Research on Distinguish the Account

Research on Distinguish the Accounting Information Distortion Based on the Principle Components-logistic Regression Model
Zhenjie Li
School of Economics and Management, Yantai University
[e-mail]
Abstract
Nowadays, the accounting information distortion of listed company is generally common in the market. It has caused adverse effects to the enterprise itself and even the development of the securities market. In order to solve this problem, domestic and foreign scholars have done a series of researches from different perspectives and create a lot of detection model to identify financial reporting fraud more correctly. As far as we are concerned, these models’ index selection, calculation, prediction and application are not so satisfying and few efficient recognition models can be applied generally. In this paper, we combine the method of principal component analysis with logistic regression method. Then we select variables from the financial data that reflect the profitability, turnover, the establishment of the enterprise and some other perspectives. This accounting information distortion detection model is created by improving the method and index selection which has a higher correct recognition rate. We have chosen the 2012 financial statements from 56 firms for sample and the forecasting accuracy of the model reached 92.86%. We can get that it has obvious advantages compared to the predicted results from simple logistic regression model.
Keywords: Financial fraud, Principal component analysis, Logistic regression
1. Introduction
Financial reporting fraud has been a common phenomenon in the securities market. For instance, in the international market, in 2001 American Enron event shocked the whole world; in 2002 the world communication and Lantian Limited by Share Ltd set bad examples again. In the domestic market, Qiong Minyuan event happened in 1998; Yinguangxia event happened in 2001; Tianyi Science and Technology was caught financial fraud in 2004; Unisplendour Guhan Group Corporation Limited was also got punished in 2008 and Wanfu Biotechnology event was exposed in 2012. Among these fraud cases, some are typical report fraud and some cases may finished by cooperating with the auditing department. Anyway the financial reporting fraud caused very bad influence to the securities market. Therefore, the financial reporting fraud detection is one of the most urgent problems to the auditing department and the securities regulatory authorities. It must be controlled strictly to promote our securities market and national economic development.
The financial reporting fraud can be divided into financial data fraud and non-financial data fraud. It can also be divided into annual report fraud, interim report fraud, (letting) prospectus fraud, not timely disclosure notice on important matters and other information misrepresentation. We can find that the financial data fraud occupies a larger proportion of financial fraud events from the occurrence of financial fraud. In addition, according to a research of 2009 [1], in the past ten years the financial reporting fraud happened 20 times annually which accounted for 49.21% of the total fraud cases. These companies falsify the
International Journal of Security and Its Applications
Vol.8, No.4 (2014)
38 Copyright ⓒ 2014 SERSC
financial statements by making up or inflating income, concealing or not timely disclosing of important matters. In this paper, the study of financial reporting fraud points at the annual report fraud and the sample data is from annual report.
As the carrier of an enterprise to send its business operation in formation, financial statements are provided to reflect its financial situation, operating results and cash flow synthetically. The financial report of each issue should fairly reflect the financial condition, profitability, growth status and so forth. Many enterprises tamper their important data in the financial statements for concealing or overstating. Financial reporting fraud is the result of internal factors and external factors. For the enterprise itself, it is generally due to the information asymmetry, interest driven, corporate governance failure and the independence of audit deficiency. We can also catch the external factors like in adequate supervision, laws and regulations deficiency. Although China has a series of laws, they need to be reinforced compared to those in other countries. We usually pay too much attention to punish the enterprises while ignore the main persons in charge who only get some public condemnation or penalty. Financial reporting fraud has a continual damage effect on the company's development and also the securities market. Therefore, strengthening the internal and external audit as well as the correct identification of the fraud is an urgent task in the development of the securities market. In order to correctly identify the fraudulent financial statements, this paper will select all kinds of influencing factors of financial reporting fraud as indicator variables. We will create a recognition model by the combining principal component analysis and logistic regression method. The results will be compared with previous research achievements and the model will be found out the advantages and disadvantages.
The domestic and foreign researches on the financial fraud were mainly focused on the motivation, influencing factors and identification methods. Financial fraud detection can be classified into financial fraud signal judgment and recognition model creation. Khanh Nguyen [2] presented the identification of financial reporting fraud, such as providing specific information on the financial report analysis, financial data comparative analysis for previous years, some index ratio of relatively large impact analysis. Kinney [3] thought the financial reporting fraud can be more likely to appear in those financial distressed companies because these enterprise managers have stronger motivation to cover up their temporary financial difficulties. Albrecht [4] thought that problems about interest burden and cash flow turnover will increase the possibility of fraud, such as the issue of income needs, descent of earning quality and high levels of debt. Different scholars have different financial judgments so we don’t have a centralized, perfect system about these conjectures. We cannot apply all these methods when judge the financial fraud and that is not functional. Then the detection models appeared. Green and Choi [5] used artificial neural network technology to construct the financial reporting fraud detection model which was built based on the original financial data. It was founded to be very effective when applied in the sample. Benish [6] proposed to detect financial fraud report by searching whether there is any false accounting data. 74 companies from 1957 to 1993 in USA by CSRC for accounting fraud sample and other listed company for normal samples, he used 8 financial indicators to establish the Probitregression prediction model of which the accurate prediction rate is 75% and was applied actually. Summers and Sweeny [7] found that usually higher inventory turnover, rapid sales growth and rate of return on total assets occurred in the previous year. Efstathins Kirkosa [8] chose 38paired healthy enterprises and unhealthy ones from manufacturing industry of Greek and used 10financial indicators as input variables to establish a decision tree, neural network and Bias belief network model. Two of the overall mean variance hypothesis testing and Logistic regression equations are used by Lou Quan [9] to study the characteristics of financial reporting fraud companies. Chen Guoxin [10] uses China's listed company data to establish the 4 indicators
International Journal of Security and Its Applications
Vol.8, No.4 (2014)
Copyright ⓒ 2014 SERSC 39
of fraud. Cheng Liang [11] established the one-way ANOVA recognition model based on
fraudulent financial information fraud detection and the overall accuracy was
86%.MaoDaowei, Zhu Min [12]selected 136 samples and used analytical review methods to
establish a one-way ANOVA model, multivariate, discriminate model, linear probability
model and Logistic regression model. They used the models to forecast and the Logistic
regression model prediction accuracy was up to 80%. Wang Ya and Yuan Quan [13] selected
35 samples and 35 control samples, chose five indicator variables to establish a Logistic
regression model to quantify the financial reporting fraud identification, the model’s accuracy
is up to 84%.
Based on principal component analysis and logistic regression methods, we select the
appropriate indicators from each respect of the enterprise such as the financial situation and
the basic aspects to build recognition model which has a higher accuracy compared with
ordinary single-factor model and logistic regression model. In this paper, the second and third
part will explain the basic idea of Logistic regression method and the establishment of
ideological principal component logistic regression model in detail. A simple logistic
regression model and principal component-logistic regression model will be created in the
fourth part. We will use the two models to predict and compare the effect and make a
conclusion.
2. The Basic Idea of Logistic Regression Method
Logistic regression model, a multiple-variable analysis category, was proposed by J.
Berkson in 1944 [14]. It is a common method of sociology, biostatistics, clinical,
quantity psychology, econometrics, marketing and other statistical empirical analysis. It
is most widely used in medicine, and then gradually expands the scope of application.
logistic regression is mainly used to predict the dependent variable and the relationship
between a set of discrete explanatory variables. The most commonly used is binary
logistic regression and the value of the variable contains only two categories, for
example: good or ba

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิจัยแยกแยะความผิดเพี้ยนข้อมูลบัญชีแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกส่วนประกอบหลักZhenjie ลี่โรงเรียนของเศรษฐศาสตร์และการจัดการ มหาวิทยาลัยไถ[e-mail]บทคัดย่อในปัจจุบัน ความผิดเพี้ยนข้อมูลบัญชีของบริษัทจดทะเบียนได้ทั่วไปโดยทั่วไปในตลาด จึงได้ทำส่งผลต่อองค์กรเองและแม้แต่การพัฒนาของตลาดหลักทรัพย์ เพื่อแก้ปัญหานี้ นักวิชาการภายในประเทศ และต่างประเทศได้ทำชุดงานวิจัยจากมุมมอง และสร้างมากรุ่นตรวจสอบเพื่อระบุรายงานทุจริตทางการเงินอย่างถูกต้องมากขึ้น เท่าที่เรามีความกังวล ของโมเดลเหล่านี้เลือกดัชนี คำนวณ คาดเดา และโปรแกรมประยุกต์ไม่ให้ความพึงพอใจ และสามารถใช้รูปแบบการรับรู้ที่มีประสิทธิภาพน้อยโดยทั่วไป ในเอกสารนี้ เรารวมวิธีการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก ด้วยวิธีถดถอยโลจิสติก แล้ว เราเลือกตัวแปรจากข้อมูลทางการเงินที่แสดงผลกำไร หมุนเวียน การจัดตั้งองค์กรและมุมมองอื่น ๆ บัญชีข้อมูลบิดเบือนตรวจสอบรูปแบบนี้จะถูกสร้างขึ้น โดยการปรับปรุงการเลือกวิธีและดัชนีที่มีอัตราการรับรู้ที่ถูกต้องสูง เราได้เลือกที่งบการเงินจากบริษัท 56 ตัวอย่างและความแม่นยำที่คาดการณ์ของแบบจำลองถึง 92.86% เราจะได้รับว่า มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับผลการคาดการณ์จากแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกอย่างคำสำคัญ: การเงินทุจริต หลักการวิเคราะห์องค์ประกอบ การถดถอยโลจิสติก1. บทนำรายงานทุจริตทางการเงินได้รับปรากฏการณ์ทั่วไปในตลาดหลักทรัพย์ ตัวอย่าง ในประเทศ ในปีค.ศ. 2001 เหตุการณ์อเมริกัน Enron shocked โลกทั้งโลก ใน 2002 สื่อสารโลกและ Lantian จำกัด โดย จำกัดการใช้งานร่วมกันได้อย่างดีอีก ในตลาดภายในประเทศ คองหยวน Minyuan เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในปี 1998 Yinguangxia เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในปีค.ศ. 2001 เทียนยี่วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่ถูกจับทุจริตทางการเงินในปี 2004 ยังไม่ได้โทษ Unisplendour Guhan กลุ่มคอร์ปอเรชั่น จำกัดในปี 2551 และเหตุการณ์เทคโนโลยีชีวภาพว่านฟู่แฟมิได้เปิดเผยในปี 2012 ในกรณีฉ้อโกง มีทุจริตรายงานทั่วไป และบางกรณีอาจเสร็จ โดยประสานงานกับฝ่ายตรวจสอบ อย่างไรก็ตาม การทุจริตรายงานทางการเงินเกิดอิทธิพลที่ดีไปยังตลาดหลักทรัพย์ ดังนั้น ตรวจสอบทุจริตรายงานทางการเงินเป็นหนึ่งในปัญหาเร่งด่วนที่สุดฝ่ายตรวจสอบและหน่วยงานกำกับดูแลหลักทรัพย์ จะต้องถูกควบคุมอย่างเคร่งครัดเพื่อส่งเสริมการพัฒนาเศรษฐกิจแห่งชาติและตลาดหลักทรัพย์ของเราThe financial reporting fraud can be divided into financial data fraud and non-financial data fraud. It can also be divided into annual report fraud, interim report fraud, (letting) prospectus fraud, not timely disclosure notice on important matters and other information misrepresentation. We can find that the financial data fraud occupies a larger proportion of financial fraud events from the occurrence of financial fraud. In addition, according to a research of 2009 [1], in the past ten years the financial reporting fraud happened 20 times annually which accounted for 49.21% of the total fraud cases. These companies falsify theInternational Journal of Security and Its ApplicationsVol.8, No.4 (2014)38 Copyright ⓒ 2014 SERSCfinancial statements by making up or inflating income, concealing or not timely disclosing of important matters. In this paper, the study of financial reporting fraud points at the annual report fraud and the sample data is from annual report.As the carrier of an enterprise to send its business operation in formation, financial statements are provided to reflect its financial situation, operating results and cash flow synthetically. The financial report of each issue should fairly reflect the financial condition, profitability, growth status and so forth. Many enterprises tamper their important data in the financial statements for concealing or overstating. Financial reporting fraud is the result of internal factors and external factors. For the enterprise itself, it is generally due to the information asymmetry, interest driven, corporate governance failure and the independence of audit deficiency. We can also catch the external factors like in adequate supervision, laws and regulations deficiency. Although China has a series of laws, they need to be reinforced compared to those in other countries. We usually pay too much attention to punish the enterprises while ignore the main persons in charge who only get some public condemnation or penalty. Financial reporting fraud has a continual damage effect on the company's development and also the securities market. Therefore, strengthening the internal and external audit as well as the correct identification of the fraud is an urgent task in the development of the securities market. In order to correctly identify the fraudulent financial statements, this paper will select all kinds of influencing factors of financial reporting fraud as indicator variables. We will create a recognition model by the combining principal component analysis and logistic regression method. The results will be compared with previous research achievements and the model will be found out the advantages and disadvantages.The domestic and foreign researches on the financial fraud were mainly focused on the motivation, influencing factors and identification methods. Financial fraud detection can be classified into financial fraud signal judgment and recognition model creation. Khanh Nguyen [2] presented the identification of financial reporting fraud, such as providing specific information on the financial report analysis, financial data comparative analysis for previous years, some index ratio of relatively large impact analysis. Kinney [3] thought the financial reporting fraud can be more likely to appear in those financial distressed companies because these enterprise managers have stronger motivation to cover up their temporary financial difficulties. Albrecht [4] thought that problems about interest burden and cash flow turnover will increase the possibility of fraud, such as the issue of income needs, descent of earning quality and high levels of debt. Different scholars have different financial judgments so we don’t have a centralized, perfect system about these conjectures. We cannot apply all these methods when judge the financial fraud and that is not functional. Then the detection models appeared. Green and Choi [5] used artificial neural network technology to construct the financial reporting fraud detection model which was built based on the original financial data. It was founded to be very effective when applied in the sample. Benish [6] proposed to detect financial fraud report by searching whether there is any false accounting data. 74 companies from 1957 to 1993 in USA by CSRC for accounting fraud sample and other listed company for normal samples, he used 8 financial indicators to establish the Probitregression prediction model of which the accurate prediction rate is 75% and was applied actually. Summers and Sweeny [7] found that usually higher inventory turnover, rapid sales growth and rate of return on total assets occurred in the previous year. Efstathins Kirkosa [8] chose 38paired healthy enterprises and unhealthy ones from manufacturing industry of Greek and used 10financial indicators as input variables to establish a decision tree, neural network and Bias belief network model. Two of the overall mean variance hypothesis testing and Logistic regression equations are used by Lou Quan [9] to study the characteristics of financial reporting fraud companies. Chen Guoxin [10] uses China's listed company data to establish the 4 indicatorsInternational Journal of Security and Its ApplicationsVol.8, No.4 (2014)Copyright ⓒ 2014 SERSC 39of fraud. Cheng Liang [11] established the one-way ANOVA recognition model based onfraudulent financial information fraud detection and the overall accuracy was86%.MaoDaowei, Zhu Min [12]selected 136 samples and used analytical review methods toestablish a one-way ANOVA model, multivariate, discriminate model, linear probabilitymodel and Logistic regression model. They used the models to forecast and the Logisticregression model prediction accuracy was up to 80%. Wang Ya and Yuan Quan [13] selected35 samples and 35 control samples, chose five indicator variables to establish a Logisticregression model to quantify the financial reporting fraud identification, the model’s accuracyis up to 84%.Based on principal component analysis and logistic regression methods, we select theappropriate indicators from each respect of the enterprise such as the financial situation andthe basic aspects to build recognition model which has a higher accuracy compared withordinary single-factor model and logistic regression model. In this paper, the second and thirdpart will explain the basic idea of Logistic regression method and the establishment ofideological principal component logistic regression model in detail. A simple logisticregression model and principal component-logistic regression model will be created in thefourth part. We will use the two models to predict and compare the effect and make aconclusion.2. The Basic Idea of Logistic Regression MethodLogistic regression model, a multiple-variable analysis category, was proposed by J.Berkson in 1944 [14]. It is a common method of sociology, biostatistics, clinical,quantity psychology, econometrics, marketing and other statistical empirical analysis. Itis most widely used in medicine, and then gradually expands the scope of application.logistic regression is mainly used to predict the dependent variable and the relationshipbetween a set of discrete explanatory variables. The most commonly used is binarylogistic regression and the value of the variable contains only two categories, forexample: good or ba

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานวิจัยเกี่ยวกับความแตกต่างการบัญชีการบิดเบือนข้อมูลบนพื้นฐานของหลักการส่วนประกอบ-โลจิสติกรุ่นถดถอย
Zhenjie
ลี่กูลและการจัดการมหาวิทยาลัยเยียนไถ
[e-mail]
บทคัดย่อปัจจุบันการบิดเบือนข้อมูลบัญชีของ บริษัท จดทะเบียนโดยทั่วไปที่พบในตลาด
มันได้ก่อให้เกิดผลกระทบต่อองค์กรของตัวเองและแม้กระทั่งการพัฒนาของตลาดหลักทรัพย์ เพื่อที่จะแก้ปัญหานี้นักวิชาการประเทศและต่างประเทศได้ทำชุดของงานวิจัยจากมุมมองที่แตกต่างกันและสร้างเป็นจำนวนมากของรูปแบบการตรวจสอบการทุจริตในการระบุการรายงานทางการเงินอย่างถูกต้องมากขึ้น เท่าที่เรามีความกังวลรูปแบบเหล่านี้ 'เลือกดัชนีการคำนวณการคาดการณ์และการประยุกต์ใช้จะไม่ให้ที่น่าพอใจและไม่กี่รูปแบบการรับรู้ที่มีประสิทธิภาพสามารถนำมาใช้โดยทั่วไป ในบทความนี้เรารวมวิธีการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักด้วยวิธีการถดถอยโลจิสติก จากนั้นเราก็เลือกตัวแปรจากข้อมูลทางการเงินที่สะท้อนให้เห็นถึงการทำกำไรผลประกอบการสถานประกอบการขององค์กรและบางมุมมองอื่น ๆ รูปแบบการตรวจสอบการบิดเบือนข้อมูลการบัญชีฉบับนี้ถูกสร้างขึ้นโดยการปรับปรุงวิธีการและการเลือกดัชนีที่มีการรับรู้ที่ถูกต้องอัตราที่สูงขึ้น เราได้เลือกงบการเงินปี 2012 จาก 56 บริษัท สำหรับตัวอย่างการคาดการณ์และความถูกต้องของรูปแบบถึง 92.86% เราจะได้รับว่ามันมีข้อดีที่เห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับผลการคาดการณ์จากแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่เรียบง่าย.
คำสำคัญ: การฉ้อโกงทางการเงิน, การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักถดถอยโลจิสติก
1
ความรู้เบื้องต้นการทุจริตการรายงานทางการเงินที่ได้รับเป็นปรากฏการณ์ที่พบบ่อยในตลาดหลักทรัพย์ ยกตัวอย่างเช่นในตลาดต่างประเทศในปี 2001 เหตุการณ์อเมริกัน Enron ตกใจโลกทั้งโลก; ในปี 2002 การสื่อสารโลกและ Lantian จำกัด โดยแบ่งปัน จำกัด เป็นแบบอย่างที่ไม่ดีอีกครั้ง ในตลาดภายในประเทศเหตุการณ์ Qiong Minyuan ที่เกิดขึ้นในปี 1998; เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น Yinguangxia ในปี 2001; Tianyi วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีถูกจับทุจริตทางการเงินในปี 2004; Unisplendour Guhan กลุ่มคอร์ปอเรชั่น จำกัด ก็ยังได้รับการลงโทษในปี 2008 และเหตุการณ์ Wanfu เทคโนโลยีชีวภาพได้สัมผัสในปี 2012 ท่ามกลางกรณีการทุจริตเหล่านี้บางมีการทุจริตโดยทั่วไปรายงานและบางกรณีอาจเสร็จสิ้นโดยการประสานงานกับฝ่ายตรวจสอบ อย่างไรก็ตามทุจริตการรายงานทางการเงินที่เกิดจากอิทธิพลที่ไม่ดีมากในตลาดหลักทรัพย์ ดังนั้นการตรวจสอบการทุจริตการรายงานทางการเงินเป็นหนึ่งในปัญหาเร่งด่วนที่สุดไปยังแผนกตรวจสอบและหลักทรัพย์หน่วยงานกำกับดูแล จะต้องมีการควบคุมอย่างเคร่งครัดในการส่งเสริมการตลาดหลักทรัพย์ของเราและการพัฒนาทางเศรษฐกิจของประเทศ.
โกงการรายงานทางการเงินสามารถแบ่งออกเป็นการหลอกลวงข้อมูลทางการเงินและการฉ้อโกงข้อมูลที่ไม่ใช่สถาบันการเงิน นอกจากนี้ยังสามารถแบ่งออกเป็นการทุจริตรายงานประจำปีระหว่างกาลฉ้อโกงรายงาน (ให้) หนังสือชี้ชวนการทุจริตไม่แจ้งให้ทราบล่วงหน้าเปิดเผยในเวลาที่เหมาะสมในเรื่องที่สำคัญและข้อมูลอื่น ๆ ที่บิดเบือนความจริง เราจะพบว่าทุจริตข้อมูลทางการเงินครองสัดส่วนขนาดใหญ่ของเหตุการณ์ที่เกิดการทุจริตทางการเงินจากการเกิดขึ้นของการทุจริตทางการเงิน นอกจากนี้ตามการวิจัยของปี 2009 [1] ในสิบปีที่ผ่านฉ้อโกงการรายงานทางการเงินที่เกิดขึ้น 20 ครั้งต่อปีซึ่งคิดเป็น 49.21% ของกรณีการทุจริตรวม บริษัท
เหล่านี้ทำผิดวารสารนานาชาติของการรักษาความปลอดภัยและการประยุกต์ใช้
Vol.8, ฉบับที่ 4 (2014)
38 ลิขสิทธิ์ⓒ 2014 SERSC
งบการเงินโดยการทำขึ้นหรือพองรายได้ปกปิดหรือไม่เปิดเผยในเวลาที่เหมาะสมในเรื่องที่สำคัญ ในงานวิจัยนี้ศึกษาของจุดการทุจริตการรายงานทางการเงินที่ทุจริตรายงานประจำปีและข้อมูลตัวอย่างมาจากรายงานประจำปี.
ในฐานะที่เป็นผู้ให้บริการขององค์กรที่จะส่งการดำเนินธุรกิจในรูปแบบงบการเงินมีไว้เพื่อสะท้อนให้เห็นถึงสถานการณ์ทางการเงินของการดำเนินงาน ผลงานและกระแสเงินสดสังเคราะห์ รายงานทางการเงินของแต่ละประเด็นเป็นธรรมควรจะสะท้อนถึงสถานะทางการเงินในการทำกำไรสถานะการเจริญเติบโตและอื่น ๆ ผู้ประกอบการงัดแงะหลายข้อมูลที่สำคัญของพวกเขาในงบการเงินสำหรับปกปิดหรือเกิน การทุจริตการรายงานทางการเงินที่เป็นผลมาจากปัจจัยภายในและปัจจัยภายนอก สำหรับองค์กรที่ตัวเองมันเป็นเรื่องปกติอันเนื่องมาจากความไม่สมดุลข้อมูลที่น่าสนใจที่ขับเคลื่อนด้วยความล้มเหลวของการกำกับดูแลกิจการและความเป็นอิสระของการขาดการตรวจสอบ นอกจากนี้เรายังสามารถจับปัจจัยภายนอกเช่นการดูแลอย่างเพียงพอในกฎหมายและกฎระเบียบที่ขาด แม้ว่าจีนมีชุดของกฎหมายที่พวกเขาจะต้องมีการเสริมแรงเมื่อเทียบกับในประเทศอื่น ๆ เรามักจะให้ความสนใจมากเกินไปที่จะลงโทษผู้ประกอบการในขณะที่ไม่สนใจบุคคลหลักในค่าใช้จ่ายที่จะได้รับการลงโทษบางสาธารณะหรือโทษ การทุจริตการรายงานทางการเงินที่มีผลต่อการเกิดความเสียหายอย่างต่อเนื่องในการพัฒนาของ บริษัท ฯ และตลาดหลักทรัพย์ ดังนั้นการเสริมสร้างการตรวจสอบภายในและภายนอกเช่นเดียวกับประชาชนที่ถูกต้องของการทุจริตเป็นเรื่องเร่งด่วนในการพัฒนาของตลาดหลักทรัพย์ เพื่อให้ถูกต้องระบุงบการเงินปลอมกระดาษนี้จะเลือกทุกชนิดที่มีอิทธิพลต่อปัจจัยของการทุจริตการรายงานทางการเงินเป็นตัวแปรตัวบ่งชี้ เราจะสร้างรูปแบบการรับรู้โดยการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักรวมและวิธีการถดถอยโลจิสติ ผลลัพธ์ที่ได้จะนำมาเปรียบเทียบกับความสำเร็จของงานวิจัยก่อนหน้าและรูปแบบจะพบข้อดีและข้อเสีย.
งานวิจัยประเทศและต่างประเทศในการฉ้อโกงทางการเงินที่มุ่งเน้นในการสร้างแรงจูงใจที่มีอิทธิพลต่อปัจจัยและวิธีการระบุ ตรวจสอบการทุจริตทางการเงินสามารถแบ่งได้เป็นสัญญาณการตัดสินการทุจริตทางการเงินและการสร้างรูปแบบการรับรู้ Khanh เหงียน [2] ที่นำเสนอบัตรประจำตัวของการทุจริตการรายงานทางการเงินเช่นการให้ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงในการวิเคราะห์รายงานทางการเงินข้อมูลทางการเงินการวิเคราะห์เปรียบเทียบสำหรับปีที่ผ่านมาอัตราส่วนดัชนีของการวิเคราะห์ผลกระทบที่ค่อนข้างใหญ่บาง นนี่ [3] คิดว่าการทุจริตการรายงานทางการเงินสามารถมีแนวโน้มที่จะปรากฏใน บริษัท มีความสุขทางการเงินเหล่านั้นเพราะผู้บริหารองค์กรเหล่านี้มีแรงจูงใจที่แข็งแกร่งที่จะครอบคลุมถึงความยากลำบากทางการเงินของตนชั่วคราว Albrecht [4] คิดว่าปัญหาเกี่ยวกับภาระดอกเบี้ยและการหมุนเวียนของกระแสเงินสดจะเพิ่มความเป็นไปได้ของการทุจริตเช่นปัญหาความต้องการรายได้สืบเชื้อสายมาของรายได้ที่มีคุณภาพและระดับสูงของหนี้ นักวิชาการที่แตกต่างกันมีการตัดสินทางการเงินที่แตกต่างกันดังนั้นเราจึงไม่ได้มีการรวมศูนย์ระบบที่สมบูรณ์แบบเกี่ยวกับการคาดเดาเหล่านี้ เราไม่สามารถใช้วิธีการเหล่านี้เมื่อตัดสินการทุจริตทางการเงินและที่ไม่ได้ทำงาน จากนั้นรูปแบบการตรวจสอบปรากฏ สีเขียวและชอย [5] ใช้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทเทียมในการสร้างรูปแบบการรายงานทางการเงินที่ตรวจสอบการทุจริตซึ่งถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของข้อมูลทางการเงินเดิม ได้ก่อตั้งขึ้นที่จะมีประสิทธิภาพมากเมื่อนำมาใช้ในตัวอย่าง Benish [6] เสนอรายงานการตรวจสอบการทุจริตทางการเงินโดยการค้นหาว่ามีข้อมูลใด ๆ ที่ผิดพลาดทางบัญชี 74 บริษัท 1957-1993 ในประเทศสหรัฐอเมริกาโดย CSRC ตัวอย่างการทุจริตการบัญชีและ บริษัท จดทะเบียนอื่น ๆ สำหรับตัวอย่างปกติเขาใช้ 8 ตัวชี้วัดทางการเงินในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ Probitregression ซึ่งอัตราการคาดการณ์ที่ถูกต้องเป็น 75% และถูกนำมาใช้จริง ในช่วงฤดูร้อนและ Sweeny [7] พบว่ามักจะมีการหมุนเวียนสินค้าคงคลังที่สูงกว่ายอดขายที่เติบโตอย่างรวดเร็วและมีอัตราผลตอบแทนจากสินทรัพย์รวมที่เกิดขึ้นในปีที่ผ่านมา Efstathins Kirkosa [8] เลือก 38paired ผู้ประกอบการมีสุขภาพดีและคนไม่ดีต่อสุขภาพจากการผลิตอุตสาหกรรมของกรีกและใช้ตัวชี้วัด 10financial เป็นตัวแปรที่จะสร้างต้นไม้ตัดสินใจเครือข่ายประสาทและอคติความเชื่อรูปแบบเครือข่าย สองของความแปรปรวนของค่าเฉลี่ยโดยรวมของการทดสอบสมมติฐานและสมการถดถอยโลจิสติกจะถูกใช้โดยลู Quan [9] เพื่อศึกษาลักษณะของ บริษัท การทุจริตการรายงานทางการเงิน เฉิน Guoxin [10] ใช้ข้อมูลที่ บริษัท จดทะเบียนและ บริษัท ของจีนที่จะสร้างตัวชี้วัด 4
วารสารนานาชาติของการรักษาความปลอดภัยและการประยุกต์ใช้
Vol.8, ฉบับที่ 4 (2014)
ลิขสิทธิ์ⓒ 2014 SERSC 39
ของการทุจริต เฉิงเหลียง [11] เป็นที่ยอมรับในทางเดียว ANOVA
การรับรู้รูปแบบขึ้นอยู่กับการตรวจสอบการทุจริตหลอกลวงข้อมูลทางการเงินและความถูกต้องโดยรวม
86% .MaoDaowei จู้มิน [12] เลือก 136
ตัวอย่างและใช้วิธีการตรวจสอบวิเคราะห์เพื่อสร้างทางเดียวANOVA
รุ่นหลายตัวแปรความแตกต่างรูปแบบความน่าจะเป็นเชิงเส้นรูปแบบและรูปแบบการถดถอยโลจิสติก พวกเขาใช้รูปแบบที่จะคาดการณ์และโลจิสติกถูกต้องทำนายแบบการถดถอยเพิ่มขึ้นถึง 80%
วังยาและหยวน Quan [13] เลือก
35 ตัวอย่างและ 35
ตัวอย่างควบคุมเลือกห้าตัวแปรตัวบ่งชี้ที่จะสร้างโลจิสติกแบบการถดถอยที่จะหาจำนวนรายงานทางการเงินประจำตัวการทุจริตความถูกต้องของแบบจำลองขึ้นอยู่กับ
84%.
จากการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักและโลจิสติก วิธีการถดถอยเราเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสมจากความเคารพขององค์กรแต่ละเช่นสถานการณ์ทางการเงินและด้านพื้นฐานในการสร้างรูปแบบการรับรู้ที่มีความถูกต้องสูงขึ้นเมื่อเทียบกับรุ่นธรรมดาปัจจัยเดียวและแบบการถดถอยโลจิสติก ในบทความนี้ที่สองและสามส่วนจะอธิบายแนวคิดพื้นฐานของวิธีการถดถอยโลจิสติกและการจัดตั้งแบบการถดถอยโลจิสติกอุดมการณ์หลักองค์ประกอบในรายละเอียด โลจิสติกที่เรียบง่ายแบบการถดถอยและรูปแบบการถดถอยโลจิสติกองค์ประกอบหลักที่จะถูกสร้างขึ้นในส่วนที่สี่ เราจะใช้ทั้งสองรุ่นที่จะคาดการณ์และเปรียบเทียบผลกระทบและทำให้ข้อสรุป. 2 แนวคิดพื้นฐานของวิธีการถดถอยโลจิสติกแบบการถดถอยโลจิสติกประเภทการวิเคราะห์หลายตัวแปรที่เสนอโดยเจBerkson ในปี 1944 [14] มันเป็นวิธีการทั่วไปของสังคมวิทยาชีวคลินิกจิตวิทยาปริมาณเศรษฐการตลาดและอื่น ๆ การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงประจักษ์ มันถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในการแพทย์และจากนั้นค่อยๆขยายขอบเขตของการใช้. ถดถอยโลจิสติกส่วนใหญ่จะใช้ในการทำนายตัวแปรตามและความสัมพันธ์ระหว่างชุดของตัวแปรอธิบายสิ้นเชิง ใช้กันมากที่สุดคือไบนารีการถดถอยโลจิสติกและความคุ้มค่าของตัวแปรที่มีเพียงสองประเภทสำหรับตัวอย่างเช่น: ดีหรือบริติชแอร์เวย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อแยกข้อมูลบัญชี บิดเบือน ขึ้นอยู่กับส่วนประกอบหลักตัวแบบการถดถอยเชิงเส้น zhenjie ลี่

โรงเรียนเศรษฐศาสตร์และการจัดการ มหาวิทยาลัย ytmysky Yantai
@ 163 . com

ทุกวันนี้นามธรรม , การบิดเบือนสารสนเทศทางการบัญชี ของบริษัทที่จดทะเบียนเป็นปกติโดยทั่วไปในตลาดมันได้ก่อให้เกิดผลเสียต่อองค์กรเอง และแม้แต่การพัฒนาหลักทรัพย์ตลาด เพื่อแก้ปัญหานี้ นักวิชาการทั้งในประเทศและต่างประเทศได้ทำชุดของงานวิจัยจากมุมมองที่แตกต่างกันและสร้างมากของรูปแบบการระบุรายงานทางการเงินทุจริตมากขึ้นอย่างถูกต้อง เท่าที่เรากังวล โมเดลเหล่านี้คำนวณดัชนีการคัดเลือกทำนายและโปรแกรมจะไม่เพียงไม่กี่รุ่นที่มีประสิทธิภาพและได้รับการยอมรับสามารถใช้ได้ทั่วไป ในกระดาษนี้เรารวมวิธีวิเคราะห์องค์ประกอบหลักด้วยวิธีถดถอยโลจิสติก แล้วเราเลือกตัวแปรจากข้อมูลทางการเงินที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถ การหมุนเวียน การจัดตั้งองค์กรและบางมุมมองอื่น ๆข้อมูลบัญชีตรวจสอบการบิดเบือนรูปแบบถูกสร้างขึ้นโดยการปรับปรุงวิธีการและดัชนีการคัดเลือกที่ได้สูงกว่าอัตราการรู้จำที่ถูกต้อง . เราได้เลือก 2012 งบการเงินจาก 56 บริษัท สำหรับตัวอย่างและการพยากรณ์ความแม่นยำของแบบจำลองถึงใหม่ % เราสามารถทำให้มันมีข้อดีที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับที่คาดการณ์ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก
ง่าย .คำสำคัญ : การฉ้อโกงทางการเงิน การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก การถดถอยโลจิสติก
1 บทนำ
รายงานทางการเงินฉ้อโกงเป็นปรากฏการณ์ทั่วไปในตลาด . ตัวอย่างเช่นในตลาดต่างประเทศในปี 2544 อเมริกัน Enron เหตุการณ์ช็อคโลก ; ในปี 2002 โลกการสื่อสารและ Lantian จำกัดโดยหุ้นที่ จำกัด เป็นตัวอย่างที่ไม่ดีอีกครั้ง ในตลาดในประเทศฉงทางเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในปี 1998 ; yinguangxia เหตุการณ์เกิดขึ้นในปี 2001 ; Tianyi วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ถูกจับทุจริตทางการเงินในปี 2004 ; unisplendour guhan กรุ๊ป คอร์ปอเรชั่น จำกัด ก็โดนลงโทษใน 2008 และ wanfu เทคโนโลยีชีวภาพถูกเปิดเผยในงาน 2012 ในคดีฉ้อโกง เหล่านี้บางส่วนมีการทุจริตรายงานทั่วไปและบางกรณีอาจเสร็จสิ้นแล้ว โดยร่วมมือกับกรมตรวจบัญชีสหกรณ์ .อย่างไรก็ตาม การรายงานทางการเงินทุจริตที่เกิดจากอิทธิพลที่ไม่ดีมากในตลาด . ดังนั้น การรายงานทางการเงิน การตรวจสอบทุจริต เป็นหนึ่งในปัญหาเร่งด่วนที่สุดที่กรมตรวจบัญชีสหกรณ์และหลักทรัพย์หน่วยงาน . มันต้องควบคุมอย่างเคร่งครัด เพื่อส่งเสริมตลาดหลักทรัพย์ของเราและการพัฒนาเศรษฐกิจแห่งชาติ .
รายงานทางการเงินทุจริตแบ่งเป็นข้อมูลทางการเงินและข้อมูลการทุจริตฉ้อโกงทางการเงิน . นอกจากนี้ยังสามารถแบ่งออกเป็นรายงานการทุจริต ฉ้อโกง รายงานระหว่างกาล , ( ทำให้ ) หนังสือชี้ชวนการฉ้อโกง ไม่แจ้งในเรื่องที่สำคัญและทันเวลาการเปิดเผยการบิดเบือนข้อมูลอื่น ๆเราสามารถหาข้อมูลทางการเงินการฉ้อโกงมีขนาดใหญ่สัดส่วนของเหตุการณ์การฉ้อโกงทางการเงินจากการเกิดการฉ้อโกงทางการเงิน นอกจากนี้ จากงานวิจัยของ 2009 [ 1 ] ในช่วงสิบปีรายงานทางการเงินทุจริตเกิดขึ้น 20 ครั้ง ต่อปี ซึ่งคิดเป็นร้อยละ 49.21 ของกรณีการทุจริตทั้งหมด บริษัท เหล่านี้ปลอมแปลง
วารสารความปลอดภัยและการใช้งาน vol.8
,
4 ( 2014 ) 38 ลิขสิทธิ์ⓒ 2014 sersc
งบการเงินโดยการสร้างหรือขยายรายได้ ปกปิด หรือไม่ทันเวลา เปิดเผยเรื่องที่สำคัญ งานวิจัยนี้ศึกษาการรายงานทางการเงินและการฉ้อโกงจุดที่ฉ้อโกง รายงานประจำปี และมีข้อมูลตัวอย่างจากรายงานประจำปี .
เป็นผู้ให้บริการขององค์กรการดำเนินงานของธุรกิจในการส่งงบการเงินให้สะท้อนสถานการณ์ทางการเงินของ ผลการดำเนินงานและกระแสเงินสด synthetically . รายงานทางการเงินของแต่ละปัญหาจะค่อนข้างสะท้อนภาวะทางการเงิน กำไร สถานะการเจริญเติบโตและอื่น ๆหลายองค์กรงัดแงะข้อมูลสำคัญของพวกเขาในงบการเงินเพื่อปกปิดหรือ overstating . รายงานการฉ้อโกงทางการเงินเป็นผลจากปัจจัยภายในและปัจจัยภายนอก สำหรับองค์กรตัวเอง มันเป็นโดยทั่วไปเนื่องจากความไม่สมดุลข้อมูลดอกเบี้ยขับเคลื่อน ความล้มเหลวของธรรมาภิบาล และความเป็นอิสระของการตรวจสอบนอกจากนี้เรายังสามารถจับปัจจัยภายนอก เช่น ในการดูแลที่เพียงพอ กฎหมาย ระเบียบและข้อบังคับ การขาด แม้ว่าประเทศจีน มีชุดของกฎที่พวกเขาต้องการที่จะได้รับการเสริมแรงเมื่อเทียบกับผู้ที่อยู่ในประเทศอื่น ๆ เรามักจะให้ความสนใจมากเกินไปที่จะลงโทษผู้ประกอบการในขณะที่ละเว้นบุคคลหลักในค่าใช้จ่ายที่ได้รับการลงโทษของรัฐหรือการลงโทษรายงานการฉ้อโกงทางการเงินมีผลกระทบความเสียหายอย่างต่อเนื่องในการพัฒนาของ บริษัท และยัง หลักทรัพย์ในตลาด ดังนั้น การเพิ่มการตรวจสอบภายในและภายนอก รวมทั้งรหัสที่ถูกต้องของการฉ้อโกงเป็นงานเร่งด่วนในการพัฒนาของหลักทรัพย์ในตลาด เพื่อที่จะได้อย่างถูกต้องระบุเอกสารงบการเงินกระดาษนี้จะเลือกชนิดทั้งหมดของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการรายงานการฉ้อโกงทางการเงิน เช่น ตัวชี้วัด เราจะสร้างการจดจำรูปแบบโดยการรวมการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักและวิธีการถดถอยโลจิสติก ผลลัพธ์ที่ได้จะเทียบกับผลงานการวิจัยก่อนหน้าและรูปแบบจะพบข้อดีและข้อเสีย
งานวิจัยในประเทศและต่างประเทศในการฉ้อโกงทางการเงินส่วนใหญ่จะเน้นแรงจูงใจที่มีอิทธิพลต่อปัจจัยและวิธีการที่ระบุไว้ การตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงินแบ่งได้เป็นการฉ้อโกงทางการเงินและการสร้างสัญญาณแบบการรับรู้ Khanh Nguyen [ 2 ] ได้นำเสนอการจำแนกชนิดของการรายงานทางการเงินและการฉ้อโกงเช่นให้ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงในการวิเคราะห์รายงานทางการเงิน การวิเคราะห์เปรียบเทียบข้อมูลทางการเงินสำหรับปีก่อนหน้านี้ บางดัชนีอัตราส่วนการวิเคราะห์ผลกระทบค่อนข้างมากจำหน่าย [ 3 ] คิดว่าการรายงานทางการเงินทุจริตสามารถมีแนวโน้มที่จะปรากฏในบริษัทด้อยคุณภาพเหล่านั้น เพราะผู้จัดการองค์กรการเงินเหล่านี้มีแรงจูงใจที่แข็งแกร่งเพื่อปกปิดปัญหาทางการเงินชั่วคราว ค้นหา [ 4 ] คิดว่าปัญหาเรื่องภาระดอกเบี้ยและกระแสเงินสดหมุนเวียนจะเพิ่มความเป็นไปได้ของการฉ้อโกง เช่น ปัญหาความต้องการรายได้