本文是一篇財(cái)務(wù)管理論文，本文構(gòu)建的我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別模型對(duì)我國(guó)的上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別方面的發(fā)展做出了一定的貢獻(xiàn)，但隨著信用大數(shù)據(jù)以及信息技術(shù)的不斷發(fā)展，財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別領(lǐng)域仍具有廣闊的研究空間。
第一章緒論
1.1研究背景
近年來(lái)我國(guó)資本市場(chǎng)持續(xù)擴(kuò)容，上市公司數(shù)量顯著增長(zhǎng)。然而在市場(chǎng)規(guī)?？焖贁U(kuò)張的同時(shí)，上市公司財(cái)務(wù)欺詐問(wèn)題日益凸顯，且呈現(xiàn)出隱蔽化、多元化的新特征。據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2021-2023年因財(cái)務(wù)造假被立案調(diào)查的上市公司數(shù)量年均增長(zhǎng)18.7%，其中約36%的案例通過(guò)虛構(gòu)非財(cái)務(wù)信息掩蓋財(cái)務(wù)異常，使得傳統(tǒng)單一依賴結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)指標(biāo)的識(shí)別模型陷入錯(cuò)誤識(shí)別的困境?？得浪帢I(yè)300億元貨幣資金“消失”、瑞幸咖啡22億元銷(xiāo)售數(shù)據(jù)造假等惡性事件中，涉事企業(yè)均利用關(guān)聯(lián)交易嵌套、跨期利潤(rùn)調(diào)節(jié)等手段規(guī)避了傳統(tǒng)模型的監(jiān)測(cè)閾值，暴露出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在欺詐識(shí)別中的片面性。這一現(xiàn)象不僅威脅投資者權(quán)益與市場(chǎng)穩(wěn)定，更凸顯了破解多源數(shù)據(jù)協(xié)同舞弊模式的緊迫性。
財(cái)務(wù)欺詐行為的復(fù)雜化趨勢(shì)與監(jiān)管科技的創(chuàng)新需求，共同推動(dòng)了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合研究的興起。學(xué)術(shù)界逐漸意識(shí)到，非結(jié)構(gòu)化文本與第三方非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可能蘊(yùn)含關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)線索：管理層討論與分析（MD&A）文本主題可以反映出企業(yè)由于要掩蓋違規(guī)行為所導(dǎo)致的年報(bào)內(nèi)容的變化[1]，而ESG評(píng)級(jí)中的治理維度評(píng)分驟降往往與財(cái)務(wù)舞弊存在內(nèi)生關(guān)聯(lián)[2]。國(guó)際研究顯示，引入文本語(yǔ)調(diào)分析與ESG指標(biāo)可將欺詐識(shí)別準(zhǔn)確率提升，但此類(lèi)成果多基于西方成熟市場(chǎng)，與中國(guó)情境存在顯著差異。例如，國(guó)內(nèi)ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)不一、覆蓋率有限，且企業(yè)常通過(guò)模板化MD&A文本規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)披露，導(dǎo)致直接移植國(guó)外模型面臨特征失真風(fēng)險(xiǎn)。如何有效整合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、文本內(nèi)容與ESG評(píng)級(jí)等多源數(shù)據(jù)，已成為提升本土化欺詐識(shí)別效能的核心命題。

財(cái)務(wù)管理論文怎么寫(xiě)

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1.2研究意義
1.2.1理論意義
一是在傳統(tǒng)財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別信息來(lái)源基礎(chǔ)上進(jìn)行了補(bǔ)充，拓展了財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別的指標(biāo)選取范圍。本文在傳統(tǒng)研究普遍采用的財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)數(shù)值型指標(biāo)的基礎(chǔ)上，融合年報(bào)MD&A文本主題指標(biāo)以及第三方機(jī)構(gòu)ESG評(píng)級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建了一個(gè)考慮多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別指標(biāo)體系。將MD&A信息和第三方機(jī)構(gòu)披露的ESG信息選入欺詐識(shí)別指標(biāo)體系中的操作，一方面打破了傳統(tǒng)選取指標(biāo)的思維局限，拓寬了財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別指標(biāo)的來(lái)源，為財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別研究中指標(biāo)的選取提供了更多的思路與借鑒，有助于構(gòu)建一個(gè)信息更全面、識(shí)別更精準(zhǔn)的指標(biāo)體系。另一方面，提取基于LDA模型的MD&A文本主題指標(biāo)以探究文本深層語(yǔ)義給財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別帶來(lái)的信息增益，既提供了一個(gè)量化MD&A文本披露信息的新思路，又拓展了LDA主題模型在識(shí)別財(cái)務(wù)欺詐領(lǐng)域的應(yīng)用范疇。
二是有效降低單一模型的識(shí)別偏差，為財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別研究提供了一個(gè)高精度、高效率的集成學(xué)習(xí)模型。本文選擇的XGBoost算法實(shí)現(xiàn)了嵌入式特征篩選，在模型訓(xùn)練的同時(shí)完成特征篩選。根據(jù)計(jì)算結(jié)果倒推最優(yōu)指標(biāo)組合確定最終的財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別指標(biāo)體系，是保證指標(biāo)組合識(shí)別性能的指標(biāo)篩選方式，為指標(biāo)篩選提供了一個(gè)新的角度和方法。另一方面，從模型精度和降維效果兩個(gè)方面，確定了基于XGBoost的機(jī)器學(xué)習(xí)算法適用于財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別的研究，提供了一個(gè)規(guī)避人工識(shí)別主觀性的更科學(xué)、系統(tǒng)、精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別模型。
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第二章相關(guān)理論與模型概述
2.1財(cái)務(wù)欺詐
美國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)（AICPA）[51]發(fā)布的SAS82準(zhǔn)則《在財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)中對(duì)欺詐的考慮》將財(cái)務(wù)欺詐定義為“通過(guò)蓄意錯(cuò)報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、遺漏關(guān)鍵信息或?qū)嵤┎划?dāng)披露等方式誤導(dǎo)報(bào)表使用者的行為”，我國(guó)《獨(dú)立審計(jì)具體準(zhǔn)則第8號(hào)——錯(cuò)誤與舞弊》則進(jìn)一步細(xì)化財(cái)務(wù)欺詐行為模式，認(rèn)為財(cái)務(wù)欺詐具體包括偽造原始憑證、篡改交易記錄、違規(guī)選用會(huì)計(jì)政策以及非法轉(zhuǎn)移資產(chǎn)等典型操作形態(tài)。盡管各類(lèi)審計(jì)規(guī)則在具體表述上有所差異，但可以對(duì)財(cái)務(wù)欺詐的本質(zhì)達(dá)成以下共識(shí)：即企業(yè)管理層、員工或第三方通過(guò)欺騙性、非法手段獲取不當(dāng)利益的行為，主要涵蓋財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊與資產(chǎn)侵占兩類(lèi)。本文將國(guó)內(nèi)外研究中涉及的“財(cái)務(wù)造假”、“會(huì)計(jì)造假”和“虛假財(cái)務(wù)報(bào)告”等術(shù)語(yǔ)統(tǒng)一界定為“財(cái)務(wù)欺詐”，后續(xù)研究及樣本篩選均遵循此定義范疇，以確保研究范疇的準(zhǔn)確性與可比性。
通過(guò)總結(jié)分析財(cái)務(wù)欺詐行為的表現(xiàn)形態(tài)，可以提煉出以下特征：首先，它具有隱蔽性，欺詐公司通過(guò)復(fù)雜的手段和虛假的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)掩蓋真實(shí)財(cái)務(wù)狀況，使其欺詐行為難以被發(fā)現(xiàn)。其次，財(cái)務(wù)欺詐行為往往具有系統(tǒng)性，涉及多個(gè)環(huán)節(jié)和部門(mén)的協(xié)同配合，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期策劃，且結(jié)合多種手段使用。此外，財(cái)務(wù)欺詐行為具有動(dòng)態(tài)性，欺詐公司會(huì)根據(jù)監(jiān)管環(huán)境、審計(jì)程序和市場(chǎng)變化不斷調(diào)整欺詐手段。它還可能與其他經(jīng)濟(jì)犯罪行為或不正當(dāng)行為相關(guān)聯(lián)，如內(nèi)幕交易、操縱市場(chǎng)等。最后，財(cái)務(wù)欺詐行為具有傳染性，當(dāng)一家公司被發(fā)現(xiàn)存在財(cái)務(wù)欺詐行為時(shí)，可能會(huì)引發(fā)市場(chǎng)對(duì)整個(gè)行業(yè)的信任危機(jī)，導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)和監(jiān)管加強(qiáng)。這些特征使得財(cái)務(wù)欺詐行為難以被及時(shí)發(fā)現(xiàn)，但也為識(shí)別和防范財(cái)務(wù)欺詐提供了線索。
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2.2財(cái)務(wù)欺詐動(dòng)因的相關(guān)理論
在會(huì)計(jì)欺詐的相關(guān)研究中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者最先是對(duì)發(fā)生欺詐的動(dòng)因展開(kāi)研究，相較于欺詐的其他研究領(lǐng)域，欺詐動(dòng)因理論方面的研究成果更為成熟和系統(tǒng)。欺詐動(dòng)因分析不僅能夠?yàn)槠墼p防范和治理提供依據(jù)，而且能夠?yàn)殚_(kāi)展欺詐識(shí)別研究提供重要的理論支撐。目前，發(fā)展較為成熟的欺詐動(dòng)因理論主要有四個(gè)：冰山理論、三角理論、GONE理論和舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子理論。
2.2.1冰山理論
冰山理論最初由心理學(xué)家弗洛伊德提出，用于分析人類(lèi)心理現(xiàn)象的分層結(jié)構(gòu)。后來(lái)美國(guó)學(xué)者杰克和加拿大學(xué)者羅伯特將其引入到財(cái)務(wù)欺詐研究領(lǐng)域，拓展為欺詐雙因素理論。這一理論的核心在于，將財(cái)務(wù)欺詐現(xiàn)象類(lèi)比為海上的冰山，以海平面為界，劃分為可見(jiàn)的顯性構(gòu)成要素與隱藏的隱性構(gòu)成要素，分別對(duì)應(yīng)結(jié)構(gòu)化因素與行為化因素，二者共同構(gòu)成財(cái)務(wù)欺詐的雙因素分析框架?？梢?jiàn)的顯性信息僅占整體的極小部分，其作為欺詐風(fēng)險(xiǎn)的表層構(gòu)成要素，主要涵蓋公司的治理水平、組織框架等可觀測(cè)的客觀因素，這類(lèi)因素因具有外在顯性特征而較易識(shí)別，構(gòu)成財(cái)務(wù)欺詐發(fā)生的客觀誘因。與之相對(duì)，隱匿于表象之下的關(guān)鍵信息占據(jù)整體的極大部分，其核心是欺詐相關(guān)主體的心理傾向、價(jià)值判斷及行為動(dòng)機(jī)等主觀要素，這類(lèi)因素具有較強(qiáng)的個(gè)體差異性與隱蔽性，常被故意掩蓋或粉飾，實(shí)則是驅(qū)動(dòng)欺詐行為的核心動(dòng)力，蘊(yùn)含更高的風(fēng)險(xiǎn)。該理論的啟示在于，評(píng)估企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)欺詐風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，既要關(guān)注其治理水平、組織框架等顯性結(jié)構(gòu)化因素，更要深入考察其核心成員的心理傾向、價(jià)值判斷等隱性行為化因素。主觀動(dòng)因的載體很容易通過(guò)個(gè)體決策產(chǎn)生欺詐行為。由于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)信息僅能反映部分風(fēng)險(xiǎn)，所以財(cái)務(wù)欺詐的識(shí)別研究不能僅考慮這些顯性信息，還要整合蘊(yùn)含更深層欺詐信號(hào)的隱性數(shù)據(jù)。
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第三章融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別模型構(gòu)建.........................21
3.1指標(biāo)體系的構(gòu)建思路................................22
3.2結(jié)構(gòu)化指標(biāo)的選取與預(yù)處理......................22
第四章我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別實(shí)證..........................37
4.1樣本的選取及數(shù)據(jù)來(lái)源........................................37
4.2結(jié)構(gòu)化指標(biāo)的選取..............................37
第五章結(jié)論與展望..............................53
5.1研究結(jié)論.........................................53
5.2研究展望...................................53
第四章我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別實(shí)證
4.1樣本的選取及數(shù)據(jù)來(lái)源
本研究從國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)獲取2012年到2023年A股上市公司的結(jié)構(gòu)化指標(biāo)數(shù)據(jù)和年報(bào)MD&A文本數(shù)據(jù)，從華證指數(shù)平臺(tái)獲取ESG指標(biāo)評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)。國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中公司研究系列的違規(guī)處理字段收錄了1994年以來(lái)存在違規(guī)行為的上市公司信息，并將違規(guī)行為細(xì)分為16個(gè)類(lèi)別。在這些違規(guī)行為中，本研究重點(diǎn)關(guān)注“虛構(gòu)利潤(rùn)”、“虛列資產(chǎn)”、“虛假記載（誤導(dǎo)性陳述）”、“重大遺漏”以及“披露不實(shí)”等行為，并將涉及這些違規(guī)行為的上市公司作為相應(yīng)年度的欺詐樣本。
本研究對(duì)篩選出的欺詐樣本采取進(jìn)一步的優(yōu)化篩選：鑒于金融行業(yè)的特殊性及其獨(dú)特的會(huì)計(jì)規(guī)則，剔除金融行業(yè)的上市公司樣本。
由于財(cái)務(wù)欺詐的檢測(cè)具有局限性，已被監(jiān)管部門(mén)確認(rèn)為欺詐的公司可作為欺詐樣本，但未被認(rèn)定為欺詐的公司可能存在還未被揭露的財(cái)務(wù)欺詐風(fēng)險(xiǎn)，具有被誤標(biāo)的可能性，所以構(gòu)造非欺詐樣本首先剔除所有過(guò)往有欺詐記錄的公司，即如果會(huì)計(jì)師事務(wù)所出具“拒絕/無(wú)法發(fā)表意見(jiàn)”的報(bào)告（通常表明公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)大量缺失或賬目可驗(yàn)證性不足），但該樣本標(biāo)注為非欺詐，則將該樣本剔除[28]。同時(shí)還要剔除金融行業(yè)上市公司，和ST/*ST類(lèi)情況的公司。

財(cái)務(wù)管理論文參考

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第五章結(jié)論與展望
5.1研究結(jié)論
(1)傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化指標(biāo)依然是識(shí)別欺詐的關(guān)鍵和基本要素。模型得出的特征重要性排名顯示，上市公司自身披露得結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)依然是構(gòu)建財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別體系的基石。它們所蘊(yùn)含的信息價(jià)值仍在財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別領(lǐng)域占據(jù)核心地位，是保障金融市場(chǎng)有序運(yùn)行的關(guān)鍵要素。
(2)MD&A文本主題指標(biāo)和第三方機(jī)構(gòu)的ESG評(píng)級(jí)指標(biāo)為財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別提供了補(bǔ)充信息。根據(jù)不同特征組輸入模型所得到的識(shí)別結(jié)果對(duì)比可知，在傳統(tǒng)指標(biāo)體系中分別加入文本主題指標(biāo)和第三方機(jī)構(gòu)指標(biāo)（ESG得分）后，模型的識(shí)別精度更高了，而同時(shí)加入這兩種指標(biāo)比單獨(dú)加入其中一種指標(biāo)的模型識(shí)別精度還要高。這說(shuō)明引入不同結(jié)構(gòu)、多種來(lái)源的指標(biāo)能夠帶來(lái)增量信息，從而提升企業(yè)財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別效果，因此在上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別中，不僅要考慮上市公司自身披露的傳統(tǒng)指標(biāo)，也要重視非結(jié)構(gòu)化指標(biāo)和第三方機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)指標(biāo)。只有逐漸擴(kuò)大監(jiān)管的范圍，豐富監(jiān)管的視角，這樣才能應(yīng)對(duì)欺詐手段越來(lái)越多樣和隱蔽的現(xiàn)狀。
(3)基于XGBoost算法的機(jī)器學(xué)習(xí)模型更適合用于財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別問(wèn)題的研究。本文經(jīng)過(guò)將多種在財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別領(lǐng)域較為常用的分類(lèi)模型，從識(shí)別精度和降維效果兩個(gè)方面，進(jìn)行模型識(shí)別效果對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)，XGBoost算法可以在保證欺詐識(shí)別性能的同時(shí)，對(duì)指標(biāo)體系起到很好的降維作用。(4)基于XGBoost算法的財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別模型，能夠得出識(shí)別欺詐的最優(yōu)指標(biāo)組合。XGBoost模型在保證識(shí)別精度的前提下，根據(jù)模型內(nèi)嵌的計(jì)算功能得到特征重要性得分結(jié)果，反推最優(yōu)指標(biāo)組合，既能有效識(shí)別出欺詐企業(yè)，又從指標(biāo)組合的識(shí)別效果角度篩選指標(biāo)，構(gòu)建最終的指標(biāo)體系，便于實(shí)際操作，可解釋性更強(qiáng)。
參考文獻(xiàn)（略）