上市公司会计信息失真识别研究——CART与MDA模型应用比较.pdfVIP

2009年7月 南京师大学报(社会科学版) Jul。2009 of Normal No．4 第4期 Journal Science) Nanjing University(Social 上市公司会计信息失真识别研究 ——CART与MDA模型应用比较 张玲，杜庆宣 摘要：通过分别运用分类回归树与多元判别分析模型，对196家上市公司年度财务报告数据 进行建模，再利用1624家上市公司样本对所建模型进行识别能力检验。研究发现：分类回归树假 设条件限制少，学习与识别能力强，对检验样本整体正确识别率达到81％以上，将第二类错误率有 效控制在20％以下，留存收益在资产总额中的比重对会计信息失真识别具有很高的指示作用。 关键词：会计信息失真；分类回归树；多元判别分析 作者简介：张玲，湖南大学工商管理学院教授，博士生导师；杜庆宣，湖南大学工商管理学院硕 士生410082 5个财务指标和3个会计项的输入和学习过程， 一、引言 构建的神经网络最高可以识别85％的会计信息 上市公司提供的会计信息是政府对国民经济 欺诈企业和79％的会计信息真实企业嵋1。Pan— 进行宏观管理的重要信息来源，是企业经营管理 and ning Cogger(1998)也采用人工神经网络构建 科学决策的重要依据，也是证券市场不可或缺的 模型，首先采集了美国证券交易委员会公布的受 信息资料。如果上市公司提供的会计信息不能客 到处罚的102家会计信息欺诈企业样本，然后从 观真实地反映经济活动情况，势必使相关利益人 47个反映公司治理、审计、财务表现、资本结构等 做出错误决策，给其带来不可估量的损失。因此， 方面的指标中通过统计检验选择了20个作为输 国内外许多学者致力于会计信息失真的研究工 入变量。在实证中分别用了逐步Logit回归、直线 作，寻求科学识别方法，旨在及时发现并有效预防 判别、二次判别、神经网络4种方法，结果表明神 会计信息失真的发生。 经网络模型较其它三种方法具有更高的准确 国外学者通过建立多种模型对会计信息失真 性p 进行了研究。最具代表性的是Loebbecke等量和10个变量分别建立Logit模型进行会计信息 (1989)利用“L／w模型”和46个变量对77家企 et J。Kirkos 业进行问卷调查，这77家企业大部分是20世纪效果要略胜一筹H al(2007)运用分 80年代中期被披露发生会计信息欺诈的企业。 层决策、人工网络、贝叶斯信念网络3种数据挖掘 研究结果表明，88％的企业在条件、动机和态度三 技术建立模型对财务报告舞弊进行识别研究，发 个方面中至少有一个方面存在显著表现H]。 现贝叶斯信念网络方法效果最好【5J。 and GreenChoi(．1997)采用人工神经网络技术构国内许多学者也利用不同模型对会计信息失 造了财务报告舞弊判别模型。在研究中，他们假 真进行定量研究。陈亮、王炫(2003)运用单因素方 设人工神经网络可以将两种类型的错分率(将会 差分析模型构建针对营业利润操纵的识别模型，该 计信息失真企业错分为正常企业，将正常企业错 模型的