審計(jì)合謀的特征變量預(yù)警模型及其效果探討(共6頁(yè)).doc

1、審計(jì)合謀的特征變量、預(yù)警模型及其效果研究一、問(wèn)題的提出與意義證券市場(chǎng)揭露的審計(jì)失敗,幾乎都是審計(jì)合謀的結(jié)果,給利益相關(guān)者造成了重大經(jīng)濟(jì)損失,也嚴(yán)重?fù)p害了審計(jì)市場(chǎng)的基本秩序與聲譽(yù)?，F(xiàn)實(shí)中,盡管合謀者最終會(huì)受到不同程度的懲處,但給受害者帶來(lái)的主要是心理安慰而經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效果甚微,公司的外部利益相關(guān)者(如中小股東和潛在股東、債權(quán)人等)更期望監(jiān)管機(jī)構(gòu)能盡早地發(fā)現(xiàn)審計(jì)合謀的苗頭,防患于未然,與事后懲罰審計(jì)合謀相比,審計(jì)合謀預(yù)警更有價(jià)值。在現(xiàn)有的研究中,與審計(jì)合謀有一定關(guān)系的主要有兩類(lèi),一類(lèi)是關(guān)于財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊預(yù)警的研究,如Spathis, Doumpos和Zopounidis (2002)、劉立國(guó)和杜瑩(20

2、03)、秦江萍(2006)、陳國(guó)欣、呂占甲和何峰(2007)、吳革和葉陳剛(2008)等從上市公司的財(cái)務(wù)狀況和(或)股權(quán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)警研究,只涉及上市公司方面的因素,并未涉及審計(jì)師以及審計(jì)師與管理當(dāng)局合作這兩大變量的影響,因而不是真正意義上的關(guān)于審計(jì)合謀的預(yù)警研究,但對(duì)本研究有一定的參考作用。第二類(lèi)是關(guān)于審計(jì)合謀預(yù)警的規(guī)范研究,如雷光勇(2005)從審計(jì)意見(jiàn)的需求方、供給方和外界環(huán)境三個(gè)方面來(lái)識(shí)別(即本文的“預(yù)警”)審計(jì)合謀,但沒(méi)有提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù),也沒(méi)有構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)警模型?；诖?本文根據(jù)審計(jì)合謀的特點(diǎn),從上市公司的財(cái)務(wù)特征、股權(quán)結(jié)構(gòu)和公司治理、審計(jì)師三個(gè)視角,建立回歸方程,獲取審計(jì)合謀的特征指標(biāo)

3、,然后,以這些特征指標(biāo)為變量構(gòu)建審計(jì)合謀的預(yù)警模型,用經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)的方法檢驗(yàn)并比較了三種預(yù)警模型的效果。總而言之,本文的主要?jiǎng)?chuàng)新與貢獻(xiàn)在于: (1)理論研究上彌補(bǔ)審計(jì)合謀預(yù)警研究缺乏預(yù)警效果較好的實(shí)證模型的缺陷。并且在本文構(gòu)建的審計(jì)合謀預(yù)警實(shí)證模型中,一方面新增了“審計(jì)師”這一類(lèi)變量,將以往的財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證模型拓展成了預(yù)警效果較好的審計(jì)合謀預(yù)警實(shí)證模型,另一方面又對(duì)以往財(cái)務(wù)舞弊預(yù)警的實(shí)證模型進(jìn)行了較科學(xué)的綜合和改進(jìn),新增了機(jī)構(gòu)持股、高管規(guī)模、審計(jì)收入依賴等變量,使模型更加充分地反映審計(jì)合謀的特征,保證了模型的預(yù)警效果。(2)人們可以利用該預(yù)警模型測(cè)試上市公司,較準(zhǔn)確且較早地發(fā)現(xiàn)具有合謀傾向的上市公司

4、和審計(jì)師,有利于監(jiān)管機(jī)構(gòu)高效“鎖定”審計(jì)合謀者,防止審計(jì)合謀事件擴(kuò)大與惡化,使監(jiān)控審計(jì)合謀具有前瞻性、準(zhǔn)確率高、重點(diǎn)突出、監(jiān)控成本低廉和不利影響小等實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 二、樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源 當(dāng)某上市公司與其審計(jì)師因相同原因而同時(shí)受到監(jiān)管機(jī)構(gòu)的處罰,并從公開(kāi)披露的其他事實(shí)加以佐證時(shí),基本上可以推定發(fā)生了審計(jì)合謀。由此,我們從2002-2008年間證監(jiān)會(huì)針對(duì)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊做出的公開(kāi)處罰報(bào)告中,采用事件研究法,獲取32個(gè)可以作為審計(jì)合謀的樣本。在控制樣本選取上,考慮到審計(jì)合謀樣本太少,按1: 1配比樣本容量略顯不足,不適合做多元回歸分析,且可能因?qū)ξ璞坠具^(guò)度抽樣而導(dǎo)致強(qiáng)化合謀公司(Plat,t

5、 2002),而按總體分布比例配比又可能導(dǎo)致弱化合謀公司的結(jié)果(Ohlson, 1980)。因此,我們按照1: 3配對(duì)標(biāo)準(zhǔn)并嚴(yán)格按照下述三項(xiàng)條件選取96家正常公司(沒(méi)有因會(huì)計(jì)舞弊而遭受處罰)作為控制樣本。(1) Platt和Pedersen (1994)、Huang (1994)在做財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)研究時(shí)都把樣本嚴(yán)格控制在相同行業(yè)內(nèi),行業(yè)也是影響舞弊發(fā)生的因素之一(Persons, 1995)。因此,本文限定控制樣本在相同行業(yè)、相同會(huì)計(jì)年度內(nèi)選取。(2)規(guī)模相同的上市公司在公司業(yè)績(jī)、管理行為等方面更具可比性,本文在選取控制樣本時(shí)保證資產(chǎn)規(guī)模相近。(3)控制樣本公司沒(méi)有被披露存在財(cái)務(wù)舞弊和被處罰的歷

6、史。本研究中使用的處罰公告、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、審計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)證監(jiān)會(huì)網(wǎng)站和國(guó)泰安公司開(kāi)發(fā)的CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。 三、審計(jì)合謀的預(yù)警視角與特征變量 (一)審計(jì)合謀的預(yù)警視角與分析指標(biāo) 審計(jì)合謀是多在公司效益不佳、財(cái)務(wù)狀況惡化的情況下,審計(jì)師與公司管理層都有追求自身利益最大化意愿而由審計(jì)師提供與公司管理層合意卻損害其他利益主體利益的不當(dāng)審計(jì)報(bào)告的機(jī)會(huì)主義行為。雖然現(xiàn)實(shí)的財(cái)務(wù)困境、經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)動(dòng)等是審計(jì)合謀發(fā)生的重要客觀原因,但股權(quán)結(jié)構(gòu)和治理結(jié)構(gòu)的不當(dāng)安排也為審計(jì)合謀提供了可乘之機(jī)。因此,在構(gòu)建審計(jì)合謀預(yù)警模型時(shí),綜合地考慮如下三類(lèi)因素: (1)審計(jì)合謀與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的共生關(guān)系(雷光勇, 2004); (

7、2)股權(quán)結(jié)構(gòu)和治理結(jié)構(gòu)的不當(dāng)安排為審計(jì)合謀提供的環(huán)境條件(3)審計(jì)師追逐不當(dāng)審計(jì)收入對(duì)審計(jì)合謀提供的動(dòng)力機(jī)制。據(jù)此,本文建立了如下Logistic多元回歸模型以分析審計(jì)合謀與公司財(cái)務(wù)特征、股權(quán)結(jié)構(gòu)與治理結(jié)構(gòu)、審計(jì)師特征之間的關(guān)系。Logitp( ) = 其中,為截距,為回歸系數(shù),為殘差。Collusion為被解釋變量,當(dāng)樣本屬于合謀上市公司時(shí),取值為1,否則為0。解釋變量X1X21,反映上市公司財(cái)務(wù)特征、股權(quán)結(jié)構(gòu)與治理結(jié)構(gòu)、審計(jì)師三個(gè)方面的信息,其中變量X1X9是根據(jù)作者設(shè)計(jì)的46個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果,并得到以往研究結(jié)論的支持所選取的顯著指標(biāo),這些變量與其他變量的含義與選入依據(jù)見(jiàn)表1。

8、變量的含義與選入依據(jù)(二)審計(jì)合謀預(yù)警的特征變量區(qū)分合謀樣本與正常樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表2。對(duì)比兩組樣本,其中差異較大的變量有X1、X2、X3、X5、X6、X7、X13、X18和X20。模型(1)的多元回歸分析結(jié)果如表3所示。與因變量Collusion顯著相關(guān)的變量有X1、X3、X5、X7、X9、X13、X16、X18、X20。表3多元回歸分析結(jié)果四、預(yù)警模型的構(gòu)建及判定效果(一)單變量判定從回歸分析獲取的審計(jì)合謀預(yù)警的特征變量為X1、X3、X5、X7、X9、X13、X16、X18、X20。但虛擬變量是二元變量,用其進(jìn)行判定近乎擲硬幣游戲,預(yù)測(cè)意義不大。因此,選擇非虛擬變量,通過(guò)確定模型

9、的最佳判定點(diǎn)來(lái)判定上市公司是否合謀。判定結(jié)果如表4。從判定結(jié)果看,不論使用哪個(gè)指標(biāo),誤判率均較高,即使判定效果最好的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,誤判率也達(dá)27·3%。(二)多變量判定1. LPM模型以審計(jì)合謀的特征變量為解釋變量,建立線性概率模型(LPM)進(jìn)行回歸分析,得到LPM的回歸分析結(jié)果如表5所示。根據(jù)表5的結(jié)果, LPM模型的判定方程可表示為:Collusion=-0·217+0·345X1-0·015X3-0·002X5-0·232X7+0·365X9+0·104X13+0·028X16+0·439

10、X18+2·468X20(2取0·5為判定分割點(diǎn),根據(jù)式(2)進(jìn)行計(jì)算,若預(yù)測(cè)值大于0·5,判定為合謀公司,否則為正常公司。判定結(jié)果如表6, 96家正常公司有7家被錯(cuò)判,誤判率為7·3%; 32家合謀公司有15家被錯(cuò)判,誤判率為46·9%;總誤判率為17·2%。2·Logistic回歸模型以與因變量Collusion顯著相關(guān)的變量為解釋變量,建立Logistic回歸模型進(jìn)行分析,得到的回歸分析結(jié)果如表7所示。Logistic模型的判定方程可表示為:Collusion=-7·601+6·927X1-0

11、83;123X3-0·665X5-5·674X7+15·021X9+2·014X13+0·329X16+3·383X18+21·37X20(3由Logistic變換方法知,上市公司審計(jì)合謀的概率計(jì)算公式為:以0·5為判定分割點(diǎn),根據(jù)式(3)、(4)計(jì)算合謀的概率。判定結(jié)果如表8, 96家正常公司有10家被錯(cuò)判,誤判率為10·4%; 32家合謀公司有9家被錯(cuò)判,誤判率為28·1%;總誤判率為14·8%。3. PROBIT模型PROBIT模型與Logistic模型相似,主要的不同在于兩者采

12、用的概率函數(shù)不同, PROBIT模型包括了非線性估計(jì),計(jì)算量較Logistic模型大。表9列示了PROBIT模型的多元回歸分析結(jié)果。 PROBIT模型的判定方程可表示為:Collusion=-3·486+3·053X1-0·068X3-0·26X5-2·818X7+6·233X9+0·914X13+0·165X16+1·696X18+9·225X20 (5) 以0.5為判定分割點(diǎn),判定結(jié)果如表10, 96家正常公司中有7家被錯(cuò)判,誤判率為7·3%;合謀公司中有14家被錯(cuò)判,誤判率為43

13、·7%;總誤判率為16·4%。4.三種多元判定分析方法預(yù)測(cè)模型比較 三種多元回歸判定分析方法的一類(lèi)錯(cuò)誤率、二類(lèi)錯(cuò)誤率和總誤判率對(duì)比結(jié)果如表11。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果看,判定準(zhǔn)確率從高到低依次是Logistic模型、PROBIT模型、LPM模型, Logistic模型的預(yù)警效果最好。 五、研究結(jié)論及其解釋從回歸分析結(jié)果看,因變量Collusion與解釋變量X1、X3、X5、X7、X9顯著相關(guān)。其原因在于,過(guò)高的流動(dòng)資產(chǎn)比率可能是公司財(cái)務(wù)舞弊的結(jié)果,凈利潤(rùn)增長(zhǎng)越慢、凈資產(chǎn)收益率越小、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越小的公司越有可能處在財(cái)務(wù)困境之中,越有舞弊合謀的需求,每股未分配利潤(rùn)越多的公司舞弊的空間越大

14、,舞弊合謀的傾向也會(huì)增加。因變量Collusion與解釋變量X13、X16在5%水平上顯著相關(guān)。其原因可能在于: (1)在共同利益導(dǎo)航、機(jī)會(huì)主義攫利、“法不責(zé)眾”效應(yīng)和監(jiān)督上的“搭便車(chē)”等的共同推動(dòng)下,公司高管的規(guī)模越大,他們更可能“抱團(tuán)”; (2)在特別人情化的我國(guó),董事長(zhǎng)兼任總經(jīng)理進(jìn)一步強(qiáng)化甚至神化個(gè)人在公司決策及其執(zhí)行中的力量,也為作為總經(jīng)理的董事長(zhǎng)將經(jīng)營(yíng)中的操作設(shè)想輕而易舉地帶入董事會(huì)決議并使之通過(guò),弱化了對(duì)董事會(huì)和高管的監(jiān)督,為審計(jì)合謀又打開(kāi)了一扇方便之門(mén)。因變量Collusion與解釋變量X18、X20顯著相關(guān)。會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)某家客戶的審計(jì)收入依賴度越高,獨(dú)立性越難保持,合謀的傾向

15、增加。上市公司審計(jì)合謀的目的是獲取合意的審計(jì)意見(jiàn),審計(jì)意見(jiàn)改善可能是審計(jì)師與上市公司達(dá)成的結(jié)果。因此,增加審計(jì)收入是審計(jì)師合謀的利益動(dòng)機(jī)、改善審計(jì)意見(jiàn)是管理當(dāng)局要求審計(jì)合謀的初衷。 總之,雖然審計(jì)合謀極具隱蔽性,但上市公司的財(cái)務(wù)狀況、股權(quán)結(jié)構(gòu)和公司治理、審計(jì)師特征等包含了審計(jì)合謀的重要信息,審計(jì)合謀可以在一定程度上加以預(yù)警。由于企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中,遇到的不確定性因素是多方面的,上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)、治理結(jié)構(gòu)、事務(wù)所的特征也具有特殊的歷史成因,上市公司和事務(wù)所具備其中一個(gè)或幾個(gè)特征并不意味著審計(jì)合謀的發(fā)生,用個(gè)別特異指標(biāo)去預(yù)判企業(yè)是否參與審計(jì)合謀,準(zhǔn)確性肯定很低,單變量預(yù)測(cè)模型的判定結(jié)果表明了這一點(diǎn)。但同時(shí)具備上述特征的上市公司和事務(wù)所,發(fā)生審計(jì)合謀的可能性大大增加,從多變量回歸結(jié)果得到的特征變量為基礎(chǔ)構(gòu)建的LPM模型、PROBIT模型、Logistic模型,經(jīng)檢驗(yàn), Logistic模型的預(yù)警效果最好,可以為審計(jì)合謀預(yù)警提供有力的技術(shù)支持。利用預(yù)警模型,人們(包括監(jiān)管機(jī)構(gòu))可以較早發(fā)現(xiàn)具有合謀傾向的上市公司和會(huì)計(jì)師事務(wù)所,將其列為審計(jì)合謀的重點(diǎn)監(jiān)控對(duì)象,這樣可以縮小監(jiān)控范圍,提高監(jiān)控效率。推薦理由：    一眼見(jiàn)此題，就對(duì)本文怎么對(duì)合謀