我国制造业上市公司财务报告舞弊识别模型构建及实证研究的任务书.docx

我国制造业上市公司财务报告舞弊识别模型构建及实证研究的任务书
任务书
一、任务背景和问题意义
制造业是我国的支柱产业，也是我国上市公司中较为重要的行业之一。制造业上市公司的财务报告对于投资者、监管部门以及经济发展具有重要的指导意义。然而，由于制造业上市公司的财务报告往往存在各种问题，包括财务报表数据的不真实性、信息披露不透明以及会计政策选择的灵活性等，这些问题都会严重影响到投资者和监管机构的决策。因此，如何有效地识别制造业上市公司的财务报告舞弊，是目前亟待解决的问题。
本次任务旨在构建一种制造业上市公司财务报告舞弊识别模型，并基于实证数据进行验证，旨在为中国证监会、投资者及二级市场市场监管机构提供更有效可靠的财务报告舞弊识别方法，同时促进我国的金融市场的健康发展。
二、任务要求和研究内容
1.本任务要求围绕实际需求，深入探讨制造业上市公司财务报告舞弊的概念、种类、特征等问题，同时研究制造业上市公司财务报告舞弊的影响因素和特点。
2.本任务要求构建一种制造业上市公司财务报告舞弊识别模型，并基于实证管理数据对模型进行验证。具体而言，识别模型可以包括数据挖掘算法、机器学习算法等，并加入制造业上市公司特有的财务因素和商业因素，对公司进行全面度量和监控。
3.本任务的研究内容主要包括以下几个方面：
（1）制造业上市公司财务报告舞弊的概念、种类、特征等问题的深入探讨。
（2）构建一种制造业上市公司财务报告舞弊识别模型，并通过实证数据对模型进行验证。
（3）探索制造业上市公司财务报告舞弊的影响因素和特点，提出相应的预防和解决措施。
三、任务时间进度
1.任务启动时间：2022年1月1日。
2.完成任务所需时间：1年。
3.任务进度安排：
（1）2022年1月1日至3月31日：确定研究方向和任务要求，收集资料，撰写文献综述。
（2）2022年4月1日至6月30日：构建制造业上市公司财务报告舞弊识别模型，包括算法的选择、特征变量的构建。
（3）2022年7月1日至9月30日：通过实证数据对模型进行验证分析，优化模型。
（4）2022年10月1日至12月31日：总结研究成果，撰写研究报告和论文，并进行成果汇报。
四、任务人员和分工
1.任务组长：负责任务整体策划和协调，并参与文献综述、模型构建等重要环节。
2.专家顾问：提供专业支持和指导，参与研究方向的讨论和研究结果的评估。
3.研究人员：参与资料收集、数据处理、算法选择和模型构建、实证分析等工作。
五、任务预期成果
1.出版一份高质量的研究报告，报告内容应包括研究问题、研究方法、研究成果、分析和结论等。
2.发表至少一篇学术论文。
3.提交一份清晰明了的识别模型源代码和可执行程序，以及相应的数据集。
4.向相关机构和管理部门提供解决方案，以便在实践中得到应用。
5.举办一次研究成果交流会，邀请业内人士参加并提供反馈。