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【頭條研報】如何用財務指標識別可能財務造假的公司

http://finance.sina.com   2018年09月06日 00:36   北京新浪網

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  :上市公司財務造假猶如地雷,如何識別那些可能進行財務造假的公司?

  :在判斷上市公司年報是否造假的時候,需要重點關注的幾項指標分別爲:審計師意見、前一年是否虧損、其他應收款佔流動資產比例、銷售毛利率、預付款項佔流動資產比例

             審計師給出負面意見、前一年財務虧損、相對於同行業而言,比較高的其他應收款佔流動資產比例、銷售毛利率、預付款項佔流動資產比例等,都是造假可能性高的上市公司年報所具有的特徵。

  正文:

  回顧國內外造假案例,常見的財務造假手段包括:

  (1)虛增交易:通過僞造銷售合同、銷售發票等原始單據,編制虛假代銷清單,虛構交易,並形成虛假收入和利潤。

  (2)虛增資產:虛增資產主要的表現形式就是對一些已經沒有利用價值的項目不予註銷。

  (3)提前確認收入,虛增收入:未銷售出去的商品或勞務,提前確認銷售收入。

  (4)利用過渡性科目,調節利潤:調整跨期費用,將一些已實際發生的費用作爲長期待攤費用、待處理財產損失、其他應收款等項目入賬,而不按照相關準則要求計入當期損益。

  (5)隱瞞或不及時披露重大事項:母子公司之間的關聯方交易。母子公司之間往往利用不公允的市場價格,高買低賣,以此來達到操縱利潤的目的。資產、債務重組上市公司常常利用其母子公司進行資產或債務重組。將自己的不良資產轉讓給關聯公司,母子公司將優良資產輸送給上市公司,從而達到輸血的目的。

  根據財務造假常見的動機和手段,結合國內外學者的研究,構建了多個財務指標和非財務指標,分別採用數據挖掘中的神經網絡、SVM 支持向量機、決策樹(C&RT、QUEST、CHAID、C5.0),對上市公司年報造假判別問題進行研究。

  由於上市公司造假案例相對於全體上市公司而言,數量佔比較小,從而存在數據分類不平衡問題。該問題會導致在使用一些數據挖掘技術進行研究的時候,模型會整體向佔大比例的分類數據擬合,從而忽視和無法判別小比例的分類數據。

  然而,在實際投資中,把造假公司判斷爲非造假公司所帶來的成本遠大於把非造假公司判斷爲造假公司

  在決策樹中可以通過加入誤分類損失函數的方式來讓模型更加重視對造假樣本的判別,因此,決策樹比神經網絡、SVM 支持向量機更適用於上市公司年報造假判別的研究,而決策樹中的CHAID 算法是四個算法中綜合表現較優的算法。

  在全樣本中,其對上市公司年報是否造假判別的準確率爲93.16%,召回率爲59.41%,判斷的精確度爲17.78%,F 值爲27.37%。

  最後,在判斷上市公司年報是否造假的時候,需要重點關注的幾項指標分別爲:審計師意見、前一年是否虧損、其他應收款佔流動資產比例、銷售毛利率、預付款項佔流動資產比例。

  審計師給出負面意見、前一年財務虧損、相對於同行業而言,比較高的其他應收款佔流動資產比例、銷售毛利率、預付款項佔流動資產比例等,都是造假可能性高的上市公司年報所具有的特徵。(申萬宏源)

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