基于RS-LSSVM模型的财务欺诈研究

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摘要

自从我国证券市场开市以来，财务欺诈的案件屡禁不止，不仅大大地打击了

投资者的投资信心，而且也严重的影响了证券市场的秩序。近几年，股市动荡低

迷，企业融资上市门槛提高，股市监管制度不规范，这些都促使很多上市公司想

尝试财务欺诈的禁果。所以，建立一套方便可行的财务欺诈识别模型，对于广大

投资者、注册会计师、证券监管部门等利益相关者具有极为重要的意义。

本文先概括总体研究的背景和意义，然后根据国内外的研究成果，提出本文

的思路和方法。之后准备了充足的基础理论，如财务欺诈的形成原因及识别方法，

粗糙集和最小二乘支持向量机的原理等。基于这些理论的支撑，本文以一定的标

准，从证监会和两大交易所的披露中，选取102 家财务欺诈公司和102 家与之相

配对的非财务欺诈公司，从而建立起上市公司的财务欺诈识别模型：基于财务变

量的LSSVM 模型，引入非财务变量的LSSVM 模型，基于RS-LSSVM 的模型，三种

方法分别计算识别率，对比效果。最后对本文的财务欺诈研究结果进行归纳总结，

并指出研究的局限性和今后的展望。

本文最终的研究结果表明，引入非财务变量后可以提高财务欺诈的识别率，

RS-LSSVM 模型比 LSSVM 模型在判别财务欺诈方面效果更显著，且节省时间。所以

适当引入非财务变量，再利用RS-LSSVM 模型，可以帮助广大投资者、会计师、

审计师和相关监管部门有效识别上市公司的财务欺诈行为。

关键词: 财务欺诈粗糙集最小二乘支持向量机

ABSTRACT

Since our China’s stock market opened, the financial frauds never be stopped, which

not only blow the investors’ confidence greatly, but also hold back the development of

stock market. In recent years, the stock market keep on turbulent and depression, the

regulation of raising fund for enterprises is more and more tightened, the supervision

systems are also not standard, which all result in that many listed companies lost in

financial frauds. Therefore, establishing a effect model indentifying fraudulent financial

information is very urgent, which has a great significance for broad investors, public

accountant and security supervision department.

This text first summarize the investigation’s background and importance totally.

Then on the basis of research achievement at home and abroad, it put forward this text’s

thinking and method. It also prepare abundant basic theory, such as the fraudulent

finance ‘s cause of formation and indentifying means, the theory of rough set and Least

Squares Support Vector Machine. On account of these theory’s support and according

to a certain criterion, it selects 102 fraudulent finance companies and 102 normal

companies that matches them, which then builds models in listed companies’ fraudulent

finance.: In view of LSSVM model of financial variables, LSSVM model of non-

financial variables and the RS-LSSVM model, using these three methods calculating

respectively and compare the result. Finally, concluding and summarizing the research

result of fraudulent financial reporting, pointing the research’s boundedness, looking

into the distance in the future.

The final result demonstrate that bringing in non financial variables can improve the

indentifying rate in fraudulent financial report. RS-LSSVM model is more remarkable

than LSSVM model in distinguishing fraudulent financial report, the former can also

save time and energy. Therefore, bringing in non financial variables and utilizing RS-

LSSVM model can help stakeholders indentifying listed companies’ financial

fraudulent conduct.

Keywords:Fraudulent Financial Reproting,Rough Set,Least Squares,

Support Vector Machine

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ......................................................... 1

1.1 研究背景与意义 ............................................... 1

1.1.1 研究背景 ............................................... 1

1.1.2 研究意义 ............................................... 2

1.2 国内外财务欺诈文献综述 ....................................... 2

1.4 研究思路与方法 ............................................... 4

第二章相关理论基础 ................................................. 5

2.1 财务欺诈定义及识别方法 ....................................... 6

2.1.1 财务欺诈定义及形成原因 ................................. 6

2.1.2 财务欺诈识别方法 ....................................... 8

2.2 RS-LSSVM 模型 ............................................... 10

2.2.1 粗糙集 ................................................ 10

2.2.2 粗糙集的几个关键技术 .................................. 10

2.2.3 统计理论与VC 维 ....................................... 13

2.2.4 结构风险最小化原理 .................................... 14

2.2.5 支持向量机 ............................................ 16

2.2.6 最小二乘支持向量机 .................................... 20

第三章样本和指标的确定 ............................................ 22

3.1 样本的采集和配对 ............................................ 22

3.1.1 欺诈公司的选定 ........................................ 22

3.1.2 正常公司的选定 ........................................ 24

3.2 财务欺诈识别变量 ............................................ 25

第四章模型的设计和检验 ............................................ 28

4.1 单变量分析 .................................................. 28

4.2 粗集离散化和属性约简 ........................................ 30

4.3 LSSVM 模型检验 .............................................. 35

第五章研究结论与建议 .............................................. 42

5.1 研究结论 .................................................... 42

5.2 研究局限与建议 .............................................. 42

附录 ............................................................... 43

参考文献 ........................................................... 49

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ..................... 52

致谢 .............................................................. 53

第一章绪论

1. 1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

近半个世纪，世界经济有了快速发展，随之而来产生很多不可避免的问题。

投资者们的风险意识逐步增强，企业财务欺诈问题也受到越来越多关注，而其中

的焦点又主要集中在上市公司。上市公司是证券市场发展中的基石，他们的行为

直接关系到资本市场的稳定甚至社会经济的发展。

然而，近些年来上市公司的财务欺诈事件却屡禁不止，以现代公司治理结构

发源地著称的美国也同样饱受上市公司财务欺诈的困扰，像曾经名振一时的安然、

世界通信、朗讯和施乐等上市公司相继加入了财务欺诈公司的队伍。

尽管我国的资本市场发展非常缓慢，市场监管体制也不尽完善，但是从我国

证券市场建立到今天，上市公司的财务报告欺诈案件屡禁不止。从最早的深圳原

野、长城机电和中水国际集团造成的“三大虚假验资案件”，到举世震惊的蓝田

和银广厦欺诈案。财务欺诈案件接连不断，严重影响了投资者投资股市的信心，

同时影响了股市的健康长远发展，这很可能是沪深股市近年来持续走低的重要原

因之一。

针对这些财务欺诈问题，上级主管部门一直在进行许多有益的工作探索，其

工作重点主要都集中在政策和公司规章制度等的强化完善上，例如:完善公司的

法人治理结构，督促公司建立现代化企业制度，逐步加大股东等财务信息需求者

的参与监控力度;完善企业会计审计制度，从制度层面最大化降低财务信息失真，

尽最大力度阻止公司财务欺诈;建立健全公司财务欺诈赔偿机制，主要包括刑事

责任和民事赔偿; 同时加强诚信和道德教育，建立强大的舆论监督体系，增强公

民道德约束力，营造一个守信为荣、失德为耻的社会环境;最后要加强政府信用，

减少国家行政干预，推行经济责任审计制度。以上这些措施可以在一定程度上遏

制财务欺诈现象发生。然而，随着科学技术的大幅进步，财务欺诈的手段却越来

越隐蔽化、专业化，仅凭上述这些行政手段和道德约束很难及时识别企业财务欺

诈行为。因此，必须采用一些新技术或新方法来完成扼制财务欺诈的任务[1]。

于是，本文依照国内外的先进方法发展了一种新型方法RS-LSSVM财务欺诈

基于RS-LSSVM 模型的财务欺诈研究

识别模型。尽管RS-LSSVM是有三个常用的模型结合在一起，但是当他们联合时，

能利用各自的长处，又可以补足其他模型的短处，最后得到了比任何一种模型单

独使用时更高的识别率。

1.1.2 研究意义

精确有效的财务欺诈识别在企业的各个利益相关者中都具有重要意义：

有利于投资者采取投资决策：由于一直存在信息不对称，广大中小投资者很

难实时准确的掌握企业各项信息，从而不能及时识别企业财务欺诈行为，本文通

过实证研究总结出一套实用高效的财务欺诈识别模型，使得不具备专业会计知识

的中小企业投资者也能够及时判断特定的上市公司是否存在某种财务欺诈行为，

继而降低了投资的风险。有利于债权人的贷款决策。上市公司的当前债权人完全

可以预先审查上市公司是否存在财务欺诈行为，据此判断企业信用风险，从而预

先采取一定措施加大清收贷款力度，得以避免贷款损失。另一方面，对于潜在的

债权人，根据财务欺诈行为识别结果，他们可以全方位、多角度的了解贷款企业

的信誉和财务情况，对贷款企业的安全性评估可以帮助信贷人员避免给公司造成

重大财务损失。

有利于政府监管部门及时发现制度漏洞并且加强对会计师事务所和上市公司

的监管。政府相应的监管部门制定了一系列制度以防止上市公司有财务欺诈行为。

但是大部分制度和惩罚措施总会存在滞后性，监管范围也不够宽泛。但是如果政

府监管部门可以首先利用本文设计的识别上市公司财务欺诈的模型，及时发现财

务欺诈行为，不仅避免造成损失，还能提高监管效率。

有助于上市公司的长远发展。再多再严厉的制度和约束都不能阻挡上市公司

财务舞弊的侥幸心理。因为即使有完善的经营管理措施，也有可能收效甚微。反

而财务造假可能令上市公司的高管们在很短的时间内获得巨大的经济效益，如果

方法老练谨慎，又很难被发现，他们宁愿铤而走险。所以，一旦提高财务欺诈识

别效率，会另很多上市公司望而却步，只有不断完善公司治理结构和加强公司经

营管理，才能真正提高公司效益[2]。

1. 2 国内外财务欺诈文献综述

国外学者研究财务欺诈，主要集中在以下两个方面：

(1) 首先通过统计分析方法，发现一些有效的指标变量来识别财务欺诈；

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摘要：

摘要自从我国证券市场开市以来，财务欺诈的案件屡禁不止，不仅大大地打击了投资者的投资信心，而且也严重的影响了证券市场的秩序。近几年，股市动荡低迷，企业融资上市门槛提高，股市监管制度不规范，这些都促使很多上市公司想尝试财务欺诈的禁果。所以，建立一套方便可行的财务欺诈识别模型，对于广大投资者、注册会计师、证券监管部门等利益相关者具有极为重要的意义。本文先概括总体研究的背景和意义，然后根据国内外的研究成果，提出本文的思路和方法。之后准备了充足的基础理论，如财务欺诈的形成原因及识别方法，粗糙集和最小二乘支持向量机的原理等。基于这些理论的支撑，本文以一定的标准，从证监会和两大交易所的披露中，选取102家财...

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