第一章緒論1．1選題背景（1）互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)舞弊案件近年來,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟作為當今世界具有創(chuàng)新活力的經(jīng)濟形態(tài),已逐漸改變了傳統(tǒng)行業(yè)的產能過剩問題,也是經(jīng)濟全面轉型的新動力。在互聯(lián)網(wǎng)成為經(jīng)濟的領頭軍同時,大批互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的破產、舞弊案件頻繁曝光。例如,2013年大智慧通過虛增利潤1．2億，營造盈利假象,欺騙大眾,其負責審計的事務所名譽下跌。印度IT巨頭薩蒂揚在2009年被曝光該公司在過去五年時間里通過虛假發(fā)票、偽造銀行對賬單等手段虛增公司營業(yè)收入、營業(yè)利潤和現(xiàn)金余額近10億美元。識別互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)造假舞弊已經(jīng)成為當務之急。（2）互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)舞弊識別的困難互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是新興行業(yè),同時也是高風險行業(yè),互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)高風險的特征源于不其同于傳統(tǒng)行業(yè)的特點：信息海量,數(shù)據(jù)高度地依賴于信息系統(tǒng)；行業(yè)歷史短暫,有些公司內部管理跟不上其的成長速度；某些公司為了不正當利益,篡改財務報表相關數(shù)據(jù),蒙騙投資者，擾亂場經(jīng)濟秩序,而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)由于產品技術更新快業(yè)務多變的原因導致造假隱蔽性高?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)的以上特征決定,要發(fā)現(xiàn)精心策劃、尤其是涉及多方串謀的財務舞弊存在巨大空難,甚至是不可能的,審計質量無法得到保障；另一個方面,審計人員的職業(yè)能力參差不齊,一些審計人員對互聯(lián)網(wǎng)公司的業(yè)務缺乏充分了解、信息系統(tǒng)方面的知識也較為匱乏；再者,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)變化多端,許多不確定因素也會影響審計結論的準確性。以上這些都是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的舞弊難以識別的因素。審計失敗導致的后果是非常嚴重的,首先,若審計失敗,會導致輿論迅速傳播,進而引發(fā)一系列的危機,例如導致用戶的大量流失,而用戶是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的重要基礎,用戶流失的后果是致命的；其次,會使投資者信心受挫,對投資持消極態(tài)度,由此企業(yè)的籌資、融資能力都將下降,資金情況往往是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生死存亡的關鍵；最后,審計失敗會影響事務所的聲譽,甚至承擔法律責任。（3）互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)舞弊識別的挑戰(zhàn)隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展審計模式發(fā)生了日新月異的變化,審計工作也要緊跟時代潮流：一方面,審計人員要孜孜不倦,了解互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的詳細情況,從復雜多樣的業(yè)務模式中看清其本質,并了解全球化中各國的稅務規(guī)定、會計準則、外匯管理制度以及政治、文化,同時也要掌握并購整合的財務會計處理規(guī)范等諸多方面的知識,才能應對變換莫測的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)審計；另一方面,傳統(tǒng)的審計方法已經(jīng)不再適用互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),需要用更科學、更靈活的方法進行替代,需要根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的特征,運用現(xiàn)代化的技術和方法。互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)給傳統(tǒng)審計帶來了挑戰(zhàn),在關鍵時刻,審計工作若能夠與時俱進,才能找到新的發(fā)展機遇。1．2選題目的及意義1．2．1目的本文的研究目的體現(xiàn)在兩方面,一方面是通過兩種識別評估發(fā)現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)上市公司舞弊行為影響最大的幾個指標,并提出提出相應的識別及防范舞弊的建議；另一方面則是通過對備選的兩種數(shù)據(jù)挖掘方法的識別效果進行比較,分析其優(yōu)劣勢,找出相對適合這一問題的識別方法。1．2．2意義（1）理論意義上市公司的舞弊行為影響了國內外資本市場的正常秩序、損害了投資者的利益、相關會計師事務所也會遭受質疑影響聲譽。因此加強對上市公司財務報表的規(guī)范要求,識別上市公司財務舞弊，維護市場經(jīng)濟秩序儼然尤為重要。在信息時代對數(shù)據(jù)的分析利用也愈發(fā)重要。本文在前人研究的基礎上,探索從數(shù)據(jù)挖掘的角度解決這一問題的辦法,以此來提高審計工作者的工作效率和輔助投資者做出決策。（2）實踐意義傳統(tǒng)的財務舞弊識別方法是注冊會計師審計并發(fā)表意見,主要分析三個報表數(shù)據(jù)的異常、矛盾來識別財務舞弊。這種識別方法很大程度上需要依賴注冊會計師個人的職業(yè)判斷,但人工分析過程效率很低,且耗費大量人力、物力和時間,審計質量無法得到保障。利用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術分析和處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),有助于審計人員提高工作效率、合理配置資源、提高判斷的準確率，減少投資者投資損失、增強公司對于舞弊的監(jiān)督效力等。本文選取幾個核心的財務指標及非財務指標數(shù)據(jù),運用數(shù)據(jù)挖掘技術如神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等對我國互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)上市公司財務報表數(shù)據(jù)進行整理歸納分析,挖掘其隱含價值可以提高注冊會計師財務報表識別工作的效率以及質量。1.3國內外研究現(xiàn)狀為識別財務舞弊,需要確定對財務舞弊識別的影響因素?；诖?本章將對國內外關于上市公司財務舞弊指標和財務舞弊識別方法的研究進行文獻梳理。一是財務指標和非財務指標的國內外研究現(xiàn)狀；二是財務舞弊識別方法國內外研究現(xiàn)狀。1.3.1財務舞弊變量指標研究現(xiàn)狀國外較早進行了財務舞弊識別的影響因素分析。指標樣本大多數(shù)來自于美國證券交易所發(fā)布的數(shù)據(jù),主要分為定性變量和定量變量。其中定性變量主要包括CEO、董事長及董事會成員的年齡、學歷和董事會規(guī)模、區(qū)域GDP等。定量變量主要包括資產凈利率、市凈率、銷售凈利率、資產周轉率、應收賬款周轉率、每股權益等財務比率指標。Persons（1995）發(fā)現(xiàn)舞弊公司都具有低資產周轉率,高財務杠桿系數(shù),高流動比率和規(guī)模較小的特點。同樣關注財務指標分析的Benish（1997）分析舞弊公司和未舞弊公司兩類樣本,得出財務杠桿是公司財務舞弊的風險因素。Beaver（1996）、Leeetal（1999）對現(xiàn)金流量指標進行財務舞弊的識別,同樣以舞弊和非舞弊公司為樣本對多個財務指標進行實證研究,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量能有效的識別公司的舞弊行為。Ravisankaretal（2010）通過研究發(fā)現(xiàn)舞弊公司和非舞弊公司的營運能力指標存在顯著差異。Beasley（1996）研究發(fā)現(xiàn)董事會規(guī)模與財務舞弊存在正相關關系,而且獨立董事所占比例、持股比例、與財務舞弊是負相關關系。BrunoFrey（2013）的研究認為,發(fā)生舞弊公司具有明顯特征：獨立董事人數(shù)較少且其獨立性較弱。國內也從定量和定性數(shù)據(jù)指標方面進行研究。閻達五、王建英（2001）的研究指出，營業(yè)凈利率、權益凈利率、應收賬款周轉率、其他應收款需要重點注意。方軍雄（2003）對1996－1999年的財務指標數(shù)據(jù)的識別效果進行研究,資產負債率、速動比率、應收賬款比率、和資產質量等等8個財務指標對識別財務舞弊有幫助。徐升等（2009）對財務狀況、運營能力等相關財務指標進行建模,通過8個指標：資產負債率、每股收益、每股利潤增長率、應收賬款占比、股權集中度等能夠計算出財務舞弊發(fā)生的概率。許存興（2013）選取的109家財務舞弊公司為樣本,對現(xiàn)金流量相關的財務指標進行分析,發(fā)企業(yè)現(xiàn)金的持有量越多,舞弊的可能就越大。周繼軍和張旺峰（2011）對2005－2010年發(fā)生財務舞弊的公司進行實證分析,結果表明完善的公司治理能有效地抑制財務舞弊的發(fā)生。洪葒等人（2012）基于GONE理論,研究分析了貪婪、機會、需要、暴露四個因素對財務舞弊的影響。結果表明：治理結構的欠缺會增加財務舞弊發(fā)生概率,審計意見和變更會計師事務所對財務舞弊也有影響。1.3.2財務舞弊識別方法研究現(xiàn)狀舞弊識別方法的研究同樣是國外先進行。Beasley（1996）運用logistic模型對財務舞弊與董事會成員構成的相關關系進行了研究,結果表明,公司的獨立董事持股比例與財務舞弊發(fā)生的可能性成負相關。Spathis（2002）運用logistic回歸模型對希臘上市公司財務報告的真實性進行辨析,模型識別準確率達到84％,發(fā)現(xiàn)較高的資產負債率和較低的長期負債與營運資金比率的公司財務舞弊的可能性更大。LeeSandWuSC（2013）經(jīng)過實證分析,發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測效果較好,要遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)模型。AarioHernandezTinoco和NickWilson（2013）應用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對市場和宏觀經(jīng)濟進行預測,能夠較為準確的預測出企業(yè)信用風險。熊藝蓉（2007）?連站彬（2008）等應用Logistic回歸模型,對我國上市公司財務報表舞弊進行實證研究。韓建光等構（2010）建了基于遺傳算法多分類器系統(tǒng),該方法以組合系統(tǒng)預測的準確率為優(yōu)化目標,尋找最優(yōu)組合系統(tǒng)?；矢Χ?011）將2004－2009年間受證監(jiān)會處罰的56家調整損益的公司為研究樣本,建立Lib－SVM識別模型并將13個變量作為輸入變量,模型綜合識別率達到87．5％。盧濤（2013）對123家上市公司財務舞弊樣本與非財務舞弊樣本應用多種模型進行分類預測，發(fā)現(xiàn)Logistic回歸模型優(yōu)于判別分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型。李明（2015）通過主成分分析方法和決策樹算法建立財務風險預測模型。1．4主要內容及方法1．4．1主要內容第一章緒論。本章首先根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)財務造假舞弊案例帶來的巨大危害及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)舞弊識別困難及挑戰(zhàn)提出了本文的研究背景,并指出了本文對提升財務報表舞弊識別的意義,闡述了國內國外財務報表舞弊識別的指標變量和模型方法的研究現(xiàn)狀,最后介紹了本文的主要內容及研究方法。第二章財務報表舞弊基礎理論。首先介紹了財務舞弊概念及手段、動因，其次對財務報表分析方法進行了介紹。另外本章對本文所采用的數(shù)據(jù)挖掘概念和方法也作了簡要的介紹。……1．4．2研究方法1．文獻研究法收集研究國內外文獻資料,全面、正確的了解舞弊的相關變量指標及舞弊模型的國內外研究現(xiàn)狀及方法。2．定量分析法選取典型的財務比率指標,運用spss軟件神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等數(shù)據(jù)挖掘技術對財務指標進行定量分析。第二章財務舞弊相關基礎理論2．1財務舞弊相關定義2．1．1財務舞弊我國審計準則對財務舞弊欺詐進行了這樣的描述：舞弊是指被審計單位的管理層等利益相關者使用欺騙手段獲取不當或者非法利得而故意為之的行為。2．1．2舞弊的動機目前著名的財務舞弊動因理論有3種。（1）舞弊三角理論該理論認為舞弊與三個因素：壓力、機會和借口有關,三者只要有一個因素很強烈,即便其他因素較弱,也會引發(fā)舞弊。對于中國的上市公司來說,最大的壓力來源于籌資。為籌集到足夠的資金,公司會有很大的可能去進行財務舞弊以使各項財務指標達標。機會則是由于在我國的市場經(jīng)濟體制的不完善公司治理結構的欠缺。借口則對應個體的道德觀、價值觀。實施舞弊者會為自己的錯誤行為找借口以謀求心里安慰。（2）GONE理論該理論認為舞弊應該包含G（Greed貪婪）、O（Opportunity機會）、N（Need需要）、E（Exposure暴露）四個因素。其中,貪婪和需要這兩個因素主要與個人相關,而機會和暴露則對應的是企業(yè)整體。（3）舞弊因子理論這個理論是迄今為止相對較為完善的舞弊動因理論。舞弊風險的影響因素為一般風險因子和個別風險因子。其中,一般風險因子是指舞弊成功實施的外部條件、被發(fā)現(xiàn)的可能性高低、失敗后所受懲罰的輕重程度等加以控制的因素。個別風險因子是指不在控制范圍的個人因素,主要包括道德價值觀和動機等。同時具備兩個風險因子時,舞弊行為很大概率會發(fā)生。以上列舉的三種舞弊動因理論為本文后續(xù)識別模型的構建提供了方向同時也是下文變量初次選擇和篩選所依據(jù)的基本原則,為本文的實證分析奠定了理論基礎。2．1．3舞弊的手段舞弊手段更是層出不窮,目前還無法總結出全部的舞弊手段。在現(xiàn)有文獻的基礎上,上市公司的舞弊手段可以分為以下幾種（1）虛增資產：就是把不應該計入資產和應計入其他科目的計入資產,比如將費用化的計入資本，虛增資產價值等方式。（2）少計負債：就是把該計入的負債推遲計入或者忽略不計。比如將負債轉移至關聯(lián)企業(yè)、合并報表中的，使自身負債降低,或是違背會計期間,將本應計入本期的推遲計入至下一期。（3）虛增營業(yè)收入和營業(yè)利潤：就是通過不正當手段粉飾收入以及利潤,這是財務舞弊最常見的方式,一般發(fā)生財務舞弊的公司都會虛増營收,利潤與營業(yè)收入勾稽,這兩項基本上會同時發(fā)生。（4）虛增現(xiàn)金流：通過虛假的現(xiàn)金流來造成公司經(jīng)營完善的假象,通常將不屬于現(xiàn)金的資產放入現(xiàn)金核算,或者將“其他應收應付”計入現(xiàn)金流中核算等。以上只是簡單概括總結,沒有深入研究,但是在后期選取指標時,需在此基礎上縮小選取范圍，減少工作量。2．2財務分析方法財務報告是企業(yè)財務會計確認與計量最終結果的體現(xiàn),財務報表是是財務報告的主要載體。財務報表的可靠性主要依賴注冊會計師的鑒證,所以注冊會計師審計師要對可能存在的舞弊保持足夠鑒戒。分析財務報表的方法有很多,企業(yè)在實際分析財務報表時,應結合各類分析資料、分析對象,合理選擇分析方法。其中最常見的分析財務報表的方法有三種,分別是：比較分析法、趨勢分析法和比率分析法。（1）比較分析法通過對比分析可比數(shù)據(jù)，說明報表中的數(shù)據(jù)的差異和變化,對比財務指標、財務比率,從而得出有價值的信息。（2）趨勢分析法趨勢分析法是對企業(yè)不同時期的同一項目或者同一指標進行對比，分析連續(xù)幾年的財務報表更有利于充分說明企業(yè)的發(fā)展趨勢。（3）比率分析法分析數(shù)據(jù)、指標得出比率,并分析、評價企業(yè)歷史、經(jīng)營現(xiàn)狀。在財務分析中,比率分析法是最基本的方法,主要可分為如下四類：一是營運能力比率；二是盈利能力比率；三是成長能力比率；四是償債能力比率。本文采用比率分析法和對比分析法,對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)舞弊公司和非舞弊公司的一些財務比率指標和非財務指標進行對比分析,以找到舞弊識別規(guī)律。2．3數(shù)據(jù)挖掘技術數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、規(guī)律性的、人們事先未知的,但又是潛在有用的并且最終可被理解的信息和知識的非平凡過程。2．3．1神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork,簡記ANN）,是模仿人的大腦神經(jīng)建立的信息數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),其最重要的用途之一就是分類,有很多層級,在訓練時,在輸入層輸入特征向量,經(jīng)過網(wǎng)絡計算從輸出層輸出結果,若結果發(fā)現(xiàn)與正確的分類結果不一致,就從最后一層神經(jīng)元開始逐層進行參數(shù)調整,將調整后的神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練樣本中繼續(xù)測試,重復此過程直至網(wǎng)絡輸出正確結果為止。2．3．2決策樹決策樹是在分類和回歸問題中常用到的一種基本方法。決策樹的模型結構為樹形結構,在可讀性和分類速度方面有突出優(yōu)勢,可以將決策樹解為IF－THEN規(guī)則的集合,互斥且完備是決策樹的重要特點,也就是說每一個輸入數(shù)據(jù)都有且只有一條路徑或一條規(guī)則遮蓋識別方法第三章財務舞弊識別3．1財務舞弊識別方法結合國內外學者舞弊預警研究,本文總結出以下幾個方面：1．通過發(fā)現(xiàn)指標的異常,識別財務舞弊（1）應收賬款周轉指數(shù)：如果企業(yè)通過增加應收賬款的方式虛增收入,應收賬款的周轉率就會超過收入的增長速度,此種情況說明企業(yè)很可能有虛增收入的舞弊行為。（2）毛利率指數(shù)：毛利率反應公司的競爭力，若該指數(shù)明顯高于同行業(yè)公司，但與其他數(shù)據(jù)沖突，譬如下游行業(yè)是負增長等,便說明企業(yè)毛利率可能造假,可能有舞弊行為發(fā)生；若企業(yè)毛利率增長異常平穩(wěn),但宏觀環(huán)境較為動蕩,企業(yè)亦有肯發(fā)生舞弊。2．交易或會計處理不適當（1）銷售業(yè)務處理不當：通過分析財報觀察到銷售價格和成本都低、現(xiàn)金或商業(yè)折扣過高等不對現(xiàn)象,意味著企業(yè)極有可能發(fā)生舞弊。（2）費用、負債處理欠缺：觀察企業(yè)期后事項發(fā)現(xiàn),下一期支付的本金或利息沒有反映在當期報表上；檢查倉庫記錄發(fā)現(xiàn),期末存貨記錄沒有銷售采購發(fā)票。這些跡象都證明企業(yè)極大概率存在財務舞弊。3．內部控制存在缺陷：內控制度有缺陷會給舞弊人員提供機會,使其有空間、時間實施舞弊行為。3．2舞弊識別步驟3．2．1樣本公司選?。?）舞弊組樣本選取查找被中國證券監(jiān)督管理委員會（簡稱證監(jiān)會）、證券交易所等機構披露存在舞弊行為并被公開處罰的上市公司作為舞弊樣本,數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫中的《違規(guī)信息總表》、《特殊處理》板塊。這種篩選方式有以下優(yōu)點：首先,處罰公告是甄別上市公司是否存在舞弊性財務報告的最可行的依據(jù)；其次,CSMAR數(shù)據(jù)庫信息精確、數(shù)據(jù)全面、規(guī)模大，在全國的經(jīng)濟金融研究型數(shù)據(jù)庫中名列前茅,其包含了被發(fā)現(xiàn)的絕大部分財務舞弊公司；最后,上市公司財務舞弊的類型性質在數(shù)據(jù)庫中有相應的描述。CSMAR數(shù)據(jù)庫中關于上市公司違規(guī)的類型包括操縱股價、違規(guī)買賣股票、內幕交易、違規(guī)擔保、披露不實、占用公司資產、一般會計處理不當、重大遺漏、擅自改變資金用途、欺詐上市、虛構利潤、虛假記載（誤導性陳述）、虛列資產、推遲披露和其他15種。需要剔除非舞弊的違規(guī)類型,因為舞弊的主要手段是對利潤或資產的虛假性報告,故而將披露不實、重大遺漏、推遲披露、虛假記載四種違規(guī)類型的上市公司作為舞弊識別樣本。（2）非舞弊組樣本選取本文參照Beasley（1996）的配對原則以1：1的比例選取非舞弊公司作為配對樣本：1．非舞弊公司與舞弊公司處于同一行業(yè)。2．非舞弊公司在其對應的舞弊公司舞弊的當年未發(fā)生財務舞弊；3．非舞弊與舞弊公司的規(guī)模相當；4．非舞弊公司和舞弊公司同在滬、深交易所進行交易。3．2．2指標變量選取本文基于對國內外有關財務舞弊動因理論和財務舞弊識別方法方面的文獻梳理,結合非財務信息和財務信息兩個方面,初步構建了財務舞弊識別指標體系。1．財務指標（1）反映公司償債能力的指標償債能力反映了上市公司償還債務的能力。公司的資產負債率必須要維持在正常的范圍內才能保證企業(yè)良性發(fā)展,高負債會導致風險過高；較低的資產負債率也阻礙企業(yè)發(fā)展,經(jīng)營模式過于保守會影響公司的盈利能力。同時,在中國的經(jīng)濟環(huán)境下,由于政策法規(guī)對上市公司在發(fā)行股票、增發(fā)新股以及退市等都有硬性的財務指標要求,而在目前我國銀行貸款要求較為嚴苛、民間借貸混亂的情況下,上市公司為籌得足夠的資金就有動機實施舞弊。因此,公司的資產負債率越高,其籌得銀行或民間資金就越困難由此發(fā)生財務舞弊行為的可能性就越高。因此,上市公司的償債能力是判定企業(yè)舞弊與否的重要指標。反應公司償債能力的指標主要有：資產負債率、速動比率、速動比率、利息保障倍數(shù)。（2）反映公司盈利能力的指標上市公司往往會通過虛構業(yè)務交易的方法來虛增收入和盈利,以此來粉飾財務報表；這會導致舞弊公司的盈利能力高于相似規(guī)模的非舞弊公司,主要財務指標有總資產凈利潤率、營業(yè)凈利率、銷售費用率和凈資產收益率。（3）反映公司經(jīng)營能力的指標企業(yè)經(jīng)營能力又稱營運能力,反映了公司資產經(jīng)營的能力。在上市公司財往往采用虛增其他應收款以虛增資本或提高其他應付款的以掩蓋資本等方法時,一般都會使公司的資產、應收款項和應付款項等科目發(fā)生變化,反映公司經(jīng)營能力的指標包括存貨周轉率、應收賬款周轉率、總資產周轉率、流動資產周轉率四個指標。（4）反映公司發(fā)展能力的指標公司發(fā)展能力特征指標是對過去一年中財務報表中資產、負債、利潤、現(xiàn)金流量等數(shù)據(jù)變化情況的統(tǒng)計預測。因為在變量計算時結合了能反映公司盈利能力和營運能力的指標,故而有可能識別出公司是否發(fā)生了舞弊行為。主要指標有凈利潤增長率、總資產增長率、營業(yè)利潤增長率三個指標。2．非財務指標（1）股權結構股權結構反應公司股權持有者的分布情況以及公司控制權的集中程度。合理的股權結構可以克服公司的治理缺陷,防止舞弊的發(fā)生。本文將“前十大股東持股比例之和”引入指標體系用來衡量股權結構的優(yōu)劣。（2）治理機制公司治理結構的欠缺很有可能導致公司財務舞弊事件頻發(fā)。監(jiān)事會、董事會以及管理層是公司治理結構的重要成分,也影響著公司治理的效果。一般認為,獨立董事會通過對公司業(yè)務進行獨立判斷從而對管理層實施監(jiān)管行為?；诖?本文將“獨立董事比例”、“董事會規(guī)?！币胫笜梭w系中。（3）審計審計師的責任是對公司財務報表是否不存在由于舞弊或錯誤導致的重大錯報提供合理保證，并出具審計意見,對財舞弊的識別起著決定性作用。是否被出具標準意見與公司舞弊顯著負相關,其次企業(yè)內部控制審計在財務舞弊識別過程中也有重要作用。因此,本文把“是否出具標準審計意見”及“內部控制是否存在缺陷”引入指標體系。3．2．3識別方法SPSS軟件相比于其他軟件不需要進行繁瑣的編程更簡便、易操作,采用SPSS進行BF神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹進行數(shù)據(jù)處理,具有推廣普及價值。1神經(jīng)網(wǎng)絡將指標數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),利用樣本進行訓練,所有的輸入樣本在輸入之前需經(jīng)過了標準化處理,在設置輸出值時將舞弊組設為1,非舞弊組設為0。（1）停止條件的設定合適的停止時間對訓練至關重要，可以是訓練到誤差平方和降低到閾值以下才停止,可能會導致訓練集過度擬合,產生誤差較大。本文直接以最小誤差的迭代次數(shù)作為練習次數(shù),這種在未知樣本上擬合效果較好。（2）神經(jīng)元個數(shù)設定一般來說,神經(jīng)元的個數(shù)與函數(shù)逼近的效果成正比,然而神經(jīng)元過多容易導致過度擬合,所以需選擇合適的神經(jīng)元。（3）仿真結果將部分數(shù)據(jù)作為測試集,對訓練結果進行由反正器模仿,仿真結果的取值范圍在0-1之間,將結果在0.5-1的公司定為“舞弊組”,將結果小于0.5的公司定為“非舞弊組”。2決策樹決策樹是有監(jiān)督的分類算法,決策過程如圖3.1所示,從根節(jié)點開始,自上而下生長。決策樹中每個非葉子節(jié)點都代表一個屬性,向下輸出該屬性測試結果。輸入的變量值將依次在各個非葉子節(jié)點上判斷游走,測試其屬性值,并按照規(guī)則確定下一個分支。直至某一個分支的分類屬性值完全一樣時生長過程停止,決策樹的末端節(jié)點輸出分類結果,最終形成的每條路徑都表示不同的分類規(guī)則。根節(jié)點點根節(jié)點點非葉子結點NOOOOO非葉子結點非葉子結點NOOOOO非葉子結點YESNOOOOOYESNOOOOONOOOOOYES圖3．1決策過程3．3識別結果評估對識別結果進行評估在分類體系中至關重要,任何分類模型都難以確保百分百的正確結果,對分類結果進行評估有助于在實際應用中選擇最合適的識別方法,本文引用了混淆矩陣方法對決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡的分類結果和預測結果進行比較判斷,混淆矩陣的列表示預測類別的數(shù)目,行代表數(shù)據(jù)所屬的實際類別。如表3－1所示為經(jīng)典二分類問題的混淆矩陣示例表3－1混淆矩陣預測結果01實際結果0TPFN1FPTN由混淆矩陣計算可以得到4個常用的評價指標：準確率（Precision）、查準率（Accuracy）、查全率（Recall）和F值,其中準確率是分類的結果中預測結果和實際結果相同的數(shù)據(jù)占比,查準率是預測為正的類別中實際結果也是正的類別所占的比率,查全率是所有被正確判斷出來的正類別占所有正類別總數(shù)的比例,而F值則同時兼顧查準率和查全率指標，可看作是加權平均,用于綜合反映整體情況。四個度量指標的計算方式見表3－2表3－2序號評價指標計算方式1準確率（TP＋FN）／（TP＋FN＋FP＋TN）2查準率TN／（TN＋FN）3查全率TN／（TN＋FP）4F值2＊查準率＊查全率／（查準率＋查全率）第四章互聯(lián)網(wǎng)公司實證研究在本文的第二章介初步紹了本文將選用的2種數(shù)據(jù)挖掘技術（神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹）的理論基礎。第三章初步選取了基于財務、非財務指標的特征變量。并運用兩種識別方法對舞弊進行識別，并指出識別結果評估標準。本章將進一步選取類別公司數(shù)據(jù)指標作為財務舞弊模型的識別信號,運用數(shù)據(jù)挖掘技術進行分析。4．1類別選取4．1．1類別公司選取本文實證研究中搜集了2012－2018年間被證監(jiān)會及其他機構披露存在舞弊行為并被公開處罰的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)上市公司作為舞弊樣本,行業(yè)分類依據(jù)中國證券監(jiān)督管理委員會發(fā)布2018行業(yè)分類結果,樣本數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。篩選出上述四種違規(guī)類型的互聯(lián)網(wǎng)上市公司作為識別類別公司,確定了60個舞弊識別類別。參照第三章的配對原則和1：1的比例選取舞弊公司配對類別,篩選出60家非舞弊公司,類別數(shù)據(jù)同樣來自國泰安數(shù)據(jù)庫。4．1．2指標選取結合互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)特征,本文選定16個指標：流動比率、資產負債率、利息保障倍數(shù)、總資產凈利潤率、營業(yè)凈利率、銷售費用率、凈資產收益率、應收賬款周轉率、總資產周轉率、流動資產周轉率、凈利潤增長率、總資產增長率、營業(yè)利潤增長率、前十大股東持股比例之和、是否存在內部控制缺陷和是否出具標準審計意見。4．2識別方法本節(jié)選取50％即30個舞弊類別和30個非舞弊類別作為訓練集,用于完成自學習構建識別體系,剩余50％作為支持類別,用于測試評估識別方法的性能。4．2．1神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過spss軟件BP神經(jīng)網(wǎng)絡之后,會有一個輸入層?一個隱藏層和一個輸出層,最后仿真結果如表4－1所示：表4－1BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別正確率BP神經(jīng)網(wǎng)絡混淆矩陣正確5490％違規(guī)與否01錯誤610％0296總計601025其中,混淆矩陣橫坐標“0”、“1”分別表示預測結果為“非舞弊樣本”、“舞弊樣本”,縱坐標“0”、“1”分別表示實際樣本為“非舞弊樣本”、“舞弊樣本”,根據(jù)上述混清矩陣,計算可得BP神經(jīng)網(wǎng)絡的相關評價指標如表4－2所示表4－2準確率精確率查全率F值90％80．65％100％89．3％由上表可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別的準確率為90％,即預測結果和實際結果相同的數(shù)據(jù)占比90%，精確率為80．65％即預測為舞弊類別中實際是舞弊類別的比率為80．65％,查全率為100％即預測對的舞弊類別數(shù)量占所有舞弊類別數(shù)量的比為100％,也即預測為非舞弊類型實際情況一定未發(fā)生舞弊，F(xiàn)值為89．3％,綜合整體情況識別效果較好。另外預測變量中重要性排前三的為是否存在內控是否存在缺陷?資產負債率?凈利潤增長率,前十大股東持股比例之和和是否出具標準審計意見對于判斷是否舞弊也有舉足輕重的作用。當一家互聯(lián)網(wǎng)公司內控有缺陷?資產負債率和凈利潤增長率較高,前十大股東持股比例較低以及審計師出具保留意見,那么該公司很大概率存在財務舞弊的情形。4．2．2決策樹在本小節(jié)中,采用CRT決策樹方法對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)上市公司舞弊問題進行研究。將60組訓練集數(shù)據(jù)輸入決策樹訓練器中,構建本案例的決策樹劃分方式,葉子節(jié)點（末端節(jié)點）輸出經(jīng)過分類后的最終結果,輸出結果為1代表未發(fā)生舞弊,輸出結果為0代表未發(fā)生舞弊。得到的識別正確率如表4－3所示：表4－3BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別正確率BP神經(jīng)網(wǎng)絡混淆矩陣正確5185％違規(guī)與否01錯誤915％0284總計601523相關評價指標如表4－4所示：表4-4準確率精確率查全率F值85％82．14％85．18％73．57％CRT決策樹識別準確率為85％,但是根據(jù)混淆矩陣可以看出,查全率為82%，預測為非舞弊類別實際卻發(fā)生舞弊的概率有22%，誤判率較高,非舞弊類別被誤判為舞弊類別可以標記后對其進行進一步審計程序后排除誤判,但是反過來可能讓舞弊的上市公司逍遙法外,造成巨大損失，與神經(jīng)網(wǎng)絡模型不同的是,決策樹可以使用誤分類損失函數(shù)來降低舞弊類別的誤判率。假設把舞弊類別判斷為非舞弊類別所導致的損失為把非舞弊類別判斷為舞弊類別所帶來損失的5倍,引入誤分類損失函數(shù)發(fā)舞弊類別被誤判為非舞弊類別的數(shù)值由5降到了2,提高了對舞弊類別分類準確率的重視程度,但是模型識別的準確度降到了80％以下。故不采用分類損失函數(shù)。CRT決策樹中重要性排名靠前的變量分別為內部控制是否存在缺陷、流動比率應收賬款周轉率、審計意見。4．3識別結果小結結合兩種模型的混淆矩陣以及識別評價指標可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡模型的識別準確率、查全率以及F值都遠超決策樹,雖然決策樹的查準率比神經(jīng)網(wǎng)絡高，但在實際操作時誤判為舞弊的非舞弊類別可以通過后續(xù)審計檢查排除，不會造成嚴重影響。所以整體來說神經(jīng)網(wǎng)絡對所選指標的識別性能要由于決策樹?？紤]兩種算法的變量重要性排名結果,在分析互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)上市公司是否存在財務舞弊的時候需要重點關注的指標包括：內部控制是否存在缺陷、流動比率、凈利潤增長率以、資產負債率以及審計意見和前十大股東持股比例,若互聯(lián)網(wǎng)公司審計師發(fā)現(xiàn)上述指標異?；蛎?應重點關注并實施相應的審計程序。關于遏制互聯(lián)網(wǎng)上市公司財務舞弊的建議5．1加強政策制約（1）完善會計準則制度。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展快速且數(shù)量眾多,相關的法律法規(guī)還無法與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的發(fā)展速度同步,現(xiàn)有會計準則在實施過程中因過度靈活存在一些漏洞給財務舞弊行為提供了機會。因此,應該不斷對會計準則進行修正完善進一步縮小舞弊發(fā)生空間。（2）確保制度落實。各政府部門機構在保證制度落實的同時需要提高舞弊識別技術,加