基于Logistic模型的上市公司财务造假识别研究

摘要：

利用沪深两市受证监会处罚、具有财务造假行为的103家上市公司,以1∶2的比例匹配规模、行业相当的正常上市公司,选取各公司连续3年的财务数据进行研究.先用主成分分析法(PCA)进行特征提取,再进行Logistic回归建模.前两年的样本数据集用于训练模型,最后一年的样本数据集用于检验模型.研究表明:综合偿债因子、综合盈利投资因子、资产运营效益因子、综合现金流量因子、资产销售配比因子5个主成分变量可作为识别财务造假的预警指标,所构建的模型具有较好的预测效果和稳健性,可对上市公司财务造假发挥监测防范作用.

关键词：财务造假、PCA方法、Logistic模型、预警判别

所属期刊栏目：31

分类号：F832.5(金融、银行)

资助基金：安徽省哲学社会科学规划项目AHSKF2019D019

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：72-77,85