基于數(shù)據(jù)挖掘的重大錯報風險識別和評估研究

徐 靜，李俊林

(北京聯(lián)合大學(xué) 管理學(xué)院，北京 100101)

一、引 言

審計在維護資本市場秩序和社會公眾利益、提升會計信息質(zhì)量和經(jīng)濟效率等方面發(fā)揮著重要作用。為全面提升注冊會計師行業(yè)服務(wù)國家建設(shè)的能力，國務(wù)院辦公廳于2021年印發(fā)了《關(guān)于進一步規(guī)范財務(wù)審計秩序促進注冊會計師行業(yè)健康發(fā)展的意見》，要求切實加強會計師事務(wù)所監(jiān)管，遏制財務(wù)造假現(xiàn)象。同時，相關(guān)的法律、法規(guī)和準則體系逐步完善。如中國證監(jiān)會制定了《監(jiān)管規(guī)則適用指引——審計類第1號》，就注冊會計師對上市公司財務(wù)報表發(fā)表非標準審計意見作出明確規(guī)范；中國注冊會計師協(xié)會對《中國注冊會計師執(zhí)業(yè)準則》進行了多次修訂；財政部正在開展對《中華人民共和國注冊會計師法》的修訂工作。在政策引導(dǎo)下，注冊會計師行業(yè)迫切需要提高審計質(zhì)量，從而更好地發(fā)揮審計鑒證作用。就財務(wù)報表審計業(yè)務(wù)而言，現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲嬍且詫徲嬶L險模型為基礎(chǔ)的審計，即在重大錯報風險識別和評估的基礎(chǔ)上采取恰當應(yīng)對措施，對財務(wù)報表是否在所有重大方面按照適用的財務(wù)報告編制基礎(chǔ)編制發(fā)表審計意見。其中，重大錯報風險識別和評估作為風險導(dǎo)向?qū)徲嫷钠瘘c，是財務(wù)報表審計中的核心程序。實務(wù)中，注冊會計師通過了解被審計單位及其環(huán)境識別和評估重大錯報風險，往往需要運用職業(yè)判斷。然而，職業(yè)判斷通常具有主觀性，且會受到時間、壓力、知識和經(jīng)驗不足以及所獲取信息有限等因素的影響，職業(yè)判斷可能因發(fā)生判斷偏差而影響審計結(jié)果。

所謂重大錯報風險，是指財務(wù)報表審計前存在重大錯報的可能性。關(guān)于重大錯報風險及其產(chǎn)生的動因，以往文獻通常運用舞弊三角理論進行解釋，即認為影響錯報的因素主要包括三個方面：壓力、機會和借口[1,2]。首先，財務(wù)困境和業(yè)績壓力是引致錯報的內(nèi)在動因。實證研究表明，當企業(yè)面臨財務(wù)困境和業(yè)績壓力時，財務(wù)報表重大錯報風險大大增加[3]。其次，股權(quán)結(jié)構(gòu)[4]、薪酬契約安排[5]、審計委員會特征[6]、社會責任履行[7]、員工檢舉揭發(fā)[8]等公司治理在抑制財務(wù)報表錯報方面發(fā)揮了積極的作用；審計透明度[9]、分析師關(guān)注[10]、法律環(huán)境[11]等外部監(jiān)管對財務(wù)報表錯報具有事前震懾和事后糾偏作用。最后，合理化因素潛藏于組織和生活環(huán)境中的各個層面，潛移默化地影響著行為人對錯報自我合理化的態(tài)度[12]。因此，當企業(yè)具備以上要素時，很可能引發(fā)錯報行為。如果錯報單獨或匯總起來可能影響財務(wù)報表使用者依據(jù)財務(wù)報表作出的經(jīng)濟決策，則通常認為錯報是重大的。

基于對錯報來源及其影響因素分析，注冊會計師依據(jù)被審計單位及其環(huán)境信息識別和評估重大錯報風險。關(guān)于重大錯報風險識別和評估的研究，學(xué)者們從不同方面進行了探討。根據(jù)審計準則，注冊會計師通常運用詢問、分析程序、觀察和檢查等方法，根據(jù)風險來源以固有風險和控制風險表示重大錯報風險；或者根據(jù)風險類型以錯誤風險和舞弊風險表示重大錯報風險，據(jù)此作出審計規(guī)劃判斷[13]。隨著研究的深入，邏輯回歸模型被用于重大錯報風險識別和評估。如利用反映盈利質(zhì)量的財務(wù)指標建立邏輯回歸模型，能夠較為正確地將公司劃分為重大錯報可能性高或低的公司[14]；應(yīng)用橫截面、時序邏輯回歸模型，與基于異常應(yīng)計項目檢查的預(yù)測模型相比，能夠更有效地識別欺詐風險[15]。除廣為采用的財務(wù)比率外，審計師在識別和評估審計期間發(fā)生的重大錯報風險時，會適度利用非財務(wù)信息，如真實生產(chǎn)活動[16]。然而，審計師似乎更傾向于依賴財務(wù)信息，而不是非財務(wù)信息，或者說一些非財務(wù)指標在錯報檢測中的作用并不顯著[17,18]。近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)在審計范圍、風險評估程序理念、進一步審計程序以及審計證據(jù)等方面對風險導(dǎo)向?qū)徲嫯a(chǎn)生影響，數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、可視化等一些新方法逐漸被用于識別、評估和檢測財務(wù)報表錯報[19]。如針對前期會計差錯調(diào)整，運用決策樹、判別分析和邏輯回歸等數(shù)據(jù)分析模型能實現(xiàn)更準確的預(yù)測[20]；以多項邏輯回歸、支持向量機和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等多類分類器作為預(yù)測工具，能夠根據(jù)欺詐意圖對錯報進行檢測和分類[21]；基于會計、資本市場、治理和審計數(shù)據(jù)，運用機器學(xué)習(xí)方法有助于發(fā)現(xiàn)并解釋持續(xù)會計錯報中存在的模式[22]；基于審計報告中的關(guān)鍵審計事項信息識別出的重大錯報風險，能夠運用可視化技術(shù)實現(xiàn)更直觀的展現(xiàn)研究[23]。得益于現(xiàn)代審計技術(shù)的發(fā)展，越來越多的審計軟件被用于檢測重大錯報、控制缺陷和欺詐，發(fā)現(xiàn)重大錯報則是衡量通用審計軟件信息質(zhì)量的重要標準[24]。

審計的價值在于能夠發(fā)現(xiàn)和糾正財務(wù)報表中的錯報，從而提升財務(wù)報表預(yù)期使用者對財務(wù)報表的信賴程度[25]。實證研究表明，審計風險模型的應(yīng)用對財務(wù)報表錯報的發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生了顯著影響，風險導(dǎo)向?qū)徲嬐ㄟ^發(fā)現(xiàn)審計實踐中的錯報減輕了虛假財務(wù)報告的程度[26]。因此，審計師應(yīng)將注意力集中在可能導(dǎo)致財務(wù)報表重大錯誤的各種癥狀、跡象或警示信號上，評估財務(wù)報表重大錯報風險有助于審計師在審計過程中實現(xiàn)審計目標[27,28]。通過實施風險評估、控制測試和實質(zhì)性程序，審計師對被審計單位財務(wù)報表整體是否不存在重大錯報獲取合理保證，為發(fā)表審計意見提供基礎(chǔ)。 財務(wù)報表重大錯報風險越高，被出具非標審計意見的概率也越高[29]。在無保留意見的審計報告中，包含解釋性語言的財務(wù)報表比沒有解釋性語言的財務(wù)報表更容易進行后續(xù)重述[30]。如果審計師在執(zhí)行審計業(yè)務(wù)時發(fā)生失誤而簽發(fā)了不適當審計意見，視為審計失??；未發(fā)現(xiàn)審計客戶財務(wù)報表中存在舞弊或重大錯報的審計機構(gòu)將導(dǎo)致其聲譽損失，可能會受到實質(zhì)性的罰款和負面宣傳[31]。因此，準確識別和評估重大錯報風險是促進審計高質(zhì)量發(fā)展的必要前提，也是學(xué)術(shù)研究中亟待攻克的難題。

結(jié)合當前的商業(yè)環(huán)境，企業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長的態(tài)勢，面對海量大數(shù)據(jù)資源，注冊會計師很可能淹沒在數(shù)據(jù)的海洋里。但是，財務(wù)報表之間有著嚴密的勾稽關(guān)系，財務(wù)報表重大錯報是有跡可循的。企業(yè)的每一筆交易和事項都具有較為完整的線索鏈條，任何問題都會在電子數(shù)據(jù)中留痕并呈現(xiàn)出一些特征[32]。與自然形成且符合邏輯的真實財務(wù)數(shù)據(jù)相比，存在重大錯報的數(shù)據(jù)很可能有著數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的缺陷，這種缺陷往往會導(dǎo)致異常[33]。重大錯報公司與正常公司在盈利能力、償債能力、成長能力和現(xiàn)金流量方面存在顯著差異，會計信息的異常程度越大，公司進行財務(wù)報告舞弊的可能性越大[34]。因此， 通過分析不同財務(wù)數(shù)據(jù)之間以及財務(wù)數(shù)據(jù)與非財務(wù)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，注冊會計師能夠發(fā)現(xiàn)與其他相關(guān)信息不一致或與預(yù)期值差異重大的波動或關(guān)系，從異常特征的角度識別財務(wù)報表重大錯報，并結(jié)合詢問、觀察和檢查等程序進行調(diào)查取證。數(shù)據(jù)挖掘作為深層次的數(shù)據(jù)信息分析方法，能夠?qū)Ω鞣N因素之間隱藏的內(nèi)在聯(lián)系進行深度探索，為重大錯報風險識別和評估提供新的思路和方法。

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于注冊會計師從大數(shù)據(jù)中找出財務(wù)報表重大錯報的規(guī)律、關(guān)系和模式。為此，本文以因重大錯報被出具保留和否定意見的上市公司為研究對象，基于注冊會計師在實施風險評估程序時常用的指標，構(gòu)建基于CHAID算法的財務(wù)報表重大錯報分類預(yù)測模型，探索存在重大錯報樣本和不存在重大錯報樣本的基本特征及其決策規(guī)則，旨在更有效地識別、評估和檢測財務(wù)報表重大錯報，為注冊會計師作出更準確的職業(yè)判斷提供決策支持。

二、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

通過對近年來我國上市公司財務(wù)報表審計意見類型的分析，發(fā)現(xiàn)在所有被出具非標審計意見的上市公司中，超過半數(shù)的企業(yè)屬于制造業(yè)，并且又以計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)最多。因此，考慮到行業(yè)的差異性和數(shù)據(jù)間的可比較性，以2001—2020年我國深滬兩市計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)上市公司為研究對象，從中選取財務(wù)報表存在重大錯報的樣本。

1. 錯報樣本。取自因財務(wù)報表存在重大錯報被出具保留意見和否定意見的上市公司。由于導(dǎo)致注冊會計師發(fā)表保留意見的事項也可能源于無法獲取充分、適當?shù)膶徲嬜C據(jù)，因而在數(shù)據(jù)處理時，剔除掉因?qū)徲嫹秶艿较拗票怀鼍弑Ａ粢庖姷纳鲜泄尽?/p>

2. 正常樣本。取自財務(wù)報表不存在重大錯報的上市公司，即其審計意見類型為標準無保留意見。并且，剔除掉被實施ST/*ST、曾被監(jiān)管機構(gòu)處罰的上市公司，進而按照隸屬同行業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模接近的原則，對數(shù)據(jù)進行清洗后，與錯報樣本組成配對樣本。

依據(jù)上述原則和方法，因重大錯報被出具保留和否定意見的錯報樣本共53條，為其一一配對正常樣本后，共獲得有效樣本106條。上市公司基本信息、審計意見、監(jiān)管處罰和相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)和銳思(RESSET)數(shù)據(jù)庫。

(二)變量定義

審計意見類型反映了財務(wù)報表經(jīng)注冊會計師審計后是否存在重大錯報，因而，以“是否重大錯報”為輸出變量，被出具保留和否定意見審計報告，表示財務(wù)報表存在重大錯報，以T表示；被出具標準無保留意見審計報告，表示財務(wù)報表不存在重大錯報，以F表示。根據(jù)審計準則應(yīng)用指南，分析程序是注冊會計師識別和評估重大錯報風險的重要程序之一。注冊會計師在實施分析程序時常用的比率主要涉及五個方面的內(nèi)容，即流動性比率、資產(chǎn)管理比率、負債比率、盈利能力比率、生產(chǎn)能力比率。據(jù)此，輸入變量包括五大維度，共26個指標，見表1。

表1 變量設(shè)計

(三)模型構(gòu)建

財務(wù)報表是否存在重大錯報可視為一個二分類問題，為了挖掘上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)中所蘊含的規(guī)律，構(gòu)建基于CHAID算法的重大錯報分類預(yù)測模型。CHAID是卡方自動交互診斷器(Chi-squared Automatic Interaction Detector)的簡稱，屬于決策樹算法的一種，其核心思想是確定決策樹的分支準則，解決最佳分組變量和分割點的確定問題。CHAID建模過程主要包括兩個步驟：

1. 對輸入變量進行預(yù)處理，即對數(shù)值型輸入變量值進行分箱處理，合并分類型輸入變量的取值形成超類，以此減少輸入變量的取值個數(shù)和決策樹的分支。重大錯報分類預(yù)測模型的輸出變量“是否重大錯報”為分類型，26個輸入變量為數(shù)值型，針對這類問題采用ChiMerge分組法。ChiMerge分組的方法是按分位點分箱，然后根據(jù)統(tǒng)計檢驗結(jié)果合并對輸出變量取值沒有顯著影響的組，因此，它是一種在輸出變量指導(dǎo)下的分組，注重分析分組結(jié)果與輸出變量間的相關(guān)性。

2. 對于經(jīng)過預(yù)處理的輸入變量，計算與輸出變量相關(guān)性檢驗中的統(tǒng)計量及概率P值，依據(jù)統(tǒng)計顯著性檢驗角度確定最佳分組變量和分割點。輸出變量“是否重大錯報”為分類型，采用卡方或似然比卡方。概率P值最小的輸入變量與輸出變量的相關(guān)程度最大，應(yīng)作為最佳分組變量。CHAID算法自動將分組變量的各個類別作為樹的分支，長出多個分叉，并通過采用預(yù)修剪策略控制決策樹生長。上述過程反復(fù)進行，直到?jīng)Q策樹生長完畢為止。

三、研究發(fā)現(xiàn)與結(jié)果分析

(一)參數(shù)設(shè)置

以“是否重大錯報”作為目標變量，輸入變量為反映上市公司流動性、資產(chǎn)管理能力、償債能力、盈利能力、生產(chǎn)能力的各項指標，決策樹生長采用CHAID算法，模型輸出結(jié)果為財務(wù)報表重大錯報分類的正確性，以及判斷財務(wù)報表是否存在重大錯報的規(guī)則集。

(二)特征變量選擇

特征選擇算法用來識別對給定分析目標最為重要的變量，即利用樣本均值和方差分析，篩選出存在顯著差異的指標?；谖覈嬎銠C、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)上市公司的錯報樣本和正常樣本數(shù)據(jù)，對判斷財務(wù)報表“是否重大錯報”有積極貢獻的主要特征變量如表2所示。

表2 樣本均值比較

經(jīng)過篩選、排序和選擇發(fā)現(xiàn)，流動比率(A1)、速動比率(A2)、現(xiàn)金比率(A3)、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(B4)、資產(chǎn)負債率(C1)、權(quán)益負債比率(C2)、長期負債權(quán)益比率(C3)、有形資產(chǎn)負債率(C4)、資產(chǎn)報酬率(D3)、總資產(chǎn)凈利潤率(D4)這10個變量的重要性大于0.95，對識別財務(wù)報表重大錯報均很重要；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(B5)的重要性介于0.9～0.95之間，對識別財務(wù)報表重大錯報的作用也較為重要。

(三)運算結(jié)果分析

基于表征財務(wù)報表是否重大錯報的主要特征指標，運行CHAID模型，從錯報樣本和正常樣本數(shù)據(jù)集中挖掘“是否重大錯報”的規(guī)則集。按照規(guī)則的實例數(shù)和置信度，選取具有較高實例支持和置信度的3個有效規(guī)則，包含2個用于判斷重大錯報為T的規(guī)則和1個用于判斷重大錯報為F的規(guī)則，如表3所示。

表3 規(guī)則列表

從規(guī)則列表可以看出：(1)流動比率(A1)用來衡量企業(yè)流動資產(chǎn)在短期債務(wù)到期以前可變?yōu)楝F(xiàn)金用于償還負債的能力，是識別財務(wù)報表重大錯報的關(guān)鍵指標，相較正常樣本，錯報樣本的流動比率更小，說明企業(yè)資產(chǎn)的變現(xiàn)能力更弱，面臨更大的短期償債壓力。(2)總資產(chǎn)凈利潤率(D4)作為衡量企業(yè)盈利能力的綜合指標，為判斷上市公司財務(wù)報表是否存在重大錯報提供重要依據(jù)，財務(wù)報表存在重大錯報的上市公司總資產(chǎn)凈利潤率較低，說明企業(yè)獲取利潤的能力明顯不足。(3)長期負債權(quán)益比率(C3)反映狹義的資本結(jié)構(gòu)情況，用于評估財務(wù)風險和杠桿率，財務(wù)報表不存在重大錯報的上市公司長期負債權(quán)益比率更低。具體就計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的行業(yè)特點而言，較低的流動比率和總資產(chǎn)凈利潤率以及較高的長期負債權(quán)益比率，意味著企業(yè)在較高的置信水平上具有高錯報風險。

根據(jù)導(dǎo)致財務(wù)報表重大錯報的動因分析，以上關(guān)鍵指標的惡化將使管理層面臨償債或盈利方面的壓力，從而可能引發(fā)重大錯報風險。換言之，流動性差、盈利能力不足、長期償債能力弱的上市公司，其財務(wù)報表重大錯報風險較高，符合上市公司財務(wù)報表發(fā)生重大錯報的內(nèi)在邏輯。

(四)模型評估

根據(jù)模型運行結(jié)果，“是否重大錯報”預(yù)測的總體正確率為97.17%。具體來說，106個樣本中分類正確的為103個，占比97.17%；分類錯誤的為3個[其中：1個不存在重大錯報(F)被分類為存在重大錯報(T)，2個存在重大錯報(T)被分類為不存在重大錯報(F)]，占比2.83%。如表4所示。

表4 分類結(jié)果

總的來看，基于CHAID算法的分類預(yù)測模型在財務(wù)報表重大錯報識別中體現(xiàn)出良好的性能，正確分類的平均置信度超過90%，如表5所示。

表5 置信度報告

分類預(yù)測模型的性能優(yōu)劣可以利用增益圖(gain chart)、接受者操作特性曲線(receiver operating characteristic，ROC)等來進行評估，如圖1、圖2所示。

圖1 帶有最佳線的利潤圖

圖2 ROC曲線圖(AUC=0.98)

根據(jù)模型評估分析，在關(guān)于財務(wù)報表“是否重大錯報”的分類預(yù)測中，模型增益圖顯示的分類結(jié)果與最佳線非常接近，ROC線下面積AUC值為0.98，接近1，表明該模型的分類效果較為理想。

四、研究結(jié)論與啟示

針對風險導(dǎo)向?qū)徲嬛械闹卮箦e報風險識別和評估問題，基于我國計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)上市公司跨越20年的財務(wù)、審計和監(jiān)管等信息，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究了財務(wù)報表重大錯報的特征及其決策規(guī)則。主要研究結(jié)論如下：(1)財務(wù)報表之間有著嚴密的勾稽關(guān)系，與自然形成且符合邏輯的真實財務(wù)數(shù)據(jù)相比，存在重大錯報的上市公司在流動性、盈利能力、償債能力的指標取值上存在顯著差異。(2)基于CHAID算法挖掘出3條用于判斷財務(wù)報表重大錯報與否的關(guān)聯(lián)規(guī)則，其中2條用于識別存在重大錯報，1條用于識別不存在重大錯報，揭示了重大錯報與關(guān)鍵特征指標之間的關(guān)系，這些規(guī)則符合錯報動因理論的基本邏輯。

將數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用于財務(wù)報表重大錯報風險識別和評估研究，通過構(gòu)建分類預(yù)測模型對重大錯報與否的決策規(guī)則進行挖掘，是對傳統(tǒng)重大錯報風險識別和評估方法的有效補充。研究結(jié)果能夠輔助注冊會計師發(fā)現(xiàn)財務(wù)報表重大錯報的線索，為識別、評估和預(yù)測上市公司財務(wù)報表重大錯報風險提供參考，從而降低發(fā)生判斷偏差的可能性，大幅提高審計效率和效果。