識別虛假財務(wù)報表十分困難。從審計(jì)師的角度，大量的做假案例表明：財務(wù)報表做假大都是公司最高管理當(dāng)局授意下的做假。在我國“國有股一股獨(dú)大”的特殊背景下，財務(wù)報表做假還是大股東控制和配合下的做假。做假公司上下串通一氣欺騙審計(jì)師，公司的內(nèi)控制度如同擺設(shè)。同時，我國做假公司往往采用虛構(gòu)交易和事實(shí)的手段，通過偽造原始憑證惡意欺詐，審計(jì)師若單純采用從報表向總賬、明細(xì)賬、記賬憑證及原始憑證追索的審查方法，則難以發(fā)現(xiàn)做假行為。從監(jiān)管層和中小投資者的角度，審計(jì)師、承銷商、律師、銀行，甚至地方政府也經(jīng)常參與上市公司做假，或出謀劃策，或提供便利。做假者的做假動機(jī)不盡相同，手段層出不窮，使得虛假財務(wù)報表呈現(xiàn)出個案化的特征。在資源和信息有限的條件下，監(jiān)管層和中小投資者也難以辨別真?zhèn)巍?

　　但這并不意味著面對虛假財務(wù)報表就束手無策。首先，盡管建立在內(nèi)控信任和抽樣為基礎(chǔ)上的審計(jì)程序失效，但在審計(jì)風(fēng)險評價階段的分析性復(fù)核的審計(jì)程序在發(fā)現(xiàn)和檢查財務(wù)報表做假方面仍然是個有效的方法。一個健康、真實(shí)的企業(yè)，一般來說，經(jīng)過一年的生產(chǎn)經(jīng)營、投資和融資活動，從期初的狀態(tài)轉(zhuǎn)換為期末狀態(tài)，企業(yè)重要的財務(wù)指標(biāo)之間應(yīng)該保持一定的勾稽關(guān)系、均衡和慣性。一旦企業(yè)做假，這種均衡狀態(tài)將被打破，可能就會在一組或幾組財務(wù)指標(biāo)之間出現(xiàn)異?；蛎?。如果這種異常和矛盾無法解釋，則預(yù)示著會計(jì)做假的可能。分析性復(fù)核就是用來調(diào)查財務(wù)指標(biāo)之間是否異常變動的審計(jì)程序。其次，盡管做假公司采用不同的做假手段，有著不同的做假動機(jī)，但對上市公司而言，做假行為對財務(wù)報表的影響方向基本一致，都是虛增資產(chǎn)，隱藏負(fù)債，虛構(gòu)利潤。因此，虛假財務(wù)報表可能會表現(xiàn)出一些與真實(shí)報表不同的特征。另外，從犯罪心理學(xué)可知，做假公司的做假行為往往是由同一群人在操縱和實(shí)施，其在一定時期內(nèi)所能動用的資源和經(jīng)驗(yàn)是有限的，這就必然在做假手段上表現(xiàn)出一定的慣性、反復(fù)性和模仿性。有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人士就可能通過財務(wù)報表發(fā)現(xiàn)冰山的一角。

　　用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識別虛假財務(wù)報表的研究在國外已得到一定的應(yīng)用。這些研究盡管所選擇的識別變量不同，數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)不同，所使用的軟件也不同，但大都能得出類似的結(jié)論，即數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種有效的識別工具。

　　一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)彌補(bǔ)財務(wù)報表審計(jì)局限

　　數(shù)據(jù)挖掘在識別虛假財務(wù)報表方面具有很獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。相對于專業(yè)人士的經(jīng)驗(yàn)判斷，用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識別虛假財務(wù)報表面對海量的上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)，在縮短反應(yīng)時間、合理配置資源、減少主觀和隨意判斷及提高判斷準(zhǔn)確率上都有其獨(dú)有的優(yōu)勢。這對于監(jiān)管層加強(qiáng)打擊力度，提高監(jiān)管效率；投資者減少投資損失；審計(jì)師控制審計(jì)風(fēng)險，減少法律訴訟都具有重要的實(shí)用價值。監(jiān)管層在資源有限的條件下只有建立仔細(xì)分析、明智決策、衡量成本和產(chǎn)出的新型情報偵察系統(tǒng)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立的虛假財務(wù)報表識別模型在這方面用處很大，它可以自動從上市公司年報、中報、季報等財務(wù)數(shù)據(jù)中提取識別指標(biāo)變量，計(jì)算每家公司財務(wù)報表做假的概率。監(jiān)管人員設(shè)定一個對虛假財務(wù)報表的容忍率，就可得到做假概率大于容忍率的所有上市公司的列表。這些公司可初步判斷為高風(fēng)險公司，是監(jiān)管層需要密切關(guān)注的對象。通過專家分析等偵查手段在掌握了初步證據(jù)后可對這些公司實(shí)地調(diào)查。同樣，監(jiān)管層根據(jù)公司做假概率和容忍率將上市公司進(jìn)行分類，不同的類別采用不同的偵查手段和分配不同的資源和時間，這樣監(jiān)管層在對上市公司違法違規(guī)的調(diào)查中就掌握了主動權(quán)。如果監(jiān)管層、投資者和審計(jì)師借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等手段及時有效識別虛假財務(wù)報表，必將改變造假者的預(yù)期，使其造假時心有余悸，從而減少做假行為的發(fā)生。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于增強(qiáng)對做假行為的識別能力，使?jié)撛诘淖黾僬邥r刻存在危機(jī)感，從而防范做假行為的發(fā)生。

　　二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立識別虛假財務(wù)報表的模型

　　(一)樣本選擇

　　虛假財務(wù)報表呈現(xiàn)多種途徑，如資產(chǎn)評估、非經(jīng)常損益和主業(yè)增長等，由于前兩種在短期內(nèi)都會明顯改變企業(yè)的財務(wù)結(jié)構(gòu)，因此很難從財務(wù)指標(biāo)異動中區(qū)分欺詐公司和正常公司。而對于主業(yè)增長型企業(yè)，自然增長企業(yè)的財務(wù)結(jié)構(gòu)理應(yīng)體現(xiàn)一定的規(guī)律性，其指標(biāo)異動往往蘊(yùn)涵了一定的財務(wù)風(fēng)險。由于不同類型會計(jì)欺詐的識別指標(biāo)迥異，將其歸為一類會弱化指標(biāo)的識別作用，因此本文對會計(jì)信息欺詐的識別模型定為主業(yè)增長型利潤操縱。基于此，筆者選擇了41家財務(wù)欺詐公司中單純涉及營業(yè)利潤操縱的25家作為欺詐公司的樣本，參照公司則在深滬兩市歷史上無虛假陳述現(xiàn)象，歷年被會計(jì)師出具標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)意見的上市公司中選取了與上述欺詐公司行業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模、會計(jì)期間均匹配的25家公司。在選擇樣本時，為盡量統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，同時減少缺省值，做假的財務(wù)報表都是年度報表或基本報表，中報做假的公司不予考慮。為消除時間對指標(biāo)值的系統(tǒng)性影響，盡量使真實(shí)財務(wù)報表樣本公司的財務(wù)報表所屬年度與做假公司虛假財務(wù)報表的年度分布保持一致。

　　(二)數(shù)據(jù)處理(行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值的選擇)

　　分析性復(fù)核是調(diào)查各項(xiàng)比率或趨勢的異常變動。顯然，要確認(rèn)是否異常關(guān)鍵是找到正?；驑?biāo)準(zhǔn)值。行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值選擇不當(dāng)，可能會對分析產(chǎn)生誤導(dǎo)。行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值的選擇可以針對每一家樣本公司在所有上市公司中去尋找與其處于同一行業(yè)和規(guī)模的公司，計(jì)算這些公司的各項(xiàng)指標(biāo)，取其均值或中位數(shù)作為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值。這種方法存在的問題是：做假樣本做假年度大多集中在1996、1997、1998三年，而在2001年證監(jiān)會的《上市公司行業(yè)分類指引》發(fā)布前，國內(nèi)上市公司的行業(yè)分類極為混亂，在已有系統(tǒng)下，難以找到滿意的計(jì)算行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的公司。2002年財政部統(tǒng)計(jì)司出版的《2002年企業(yè)績效評價標(biāo)準(zhǔn)值》在國民經(jīng)濟(jì)十大門類的基礎(chǔ)上共劃分了160個行業(yè)，攬括了做假公司所在的行業(yè)，本文將其作為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值的來源?？紤]到上市公司大多是業(yè)績較好的國有大中型企業(yè)，所以取值時以大型企業(yè)的良好值為基礎(chǔ)(對文化藝術(shù)業(yè)、廣播電影電視業(yè)等由于未劃分規(guī)模，則取全行業(yè)的良好值)。同時，考慮到指標(biāo)計(jì)算時本身會剔除前期的影響，因此忽略不同時間年度對標(biāo)準(zhǔn)值的影響。

　　(三)指標(biāo)體系設(shè)置

　　本文的目的是識別虛假財務(wù)報表，而不是作為財務(wù)預(yù)警或分析做假公司做假的原因，所以識別變量的選擇大都是針對采用做假手段后對財務(wù)報表的異常影響和經(jīng)過掩飾后的虛假報表，而不是針對做假前做假公司的財務(wù)狀況的異常和經(jīng)過還原后的真實(shí)報表。在分析前，事先并不知道哪個指標(biāo)在做假中出現(xiàn)最頻繁，表現(xiàn)最突出，因此將利潤類、資產(chǎn)負(fù)債類、現(xiàn)金流量類的主要指標(biāo)列示如下：(1)利潤類指標(biāo)有：收入，包括主營業(yè)務(wù)收入、其他業(yè)務(wù)收入、投資收益、營業(yè)外收入；費(fèi)用，包括主營業(yè)務(wù)成本、其他業(yè)務(wù)支出、營業(yè)費(fèi)用、主營業(yè)務(wù)稅金、管理費(fèi)用、財務(wù)費(fèi)用、營業(yè)外支出、所得稅；凈利潤。(2)資產(chǎn)負(fù)債類指標(biāo)有：資產(chǎn)類，分為流動資產(chǎn)、長期投資、固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)等，包括現(xiàn)金、銀行存款、應(yīng)收賬款、存貨、短期投資等；負(fù)債類指標(biāo)，分為流動負(fù)債和長期負(fù)債，包括短期借款、應(yīng)付賬款、預(yù)收賬款、應(yīng)付工資、應(yīng)交稅金、預(yù)提費(fèi)用等；所有者權(quán)益類指標(biāo)，是所有者對企業(yè)的投資，包括國家投資、法人投資、個人投資、外商投資等。(3)現(xiàn)金流量類指標(biāo)有：經(jīng)營活動現(xiàn)金流量，分為現(xiàn)金流入、現(xiàn)金流出、經(jīng)營活動的凈現(xiàn)金流量；投資活動現(xiàn)金流量，分為現(xiàn)金流入、現(xiàn)金流出、經(jīng)營活動的凈現(xiàn)金流量；籌資活動現(xiàn)金流量，分為現(xiàn)金流入、現(xiàn)金流出、經(jīng)營活動的凈現(xiàn)金流量；本期現(xiàn)金凈增加(凈減少)；期初現(xiàn)金余額；期末現(xiàn)金余額等。(4)由于本文總的樣本數(shù)只有25個(其中17個用于訓(xùn)練，8個用于模型評價)，所以可能的識別變量就只有20個。因此，本文結(jié)果中的指標(biāo)變量只有10個左右。

　　(四)識別模型建立

　　本文的目的是從眾多的財務(wù)報表中識別虛假財務(wù)報表，也即數(shù)據(jù)分類。第一步是學(xué)習(xí)，用分類的算法分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)模型或分類法以分類規(guī)則形式提供，由于本文提供了每個訓(xùn)練樣本的類標(biāo)號(虛假或真實(shí))，因此本文模型的學(xué)習(xí)是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)；第二步是分類，用測試數(shù)據(jù)評估分類規(guī)則的準(zhǔn)確率，如果準(zhǔn)確率可以接受，則規(guī)則可用于新的數(shù)據(jù)的分類。本文采用SAS軟件EM模塊提供的分類方法來建立識別模型。EM中的數(shù)據(jù)分類模型主要有l(wèi)ogistic回歸法、近鄰法、決策樹、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、二階段、主成分神經(jīng)模型等。SAS分類功能的完成還需要通過數(shù)據(jù)集的確定(包括數(shù)據(jù)集中樣本選擇和指標(biāo)變量的確定)、抽樣等準(zhǔn)備，另外還需要對模型的反復(fù)探索、修改、再建模等過程，通過一定方法評估出一個相對成功的記分代碼，最后保留該記分代碼，應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中去。EM中可將分類處理過程用圖形化模塊組成一個處理流程圖，并依此來組織整個審計(jì)的分類過程。分類識別方法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、近鄰算法以及規(guī)則推導(dǎo)等，本文主要以數(shù)據(jù)挖掘的分類識別其中又以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為主。一是數(shù)據(jù)的輸入。將是否為虛假報表(0-1變量，1表示樣本是虛假報表)作為分類的目標(biāo)變量。二是數(shù)據(jù)的分割。以是否為虛假報表為分層變量，將數(shù)據(jù)集中60％作為訓(xùn)練集(Train)，用于學(xué)習(xí)最優(yōu)的連接的權(quán)；20％作為確認(rèn)集(Validation)，用于不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇和模型評價；20％作為測試集(Test)，用于獲得對總體錯誤的最終無偏估計(jì)。三是變量的選擇。由于總樣本數(shù)只有25個(其中17個用于訓(xùn)練，8個用于模型評價)，根據(jù)歷史資料和以往研究者的成果，再參考點(diǎn)擊(右鍵)Neural network的result的分析結(jié)果，本文最終確定的識別變量為(相對于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值的變化率)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、主營業(yè)務(wù)利潤率、主營業(yè)務(wù)收入增長率和資產(chǎn)負(fù)債率。

　　三、主要結(jié)論

　　(一)模型結(jié)果

　　為加快學(xué)習(xí)過程，筆者對訓(xùn)練樣本中輸入層的每個輸入單元的值進(jìn)行規(guī)范化，使其落入0和1之間。規(guī)范化采用標(biāo)準(zhǔn)離差的方法。模型的優(yōu)劣利用Profit/loss矩陣來判斷，具體方法是在Input Data Source中編輯目標(biāo)輪廓(Edit target profile)中的利潤矩陣(Profitmatrix)。最后通過EM模塊的分類分析(分析全部數(shù)據(jù)，包括預(yù)測和訓(xùn)練數(shù)據(jù))，各分類工具的第一類錯誤頻數(shù)α和第二類錯誤頻數(shù)p的值分別如表1所示。表1證實(shí)了上述結(jié)果的正確性，同時也發(fā)現(xiàn)并證實(shí)了Neural network是相對最優(yōu)的分類工具。

　　本文主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法。在神經(jīng)元模塊的隱藏層中，設(shè)置連接函數(shù)為線性函數(shù)；激活函數(shù)為Hyperbolic Tangent函數(shù)；允許偏差。在輸出層，設(shè)置連接函數(shù)為線性函數(shù)；激活函數(shù)為Hyperbolic Tangent函數(shù)；錯誤函數(shù)為Bernoulli函數(shù)(針對0-1變量)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的識別模型對真實(shí)財務(wù)報表識別的正確率為83.33％，對虛假財務(wù)報表識別的正確率為71.43％。從另一角度看，當(dāng)用該模型識別財務(wù)報表時，如果模型判斷為真實(shí)財務(wù)報表，則正確率為88.24％；如果模型判斷為虛假財務(wù)報表，則正確率為62.5％。比較發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的正確率比LOGIT和NAIVE模型(指不采用任何手段協(xié)助，全憑主觀猜測，如認(rèn)為所有財務(wù)報表均為真實(shí)財務(wù)報表)高。這證明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析性復(fù)核在識別虛假財務(wù)報表中具有相當(dāng)大的潛力。同時，由于識別變量是財務(wù)指標(biāo)，其相關(guān)性較強(qiáng)，當(dāng)使用Stepwise Logit模型時，最后只剩下一個識別變量，因此單變量的分類模型不是好的分類方法。這表明用基于線性的模型來識別虛假財務(wù)報表是不恰當(dāng)?shù)摹?

　　(二)指標(biāo)變量結(jié)果

　　用統(tǒng)計(jì)軟件SAS建模及檢驗(yàn)后可知以下幾個指標(biāo)對驗(yàn)證財務(wù)報表的虛假性相對重要：(1)應(yīng)收賬款、存貨周轉(zhuǎn)率(次)。做假公司的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(次)和存貨周轉(zhuǎn)率(剔除行業(yè)影響或前期影響后)顯著低于非做假公司。(2)主營業(yè)務(wù)利潤率或毛利率。做假公司主營業(yè)務(wù)利潤率(剔除行業(yè)影響或前期影響后)顯著低于非做假公司。(3)收入、凈利潤、資本公積增長率。從T檢驗(yàn)看，做假公司的主營業(yè)務(wù)收入增長率和凈利潤、資本公積增長率(剔除行業(yè)影響后)顯著高于非做假公司。(4)自由現(xiàn)金流、盈利質(zhì)量(經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量，凈利潤)。從T檢驗(yàn)看，做假公司盈利質(zhì)量(剔除前期影響后)顯著高于非做假公司，自由現(xiàn)金流(經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量一對內(nèi)投資的現(xiàn)金凈流出)出現(xiàn)巨額赤字。(5)生產(chǎn)、銷售閑置情況。顯然，做假本身不需要消耗公司任何生產(chǎn)資源。因此，對于做假公司特別是那些本身生產(chǎn)處于停滯狀態(tài)，又急于做假虛構(gòu)利潤的公司而言，一方面公司賬面收入、利潤、庫存急劇增加，反映出生產(chǎn)任務(wù)飽滿，銷售通暢；另一方面公司的折舊/存貨、銷售費(fèi)用/收入的指標(biāo)卻極低，反映出生產(chǎn)、銷售閑置這樣自相矛盾的窘態(tài)。(6)資產(chǎn)狀況。做假公司的不良資產(chǎn)比例極高，而資產(chǎn)報酬率也極高。(7)稅率。做假公司的所得稅率(剔除前期影響后)顯著低于非做假公司。(8)資本結(jié)構(gòu)。做假公司為了掩蓋虛構(gòu)利潤又無現(xiàn)金流入的不正?，F(xiàn)象，可能會通過大量銀行借款來增加貨幣資金。從T檢驗(yàn)看，做假公司的資產(chǎn)負(fù)債率(剔除行業(yè)影響后)顯著高于非做假公司。

　　總體而言，做假公司所反映出的財務(wù)特征是主營業(yè)務(wù)收入(相對于行業(yè))急劇增長，盈利質(zhì)量(相對于前期)：有所改善，但主營業(yè)務(wù)利潤率(相對于行業(yè)或前期)低下，缺乏持續(xù)的利潤來源，應(yīng)收賬款、存貨周轉(zhuǎn)不靈(相對于行業(yè))，所得稅率(相對于前期)低，資產(chǎn)負(fù)債率(相對于行業(yè))高，一定程度上依賴于銀行貸款維持經(jīng)營活動。因此，上述識別變量應(yīng)視為一個整體。某些做假公司單獨(dú)分析一個或幾個識別變量無法發(fā)現(xiàn)異常，但當(dāng)將其作為一個整體時卻可能會發(fā)現(xiàn)做假的跡象。