高級審計理論培訓(xùn)-舞弊檢查課件

舞弊檢查——高級審計理論孫欣然舞弊檢查——高級審計理論孫欣1目錄背景知識——舞弊檢查常用方式備選文獻主選文獻評述目錄背景知識——舞弊檢查常用方式2舞弊檢查常用方式財務(wù)分析紅旗標(biāo)志Benford’sLaw數(shù)據(jù)挖掘舞弊檢查常用方式財務(wù)分析3背景知識

一、財務(wù)分析：1.劉姝威(2002)運用分析性復(fù)核的方法，通過趨勢分析等報表分析法對財務(wù)報表進行分析，并經(jīng)過藍(lán)田股份財務(wù)報告舞弊案件的檢驗，證實分析性復(fù)核的方式可以有效的發(fā)現(xiàn)財務(wù)報告舞弊行為。2.針對報表主要項目指標(biāo)的靜態(tài)分析，如:

企業(yè)投資融資活動（Wang,2011）;

虛增收入資產(chǎn)或少計費用負(fù)債等（Persons,1995；Spathis,2002；閻達五，2001；）——舞弊檢查常用方式back背景知識

一、財務(wù)分析：——舞弊檢查常用方式back4背景知識

二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：“紅旗標(biāo)志”是指可能導(dǎo)致管理層為了個人利益以公司名義而舞弊的各種事件、條件、壓力、機會或個人特征。對“紅旗標(biāo)志”的研究起源于20世紀(jì)80年代，研究者著眼于舞弊行為共同的原因和特征，對舞弊特征的識別主要運用了舞弊三角形理論，即舞弊是在壓力、機會和借口的條件下產(chǎn)生的?！璞讬z查常用方式背景知識

二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：——舞弊檢查常用方式5二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：1.Romney,Albrecht和Cherrington（1980）得到了87個變量作為識別財務(wù)舞弊的“紅旗標(biāo)志”。2.20世紀(jì)80年代末，“紅旗標(biāo)志”的研究被直接運用于財務(wù)報表舞弊的識別。LoebbeckeandWillingham(1988)對SEC的會計審計執(zhí)行公告(AAERS)進行了分析,總結(jié)出了46個舞弊風(fēng)險因素,并構(gòu)造了財務(wù)舞弊風(fēng)險識別模型(L/W模型)，以此判別上市公司是否具有舞弊的動機與可能。46個舞弊風(fēng)險因素分為三類:管理當(dāng)局的舞弊動機(Motivated);組織可能導(dǎo)致舞弊發(fā)生的條件(Condition);管理當(dāng)局在明確知道會構(gòu)成犯罪的前提下的道德價值觀(Attitude)"背景知識

——舞弊檢查常用方式二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：背景知識

——舞弊檢查常用方6二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：3.王澤霞、梅偉林(2006)向會計師事務(wù)開展開問卷調(diào)查，調(diào)查結(jié)果顯示：可能被ST、退市或急于擺脫ST、面臨籌資壓力(借款、償債、增發(fā)、配股等的壓力)和大股東操縱董事會等紅旗標(biāo)志(RedFlag)最為顯著，能較好地識別舞弊。4.使用“紅旗標(biāo)志”作為舞弊風(fēng)險因子進行的研究對財務(wù)報告舞弊識別做出了重要的貢獻，通過檢驗財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)的一致性及差別能夠更好的幫助審計師識別舞弊風(fēng)險（Brazeletal.2009;Dechowetal.2011;Simon,2012）背景知識

——舞弊檢查常用方式back二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：背景知識

——舞弊檢查常用方式7背景知識

三、依據(jù)奔福德定律檢查舞弊：1.Benford（1938）在SimonNewcomb（1881）對數(shù)字分布規(guī)律進行研究的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)了奔福德定律。奔福德定律描述的是自然數(shù)1到9的使用頻率，公式為F(d)=log[1+(1/d)]（d為自然數(shù)）?！璞讬z查常用方式d123456789P(%)30.117.612.59.77.96.75.85.14.6背景知識

三、依據(jù)奔福德定律檢查舞弊：——舞弊檢查常用方式d8背景知識

三、依據(jù)數(shù)字分布規(guī)律檢查舞弊：2.Carslaw（1988）首次將奔福德定律應(yīng)用到會計數(shù)據(jù)的分析中，說明公司在虛報利潤時就可能與奔福德定律的數(shù)據(jù)分布不符。3.奔福德定律識別財務(wù)報告舞弊的方式:對舞弊公司與非舞弊公司的財務(wù)信息進行比較（Thomas，1989；Nigrini，1996等）；對舞弊公司發(fā)生舞弊前后年度財務(wù)數(shù)據(jù)進行比較（Nigirini,1994;Amirametal.,2013）。——舞弊檢查常用方式back背景知識

三、依據(jù)數(shù)字分布規(guī)律檢查舞弊：——舞弊檢查常用方式9背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域中。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與財務(wù)舞弊識別的結(jié)合，能夠有效提升財務(wù)舞弊識別的效率和效力。技術(shù)分類：1.使用單一模型進行財務(wù)舞弊識別，如專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機和logistic回歸模型。2.采用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合方法對財務(wù)舞弊進行識別，如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Logistic模型結(jié)合——舞弊檢查常用方式背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：——舞弊檢查常用方式10背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：GreenandChoi（1997）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）技術(shù)構(gòu)造了建立在原始財務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的財務(wù)報告舞弊判別模型，并發(fā)現(xiàn)這一模型在以隨機樣本為基礎(chǔ)使用時非常有效。美國印第安納大學(xué)Beneish（1997）提出概率分析法（ProbitAnalysis）以識別財務(wù)舞弊,Beneish（1999）以Probit技術(shù)為手段，利用1987年至1993年受美國證監(jiān)會處罰的74家舞弊及相應(yīng)的配對公司為樣本建立模型，結(jié)果證實該技術(shù)在識別財務(wù)舞彈問題上的優(yōu)良性?！璞讬z查常用方式背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：——舞弊檢查常用方式11背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：從目前國內(nèi)外對舞弊識別研究來看，研究人員較為廣泛采用的模型有Logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和決策樹。但是究竟哪種技術(shù)方法能更好地識別舞弊尚無定論，也可以說是眾說紛紜。國外學(xué)者研究得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識別舞弊的準(zhǔn)確率要高于以前多數(shù)統(tǒng)計模型所得到的結(jié)果，且其在提前預(yù)測、對隨機樣本的處理方面優(yōu)于其他模型。國內(nèi)學(xué)者實證研究也得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識別舞弊優(yōu)于Logistic回歸得到的結(jié)果，但是準(zhǔn)確率低于國外學(xué)者研究得出的結(jié)果?！璞讬z查常用方式目錄背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：——舞弊檢查常用方式目錄12備選文獻RomneyMB,AlbrechtWS,CherringtonDJ.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminal[J].Managementaccounting,1980,61(9):51-57MatsumuraEMandTucker,RR.FraudDetection:ATheoreticalFoundation,TheAccountingReview,Vol.67(4),1992,753-782.ZabihollahR.Causes,

Consequences

and

Deterence

of

Financial

StatementFraud.CriticalPerspectivesonAccounting,2005,16:277-298.MariaLR.FinancialStatementFraudDetectionUsingRatioandDigitalAnalysis.JournalofLeadership,AccountabilityandEthics,Vol.8,2011,56-66 備選文獻RomneyMB,AlbrechtWS,131.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminal舞弊三角形理論：舞弊是個體的個性和外部環(huán)境相互作用的結(jié)果。情境壓力、進行舞弊的機會和個性特征這三個變量的相互作用促使一個個體去舞弊。Highrisk1.Red-flaggingtheWhiteColla141.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminalRomneyandAlbrecht等（1980）回顧了有關(guān)舞弊方面的文獻，擴大和完善了這些“紅旗”標(biāo)志共87項。壓力、機會、借口只需一個存在就可導(dǎo)致舞弊；員工的壓力越小，機會越少，個性越正直，越不容易產(chǎn)生舞弊行為。1.Red-flaggingtheWhiteColla15對財務(wù)信息作出虛假報告動機與壓力滿足第三方要求或預(yù)期的需要，例如，投資分析師的盈利趨勢預(yù)期、證券交易所的上市規(guī)定、債務(wù)條款約定等。如果達到了不切實際的利潤目標(biāo)，將會得到大量獎金。機會重大的關(guān)聯(lián)方交易未按照正常方式進行，很大程度上依賴估計進行計量的資產(chǎn)、負(fù)債、收入或費用很難證實。管理層未有效監(jiān)控。

內(nèi)部控制存在缺陷。借口（行為合理化解釋與心態(tài)）未有效傳達或執(zhí)行公司的價值觀，或傳達了不適當(dāng)?shù)膬r值觀。管理層過度地關(guān)注公司股價或盈利趨勢的保持或增長。管理層多次試圖根據(jù)重要性水平打擦邊球或者為其不適當(dāng)?shù)臅嬏幚矸绞睫q護。1.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminal對財務(wù)信息動機與壓力機會借口（行為合理化解釋與心態(tài)）1.Re16侵占資產(chǎn)動機與壓力個人債務(wù)有可能使管理層或接觸現(xiàn)金的員工產(chǎn)生壓力。

不利的事態(tài)，例如：已獲知的或預(yù)期的解雇員工，與預(yù)期不一致的晉升、報酬或獎金。機會對資產(chǎn)的內(nèi)部控制不足，例如職責(zé)分離或獨立核查、管理層對員工的監(jiān)督等。有大量現(xiàn)金經(jīng)手。固定資產(chǎn)體積小，適于銷售，或者缺乏顯而易見的所有權(quán)標(biāo)識借口（行為合理化解釋與心態(tài)）漠視監(jiān)控和降低盜用資產(chǎn)風(fēng)險的需要。凌駕于現(xiàn)有控制之上，漠視對盜用資產(chǎn)的控制。

容忍不重要的偷竊行為。1.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminal侵占動機與壓力機會借口（行為合理化解釋與心態(tài)）1.Red-172.FraudDetection:ATheoreticalFoundation從科學(xué)的角度觀察審計職能,其表現(xiàn)的審計與被審計現(xiàn)象與行為,恰好構(gòu)成一種極富結(jié)構(gòu)性的二人博弈。隨著博弈論方法在社會經(jīng)濟分析中日漸深入和廣泛應(yīng)用,近些年來關(guān)于審計監(jiān)督與核查的博弈分析方法和模型也得到了相應(yīng)開發(fā)。其中Matsumura和Tucker的舞弊核查理論及其方法,[在審計人員與被審計對象之間建立互動的策略博弈模型,把雙方當(dāng)事人可能獲得的收益(或遭至的處罰)、被審方內(nèi)控的質(zhì)量、審計方收取的服務(wù)費用等與審計效果相聯(lián)系,提出了一套可供分析、評價審計業(yè)務(wù)及財務(wù)效果的程序,已在西方國家應(yīng)用。2.FraudDetection:ATheoretic18高級審計理論培訓(xùn)-舞弊檢查課件192.FraudDetection:ATheoreticalFoundation本文假定管理者需要做一個決策，審計師需要做兩個決策。管理者先行動，決定以一定的概率舞弊；審計人員在不能觀察管理者選擇的情況下決定是否進行符合性測試，并進一步?jīng)Q定具體的細(xì)節(jié)測試水平。貝葉斯均衡：給定其他參與人的戰(zhàn)略選擇，每個參與人的最優(yōu)戰(zhàn)略依賴于自己的類型。參與人的決策目標(biāo)就是：在給定自己的類型，以及給定其他參與人的類型與戰(zhàn)略選擇之間關(guān)系的條件下，使得自己的期望效用最大化。貝葉斯納什均衡是一種類型依賴型戰(zhàn)略組合。2.FraudDetection:ATheoretic202.FraudDetection:ATheoreticalFoundationx1:對審計師的處罰；x2:審計準(zhǔn)則的規(guī)定是否嚴(yán)格；x3:內(nèi)部控制質(zhì)量；x4:審計費用y1:細(xì)節(jié)測試的程度；y2:舞弊的識別;y3:舞弊發(fā)生率研究結(jié)論：增加對審計師的處罰，增強審計準(zhǔn)則對審計師責(zé)任的規(guī)定，提高內(nèi)部控制質(zhì)量，增加審計費用能夠使舞弊檢查更容易。2.FraudDetection:ATheoretic213.Causes,

Consequences

and

Deterence

of

Financial

StatementFraudFSFCRIME財務(wù)報表舞弊:（FinancialStatementFraud）偽造、篡改、操縱會計記錄；故意誤報、漏報重要信息；故意曲解會計準(zhǔn)則或政策；用激進的會計方法操縱盈余；捏造(Cooks)方法(Recipes)動機(Incentives)監(jiān)測(Monitoring)結(jié)果(Endresults=consequences)3.Causes,

Consequences

and

Det22高級審計理論培訓(xùn)-舞弊檢查課件233.Causes,

Consequences

and

Deterence

of

Financial

StatementFraudDetectionstrategies

of

FSF:審查舞弊漏洞(Fraudvulnerabilityreview)關(guān)注花招(Gamesmanshipreview)警惕和有效的公司治理(Vigilantandeffectivecorporategovernance)敏感的審計委員會(Vigilantauditcommittees)防止舞弊的計劃(Fraudpreventionprograms)3.Causes,

Consequences

and

Det243.Causes,

Consequences

and

Deterence

of

Financial

StatementFraudDetectionstrategies

of

FSF:公司的強制執(zhí)行程序(Enforcementprocedures)外審運用司法審計(Forensic?eldworkaudit)審計師獨立性(Auditors’independence)外審要保持與董事會和審計委員會的溝通(Communicationwiththeboardofdirectorsandtheauditcommittee)提高內(nèi)審效率(Internalauditef?cacy)3.Causes,

Consequences

and

Det254.FinancialStatementFraudDetectionUsingRatioandDigitalAnalysis本文研究目的在于：檢驗審計教科書中的兩種舞弊檢查程序能否識別盈余管理行為。兩種程序：Beneish’sProbitmodel:五變量和八變量Benford’sLaw:研究結(jié)論：五變量的Beneish’smodel能夠以62%的效率檢驗出盈余操縱行為；Benford’sLaw是否有效還有待研究。目錄4.FinancialStatementFraudDe26運用比率分析和數(shù)字分布規(guī)律檢查舞弊

FinancialStatementFraudDetectionUsingRatioandDigitalAnalysisBy:MariaL.Roxas運用比率分析和數(shù)字分布規(guī)律檢查舞弊

FinancialSt27目錄作者簡介摘要及引言研究目的(方法簡介)樣本選取Beneish’sModel及結(jié)果分析Benford’sLaw及結(jié)果分析研究結(jié)論目錄作者簡介28FinancialStatementFraudDetectionUsingRatioandDigitalAnalysisMariaL.Roxas

isaprofessoratCentralConnecticutStateUniversityteachingcost,managerial,andaccountinginformationsystems.Herresearchinterestsareintheareasofcrossculturalethics,informationsystems,andinternationalaccounting.ShehaspublishedinIssuesinAccountingEducation,InternationalJournalofAccounting,JournalofAccountingandComputers.Shereceivedherph.DfromtheUniversityofGeorgia.JournalofLeadership,AccountabilityandEthics,2011，Vol.8,Iss.4,pp.56-66FinancialStatementFraudDete29摘要(Abstract)財務(wù)報表舞弊是企業(yè)舞弊中最具經(jīng)濟影響的一種。超過50%的財務(wù)報表舞弊與收入確認(rèn)有關(guān)。根據(jù)一項對652家公司的調(diào)查，收入對財務(wù)報表提供了最大的風(fēng)險和影響。然而，由國際會計準(zhǔn)則理事會（IASB）所頒布的國際財務(wù)報告準(zhǔn)則（IFRS）中，與收入確認(rèn)相關(guān)的條款對于減少收入確認(rèn)相關(guān)的舞弊風(fēng)險幾乎沒有幫助。本文的研究目的在于分析舞弊檢查教科書中描述的兩種分析程序是否能夠準(zhǔn)確識別盈余操縱行為。摘要(Abstract)財務(wù)報表舞弊是企業(yè)舞弊中最具經(jīng)濟影響30引言—財務(wù)報表舞弊

(FinancialStatementFraud)注冊舞弊審核師協(xié)會（AssociationOfCertifiedFraudExaminers，ACFE）財務(wù)舞弊=財務(wù)報表舞弊+侵占資產(chǎn)舞弊發(fā)生率：5%90%損失金額：$4000000$1350005%的財務(wù)報表舞弊造成的損失超過了總金額的90%Giroux(2004):管理層進行英語操縱的三個動因：債務(wù)；獎金；滿足股票分析師的預(yù)期引言—財務(wù)報表舞弊

(FinancialStatement31引言—收入確認(rèn)(RevenueRecognition)FASB的助理項目經(jīng)理KennethBement在接受采訪時表示：收入確認(rèn)是IASB和FASB最復(fù)雜的趨同項目之一。兩個委員會的收入確認(rèn)條款在原則上是一致的。IASB發(fā)布的IFRS基于單一標(biāo)準(zhǔn)確認(rèn)收入，規(guī)定相對寬松；FASB頒布的GAAP的收入確認(rèn)基于概念框架，條款繁雜，相對嚴(yán)格。美國證券交易委員會（SEC）允許跨國公司采用IFRS，使得跨國公司的收入確認(rèn)更加靈活。如GAAP規(guī)定的必須分期確認(rèn)的收入，IFRS允許提前一次確認(rèn)收入。問卷調(diào)查中，大公司紛紛表示IFRS并不會使他們收入確認(rèn)的風(fēng)險降低。由遵循GAAP向IFRS的調(diào)整可能會引致更大的盈余管理行為。引言—收入確認(rèn)(RevenueRecognition)FA32研究目的(ObjectofStudy)目的：比較Beneish’smodel和Benford’sLaw兩種分析程序檢查舞弊的效率。是否有效的標(biāo)準(zhǔn)：選取的樣本均是SEC識別出的、在收入確認(rèn)方面存在問題的公司。近年來，關(guān)于舞弊檢查和法務(wù)會計的教科書日益增多。(Albrechtetal,2009andGiroux,2004)出版的《舞弊檢查》一書中指出財務(wù)比率和趨勢分析可用于識別舞弊。Beneish’smodel：根據(jù)相關(guān)財務(wù)比率及八個關(guān)鍵變量來判別公司是否有操縱其利潤行為的數(shù)學(xué)模型。該模型會套用公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)對這八個變量進行計算，并創(chuàng)建一個M評分模型來描述利潤被操縱的程度。

（-2.22）研究目的(ObjectofStudy)目的：比較Bene33研究目的(ObjectofStudy)(Albecht,etal2009)提出的另一種檢查舞弊的方法是運用奔福德定律（Benford’sLaw）的數(shù)字分析。據(jù)說，1881年天文學(xué)家西蒙?紐康伯發(fā)現(xiàn)對數(shù)表以1起首的數(shù)所在的那幾頁較其他頁破爛，由此他懷疑以1開頭的數(shù)字就是比其他數(shù)多，大量統(tǒng)計之后發(fā)現(xiàn)果真如此。這個故事的真實性已無從考究，不過它可能是奔福德定律第一次被注意到。研究目的(ObjectofStudy)(Albecht,34研究目的(ObjectofStudy)所謂奔福德定律，是指在一堆從實際生活得出的數(shù)據(jù)中，以1為首位數(shù)字的數(shù)的出現(xiàn)概率約為總數(shù)的三成，是人們通常期望值1/9的3倍，它的確切值等于lg2，而越大的數(shù)字，以它為首位的數(shù)出現(xiàn)的機率就越低。更一般地，我們能夠說明在r進制中，以n開頭的數(shù)字出現(xiàn)的概率是log

r

(n+1)-log

r

(n)。根據(jù)這個公式，可以制作出十進制下數(shù)字1~9開頭的概率表：d123456789P(%)30.117.612.59.77.96.75.85.14.6研究目的(ObjectofStudy)所謂奔福德定律，是35研究目的(ObjectofStudy)這個神奇的法則幾乎完全違背了人們的直覺：哪個數(shù)字開頭的概率不應(yīng)該是一樣的嘛！維基百科上對此有個簡單的解釋：就數(shù)數(shù)而言，從1開始，歷經(jīng)1,2,3,...,9，到這點終結(jié)的話，以哪個數(shù)起首的幾率是相同的，但9之后是10至19，到這里以1起首的數(shù)出現(xiàn)的幾率又大大高于了其他的數(shù)。而在下一堆9起首的數(shù)出現(xiàn)之前，必然會經(jīng)過一堆以2,3,4,...,8起首的數(shù)。如果這種數(shù)法一旦有個終結(jié)點，以1起首的數(shù)的出現(xiàn)率一般都會比9大。研究目的(ObjectofStudy)這個神奇的法則幾乎36研究目的(ObjectofStudy)也就是說，我們平時認(rèn)為的“以1開頭和以9開頭的數(shù)字一樣多”這種情況，實際只有在[1,999]此類區(qū)間里才會出現(xiàn)。任意給一個區(qū)間，由于樣本的不完整性，基本不可能出現(xiàn)這種情況。在實際生活，不論是各國人口數(shù)量，還是門牌號碼，都基本服從奔福德定律，而且這些統(tǒng)計得到的結(jié)果和理論預(yù)測值的誤差也很小。這個法則最經(jīng)典的應(yīng)用是驗證統(tǒng)計數(shù)據(jù)真?zhèn)?。奔福德定律在會計、股票甚至是選舉領(lǐng)域也有著重要的應(yīng)用。如果一個包含了幾千個數(shù)字的樣本居然完全不服從本福特法則，那么這個樣本很有可能是偽造的。研究目的(ObjectofStudy)也就是說，我們平時37研究目的(ObjectofStudy)目的：比較Beneish’smodel和Benford’sLaw兩種分析程序的有效性。Beneish模型下M評分高于-2.22，或者運用數(shù)字分析法發(fā)現(xiàn)報表數(shù)字不服從奔福德法則，并不能證明一定存在舞弊行為，但表示需要進一步調(diào)查該公司的財務(wù)資料。研究目的(ObjectofStudy)38樣本選擇(Dataselection)1999年11月13日起，2008年6月17日止：共有116家公司被判定存在收入確認(rèn)違反準(zhǔn)則的行為。篩選掉缺失數(shù)據(jù)的公司后，樣本量降到了93。注：違反準(zhǔn)則的具體情況包括：不恰當(dāng)?shù)氖杖氪_認(rèn)；虛構(gòu)銷售；開票持有協(xié)議（billandhold）識別出的操縱盈余的公司約30%屬于科技行業(yè)。本文的一個創(chuàng)新點在于：不只研究了t年（財務(wù)舞弊當(dāng)年），而且關(guān)注了t-1和t+1年的舞弊情況。樣本選擇(Dataselection)1999年11月1339Beneish’sModelBeneish(1999)開發(fā)了一個檢測操縱盈余行為的概率模型。該模型能夠發(fā)現(xiàn)財務(wù)報表信息失真行為或產(chǎn)生失真行為的先決條件。該模型選擇被判定違反GAAP的公司作為樣本，并設(shè)置了同樣具有較高應(yīng)計利潤但未被判定違反GAAP的公司作為控制組。Beneish選擇了8個與財務(wù)信息相關(guān)的變量放進模型：Beneish’sModel40Beneish’sModel1.(+)DSRI-基于應(yīng)收賬款的日銷量指數(shù)2.(-)GMI–毛利率指數(shù)3.(+)AQI–資產(chǎn)質(zhì)量指數(shù)4.(+)SGI–銷售增長指數(shù)5.(+)DEPI–折舊指數(shù)6.(?)SGAI–銷售、一般和管理費用指數(shù)7.LVGI–杠桿指數(shù)8.TATA–應(yīng)計利潤占總資產(chǎn)指數(shù)經(jīng)過計算后，我們可以綜合這八個變量得出公司M評分。M評分低于-2.22表明公司沒有操縱利潤。高于-2.22則表明公司有可能操縱了利潤。抓住了報表間數(shù)據(jù)的關(guān)系；涉及報表的每一個方面；Beneish’sModel1.(+)DSRI-基于應(yīng)收41Beneish’sModelBeneish（1999）將數(shù)據(jù)代入到模型發(fā)現(xiàn)，盈余操縱組的M值是控制組的10倍。由此他得出結(jié)論，會計信息能夠為報表使用者提供鑒定財務(wù)報告可靠性的有用信息，在將來的研究中有望甄別出潛在的存在盈余操縱行為的公司。其中，較為有效的五個變量包括:DSRI-基于應(yīng)收賬款的日銷量指數(shù)GMI–毛利率指數(shù)SGI–銷售增長指數(shù)SGAI–銷售、一般和管理費用指數(shù)TATA–應(yīng)計利潤占總資產(chǎn)指數(shù)Beneish’sModelBeneish（1999）將數(shù)42結(jié)果分析(ResultsofAnalysis)本文作者分別用包括上述五個變量的模型和包括全部八個變量在內(nèi)的模型檢驗其搜集的數(shù)據(jù)，得到如下結(jié)論：只考慮t年時，五變量模型能夠檢測出62%的盈余操縱公司，八變量模型能夠檢測出46%的盈余操縱公司；考慮t-1,t,t+1年三年時，判別效率增加到了87%（減少了I類錯誤）；總的來說，五變量模型用于檢查舞弊是有效的。結(jié)果分析(ResultsofAnalysis)43DigitalAnalysisUsingBenford’sLaw本文以每家公司為單位，檢驗其報表數(shù)據(jù)是否符合奔福德定律。涉及的項目包含：收入；每股盈余。本文除檢驗?zāi)甓葦?shù)據(jù)外，還檢驗了季度報表的數(shù)據(jù)是否符合奔福德法則。借鑒Thomas(1989)，本文檢驗了收入和盈余的左數(shù)第二位數(shù)字；并檢驗了EPS是5和10倍數(shù)的發(fā)生率。DigitalAnalysisUsingBenford44ResultsofAnalysis本文檢驗了57家公司季度收入的第二位數(shù)字，20家具有超過10個季度正EPS數(shù)據(jù)的公司，25家具有超過10個季度負(fù)EPS數(shù)據(jù)的公司。根據(jù)0和9的數(shù)量多少來判斷樣本公司是否存在收入“向上取整”(roundup)或向下取整(rounddown)的行為。MAD：meanabsolutedeviation平均絕對偏差(MAD)seconddigitCloseconformity0.000-0.008Acceptableconformity0.008-0.012Marginallyacceptableconformity0.012-0.016NonconformityGreaterthan0.016ResultsofAnalysis本文檢驗了57家公司季45ResultsofAnalysis結(jié)果：收入的第二位數(shù)字分析未發(fā)現(xiàn)收入的取整；EPS為正的公司中，55%的公司存在向上調(diào)整的做法；EPS為負(fù)的公司中，未發(fā)現(xiàn)向下調(diào)整的做法；Benford’sLaw運用的是數(shù)字的規(guī)律，而且財務(wù)數(shù)據(jù)的本質(zhì)和特征，因而擊中目標(biāo)的效率降低了。ResultsofAnalysis結(jié)果：46結(jié)論(Conculusion)五變量的Beneish’smodel能夠以62%的效率檢驗出盈余操縱行為；Benford’sLaw在本文中檢查舞弊的效果不好，有待改進設(shè)置后進行研究。目錄結(jié)論(Conculusion)目錄47評述(comment)1.紅旗標(biāo)志“紅旗標(biāo)志”中包含很多非財務(wù)指標(biāo)，對于大多數(shù)投資者或其他利益相關(guān)者來說很難搜集?！凹t旗標(biāo)志”發(fā)現(xiàn)的舞弊特征提供了舞弊的可能性，但缺少確定性。2.財務(wù)分析

財務(wù)比率分析的研究主要是基于分散混雜的經(jīng)驗性證據(jù)而進行的，并不存在具有說服力的理論基礎(chǔ)。迄今為止，一個完整的有效比率的集合還沒有被識別。評述(comment)1.紅旗標(biāo)志48評述(comment)3.本文本文作者選擇的兩種分析程序都是實務(wù)中簡便易行的舞弊檢查程序，并得出了初步結(jié)論；Beneish模型的變量是用財務(wù)報表中的絕對變量構(gòu)造出來的相對變量，更客觀合理；Beneish模型選擇的變量幾乎全面地涵蓋了財務(wù)報表的所有信息。Benford法則雖然在本文未得到證實，但具有存在說服力的理論基礎(chǔ)，可在未來研究中繼續(xù)改進。評述(comment)3.本文49Thankyou~Thankyou~50舞弊檢查——高級審計理論孫欣然舞弊檢查——高級審計理論孫欣51目錄背景知識——舞弊檢查常用方式備選文獻主選文獻評述目錄背景知識——舞弊檢查常用方式52舞弊檢查常用方式財務(wù)分析紅旗標(biāo)志Benford’sLaw數(shù)據(jù)挖掘舞弊檢查常用方式財務(wù)分析53背景知識

一、財務(wù)分析：1.劉姝威(2002)運用分析性復(fù)核的方法，通過趨勢分析等報表分析法對財務(wù)報表進行分析，并經(jīng)過藍(lán)田股份財務(wù)報告舞弊案件的檢驗，證實分析性復(fù)核的方式可以有效的發(fā)現(xiàn)財務(wù)報告舞弊行為。2.針對報表主要項目指標(biāo)的靜態(tài)分析，如:

企業(yè)投資融資活動（Wang,2011）;

虛增收入資產(chǎn)或少計費用負(fù)債等（Persons,1995；Spathis,2002；閻達五，2001；）——舞弊檢查常用方式back背景知識

一、財務(wù)分析：——舞弊檢查常用方式back54背景知識

二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：“紅旗標(biāo)志”是指可能導(dǎo)致管理層為了個人利益以公司名義而舞弊的各種事件、條件、壓力、機會或個人特征。對“紅旗標(biāo)志”的研究起源于20世紀(jì)80年代，研究者著眼于舞弊行為共同的原因和特征，對舞弊特征的識別主要運用了舞弊三角形理論，即舞弊是在壓力、機會和借口的條件下產(chǎn)生的?！璞讬z查常用方式背景知識

二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：——舞弊檢查常用方式55二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：1.Romney,Albrecht和Cherrington（1980）得到了87個變量作為識別財務(wù)舞弊的“紅旗標(biāo)志”。2.20世紀(jì)80年代末，“紅旗標(biāo)志”的研究被直接運用于財務(wù)報表舞弊的識別。LoebbeckeandWillingham(1988)對SEC的會計審計執(zhí)行公告(AAERS)進行了分析,總結(jié)出了46個舞弊風(fēng)險因素,并構(gòu)造了財務(wù)舞弊風(fēng)險識別模型(L/W模型)，以此判別上市公司是否具有舞弊的動機與可能。46個舞弊風(fēng)險因素分為三類:管理當(dāng)局的舞弊動機(Motivated);組織可能導(dǎo)致舞弊發(fā)生的條件(Condition);管理當(dāng)局在明確知道會構(gòu)成犯罪的前提下的道德價值觀(Attitude)"背景知識

——舞弊檢查常用方式二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：背景知識

——舞弊檢查常用方56二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：3.王澤霞、梅偉林(2006)向會計師事務(wù)開展開問卷調(diào)查，調(diào)查結(jié)果顯示：可能被ST、退市或急于擺脫ST、面臨籌資壓力(借款、償債、增發(fā)、配股等的壓力)和大股東操縱董事會等紅旗標(biāo)志(RedFlag)最為顯著，能較好地識別舞弊。4.使用“紅旗標(biāo)志”作為舞弊風(fēng)險因子進行的研究對財務(wù)報告舞弊識別做出了重要的貢獻，通過檢驗財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)的一致性及差別能夠更好的幫助審計師識別舞弊風(fēng)險（Brazeletal.2009;Dechowetal.2011;Simon,2012）背景知識

——舞弊檢查常用方式back二、運用“紅旗標(biāo)志”檢查舞弊：背景知識

——舞弊檢查常用方式57背景知識

三、依據(jù)奔福德定律檢查舞弊：1.Benford（1938）在SimonNewcomb（1881）對數(shù)字分布規(guī)律進行研究的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)了奔福德定律。奔福德定律描述的是自然數(shù)1到9的使用頻率，公式為F(d)=log[1+(1/d)]（d為自然數(shù)）?！璞讬z查常用方式d123456789P(%)30.117.612.59.77.96.75.85.14.6背景知識

三、依據(jù)奔福德定律檢查舞弊：——舞弊檢查常用方式d58背景知識

三、依據(jù)數(shù)字分布規(guī)律檢查舞弊：2.Carslaw（1988）首次將奔福德定律應(yīng)用到會計數(shù)據(jù)的分析中，說明公司在虛報利潤時就可能與奔福德定律的數(shù)據(jù)分布不符。3.奔福德定律識別財務(wù)報告舞弊的方式:對舞弊公司與非舞弊公司的財務(wù)信息進行比較（Thomas，1989；Nigrini，1996等）；對舞弊公司發(fā)生舞弊前后年度財務(wù)數(shù)據(jù)進行比較（Nigirini,1994;Amirametal.,2013）?！璞讬z查常用方式back背景知識

三、依據(jù)數(shù)字分布規(guī)律檢查舞弊：——舞弊檢查常用方式59背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域中。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與財務(wù)舞弊識別的結(jié)合，能夠有效提升財務(wù)舞弊識別的效率和效力。技術(shù)分類：1.使用單一模型進行財務(wù)舞弊識別，如專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機和logistic回歸模型。2.采用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合方法對財務(wù)舞弊進行識別，如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Logistic模型結(jié)合——舞弊檢查常用方式背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：——舞弊檢查常用方式60背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：GreenandChoi（1997）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）技術(shù)構(gòu)造了建立在原始財務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的財務(wù)報告舞弊判別模型，并發(fā)現(xiàn)這一模型在以隨機樣本為基礎(chǔ)使用時非常有效。美國印第安納大學(xué)Beneish（1997）提出概率分析法（ProbitAnalysis）以識別財務(wù)舞弊,Beneish（1999）以Probit技術(shù)為手段，利用1987年至1993年受美國證監(jiān)會處罰的74家舞弊及相應(yīng)的配對公司為樣本建立模型，結(jié)果證實該技術(shù)在識別財務(wù)舞彈問題上的優(yōu)良性?！璞讬z查常用方式背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：——舞弊檢查常用方式61背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：從目前國內(nèi)外對舞弊識別研究來看，研究人員較為廣泛采用的模型有Logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和決策樹。但是究竟哪種技術(shù)方法能更好地識別舞弊尚無定論，也可以說是眾說紛紜。國外學(xué)者研究得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識別舞弊的準(zhǔn)確率要高于以前多數(shù)統(tǒng)計模型所得到的結(jié)果，且其在提前預(yù)測、對隨機樣本的處理方面優(yōu)于其他模型。國內(nèi)學(xué)者實證研究也得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識別舞弊優(yōu)于Logistic回歸得到的結(jié)果，但是準(zhǔn)確率低于國外學(xué)者研究得出的結(jié)果?！璞讬z查常用方式目錄背景知識

四、數(shù)據(jù)挖掘：——舞弊檢查常用方式目錄62備選文獻RomneyMB,AlbrechtWS,CherringtonDJ.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminal[J].Managementaccounting,1980,61(9):51-57MatsumuraEMandTucker,RR.FraudDetection:ATheoreticalFoundation,TheAccountingReview,Vol.67(4),1992,753-782.ZabihollahR.Causes,

Consequences

and

Deterence

of

Financial

StatementFraud.CriticalPerspectivesonAccounting,2005,16:277-298.MariaLR.FinancialStatementFraudDetectionUsingRatioandDigitalAnalysis.JournalofLeadership,AccountabilityandEthics,Vol.8,2011,56-66 備選文獻RomneyMB,AlbrechtWS,631.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminal舞弊三角形理論：舞弊是個體的個性和外部環(huán)境相互作用的結(jié)果。情境壓力、進行舞弊的機會和個性特征這三個變量的相互作用促使一個個體去舞弊。Highrisk1.Red-flaggingtheWhiteColla641.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminalRomneyandAlbrecht等（1980）回顧了有關(guān)舞弊方面的文獻，擴大和完善了這些“紅旗”標(biāo)志共87項。壓力、機會、借口只需一個存在就可導(dǎo)致舞弊；員工的壓力越小，機會越少，個性越正直，越不容易產(chǎn)生舞弊行為。1.Red-flaggingtheWhiteColla65對財務(wù)信息作出虛假報告動機與壓力滿足第三方要求或預(yù)期的需要，例如，投資分析師的盈利趨勢預(yù)期、證券交易所的上市規(guī)定、債務(wù)條款約定等。如果達到了不切實際的利潤目標(biāo)，將會得到大量獎金。機會重大的關(guān)聯(lián)方交易未按照正常方式進行，很大程度上依賴估計進行計量的資產(chǎn)、負(fù)債、收入或費用很難證實。管理層未有效監(jiān)控。

內(nèi)部控制存在缺陷。借口（行為合理化解釋與心態(tài)）未有效傳達或執(zhí)行公司的價值觀，或傳達了不適當(dāng)?shù)膬r值觀。管理層過度地關(guān)注公司股價或盈利趨勢的保持或增長。管理層多次試圖根據(jù)重要性水平打擦邊球或者為其不適當(dāng)?shù)臅嬏幚矸绞睫q護。1.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminal對財務(wù)信息動機與壓力機會借口（行為合理化解釋與心態(tài)）1.Re66侵占資產(chǎn)動機與壓力個人債務(wù)有可能使管理層或接觸現(xiàn)金的員工產(chǎn)生壓力。

不利的事態(tài)，例如：已獲知的或預(yù)期的解雇員工，與預(yù)期不一致的晉升、報酬或獎金。機會對資產(chǎn)的內(nèi)部控制不足，例如職責(zé)分離或獨立核查、管理層對員工的監(jiān)督等。有大量現(xiàn)金經(jīng)手。固定資產(chǎn)體積小，適于銷售，或者缺乏顯而易見的所有權(quán)標(biāo)識借口（行為合理化解釋與心態(tài)）漠視監(jiān)控和降低盜用資產(chǎn)風(fēng)險的需要。凌駕于現(xiàn)有控制之上，漠視對盜用資產(chǎn)的控制。

容忍不重要的偷竊行為。1.Red-flaggingtheWhiteCollarCriminal侵占動機與壓力機會借口（行為合理化解釋與心態(tài)）1.Red-672.FraudDetection:ATheoreticalFoundation從科學(xué)的角度觀察審計職能,其表現(xiàn)的審計與被審計現(xiàn)象與行為,恰好構(gòu)成一種極富結(jié)構(gòu)性的二人博弈。隨著博弈論方法在社會經(jīng)濟分析中日漸深入和廣泛應(yīng)用,近些年來關(guān)于審計監(jiān)督與核查的博弈分析方法和模型也得到了相應(yīng)開發(fā)。其中Matsumura和Tucker的舞弊核查理論及其方法,[在審計人員與被審計對象之間建立互動的策略博弈模型,把雙方當(dāng)事人可能獲得的收益(或遭至的處罰)、被審方內(nèi)控的質(zhì)量、審計方收取的服務(wù)費用等與審計效果相聯(lián)系,提出了一套可供分析、評價審計業(yè)務(wù)及財務(wù)效果的程序,已在西方國家應(yīng)用。2.FraudDetection:ATheoretic68高級審計理論培訓(xùn)-舞弊檢查課件692.FraudDetection:ATheoreticalFoundation本文假定管理者需要做一個決策，審計師需要做兩個決策。管理者先行動，決定以一定的概率舞弊；審計人員在不能觀察管理者選擇的情況下決定是否進行符合性測試，并進一步?jīng)Q定具體的細(xì)節(jié)測試水平。貝葉斯均衡：給定其他參與人的戰(zhàn)略選擇，每個參與人的最優(yōu)戰(zhàn)略依賴于自己的類型。參與人的決策目標(biāo)就是：在給定自己的類型，以及給定其他參與人的類型與戰(zhàn)略選擇之間關(guān)系的條件下，使得自己的期望效用最大化。貝葉斯納什均衡是一種類型依賴型戰(zhàn)略組合。2.FraudDetection:ATheoretic702.FraudDetection:ATheoreticalFoundationx1:對審計師的處罰；x2:審計準(zhǔn)則的規(guī)定是否嚴(yán)格；x3:內(nèi)部控制質(zhì)量；x4:審計費用y1:細(xì)節(jié)測試的程度；y2:舞弊的識別;y3:舞弊發(fā)生率研究結(jié)論：增加對審計師的處罰，增強審計準(zhǔn)則對審計師責(zé)任的規(guī)定，提高內(nèi)部控制質(zhì)量，增加審計費用能夠使舞弊檢查更容易。2.FraudDetection:ATheoretic713.Causes,

Consequences

and

Deterence

of

Financial

StatementFraudFSFCRIME財務(wù)報表舞弊:（FinancialStatementFraud）偽造、篡改、操縱會計記錄；故意誤報、漏報重要信息；故意曲解會計準(zhǔn)則或政策；用激進的會計方法操縱盈余；捏造(Cooks)方法(Recipes)動機(Incentives)監(jiān)測(Monitoring)結(jié)果(Endresults=consequences)3.Causes,

Consequences

and

Det72高級審計理論培訓(xùn)-舞弊檢查課件733.Causes,

Consequences

and

Deterence

of

Financial

StatementFraudDetectionstrategies

of

FSF:審查舞弊漏洞(Fraudvulnerabilityreview)關(guān)注花招(Gamesmanshipreview)警惕和有效的公司治理(Vigilantandeffectivecorporategovernance)敏感的審計委員會(Vigilantauditcommittees)防止舞弊的計劃(Fraudpreventionprograms)3.Causes,

Consequences

and

Det743.Causes,

Consequences

and

Deterence

of

Financial

StatementFraudDetectionstrategies

of

FSF:公司的強制執(zhí)行程序(Enforcementprocedures)外審運用司法審計(Forensic?eldworkaudit)審計師獨立性(Auditors’independence)外審要保持與董事會和審計委員會的溝通(Communicationwiththeboardofdirectorsandtheauditcommittee)提高內(nèi)審效率(Internalauditef?cacy)3.Causes,

Consequences

and

Det754.FinancialStatementFraudDetectionUsingRatioandDigitalAnalysis本文研究目的在于：檢驗審計教科書中的兩種舞弊檢查程序能否識別盈余管理行為。兩種程序：Beneish’sProbitmodel:五變量和八變量Benford’sLaw:研究結(jié)論：五變量的Beneish’smodel能夠以62%的效率檢驗出盈余操縱行為；Benford’sLaw是否有效還有待研究。目錄4.FinancialStatementFraudDe76運用比率分析和數(shù)字分布規(guī)律檢查舞弊

FinancialStatementFraudDetectionUsingRatioandDigitalAnalysisBy:MariaL.Roxas運用比率分析和數(shù)字分布規(guī)律檢查舞弊

FinancialSt77目錄作者簡介摘要及引言研究目的(方法簡介)樣本選取Beneish’sModel及結(jié)果分析Benford’sLaw及結(jié)果分析研究結(jié)論目錄作者簡介78FinancialStatementFraudDetectionUsingRatioandDigitalAnalysisMariaL.Roxas

isaprofessoratCentralConnecticutStateUniversityteachingcost,managerial,andaccountinginformationsystems.Herresearchinterestsareintheareasofcrossculturalethics,informationsystems,andinternationalaccounting.ShehaspublishedinIssuesinAccountingEducation,InternationalJournalofAccounting,JournalofAccountingandComputers.Shereceivedherph.DfromtheUniversityofGeorgia.JournalofLeadership,AccountabilityandEthics,2011，Vol.8,Iss.4,pp.56-66FinancialStatementFraudDete79摘要(Abstract)財務(wù)報表舞弊是企業(yè)舞弊中最具經(jīng)濟影響的一種。超過50%的財務(wù)報表舞弊與收入確認(rèn)有關(guān)。根據(jù)一項對652家公司的調(diào)查，收入對財務(wù)報表提供了最大的風(fēng)險和影響。然而，由國際會計準(zhǔn)則理事會（IASB）所頒布的國際財務(wù)報告準(zhǔn)則（IFRS）中，與收入確認(rèn)相關(guān)的條款對于減少收入確認(rèn)相關(guān)的舞弊風(fēng)險幾乎沒有幫助。本文的研究目的在于分析舞弊檢查教科書中描述的兩種分析程序是否能夠準(zhǔn)確識別盈余操縱行為。摘要(Abstract)財務(wù)報表舞弊是企業(yè)舞弊中最具經(jīng)濟影響80引言—財務(wù)報表舞弊

(FinancialStatementFraud)注冊舞弊審核師協(xié)會（AssociationOfCertifiedFraudExaminers，ACFE）財務(wù)舞弊=財務(wù)報表舞弊+侵占資產(chǎn)舞弊發(fā)生率：5%90%損失金額：$4000000$1350005%的財務(wù)報表舞弊造成的損失超過了總金額的90%Giroux(2004):管理層進行英語操縱的三個動因：債務(wù)；獎金；滿足股票分析師的預(yù)期引言—財務(wù)報表舞弊

(FinancialStatement81引言—收入確認(rèn)(RevenueRecognition)FASB的助理項目經(jīng)理KennethBement在接受采訪時表示：收入確認(rèn)是IASB和FASB最復(fù)雜的趨同項目之一。兩個委員會的收入確認(rèn)條款在原則上是一致的。IASB發(fā)布的IFRS基于單一標(biāo)準(zhǔn)確認(rèn)收入，規(guī)定相對寬松；FASB頒布的GAAP的收入確認(rèn)基于概念框架，條款繁雜，相對嚴(yán)格。美國證券交易委員會（SEC）允許跨國公司采用IFRS，使得跨國公司的收入確認(rèn)更加靈活。如GAAP規(guī)定的必須分期確認(rèn)的收入，IFRS允許提前一次確認(rèn)收入。問卷調(diào)查中，大公司紛紛表示IFRS并不會使他們收入確認(rèn)的風(fēng)險降低。由遵循GAAP向IFRS的調(diào)整可能會引致更大的盈余管理行為。引言—收入確認(rèn)(RevenueRecognition)FA82研究目的(ObjectofStudy)目的：比較Beneish’smodel和Benford’sLaw兩種分析程序檢查舞弊的效率。是否有效的標(biāo)準(zhǔn)：選取的樣本均是SEC識別出的、在收入確認(rèn)方面存在問題的公司。近年來，關(guān)于舞弊檢查和法務(wù)會計的教科書日益增多。(Albrechtetal,2009andGiroux,2004)出版的《舞弊檢查》一書中指出財務(wù)比率和趨勢分析可用于識別舞弊。Beneish’smodel：根據(jù)相關(guān)財務(wù)比率及八個關(guān)鍵變量來判別公司是否有操縱其利潤行為的數(shù)學(xué)模型。該模型會套用公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)對這八個變量進行計算，并創(chuàng)建一個M評分模型來描述利潤被操縱的程度。

（-2.22）研究目的(ObjectofStudy)目的：比較Bene83研究目的(ObjectofStudy)(Albecht,etal2009)提出的另一種檢查舞弊的方法是運用奔福德定律（Benford’sLaw）的數(shù)字分析。據(jù)說，1881年天文學(xué)家西蒙?紐康伯發(fā)現(xiàn)對數(shù)表以1起首的數(shù)所在的那幾頁較其他頁破爛，由此他懷疑以1開頭的數(shù)字就是比其他數(shù)多，大量統(tǒng)計之后發(fā)現(xiàn)果真如此。這個故事的真實性已無從考究，不過它可能是奔福德定律第一次被注意到。研究目的(ObjectofStudy)(Albecht,84研究目的(ObjectofStudy)所謂奔福德定律，是指在一堆從實際生活得出的數(shù)據(jù)中，以1為首位數(shù)字的數(shù)的出現(xiàn)概率約為總數(shù)的三成，是人們通常期望值1/9的3倍，它的確切值等于lg2，而越大的數(shù)字，以它為首位的數(shù)出現(xiàn)的機率就越低。更一般地，我們能夠說明在r進制中，以n開頭的數(shù)字出現(xiàn)的概率是log

r

(n+1)-log

r

(n)。根據(jù)這個公式，可以制作出十進制下數(shù)字1~9開頭的概率表：d123456789P(%)30.117.612.59.77.96.75.85.14.6研究目的(ObjectofStudy)所謂奔福德定律，是85研究目的(ObjectofStudy)這個神奇的法則幾乎完全違背了人們的直覺：哪個數(shù)字開頭的概率不應(yīng)該是一樣的嘛！維基百科上對此有個簡單的解釋：就數(shù)數(shù)而言，從1開始，歷經(jīng)1,2,3,...,9，到這點終結(jié)的話，以哪個數(shù)起首的幾率是相同的，但9之后是10至19，到這里以1起首的數(shù)出現(xiàn)的幾率又大大高于了其他的數(shù)。而在下一堆9起首的數(shù)出現(xiàn)之前，必然會經(jīng)過一堆以2,3,4,...,8起首的數(shù)。如果這種數(shù)法一旦有個終結(jié)點，以1起首的數(shù)的出現(xiàn)率一般都會比9大。研究目的(ObjectofStudy)這個神奇的法則幾乎86研究目的(ObjectofStudy)也就是說，我們平時認(rèn)為的“以1開頭和以9開頭的數(shù)字一樣多”這種情況，實際只有在[1,999]此類區(qū)間里才會出現(xiàn)。任意給一個區(qū)間，由于樣本的不完整性，基本不可能出現(xiàn)這種情況。在實際生活，不論是各國人口數(shù)量，還是門牌號碼，都基本服從奔福德定律，而且這些統(tǒng)計得到的結(jié)果和理論預(yù)測值的誤差也很小。這個法則最經(jīng)典的應(yīng)用是驗證統(tǒng)計數(shù)據(jù)真?zhèn)?。奔福德定律在會計、股票甚至是選舉領(lǐng)域也有著重要的應(yīng)用。如果一個包含了幾千個數(shù)字的樣本居然完全不服從本福特法則，那么這個樣本很有可能是偽造的。研究目的(ObjectofStudy)也就是說，我們平時87研究目的(ObjectofStudy)目的：比較Beneish’smodel和Benford’sLaw兩種分析程序的有效性。Beneish模型下M評分高于-2.22，或者運用數(shù)字分析法發(fā)現(xiàn)報表數(shù)字不服從奔福德法則，并不能證明一定存在舞弊行為，但表示需要進一步調(diào)查該公司的財務(wù)資料。研究目的(ObjectofStudy)88樣本選擇(Dataselection)1999年11月13日起，2008年6月17日止：共有116家公司被判定存在收入確認(rèn)違反準(zhǔn)則的行為。篩選掉缺失數(shù)據(jù)的公司后，樣本量降