较晚，所以我国学者对上市公司财务报告舞弊现象主要进行规范探讨。阮锦勤（2003）以48家被公开实施舞弊的上市公司为样本，对财务报告舞弊的近况进行了多角度的考察，并通过反映舞弊征兆和舞弊特点的两类指标建立Logistic回归模型，结果表明调整后每股和应收账款与收入比两个指标可以识别财务报告舞弊公司。陈忠明（2006）以8个财务指标为变量进行探讨，最终建立了一个由应收账款周转率、毛利率指数和资产质量指数为变量的舞弊识别模型。陈国欣、吕占甲、何峰（2007）探讨回归模型表明：实际上只需要盈利能力、管理层持股比例、独立董事规模、审计意见四个变量就可以较好地识别预测上市公司财务报告舞弊，而且通过Logistic 回归技术建立的模型整体识别正确率已达95.1%，可以说效果相当显著。梁杰、任茜（2009）在我国上市公司财务报告舞弊信号的审计与识别一文中以公司管理层、联系对象、公司治理结构及内部制约制度等方面揭示了财务舞弊的迹象。
假设1：:所有可以公开获得的财务报表数据是真实、公允的
假设2：被中国证监会公开进行行政处罚的上市房地产公司均为有舞弊行为的公司
假设3：未受行政处罚的房地产公司均为财务报告正常的公司（即非舞弊公司）
（二）样本选取本论文选择房地产上市公司作为样本。为了探讨的方便，笔者把上海和深圳两地证券市场中被中国证监会公开进行行政处罚的上市房地产公司界定为有舞弊行为的公司，而把未受处罚的房地产公司界定为财务报告正常的公司。通过综合考察其公开发布的财务数据，寻求这些舞弊公司在财务指标上共有的，能区别于未舞弊公司的特点，以而建立一个由多方面指标反映的模型，以实现识别财务报告舞弊的房地产公司的目的。（1）舞弊样本的选择。由于公司往往在多个连续的年度内进行舞弊，笔者选择舞弊公司连续两年的报表作为样本。若公开的财务报告只有一年出现舞弊，则选择舞弊当年及舞弊前一年的财务数据作为样本。（2）制约样本的源于：会计方向论文http://www.328tiBEt.cn
选择。本论文建立房地产企业财务报告舞弊识别模型，制约样本应在房地产行业中选择，且尽量保证企业的业务范围一致，即主营房地产开发业务。在浅析舞弊样本的经营范围、资产规模和舞弊样会计年度后，笔者选择了与舞弊样本相当的制约样本。
（三）指标系统和模型建立本论文在借鉴国内外学者相关探讨常用的指标系统的基础上，结合我国上市房地产公司的实际情况和财务报告舞弊公司的基本特点，充分考虑全面性、系统性、可靠性、可比性和可操作性原则选取如下财务指标：流动比率、存货流动负债比率、与总资产比率、总资产收益率、主营收入毛利润率、销售期间费用率、应收账款周转率、存货周转率、资产负债率、权益系数、主营业务增加率、应收款项增加率、每股经营净流量、每股收益等。本论文采取了Logistic回归浅析法。Logistic模型目标是寻求观察对象的条件概率，据此判断观察对象的财务情况和经营风险。假设上市公司发生财务报告舞弊的概率P，并假设lnP/（l-P）可以用财务比率线性解释。假定：lnP/（l-P）=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+?茁3X3+...+?茁14X14，根据推导可以得出P=■。以而可以计算出上市公司发生财务报告舞弊的可能性。如果P值大于0.5，表明公司发生财务报告舞弊的可能性较大，可以判定该公司发生了财务报告舞弊现象；如果P值小于0.5，表明公司发生财务报告舞弊的可能性较小，可以认为该公司未发生财务报告舞弊。本论文探讨的是房地产企业的财务报告舞弊不足，因变量的取值只有“舞弊”和“非舞弊”两种情况，对于结果为“是”与“否”的两分类变量的浅析，Logistic回归模型能很好的实现此目的。本论文因变量Y的取值定义为：Y=1为舞弊，Y=0为非舞弊，以而得到Logistic回归模型：P（Y=1）=■。将其作对数转换，得到logit模型：logitP=ln■=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+?茁3X3+...+?茁14X14。源于：财务会计调查报告范文http://www.328tiBEt.cn
关键词：财务报告舞弊房地产Logistic回归模型
我国的房地产业起步于20世纪80年代中期，是一个成长性很高的行业。如今，房地产业在我国经济生活中已有举足轻重的地位，但由于我国的房地产企业起步晚、规模小、基础差，其企业缺乏规范性管理，企业的财务情况也面对会计核算系统不健全、缺乏有效的内部制约制度等不足，这些都使得房地产企业出现财务报告舞弊的风险加大。本论文结合房地产企业的相关运营特点和财务特点，在国内外财务报告舞弊现有的探讨基础上建立一套适合我国上市房地产企业的财务报告舞弊的识别模型。同时找出识别房地产企业财务报告舞弊的关键指标，为各有关信息利用者的决策提供依据。
一、文献综述
（一）国外文献西方国家资本市场产生时间较长，国外学术界较早地进行了上市公司财务报告舞弊的探讨。Lee，Ingram和Howard 用列举的方式对财务报告舞弊作了定义。在他们看来，财务报告舞弊就是系统性的利润操纵。霍华德.R达维亚（2004）认为财务报表舞弊指的是在企业向外界披露财务报表时有意将财务报表上的一项或多项余额虚报的一种欺诈。在Michael R.Young看来，只有违规的财务报表被用于决策并造成损失时，这种违规才是舞弊。Persons， Beasley， Beneish 等以行业、董事会特点、财务指标等方面对财务舞弊公司的征兆做了进一步探讨。Persons（1995），Bell and Carcello（2000）运用财务指标建立Logistic模型，Beneish（1997）通过建立Probit模型来识别财务报告舞弊现象。（二）国内文献 与西方国家相比，我国证券市场建立时间相对较晚，所以我国学者对上市公司财务报告舞弊现象主要进行规范探讨。阮锦勤（2003）以48家被公开实施舞弊的上市公司为样本，对财务报告舞弊的近况进行了多角度的考察，并通过反映舞弊征兆和舞弊特点的两类指标建立Logistic回归模型，结果表明调整后每股和应收账款与收入比两个指标可以识别财务报告舞弊公司。陈忠明（2006）以8个财务指标为变量进行探讨，最终建立了一个由应收账款周转率、毛利率指数和资产质量指数为变量的舞弊识别模型。陈国欣、吕占甲、何峰（2007）探讨回归模型表明：实际上只需要盈利能力、管理层持股比例、独立董事规模、审计意见四个变量就可以较好地识别预测上市公司财务报告舞弊，而且通过Logistic 回归技术建立的模型整体识别正确率已达95.1%，可以说效果相当显著。梁杰、任茜（2009）在我国上市公司财务报告舞弊信号的审计与识别一文中以公司管理层、联系对象、公司治理结构及内部制约制度等方面揭示了财务舞弊的迹象。
二、探讨设计
（一）探讨假设 本论文以我国上市房地产企业财务报告为样本，通过综合考察上市房地产企业公开发布的财务数据，寻求舞弊房地产企业在财务指标上共有的，能区别于未舞弊公司的特点，以而建立一个由多方面指标反映的识别模型。由此，本论文提出以下假设：假设1：:所有可以公开获得的财务报表数据是真实、公允的
假设2：被中国证监会公开进行行政处罚的上市房地产公司均为有舞弊行为的公司
假设3：未受行政处罚的房地产公司均为财务报告正常的公司（即非舞弊公司）
（二）样本选取本论文选择房地产上市公司作为样本。为了探讨的方便，笔者把上海和深圳两地证券市场中被中国证监会公开进行行政处罚的上市房地产公司界定为有舞弊行为的公司，而把未受处罚的房地产公司界定为财务报告正常的公司。通过综合考察其公开发布的财务数据，寻求这些舞弊公司在财务指标上共有的，能区别于未舞弊公司的特点，以而建立一个由多方面指标反映的模型，以实现识别财务报告舞弊的房地产公司的目的。（1）舞弊样本的选择。由于公司往往在多个连续的年度内进行舞弊，笔者选择舞弊公司连续两年的报表作为样本。若公开的财务报告只有一年出现舞弊，则选择舞弊当年及舞弊前一年的财务数据作为样本。（2）制约样本的源于：会计方向论文http://www.328tiBEt.cn
选择。本论文建立房地产企业财务报告舞弊识别模型，制约样本应在房地产行业中选择，且尽量保证企业的业务范围一致，即主营房地产开发业务。在浅析舞弊样本的经营范围、资产规模和舞弊样会计年度后，笔者选择了与舞弊样本相当的制约样本。
（三）指标系统和模型建立本论文在借鉴国内外学者相关探讨常用的指标系统的基础上，结合我国上市房地产公司的实际情况和财务报告舞弊公司的基本特点，充分考虑全面性、系统性、可靠性、可比性和可操作性原则选取如下财务指标：流动比率、存货流动负债比率、与总资产比率、总资产收益率、主营收入毛利润率、销售期间费用率、应收账款周转率、存货周转率、资产负债率、权益系数、主营业务增加率、应收款项增加率、每股经营净流量、每股收益等。本论文采取了Logistic回归浅析法。Logistic模型目标是寻求观察对象的条件概率，据此判断观察对象的财务情况和经营风险。假设上市公司发生财务报告舞弊的概率P，并假设lnP/（l-P）可以用财务比率线性解释。假定：lnP/（l-P）=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+?茁3X3+...+?茁14X14，根据推导可以得出P=■。以而可以计算出上市公司发生财务报告舞弊的可能性。如果P值大于0.5，表明公司发生财务报告舞弊的可能性较大，可以判定该公司发生了财务报告舞弊现象；如果P值小于0.5，表明公司发生财务报告舞弊的可能性较小，可以认为该公司未发生财务报告舞弊。本论文探讨的是房地产企业的财务报告舞弊不足，因变量的取值只有“舞弊”和“非舞弊”两种情况，对于结果为“是”与“否”的两分类变量的浅析，Logistic回归模型能很好的实现此目的。本论文因变量Y的取值定义为：Y=1为舞弊，Y=0为非舞弊，以而得到Logistic回归模型：P（Y=1）=■。将其作对数转换，得到logit模型：logitP=ln■=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+?茁3X3+...+?茁14X14。源于：财务会计调查报告范文http://www.328tiBEt.cn