融合多源异构数据的上市公司财务欺诈识别探讨
本文是一篇财务管理论文，本文构建的我国上市公司财务欺诈识别模型对我国的上市公司财务欺诈识别方面的发展做出了一定的贡献，但随着信用大数据以及信息技术的不断发展，财务欺诈识别领域仍具有广阔的研究空间。
第一章绪论
1.1研究背景
近年来我国资本市场持续扩容，上市公司数量显著增长。然而在市场规模快速扩张的同时，上市公司财务欺诈问题日益凸显，且呈现出隐蔽化、多元化的新特征。据中国证监会统计，2021-2023年因财务造假被立案调查的上市公司数量年均增长18.7%，其中约36%的案例通过虚构非财务信息掩盖财务异常，使得传统单一依赖结构化财务指标的识别模型陷入错误识别的困境。康美药业300亿元货币资金“消失”、瑞幸咖啡22亿元销售数据造假等恶性事件中，涉事企业均利用关联交易嵌套、跨期利润调节等手段规避了传统模型的监测阈值，暴露出结构化数据在欺诈识别中的片面性。这一现象不仅威胁投资者权益与市场稳定，更凸显了破解多源数据协同舞弊模式的紧迫性。
财务欺诈行为的复杂化趋势与监管科技的创新需求，共同推动了多源异构数据融合研究的兴起。学术界逐渐意识到，非结构化文本与第三方非财务数据可能蕴含关键风险线索：管理层讨论与分析（MD&A）文本主题可以反映出企业由于要掩盖违规行为所导致的年报内容的变化[1]，而ESG评级中的治理维度评分骤降往往与财务舞弊存在内生关联[2]。国际研究显示，引入文本语调分析与ESG指标可将欺诈识别准确率提升，但此类成果多基于西方成熟市场，与中国情境存在显著差异。例如，国内ESG评级机构标准不一、覆盖率有限，且企业常通过模板化MD&A文本规避风险披露，导致直接移植国外模型面临特征失真风险。如何有效整合财务数据、文本内容与ESG评级等多源数据，已成为提升本土化欺诈识别效能的核心命题。
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1.2研究意义
1.2.1理论意义
一是在传统财务欺诈识别信息来源基础上进行了补充，拓展了财务欺诈识别的指标选取范围。本文在传统研究普遍采用的财务及非财务数值型指标的基础上，融合年报MD&A文本主题指标以及第三方机构ESG评级指标，构建了一个考虑多源异构数据的财务欺诈识别指标体系。将MD&A信息和第三方机构披露的ESG信息选入欺诈识别指标体系中的操作，一方面打破了传统选取指标的思维局限，拓宽了财务欺诈识别指标的来源，为财务欺诈识别研究中指标的选取提供了更多的思路与借鉴，有助于构建一个信息更全面、识别更精准的指标体系。另一方面，提取基于LDA模型的MD&A文本主题指标以探究文本深层语义给财务欺诈识别带来的信息增益，既提供了一个量化MD&A文本披露信息的新思路，又拓展了LDA主题模型在识别财务欺诈领域的应用范畴。
二是有效降低单一模型的识别偏差，为财务欺诈识别研究提供了一个高精度、高效率的集成学习模型。本文选择的XGBoost算法实现了嵌入式特征筛选，在模型训练的同时完成特征筛选。根据计算结果倒推最优指标组合确定最终的财务欺诈识别指标体系，是保证指标组合识别性能的指标筛选方式，为指标筛选提供了一个新的角度和方法。另一方面，从模型精度和降维效果两个方面，确定了基于XGBoost的机器学习算法适用于财务欺诈识别的研究，提供了一个规避人工识别主观性的更科学、系统、精准的财务欺诈识别模型。
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第二章相关理论与模型概述
2.1财务欺诈
美国注册会计师协会（AICPA）[51]发布的SAS82准则《在财务报表审计中对欺诈的考虑》将财务欺诈定义为“通过蓄意错报财务数据、遗漏关键信息或实施不当披露等方式误导报表使用者的行为”，我国《独立审计具体准则第8号——错误与舞弊》则进一步细化财务欺诈行为模式，认为财务欺诈具体包括伪造原始凭证、篡改交易记录、违规选用会计政策以及非法转移资产等典型操作形态。尽管各类审计规则在具体表述上有所差异，但可以对财务欺诈的本质达成以下共识：即企业管理层、员工或第三方通过欺骗性、非法手段获取不当利益的行为，主要涵盖财务报告舞弊与资产侵占两类。本文将国内外研究中涉及的“财务造假”、“会计造假”和“虚假财务报告”等术语统一界定为“财务欺诈”，后续研究及样本筛选均遵循此定义范畴，以确保研究范畴的准确性与可比性。
通过总结分析财务欺诈行为的表现形态，可以提炼出以下特征：首先，它具有隐蔽性，欺诈公司通过复杂的手段和虚假的财务数据掩盖真实财务状况，使其欺诈行为难以被发现。其次，财务欺诈行为往往具有系统性，涉及多个环节和部门的协同配合，经过长期策划，且结合多种手段使用。此外，财务欺诈行为具有动态性，欺诈公司会根据监管环境、审计程序和市场变化不断调整欺诈手段。它还可能与其他经济犯罪行为或不正当行为相关联，如内幕交易、操纵市场等。最后，财务欺诈行为具有传染性，当一家公司被发现存在财务欺诈行为时，可能会引发市场对整个行业的信任危机，导致市场波动和监管加强。这些特征使得财务欺诈行为难以被及时发现，但也为识别和防范财务欺诈提供了线索。
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2.2财务欺诈动因的相关理论
在会计欺诈的相关研究中，国内外学者最先是对发生欺诈的动因展开研究，相较于欺诈的其他研究领域，欺诈动因理论方面的研究成果更为成熟和系统。欺诈动因分析不仅能够为欺诈防范和治理提供依据，而且能够为开展欺诈识别研究提供重要的理论支撑。目前，发展较为成熟的欺诈动因理论主要有四个：冰山理论、三角理论、GONE理论和舞弊风险因子理论。
2.2.1冰山理论
冰山理论最初由心理学家弗洛伊德提出，用于分析人类心理现象的分层结构。后来美国学者杰克和加拿大学者罗伯特将其引入到财务欺诈研究领域，拓展为欺诈双因素理论。这一理论的核心在于，将财务欺诈现象类比为海上的冰山，以海平面为界，划分为可见的显性构成要素与隐藏的隐性构成要素，分别对应结构化因素与行为化因素，二者共同构成财务欺诈的双因素分析框架。可见的显性信息仅占整体的极小部分，其作为欺诈风险的表层构成要素，主要涵盖公司的治理水平、组织框架等可观测的客观因素，这类因素因具有外在显性特征而较易识别，构成财务欺诈发生的客观诱因。与之相对，隐匿于表象之下的关键信息占据整体的极大部分，其核心是欺诈相关主体的心理倾向、价值判断及行为动机等主观要素，这类因素具有较强的个体差异性与隐蔽性，常被故意掩盖或粉饰，实则是驱动欺诈行为的核心动力，蕴含更高的风险。该理论的启示在于，评估企业是否存在财务欺诈风险时，既要关注其治理水平、组织框架等显性结构化因素，更要深入考察其核心成员的心理倾向、价值判断等隐性行为化因素。主观动因的载体很容易通过个体决策产生欺诈行为。由于传统的结构化财务信息仅能反映部分风险，所以财务欺诈的识别研究不能仅考虑这些显性信息，还要整合蕴含更深层欺诈信号的隐性数据。
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第三章融合多源异构数据的上市公司财务欺诈识别模型构建.........................21
3.1指标体系的构建思路................................22
3.2结构化指标的选取与预处理......................22
第四章我国上市公司财务欺诈识别实证..........................37
4.1样本的选取及数据来源........................................37
4.2结构化指标的选取..............................37
第五章结论与展望..............................53
5.1研究结论.........................................53
5.2研究展望...................................53
第四章我国上市公司财务欺诈识别实证
4.1样本的选取及数据来源
本研究从国泰安数据库获取2012年到2023年A股上市公司的结构化指标数据和年报MD&A文本数据，从华证指数平台获取ESG指标评级数据。国泰安数据库中公司研究系列的违规处理字段收录了1994年以来存在违规行为的上市公司信息，并将违规行为细分为16个类别。在这些违规行为中，本研究重点关注“虚构利润”、“虚列资产”、“虚假记载（误导性陈述）”、“重大遗漏”以及“披露不实”等行为，并将涉及这些违规行为的上市公司作为相应年度的欺诈样本。
本研究对筛选出的欺诈样本采取进一步的优化筛选：鉴于金融行业的特殊性及其独特的会计规则，剔除金融行业的上市公司样本。
由于财务欺诈的检测具有局限性，已被监管部门确认为欺诈的公司可作为欺诈样本，但未被认定为欺诈的公司可能存在还未被揭露的财务欺诈风险，具有被误标的可能性，所以构造非欺诈样本首先剔除所有过往有欺诈记录的公司，即如果会计师事务所出具“拒绝/无法发表意见”的报告（通常表明公司财务报表数据大量缺失或账目可验证性不足），但该样本标注为非欺诈，则将该样本剔除[28]。同时还要剔除金融行业上市公司，和ST/*ST类情况的公司。
财务管理论文参考
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第五章结论与展望
5.1研究结论
(1)传统的结构化指标依然是识别欺诈的关键和基本要素。模型得出的特征重要性排名显示，上市公司自身披露得结构化财务指标与非财务指标依然是构建财务欺诈识别体系的基石。它们所蕴含的信息价值仍在财务欺诈识别领域占据核心地位，是保障金融市场有序运行的关键要素。
(2)MD&A文本主题指标和第三方机构的ESG评级指标为财务欺诈识别提供了补充信息。根据不同特征组输入模型所得到的识别结果对比可知，在传统指标体系中分别加入文本主题指标和第三方机构指标（ESG得分）后，模型的识别精度更高了，而同时加入这两种指标比单独加入其中一种指标的模型识别精度还要高。这说明引入不同结构、多种来源的指标能够带来增量信息，从而提升企业财务欺诈识别效果，因此在上市公司财务欺诈识别中，不仅要考虑上市公司自身披露的传统指标，也要重视非结构化指标和第三方机构的评级指标。只有逐渐扩大监管的范围，丰富监管的视角，这样才能应对欺诈手段越来越多样和隐蔽的现状。
(3)基于XGBoost算法的机器学习模型更适合用于财务欺诈识别问题的研究。本文经过将多种在财务欺诈识别领域较为常用的分类模型，从识别精度和降维效果两个方面，进行模型识别效果对比分析后发现，XGBoost算法可以在保证欺诈识别性能的同时，对指标体系起到很好的降维作用。(4)基于XGBoost算法的财务欺诈识别模型，能够得出识别欺诈的最优指标组合。XGBoost模型在保证识别精度的前提下，根据模型内嵌的计算功能得到特征重要性得分结果，反推最优指标组合，既能有效识别出欺诈企业，又从指标组合的识别效果角度筛选指标，构建最终的指标体系，便于实际操作，可解释性更强。
参考文献（略）
