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教育技术，管理和人文科学国际会议（ETMHS 2015）

基于主成分的企业会计信息失真预测模型

惠启^1,a

1四川电力职业技术学院，成都610072

aHuiQI1020@yeah.net

关键词：失真预测模型; 会计信息; 企业; 研究; 会计信息失真;

摘要： 企业会计信息失真的识别是国内外金融研究的难题之一。 本文采用多元统计分析方法的主成分分析，建立了新模型 - 主成分预测模型和会计师事务所出具的“沪深两市年度报告”负面意见对企业会计信息失真的预测或“拒绝评论”上市公司被定义为“会计信息失真，企业选择”44，企业会计信息失真，应以44家企业会计信息不变形总数为88家企业为研究样本，对上市公司会计信息失真预测模型的主要组成部分进行了实证检验。 在1时，会计信息失真是指会计信息不能反映真实的经济活动。 公共会计信息扭曲了与相关利益集团决策有关的不利影响的不可避免的后果。

简单介绍

自中国证券市场开放以来，由于蓝田股份公司，广夏股份公司等会计信息歪曲，许多上市公司受到中国证监会行政处罚，这只是会计信息失真冰山一角。 被称为现代公司治理结构的古典美国上市公司也无法逃避会计信息诈骗，据20世纪90年代末“商业周刊”报道，美国公司曝光的金融丑闻的范围和规模而不是自大萧条以来的任何时候。[2]

会计信息的定义

会计信息一般是指会计单位通过各种专业会计账目，表格等形式向利益相关方和用户披露信息的实体的财务状况和经营成果信息。 会计信息是理解企业最直观的方式，是企业最方便的人之一。因此信息质量的质量，企业会计的扭曲与否等利益相关者的利益直接相关[1]决策制定信息用户。 提供优质，便利的会计信息是会计单位的义务和责任。 目前中国的“企业会计准则”和“小企业会计准则”[1]，对企业提出了严格的会计信息质量要求。 其中，要求企业提供会计信息必须具有相关性，可靠性，真实性和肘关节性，中性，可比性和实用性。 并要求企业提供的会计信息是真实的，是最基本的会计信息质量要求。 会计信息失真，会计信息失真的类型，是指会计单位向利益相关者或其他会计信息使用者提交的信息因各种主观或客观情况，

客观事实和单位的背离，不能反映单位的资产状况和经营业绩

研究思路和研究方法

研究思路：首先，本文是一般性使用某种方法确定研究样本的方法; 二是在选择和确定财务指标的基础上; 第三，使用SPSS [4]统计软件进行判别分析; 最后是建立模型和测试。

1. 我们选择了研究样本。 非会计信息失真“的公司选择一定数量的”会计信息“公司，并且应该与研究样本的”相同数量“相关。 样本分成两组，一组是估计样本，另一组是测试样本。 使用判别模型估计样本数据组的构建，并使用测试样本数据来测试模型的有效性。 [2]
2. 财务数据分析是识别估算样本。 判别分析是对阶级歧视研究对象的一种统计方法。 观察对象的判别分析分类必须是已知的，并且有些说变量的观测值。 判别分析是选择能够提供更多信息的数量并建立判别函数，导出判别函数来估计样本，并将测试样本的分类错误率降至最低。 判别函数的一般形式是：

Z=K1 X1 K2X2 ... KiXi (F.1) [3]

Ki（i = 1,2,3，... S）用于区分每个变量的系数，Z判别式，X1，X2，X3，... Xi是研究变量特征变量的反映。

[3]在这组估计样本中鉴别财务状况，然后选择分割点。 将标准样本企业（F.1）的预计财务指标数据导入判别式，得到企业会计信息失真。 明确区分较高代表性的会计信息质量较好的企业; 相反，判别力越低企业会计信息质量越差。 然后估计样本企业选择企业会计信息失真和企业非最小分离会计信息失真的分类错误率。股权结构反映了公司股东的基本组成和日常进行相关决策的方法，从而影响了董事会的相关人员，对高层管理人员有一定的影响，最后会各种具体因素共同作用于公司的绩效。而对我国上市公司的股权结构进行过的研究中大都发现了一下的问题：股权高度集中，这导致第一大股东有绝对的控股权，而当上市公司的第一大股东处于绝对控股地位的时候，就会无形之中参与上市公司的相关经营活动，所以公司有很大的可能为了满足控股公司的相关要求，而铤而走险采取违法的手段，不重视相关会计政策和规定，进行会计信息造假行为。按照我国《公司法》相关规定，股东是公司所有者的一部分，绝对可以参与监管审计公司的相关年度财务信息处理方案和流程甚至具体的做法，如果有问题也可以在随时股东大会上向董事会提出质疑并要求相关人员进行解释。如果在股东不知情的情况下公司进行了会计信息造假，并使得股东遭受一定损失，股东有权向相关人员进行追究。不过我国上市公司的股权过度集中，大股东很容易在股东大会中做手脚，中小股东比例太小根本没有发言权，对公司的违法造假会计信息行为也没有办法可以制止。

会计信息失真的实证检验与判别模型

选择标准是1999 - 2003年连续经营，不取消资格的上市公司：a。 样本的会计失真分析。 由于我国股票市场起步较晚，发现公司财务舞弊较少，很多样本发生在多年前，现状较多，不利于正确认识当前财务舞弊的特点。 我们运用1999 - 2003年年度审计报告的意见，确定了59家样本公司（包括对同一公司样本进行了多次“拒绝置评”或“否定意见”合并，以提高信息内容样品）。 财务报告数据和“利润现金流量”0公司的财务报告。 本标准给出的现金流量gt; 0是公司政策运作的依据，如果公司利润和现金流量gt; 0 lt;0或= 0，则该公司具有较高的应计盈余涉嫌欺诈行为; 如果利润和现金流量lt;0gt; 0，那么公司面临着重大的管理危机，这家公司很可能会继续保持同时，金融危机和危机管理的双重困境，通过短期债务和其他美化短期财务状况的方法，涉嫌诈骗也很大。 [3]

为了分析财务比率能否扭曲上市公司，上市公司与非会计信息失真的会计信息差异有效，我们对88家样本上市公司分别估计了9个财务比率进行单变量T检验，检验结果见表2 ：[2]

表2. T检验的结果

根据T检验的结果，上市公司上市的会计信息失真和会计信息不变形为资产负债率，资产保证金，资产周转率，信用比率，流动资本比率和应收账款/存货明显差异。 根据上述分析，根据区分会计信息失真的有效会计信息失真与非上市公司上市公司的能力，最终选择会计信息在预测金融体系中的最终选择指数模型为：资产与负债的比率，资产与毛利率，资产周转率，信贷比率，营运资本比率以及应收账款/存货。

模型的建立和分析

判别分析的过程根据已知的y = 0和y = 1的测量结果进行分类，并且表明了财务比率变量的测量特征的概念，导出了判别函数以及变量值测量的观点对生成的判别函数进行判别。 通过判别分析，从财务比率变量的6个特征中最终得出只有四个变量的判别函数，即：

Z = -0.173x1 0.799x2 0.7x3-0.25x4（F.3）

在X1为毛利资产的公式中，X2为资产周转率，X3为流动资本比率X4为应收账款/库存。

结论

通过上述判别分析，我们可以放心地得出结论，区分上市公司会计信息失真的判别模型和强大的置信度，而且如果使用上市公司财务比率指标模型进行连续动态分析，注意歧视的发展趋势是值得的，实用性更多。 当然，在使用会计信息失真的判别模型时，

歧视，也有其局限性，有些同时，由于上市公司样本数据收集的局限性，我们无法连续几年追踪这些样本进行检查，但方法和思路给了我们一个良好的开端。

参考

1. 绿色，BP，评估管理欺诈风险的神经网络[M]，一个期刊Praectice和理论，1997年，14-28。
2. Fanning，利用公开财务数据进行管理欺诈的神经检测[M]，国际会计，财务和管理智能系统期刊，2000,21-41。
3. 刘淑薇，上市公司虚假财务报表识别技术[M]，经济与科学，2002,47-69。
4. Spathis，用虚假财务报表检测[J]，管理审计学报，2000，（17）：179-191。
5. 琳达拉格兰，Usha Ramachandran。 走向理解公共会计职业所需的卓越功能技能：来自公共会计师和会计学生的看法[J]。 会计教育学报，2014

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