基于Logistic模型的上市公司财务造假识别研究

• 作者: 吕晨 程建华
• 来源期刊: 中原工学院学报
• 学科: 经济
• 关键词: 财务造假 PCA方法 Logistic模型 预警判别
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 72-77,85
• 页数: 7页
• 分类号: F832.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6906.2020.05.011

摘要

利用沪深两市受证监会处罚、具有财务造假行为的103家上市公司,以1∶2的比例匹配规模、行业相当的正常上市公司,选取各公司连续3年的财务数据进行研究.先用主成分分析法(PCA)进行特征提取,再进行Logistic回归建模.前两年的样本数据集用于训练模型,最后一年的样本数据集用于检验模型.研究表明:综合偿债因子、综合盈利投资因子、资产运营效益因子、综合现金流量因子、资产销售配比因子5个主成分变量可作为识别财务造假的预警指标,所构建的模型具有较好的预测效果和稳健性,可对上市公司财务造假发挥监测防范作用.