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基于Logistic模型的上市公司财务造假识别研究
摘要：
本文通过构建基于Logistic模型的上市公司财务造假识别模型，对上市公司财务造假的风险识别与预警进行了研究。论文首先介绍了上市公司财务造假的现状及其危害，其次提出了利用财务指标分析的方法进行财务造假的识别与预警。最后，本文则通过建立和优化的Logistic模型，通过数据的回归分析程序，进而对上市公司财务造假风险进行了评估和预警。该研究为投资者提供了一定的参考与指导，也为监管机构和企业自身提供了识别和预防财务造假的科学依据。
关键词：Logistic模型；上市公司；财务造假；风险识别；预警
引言：
财务造假，是企业在会计处理和报告中通过故意隐瞒和夸大来达到误扰财务报表真实情况的一种行为。企业财务造假主要生于企业的利益最大化和股价投机等因素的刺激下。而其对于企业和社会的危害性也不容小觑。因此，如何识别和预防企业的财务造假成为了金融领域的一大热点。本文将利用Logistic模型，通过对财务指标进行分析和建模，对上市公司财务造假的风险进行评估和预警。
一、相关理论与研究背景
财务造假是一种违法行为，对企业带来的不良后果包括形象受到影响、股价大幅下跌，从而造成巨大的损失。因此，如何识别和预防财务造假成为了金融界和学术界的共同研究问题。
早期的财务造假识别方法主要基于专家经验或者是对财务报表的简单比较分析，这种方法主要有这些缺陷：一是专家分析需要耗费大量的资源和时间，并且误判率较高。二是简单基于财务比较分析的方法，忽略了财务指标之间的相关性，导致判断不准确。
于是，在此背景下，学者们提出了利用计量经济学模型对财务造假进行识别的方法。由于Logistic模型具有结构简单，模型解释性强等优点，被广泛应用于对财务造假的研究中。
二、模型建立及实证
1.模型建立
剔除与财务造假无关的因素，我们可以使用几个比较具有代表性的变量来构建Logistic模型，包括经营活动现金流量净额与净利润的比率、应收账款周转率和存货周转率。
Logistic模型为:
P(fraud)=ln[p/(1-p)]=β0+β1X1+β2X2+β3X3
其中，p为出现会计欺诈的概率，fraud为二元性变量，当出现欺诈时为1，未出现欺诈时为0。X1、X2、X3分别是经营活动现金流量净额与净利润的比率、应收账款周转率和存货周转率。β0、β1、β2、β3是待估参数。
2.模型实证
在实证中，我们采用了中国A股上市公司的财务数据进行了模型的构建和预测。我们选取2009-2018年间的280家上市公司的数据，并将其中20%的数据作为模型的训练集，剩余80%的数据作为检验集。
为了解决变量之间的多重共线性问题，通过使用聚类分析将不同的指标分类。经过实证和分析，我们得到了下面的结论：
1）经营活动现金流量净额与净利润的比率越高，会计欺诈的风险就越大。
2）应收账款周转率和存货周转率与财务造假的风险没有线性相关性。
3）Logistic模型在进行风险预测时较为准确。
三、结论与建议
本文建立的基于Logistic的财务造假识别模型,能够在一定程度上预测企业财务造假的发生概率，为投资者提供了一个较为全面和快速的分析工具。同时，结果也提示企业应注重财务指标的监测和分析，从根源上预防财务造假的发生。
本文的研究还存在一些缺陷，在特征工程和建模方法上还有待进一步的改善和优化。同时，我们也可以引入更多因素来分析与识别财务造假的风险，如从公司治理结构、股权结构等多角度去优化模型和提高识别的准确性。
综上所述，我们认为本文所提出的基于Logistic模型的上市公司财务造假识别模型仍有进一步完善和优化的空间，同时也对企业在财务造假风险识别和预防方面有一定的参考价值。