上市公司财务造假预警模型构建研究
徐睿 赫广平
【摘? 要】论文在系统梳理和分析典型公司经营轨迹和财务指标异常因素的基础上生成上市公司可视化的“经营风险财务画像”，并以此为依托构建上市公司财务造假预警模型，提升公安经侦部门对上市公司财务异常的感知能力，以期有效抑制上市公司财务造假冲动，增加上市公司财务造假难度，提升上市公司财务造假风险。
【Abstract】On the basis of systematical analysis of typical companies' operating trajectories and abnormal factors of financial indexes， this paper produces a visual "operating risk financial portrait" of listed companies. Based on this， this paper constructs the financial fraud early-warning model of listed companies， improves the public security economic investigation department's perception of financial anomalies of listed companies， so as to effectively curb the financial fraud impulse of listed companies， increase the difficulty of financial fraud of listed companies， enhance the risk of financial fraud of listed companies.
【关键词】上市公司;财务造假;预警模型
【Keywords】listed companies; financial fraud; early-warning model
【中图分类号】F275;F832.51? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文献标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章编号】1673-1069（2020）12-0077-02
1 引言
近年来，上市公司财务造假屡见不鲜，不但严重损害投资者利益、损害关联单位利益，而且还严重破坏资本市场诚信体系，打击投资者对资本市场的投资信心。为针对性解决某些上市公司财务“多次造假”“多年造假”的问题，公安经侦部门依托“智慧公安”建设生成上市公司“经营风险财务画像”，构建上市公司财务造假预警模型。该模型通过提升公安经侦部门对上市公司财务异常的感知能力，可有效抑制上市公司财务造假冲动，增加上市公司财务造假难度，提升上市公司财务造假风险，对规范发展资本市场，提升上市公司质量，防控上市公司其他方面的违规、违法行为均具有积极意义。
2 上市公司财务造假预警模型的构建理念
2.1 可视化
该预警模型设置财务指标维度、经营轨迹维度以及基于时间轴的经营和财务同步维度，通过直观显示上市公司经营轨迹异常指标负向累积分值、财务异常指标负向累积分值以及基于时间轴的经营与财务同步的正向累积分值形成可视化的“上市公司经营风险财务画像”，上市公司财务造假累积风险通过画像一目了然。
2.2 衍生性
上市公司财务造假可牵涉多种刑事罪名，常见的有涉嫌违规披露、不批露重要信息罪、背信损害上市公司利益罪、伪造、变造金融票证罪、挪用资金罪等。因此，财务造假预警模型可作为证券领域犯罪模型的核心或基础模型，一旦预警，可向关联类罪感知预警模型进行衍生推送。例如，某公司财务造假被预警后，结合公司公告、重大事项发布、股价异常走势即可向信息操纵犯罪感知预警模型进行二次推送，为经侦部门确定侦查方向提供参考。
3 上市公司財务造假预警模型的构建思路
3.1 选取典型公司，研究造假手法
通过互联网查询所有因财务造假被行政监管部门处罚过的上市公司，获得其“主营业务栏”、财务数据、盈利业务等，并对网络舆情进行充分分析，选取其中典型公司与时俱进地对这些公司财务造假手法进行详细分析研究。常见的财务造假手法有虚构交易、提前确认收入、一次性所得调节利润、操纵关联交易、将费用资本化虚增利润等。
3.2 挖掘风险因素，归纳高频特征
通过剖析和挖掘财务造假手法在上市公司相关公开数据中留下的痕迹，确定财务风险探测点，进而明确上市公司在经营过程中的违规行为主要体现在经营轨迹异常和财务指标异常这两个方面。通过进一步系统梳理和分析涉及财务造假典型上市公司的经营轨迹和财务指标，归纳出财务造假高频风险特征。上市公司财务造假高频风险特征如表1所示。
3.3 确定量化指标，设置指标权重
运用SPSS统计软件对多个典型上市公司的经营轨迹和财务指标异常因素数据进行主成分分析，得到各指标对经营轨迹异常和财务指标异常的贡献度表，生成上市公司财务异常量化维度指标，并由此设置指标权重。需要说明的是，随着财务造假手法的不断翻新，上市公司其经营轨迹异常和财务指标异常指标表现会有所变化，下属各指标权重也需要根据实际变化而不断调整。
3.4 数据支撑感知，生成风险公司
首先，将上市公司相关经营、财务数据进行清洗、转换、集成，转化为可以进行数据挖掘、分析处理的结构化数据。其次，对主板多家公司按照“民营”“主营业务”“第一主营业务收入占比”等标签进行板块子类分类，将主板公司进行精确定位。例如，某上市公司所属“综合类”板块，主营业务是智能家居，故其板块分类为“综合类-智能家居”。最后，在高频风险特征点处布放感知源，用结构化數据支撑感知源有效运行，生成可能涉及财务造假的高风险公司。
4 上市公司财务造假预警模型的功能实现
4.1 批量化预警
在归纳、提取高频特征、指标权重设置、上市公司标签化、财务数据结构化的基础上，将高频风险特征、结构化数据、相关权重进行有效关联转换为财务造假风险分数。预警模型自动生成上市公司财务造假风险分数，分数高低可自动排名，通过与同类公司相关数据的比对，对可能涉及财务造假的高风险上市公司实现批量化预警。
4.2 可视化财务风险
上市公司按照其主营业务，通过财务指标异常维度、经营轨迹异常维度以及基于时间轴的经营和财务同步维度这三个维度形成上市公司“经营风险财务画像”。预警模型直接生成该画像，有助于直观了解上市公司财务异常、造假可能以及其在同行业中的财务风险排名情况。
4.3 衍生类罪预警
财务造假是常见的违规、违法手法，可牵涉多种违规、违法后果。所以，将财务造假预警模型定位证券领域犯罪模型的核心或者基础模型，一经预警，可根据该上市公司的其他情况，进行类罪感知预警模型衍生推送。此外，在类罪感知预警模型中被预警的上市公司也可以推送到财务造假预警模型，双方进行相互印证、补强关联，形成模型间的串联应用关系。当前，已经初步构建应用的和财务造假有关的类罪感知预警模型有信息操纵犯罪感知预警模型、欺诈发行股票债券感知预警模型等。
5 上市公司财务造假预警模型预期成效
5.1 抑制上市公司财务造假冲动
理性选择理论认为，人们实施越轨行为的根本目的就是为自己谋利益，所以，在实施越轨行为之前，人们会理智思考付出的成本和所得的收益，考虑被发现和定罪的概率以及一旦被定罪就要遭受到的处罚。一直以来，上市公司期望获得融资资格，实现股权套现，并极力避免ST或者退市，所以经营不善的上市公司一直存在强烈财务造假冲动并付诸行动。上市公司财务造假预警模型的批量化预警功能使原来隐蔽性较强的财务造假行为被发现容易化，可有效抑制上市公司财务造假冲动。
5.2 增加上市公司财务造假难度
上市公司财务造假预警模型的预警指标和权重设置会紧跟上市公司最新财务造假手法而调整，一方面有效提升预警的准确性，另一方面也揭示同类造假手法一经发现就难以重复应用，可增加上市公司财务造假的成本和难度。
5.3 提升上市公司财务造假风险
上市公司之所以会出现“多次造假”“多年造假”这种现象，还有一个重要原因就是违规、违法成本过低，刑事处罚力度不够。上市公司财务造假预警模型衍生类罪感知预警模型，相互形成串联应用关系，可预警操纵证券市场罪、背信损害上市公司利益罪、挪用资金罪等，增加了不法上市公司违法成本，提升上市公司财务造假的风险。
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