2004-10-31-深交所-中国上市公司财务异常研究_基于公开报表数据的同业横向比较模型（摘要_深证综研字第0082号）_7页_169kb

中国上市公司财务异常研究

背景

中国证券市场发展期间，上市公司财务信息披露真实性的核实是投资者与监管者的难题。虽然会计制度与监管措施逐步完善，但仍难有效控制欺诈行为。交易所需建立有效监控系统以识别财务异常与潜在欺诈。

研究方法

构建同业横向比较模型：

• 利用公开财务报表数据建立指标体系
• 基于行业特征与会计原理，通过横向比较识别异常

1. 勾稽关系异常：检测数据间的会计关联矛盾
2. 年度变动异常：分析跨期数据波动是否符合经营规律
3. 行业横向异常：比较同行业内相似公司的数据表现

异常判定过程：

1. 确定企业可比行业（上限3个）
2. 计算各指标在不同行业中异常效用值
3. 权重加权平均 → 各行业异常效用值
4. 业务收入权重加权平均 → 公司总体异常效用值

关键发现

建立54个指标并优化后选取20个核心指标进行分析：

检测成果（监管处罚样本）

1. 财务操纵期直接提示检测率：46.15%
2. 操纵期前后3年异常提示检测率：75%
3. 行业横向异常提示密度达到54.03%时，识别出54家重点监管公司

系统效能

• 基于实证数据评估，模型具有一般监测能力
• 可用于辅助一线监管，但仍需优化改进

系统建设建议

1. 强化数据真实性的验证机制
2. 构建辅助型财务指标数据库
3. 开发试运行系统并不断优化改进
4. 为不同行业设立具有通用性的专业指标
5. 保留监管需求变更的灵活调整空间

结论

本研究在监管实践基础上提出创新性的财务异常识别方法，为提升证券市场监管效能提供了技术支撑。通过对比监管实际案例验证模型有效性，认为该模型具有良好的应用前景。