运用Probit模型识别虚假财务报告

本文在Probit模型的基础上，选取注册会计师协会公布的非标准审计意见上市公司为样本，并对每个样本公司进行配对，利用样本公司和配对样本公司的财务比率进行模型构建和实证研究，得出每股净资产和扣除非经常性损益的每股收益指标具有较强的识别能力，且模型识别准确率为82.8%的结论。　　【关键词】Probit模型虚假财务报告财务比率2003年以来因虚假财务信息被注册会计师出具非标准无保留意见的上市公司有797家，每年出具的非标准无保留意见报告份数约占总份数的10%。在美国上市公司，也同样存在会计信息欺诈的情况。本文以2008年国内110家被出具非标准审计意见的上市公司为研究样本，从定量角度运用Probit模型针对虚假财务报告进行识别，从而为投资者和分析人员提供识别会计欺诈的检测方法。　　一、研究思路与研究方法　　本文总的研究思路是：首先，采用一定的方法确定研究样本；其次，在此基础上选择确定财务指标；再次，运用SPSS10.0统计软件进行Probit回归分析；最后，构建模型并检验。