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    基于案例推理的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別研究

    2015-06-09 19:37李清任朝陽
    關(guān)鍵詞:熵值法

    李清++任朝陽

    摘要:上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊對資本市場建設(shè)和投資者利益保護(hù)掣肘已久。以2003~2012年我國滬深A(yù)股財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊公司及其配對公司為樣本,依據(jù)“舞弊鉆石”理論和現(xiàn)有文獻(xiàn)提取舞弊識別指標(biāo),基于案例推理思想構(gòu)建財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別模型。研究發(fā)現(xiàn),較之于非舞弊公司,舞弊公司通常面臨更大的盈利壓力和償債壓力,成長能力更弱,事務(wù)所變更現(xiàn)象更為普遍,被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的概率更高。基于仿蘭氏距離的案例推理模型對測試集樣本的識別總正確率為66.7%。

    關(guān)鍵詞: 財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊;案例推理;熵值法;K近鄰法

    中圖分類號:F239.1文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1003-7217(2015)03-0084-06

    一、引言

    財(cái)務(wù)報(bào)告是上市公司與資本市場溝通的橋梁。因此,確保財(cái)務(wù)報(bào)告信息的真實(shí)、準(zhǔn)確意義重大。財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊是指公司在對外財(cái)務(wù)報(bào)告活動(dòng)中,由于故意或輕率的行為,無論是虛假或漏列,結(jié)果導(dǎo)致重大誤導(dǎo)性財(cái)務(wù)報(bào)告,且對投資者的投資決策產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響的行為。由于信息不對稱及有限理性,投資者對上市公司的舞弊操作往往難以分辨,常蒙受巨額財(cái)產(chǎn)損失。因此,識別舞弊性財(cái)務(wù)報(bào)告,辨別上市公司信息真?zhèn)?,有助于保護(hù)投資者利益,為建設(shè)投融資并重的規(guī)范的資本市場提供支持。

    舞弊與反舞弊的博弈歷時(shí)已久,有關(guān)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別的研究也未曾間斷。Ngai等(2011)[1]對美國1997~2008年在金融欺詐領(lǐng)域的49種期刊上已發(fā)表文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),普遍應(yīng)用的方法包括Logistic回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。Beasley(1996)[2]通過構(gòu)建Logistic回歸模型,探討了董事會結(jié)構(gòu)特征與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊之間的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)舞弊公司的外部董事比例顯著低于非舞弊公司,而審計(jì)委員會設(shè)置與否與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊之間不存在顯著相關(guān)關(guān)系。Lee等(1999)[3]以美國證券交易委員會“會計(jì)與審計(jì)處罰公告”和“華爾街日報(bào)索引”所載1978~1991年間舞弊公司為樣本,建立Logistic回歸模型,著重討論了指標(biāo)“盈余與經(jīng)營現(xiàn)金流量差”的舞弊識別能力,結(jié)果發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊公司的盈余與經(jīng)營現(xiàn)金流量差異顯著高于非舞弊公司。此外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4,5]和基于多標(biāo)準(zhǔn)決策技術(shù)[6]在公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別方面的應(yīng)用也不乏研究成果。特別地,Curet等(1996)[7]討論了案例推理在輔助審計(jì)師識別管理舞弊中的應(yīng)用,探索了案例推理模型的開發(fā)、完善和評估技術(shù)。Hwang等(2004)[8]以137家韓國制造業(yè)公司為樣本,以涵蓋6個(gè)控制因素的56個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為基礎(chǔ),采用層次分析法為指標(biāo)賦權(quán),以歐氏距離法度量案例相似程度,檢驗(yàn)了案例推理模型在企業(yè)內(nèi)部控制風(fēng)險(xiǎn)評估方面的應(yīng)用效果。結(jié)果表明,案例推理的風(fēng)險(xiǎn)評估模型效果顯著優(yōu)于人工審計(jì),也好于多元判別分析。

    國內(nèi)關(guān)于財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別的研究則主要采用統(tǒng)計(jì)方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。陳國欣等(2007)[9]選取29個(gè)指標(biāo),以126家舞弊公司和126家非舞弊公司為樣本建立了Logistic回歸模型,結(jié)果顯示盈利能力弱、管理者持股比例高、獨(dú)立董事人數(shù)少、被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的上市公司舞弊可能性更高。韋琳等(2011)[10]、洪葒等(2012)[11]分別以舞弊三角形理論和GONE理論為指導(dǎo),構(gòu)建了Logistic回歸模型。梁杰等(2006)[12] 使用5個(gè)財(cái)務(wù)比率和3個(gè)會計(jì)項(xiàng)目指標(biāo)建立了基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別的混合模型。劉君等(2006)[13]以36家舞弊公司和16家非舞弊公司為樣本,基于均值差異顯著的9個(gè)指標(biāo),構(gòu)建了徑向基概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別模型。

    財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐(雙月刊)2015年第3期2015年第3期(總第195期)李清,任朝陽:基于案例推理的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別研究

    財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊是一類復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象[14],目前仍是會計(jì)研究領(lǐng)域的“灰箱”,而案例推理方法適用于規(guī)則不完善、不明確、不一致的領(lǐng)域[15],它在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別領(lǐng)域是否也有較高的正確率,國內(nèi)尚未有這方面的研究。本文試圖構(gòu)建財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別的案例推理模型,以期達(dá)到較高識別正確率,輔助投資者鑒別上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告信息真?zhèn)?,提高投資決策的效率和效益。

    二、基于案例推理的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別原理(一) 案例表示

    每個(gè)樣本公司都視為一個(gè)案例,并用其特征屬性表示,以便于檢索和計(jì)算距離。

    1. 原始案例篩選。

    由于相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)在2003年以后才較為完整,故樣本區(qū)間選擇為2003~2012年。CSMAR數(shù)據(jù)庫中共有16種違規(guī)類型,選取“虛構(gòu)利潤、虛列資產(chǎn)、虛假記載(誤導(dǎo)性陳述)、披露不實(shí)、重大遺漏、推遲披露”6種違規(guī)類型作為研究樣本。刪除金融業(yè)和主營業(yè)務(wù)模糊的綜合類上市公司,最終得到滬深A(yù)股181家舞弊公司。以年初總資產(chǎn)規(guī)模相近、同行業(yè)、同年度為標(biāo)準(zhǔn),選取181家非舞弊公司作為控制組樣本。

    考慮到先建立模型后使用模型的時(shí)間順序,將全部樣本按照年份日期劃分為兩個(gè)樣本集:2003~2010年共計(jì)260個(gè)案例歸為訓(xùn)練集,占71.8%,舞弊和非舞弊公司各130家;2011~2012年共計(jì)102個(gè)案例歸為測試集,占28.2%,舞弊和非舞弊公司各51家。

    2. 特征屬性提取。“舞弊鉆石”理論為舞弊識別指標(biāo)的提取提供了理論指導(dǎo),該理論最早由Wolfe等[16]于2004年提出。通過對舞弊三角形理論的深入考察,結(jié)合對大量舞弊案的主要策劃者能力特征的分析,Wolfe等將舞弊動(dòng)因進(jìn)一步拓展為壓力、機(jī)會、合理化、能力四因素。追根溯源,舞弊三角形理論源自1950年美國著名犯罪學(xué)家Cressey對250個(gè)罪犯的訪談研究。經(jīng)過為期5個(gè)月的訪談,Cressey發(fā)現(xiàn),舞弊的產(chǎn)生是由壓力、機(jī)會、合理化三因素共同作用的結(jié)果 [17]。Wolfe等(2004)觀察發(fā)現(xiàn),即使舞弊者感知到壓力且存在“較好”的舞弊機(jī)會,也有似乎“合理”的借口,但如果舞弊者估計(jì)自身能力不足以隱蔽地實(shí)施舞弊而不被懲罰,舞弊行為仍然不會發(fā)生[15]。舞弊者往往在組織內(nèi)位居要職,熟悉組織的內(nèi)部控制缺陷,認(rèn)為自己能輕易避開懲罰,自負(fù)而且心理承壓能力較強(qiáng)。具備這些能力特征的策劃者被視為催動(dòng)舞弊發(fā)生的第四個(gè)因素。

    (1) 壓力因素。舞弊壓力有多種來源,而財(cái)務(wù)收支失衡、異常開支需求以及由意外損失導(dǎo)致的入不敷出等財(cái)務(wù)壓力是主要來源之一。企業(yè)財(cái)務(wù)壓力可以通過營運(yùn)能力、盈利能力、償債能力、成長能力等反映出來。衡量營運(yùn)能力的常用指標(biāo)有應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等;衡量盈利能力的常用指標(biāo)有總資產(chǎn)凈利率、銷售凈利率、財(cái)務(wù)費(fèi)用率、盈余經(jīng)營現(xiàn)金流量差等;衡量償債能力的指標(biāo)有流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率、資本負(fù)債率等;衡量成長能力的指標(biāo)有總資產(chǎn)增長率等[3,10,13]??紤]我國資本市場特殊的制度背景,例如對增發(fā)配股公司凈資產(chǎn)收益率的要求、對連續(xù)多年的虧損公司進(jìn)行限制交易特殊處理(ST、*ST)乃至退市的規(guī)定,加之核準(zhǔn)制下公開發(fā)行股票的門檻較高,“殼資源”尤為稀缺,上市公司具有強(qiáng)烈的業(yè)績達(dá)標(biāo)舞弊傾向,鑒于此,使用是否具有配股動(dòng)機(jī)、保盈動(dòng)機(jī)衡量來自業(yè)績達(dá)標(biāo)的舞弊壓力[11]。

    (2) 機(jī)會因素。完善的公司治理機(jī)制是抵御和防范財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的重要屏障,公司治理不完善則往往給舞弊提供機(jī)會[5]。Beasley(1996)[2]研究發(fā)現(xiàn),舞弊公司的董事會通常較少外部獨(dú)立董事。Dechow等(1996)[18]發(fā)現(xiàn)舞弊公司大多缺乏內(nèi)部審計(jì)委員會,董事長與總經(jīng)理二職合一現(xiàn)象較為普遍。此外,股權(quán)結(jié)構(gòu)是公司治理的重要組成部分,被視為公司治理的產(chǎn)權(quán)基礎(chǔ)。我國上市公司國有股“一股獨(dú)大”現(xiàn)象突出,國資控股的公司由于所有者監(jiān)督缺位,其經(jīng)營者更有機(jī)會通過舞弊實(shí)現(xiàn)控制企業(yè)以獲取私人利益[19]。另一方面,注冊會計(jì)師審計(jì)是遏止組織舞弊的最后一道防線, 為了掩蓋舞弊行為,舞弊公司在舞弊實(shí)施年度傾向于變更審計(jì)師事務(wù)所[20],變更審計(jì)師可能導(dǎo)致不了解情況的新任審計(jì)師難以發(fā)現(xiàn)和阻止舞弊。綜上,本文選擇二職合一、獨(dú)董比例、是否設(shè)立審計(jì)委員會、國有股比例、事務(wù)所變更衡量機(jī)會因素。

    (3) 合理化因素。合理化是為舞弊行為尋找借口的心理過程,舞弊者的行為與其自身道德可接受程度相關(guān)。如果一個(gè)人認(rèn)為舞弊已經(jīng)超出自身道德底線,則其通常不會實(shí)施。然而,由于行為者的心理活動(dòng)是內(nèi)在而復(fù)雜的,難以直接測量,已有研究大多借用與個(gè)人道德相關(guān)的代理變量進(jìn)行間接衡量。Rae等[21]認(rèn)為,舞弊等非誠信行為的發(fā)生常常由于當(dāng)事人不夠正直。韋琳等(2011)[10]分析認(rèn)為,存在舞弊行為的公司常常由于對審計(jì)工作的不配合,被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的可能性較大。舞弊公司的非誠信行為還往往給利益相關(guān)者帶來負(fù)面影響,更容易使公司陷入法律糾紛。據(jù)此,本文使用審計(jì)意見、法律訴訟衡量合理化因素。

    (4) 能力因素。財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊通常由管理者主導(dǎo)實(shí)施,對其個(gè)人能力特征的考察有助于識別潛在舞弊風(fēng)險(xiǎn)。Magnan(2013) [22]研究發(fā)現(xiàn),管理者自負(fù)是財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的重要隱患,管理者自負(fù)的公司更傾向于實(shí)施財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊。公司業(yè)務(wù)的增長來自持續(xù)的盈利,而自負(fù)的管理者傾向于通過資本運(yùn)作等外部融資實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)模的快速擴(kuò)張,通常體現(xiàn)為活躍的兼并收購計(jì)劃。換言之,兼并收購與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的管理者具有共同的自負(fù)特征。鑒于此,不妨使用兼并收購衡量能力因素。綜上,本文提取的特征屬性指標(biāo)如表1所示。3. 特征屬性篩選。

    對訓(xùn)練集進(jìn)行指標(biāo)均值差異檢驗(yàn),根據(jù)差異程度篩選用于舞弊識別的指標(biāo)。使用SPSS軟件對舞弊和非舞弊公司的22個(gè)指標(biāo)是否服從正態(tài)分布做KolmogorovSmirnov單樣本正態(tài)性檢驗(yàn),若兩類公司的某個(gè)指標(biāo)均服從正態(tài)分布,則使用兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)該指標(biāo)算術(shù)平均值是否相等,并依方差齊次性選擇對應(yīng)的t值及其顯著性概率p值,據(jù)以判定均值差異是否顯著。對兩類公司不全服從正態(tài)分布的指標(biāo),則使用兩獨(dú)立樣本MannWhitney U檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)其均值差異顯著性。均值存在顯著性差異的指標(biāo)有總資產(chǎn)凈利率、銷售凈利率、財(cái)務(wù)費(fèi)用率、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)增長率、事務(wù)所變更、審計(jì)意見。

    4. 原始案例庫構(gòu)建。

    設(shè)原始案例(即訓(xùn)練集)為n個(gè),案例特征屬性(即舞弊識別指標(biāo))為m個(gè),則原始案例庫可以表示為如下矩陣:

    公司1x11x12…x1m公司2x21x22…x2m……………公司nxn1xn2…xnm

    其中,xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)表示第i個(gè)公司的第j個(gè)指標(biāo)。(二) 案例檢索

    1. 檢索方法確定。

    K近鄰法作為一類非參數(shù)判別方法,常用于分類問題的解決。隨著K值取值增大(≥3個(gè)),該方法優(yōu)勢更為明顯[23,24]。Terrell等(1992)研究表明,K近鄰法適用于變量為3個(gè)以上維數(shù)較多的情況 [25]。本文均值差異顯著的變量為7個(gè),適宜采用K近鄰法進(jìn)行案例檢索。

    該方法的操作首先需要逐一測算新案例與所有原始案例的相似度,然后,對原始案例按與該案例相似程度大小進(jìn)行降序排列,取其前K個(gè)案例,將此K個(gè)案例中占多數(shù)的類別賦予新案例,實(shí)現(xiàn)新案例類別判斷。為了追求判斷結(jié)果的穩(wěn)健性,K值越大越好;而K值越大,相似度低的案例被檢索到的概率也會隨之增加,從而對新案例類別判斷形成干擾。最佳K值是在考慮穩(wěn)健性和相似度基礎(chǔ)上的綜合折中??梢酝ㄟ^試算獲得不同K值的判斷正確率曲線,從中選擇最佳K值。為避免二義性,一般將K取為奇數(shù)。

    2. 相似性測度公式確定。

    研究中對案例相似性的測度往往使用兩個(gè)對象之間的距離來表達(dá)。距離越小表示兩案例越相似。常用的距離公式有:明氏距離(包括曼哈頓距離、歐氏距離、切比雪夫距離)和仿蘭氏距離[26]。

    (1) 明氏距離。把案例看成m維空間的點(diǎn),令dij表示案例i與案例j間距離,則明氏距離定義為:

    dij(q)=q∑mα=1xiα-xjαq(1)

    當(dāng)q=1時(shí),該公式稱為曼哈頓距離:dij(1)=∑mα=1xiα-xjα。經(jīng)過加權(quán)的曼哈頓距離公式為: dyi(1)=∑mα=1ωαΩ×xyα-xiα,Ω=∑mα=1ωα。其中,dyi(1)是新案例y到第i個(gè)原始案例的距離(i=1,2,…,n);ωα是第α個(gè)屬性的權(quán)重(α=1,2,…,m);ωαΩ保證公式中m個(gè)特征屬性值的權(quán)重之和為1。當(dāng)q=2時(shí),該公式稱為歐氏距離:dij(2)=∑mα=1xiα-xjα2。經(jīng)過加權(quán)的歐氏距離為:dyi(2)=∑mα=1ωαΩ×xyα-xiα2 ,公式中各參數(shù)意義同前。

    當(dāng)q=

    (2) 仿蘭氏距離。蘭氏距離是由Lance和Williams最早提出,其計(jì)算公式為:dij=1m∑mα=1xiα-xjαxiα+xjα,該公式要求各屬性值大于0。由于存在負(fù)數(shù)故采用了所謂的仿蘭氏距離(加權(quán)后為): dyi=∑mα=1ωαΩ×xyα-xiαxyα+xiα,定義當(dāng)xyα=xiα=0時(shí),dyi=0。公式中各參數(shù)意義同前。

    3. 特征屬性權(quán)重確定。

    根據(jù)是否有人為因素參與,可以分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法包括層次分析法、德爾菲法等。客觀賦權(quán)法包括熵值法、主成分分析法、中心化系數(shù)Logistic回歸等,根據(jù)數(shù)據(jù)信息的相關(guān)性或差異性等特征構(gòu)權(quán)。本文采用熵值法確定特征屬性權(quán)重。

    三、財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識別案例推理模型的構(gòu)建

    (一) 熵值法確定權(quán)重的基本原理和步驟

    熵是對系統(tǒng)無序程度的度量,系統(tǒng)越無序,熵值越大,系統(tǒng)越有序,熵值越小。因此,對于指標(biāo)xj(j=1,2,…,m),其n個(gè)指標(biāo)值差異越大,則該指標(biāo)在案例綜合評價(jià)中所起的作用越大,所占的權(quán)重也應(yīng)該越大;如果某個(gè)指標(biāo)的n個(gè)值全部相等,則該指標(biāo)對于不同案例不具有區(qū)分能力,其所占的權(quán)重應(yīng)該為零[27]。熵值法賦權(quán)的計(jì)算步驟為:

    1.指標(biāo)無量綱化處理。對于由n個(gè)公司樣本,m個(gè)評價(jià)指標(biāo)形成的指標(biāo)矩陣X=(xij)n×m,中心化的公式為:

    x′ij=(xij-x-j)/sj(2)

    其中x′ij是中心化后的指標(biāo)值,xj-=1n∑ni=1xij是第j項(xiàng)指標(biāo)的均值,sj=1n-1∑ni=1(xij-xj-)2是第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。

    2.坐標(biāo)平移。數(shù)據(jù)中心化后落入?yún)^(qū)間[-7.787136,9.681681]中,由于負(fù)數(shù)不能取對數(shù)、不能直接計(jì)算比重,所以進(jìn)行坐標(biāo)平移,令Zij=8+x'ij。為方便,仍將Zij記為xij。

    3.計(jì)算指標(biāo)xj中第i公司指標(biāo)值xij的比重pij=xij/∑ni=1xij。

    4. 計(jì)算指標(biāo)xj的熵值ej=-(1ln n)∑ni=1pij×ln pij,式中乘以系數(shù)1/ln n,以便使得0≤ej≤1。

    5.計(jì)算指標(biāo)xj的差異性系數(shù)gj,定義gj=1-ej。

    6.計(jì)算指標(biāo)xj的權(quán)重wj=gj/∑mj=1gj,j=1,…,m。

    上述數(shù)據(jù)處理過程示意如表2所示。

    (二) 使用熵值法確定權(quán)重的案例推理模型

    任取一家測試集案例y(y=1,2,…,102)計(jì)算其與訓(xùn)練集260家案例的曼哈頓距離,得到距離集合Dy=dy1,dy2,…dy260。260家案例的類別集合定義為C=c1,c2,…,c260,其中ci(i=1,2,…,260)值為1表示舞弊、為0表示非舞弊。取集合Dy中K個(gè)最小值,構(gòu)成案例調(diào)用集合Dyk,對應(yīng)的類別集合為Cyk。若Cyk中等于1的元素的個(gè)數(shù)超過K/2,則將y判為舞弊公司,否則判為非舞弊公司。然后與y的實(shí)際類別對照,類別相同則判別正確,反之,則判別錯(cuò)誤。取另一家測試集案例重復(fù)上述過程,遍歷測試集,最后得到測試集識別正確率。由于K取不同值時(shí)集合Cyk中的元素不同,從而識別結(jié)果不同,可以繪制不同K值的判別正確率曲線,從中選擇最佳K值。為避免二義性,K取1~259的奇數(shù)。

    使用歐氏、切比雪夫、仿蘭氏距離重復(fù)上述計(jì)算過程,以對比不同距離的識別正確率,結(jié)果如表3所示。模型B總體正確率最高為68.6%,然而其舞弊公司識別正確率偏低。由于舞弊公司的錯(cuò)判成本較高,因此考慮錯(cuò)判成本,D模型為最優(yōu)模型,其舞弊公司、非舞弊公司以及總識別正確率分別為62.7%、70.6%、66.7%。D模型不同K值下的識別正確率曲線如圖1所示,最優(yōu)K值為15。

    圖1仿蘭氏距離、不同K值測試集識別正確率

    四、研究結(jié)論

    本文以“舞弊鉆石”理論為指導(dǎo)提取舞弊識別指標(biāo),構(gòu)建了案例推理模型并具有較高的識別正確率。研究發(fā)現(xiàn),較之于非舞弊公司,舞弊公司通常面臨更大的盈利壓力和償債壓力,成長能力更弱,事務(wù)所變更現(xiàn)象更為普遍,被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的概率更高?;诜绿m氏距離的案例推理測試集識別正確率達(dá)到66.7%,具有一定實(shí)用性。該研究豐富了舞弊識別領(lǐng)域的文獻(xiàn),啟示審計(jì)師在舞弊審計(jì)中打破線性思維模式,充分調(diào)用已有舞弊審計(jì)經(jīng)驗(yàn),以相似案例為參照,從整體上系統(tǒng)把握財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊特征,提高舞弊識別能力,降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

    案例推理方法具有較強(qiáng)的開放性。還可以采用其它方法對指標(biāo)賦權(quán),如使用主成分分析、層次分析等方法賦權(quán),以便與熵值法相互校驗(yàn)權(quán)重設(shè)置的合理性。另外,不同距離公式下的模型識別正確率各不相同,未來還可以探討更多距離公式的應(yīng)用,例如馬氏距離、夾角余弦、案例相關(guān)系數(shù)等。

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    (責(zé)任編輯:漆玲瓊)

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