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基于F-score模型的财务报告舞弊识别研究的中期报告
摘要：
财务报告舞弊是对投资者和公司自身具有负面影响的严重问题，因此财务报告舞弊识别一直是财务领域的研究热点。本研究基于F-score模型，旨在识别财务报告舞弊，提高公司财务报告的透明度和可信度。本中期报告主要介绍了研究的背景与意义，F-score模型的基本原理及其应用，以及研究方法与数据来源。
研究背景与意义：
财务报告舞弊是指企业通过各种非法手段，如虚假报告、隐瞒重要信息等，对公司财务报告进行篡改，以达到误导投资者、欺骗监管机构等争取自己利益的行为。这种行为对公司的自身发展和投资者的权益都会造成巨大的影响，因此财务报告舞弊识别一直是财务领域的研究热点。本研究旨在通过F-score模型对财务报告进行识别，提高公司财务报告的透明度和可信度，保护投资者的合法权益。
F-score模型的基本原理及其应用：
F-score模型是一种基于财务指标的舞弊识别模型，由Piotroski于2000年提出。该模型通过对财务报表中的财务指标进行分析，筛选出具有影响力且预示经济状况好转的指标，构建得分体系，从而识别可能存在舞弊的公司。
F-score模型最初用于股票投资领域，但目前已被广泛运用于财务领域，特别是财务报告舞弊识别领域。其主要应用于财务报表的分析和识别，通过对财务指标的综合分析，得出舞弊概率，从而为投资者提供更准确的信息。
研究方法与数据来源：
本研究采用文献综述和实证分析相结合的方法，主要通过对相关文献的梳理和分析，建立F-score模型并应用于财务报表数据分析。
数据来源主要包括公开数据和第三方数据，其中公开数据包括公司财务报表、年报、公告等相关信息，第三方数据包括东方财富、万得等数据平台所提供的财务数据和资料。
结论：
本研究基于F-score模型，旨在对财务报告舞弊进行识别，提高公司财务报告的透明度和可信度。通过对财务指标的分析和综合评估，可以从数量和质量两个方面提高财务报告舞弊的识别准确率，为投资者提供更可靠的信息，从而保护投资者的合法权益。