我国A股上市公司财务数据质量检查与评价的实证研究

【摘要】统计数据是认识国情、了解民意、管理企业、监督市场的重要依据。随着我国资本市场的发展,监管机构和市场投资者对上市公司财务数据的需求与日俱增,对财务数据质量的要求越来越高,审计工作的繁杂程度不断加大,然而这些数据的真实性、可靠性却受到了更多人的质疑。因此,检查与评价上市公司财务数据质量,向监管机构和市场投资者提供真实可靠的信息,不仅是外部审计机构的责任,也是从事数据工作的统计学者的责任。本文拟根据数据本身的规律,运用统计学的方法对上市公司财务数据进行筛选和评价,从另一个角度分析上市公司财务数据质量的基本情况,为审计机构对上市公司的财务数据进行审计提供参考。本文所做的具有一定新意的工作如下：首先,对数据失真与数据造假两个基本概念进行了分析与解释,指出数据失真是实际数据与真实数据出现了偏离,数据造假则是主观造成数据失真的行为。论文还指出对出现异常的上市公司财务数据作进一步分析的必要性。这是因为,这种异常可能是真实情况的客观反映,对监管机构和市场投资者有着重大的意义,也可能是出现了数据造假。其次,本文以2012年沪深股市全部上市公司为样本,运用财务学和统计学的方法对财务指标进行筛选,建立财务数据检查评价指标体系,并利用因子分析法和Benford法则拟合检验法对样本公司进行分析,进而筛选出研究的指标。第三,选取2012年上市公司中被出具非标准审计意见的样本公司与相同数量的标准审计意见公司进行配对。并采用判别分析和Logistic回归模型对选取的研究样本公司进行判别归类。判别分析结果表明：判别分析对标准审计意见公司的分类正确率达78%,logistic模型法的结果与审计结果高度一致,达到了95%。第四,根据筛选出来的样本池,对其中的样本公司的具体财务指标作进一步检查与评价。根据财务报表性质的不同与可能获得的资料来源,对于资产负债表中的财务指标采用趋势模拟法分析,对于利润表中的财务指标则利用相关指标建立计量模型进行分析,在此基础上再对有关数据质量作出评价。
【作者】李响；
【导师】曾五一；
【作者基本信息】厦门大学，应用统计，2014，硕士
【关键词】数据质量；Benford法则；趋势模型；面板模型；

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