原创《管理舞弊风险识别国内外综述》：此文是一篇风险识别论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
【摘 要】如何有效地识别管理舞弊风险,是国内外学者高度关注的研究方向之一.目前研究重点主要在集中在管理舞弊风险识别的指标及方法,但国内的研究成果在识别体系建设、学科融合、以及和我国实践结合等方面和国外相比仍存在一定差距,因此,我国管理舞弊风险识别未来的研究方向可着重于健全识别体系,加强“跨学科融合”,在此基础上立足于我国实践,促进我国上市公司管理机制和资本市场建设的不断完善.
【关键词】管理舞弊 国内 国外 研究综述
一、引言
“管理舞弊”作为舞弊的一种类型,越来越受到国内外学者的关注.这不仅仅是因为管理舞弊给上市公司本身以及资本市场带来了巨大的损害,而且由于管理舞弊涉及管理层的精心设计甚至串通,加之事后极力掩饰,使公司各项管理控制流于形式,且外部独立审计也很难发挥作用.舞弊的管理层职位越高、参和人数越多,预防和审查难度也就越大.这使得如何有效地识别管理舞弊的风险成为这一问题的关键.
二、国内外研究现状
(一)国外对管理舞弊风险识别的研究
1.管理舞弊风险识别指标的研究.国外学者对该领域的研究起步于20世纪初,大量的实证研究都是从财务指标、非财务指标以及综合指标三类进行分析的.
（1）财务指标.Lin,Hwang and Becker选取1980～1995这16年间发生管理舞弊的40家公司和160家非管理舞弊公司进行实证研究,发现了两类公司在净收入、应收账款/收入、营业收入增长率方面存在显著差异.Belinna et al则同样运用配对样本的方法,发现管理舞弊公司在财务费用/收入和运营费用/收入这两个比率上显著高于非管理舞弊公司.Cecchini,M.et al通过实证检验认为流动资产、存货占比、资产负债率、存货周转率可以作为管理舞弊和非管理舞弊公司的判别因子.
（2）非财务指标.P.K.Gupta and Sanjeev Gupta以印度管理舞弊公司为研究样本探究其管理舞弊性质和出现的问题,结果表明多数企业管理舞弊都是管理层管理舞弊,管理层持股比例较高,股权相对集中.Stephen R.Goldberg et al则利用了美国上市公司数据,研究了所有权结构、公司管理舞弊和公司治理间的关系.Sunita Goel和Ozlem Uzuner则利用了新兴的自然语言处理技术对年度报告的用语进行文本分析,发现存在管理舞弊行为的公司年度报告使用副词更加频繁,经常用“副词修饰形容词”模式来表达.因此,加强词的频繁使用,尤其是这个模式用语的频繁使用,可以作为判别管理舞弊和否的识别因素.这也成为将文本挖掘技术应用在管理舞弊风险识别领域的一次有益尝试.
（3）综合指标.David Shapiro从最新的COSO准则出发来研究内部控制在企业中地位的变化,他认为管理舞弊公司的内部控制制度往往不完善、有缺陷.
2.管理舞弊风险识别方法的研究.随着人工智能的发展,针对管理舞弊风险识别的方法也有了新的变化.
（1）传统识别方法.Green和Calderon早在1994年就开始利用单变量分析法进行管理舞弊识别研究.Bell和Carcello通过建立Logistic回归模型,对来自KPMG的77个舞弊企业以及305个非舞弊企业进行实证研究,以检验该模型对管理舞弊的识别效果.他认为多元线性判别法比单变量分析法判别精度更高,准确率的稳定性更好.
（2）人工神经网络识别方法.Green和Choi首次采用神经网络技术构建管理舞弊识别模型,研究发现神经网络模型对于随机样本的识别效果非常好.Feroz et al利用神经网络模型,以SAS NO.53公布的红旗标志作为研究变量对管理舞弊样本进行判别,结果准确率高达80%.随后,Michael Nwogugu、Tzong Huei Lin均使用人工神经网络技术对管理舞弊进行了实证检验,研究结果表明人工神经网络技术不仅稳定性高,而且具有较好的识别效果.
(二)国内对管理舞弊风险识别的研究
1.管理舞弊风险识别指标的研究.国内对管理舞弊风险识别的研究起步较晚,近年来识别指标的相关研究也渐多,且基本也是按照财务指标、非财务指标、综合指标三类进行.
（1）财务指标.王泽霞,谢冰选取1998年到2008年间因管理舞弊被证监会通报查处的上市公司为研究样本,实证结果表明存货周转率、总资产周转率、流动资产周转率、应收账款周转率等营运能力指标可作为有效的舞弊风险识别指标.许存兴[7]发现公司舞弊可能性和 持有量呈正相关.
（2）非财务指标.王泽霞,沈佳翔,甘道武基于文献研究和问卷调查对舞弊风险因子进行筛选和排序,发现管理当局凌驾内部控制、避免被ST或退市、大股东操纵董事会、存在股权或债权融资需求以及管理层缺乏诚信这五个因素最为重要,识别效果也最优.陈佳声通过对管理层和内部审计师、公司和外部审计师、公司和监管部门间的舞弊行为进行博弈分析,研究表明公司治理结构完善程度、高管薪酬、内部审计的独立程度对于识别管理舞弊风险具有显著效果.卢馨,李慧敏,陈烁辉则从上市公司高管背景出发,他们选取了2001年～2013年间发生管理舞弊的108家公司作为研究样本,发现管理层平均年齡越小、平均任期越短、男性比例越高、平均学历越低的上市公司越容易发生管理舞弊.其中,高管的平均学历应当成为关注重点.
（3）综合指标.宋彪,朱建明,李煦利用大数据技术对网民发布的信息进行统计和情感分析,并将该指标结合财务指标判别公司是否存在舞弊行为,结果发现结合了大数据后的舞弊风险识别指标识别效果更好.李清,任朝阳选取30个舞弊风险识别指标进行研究,对每个指标设置一个安全阈值,只要有一个指标超过预定阈值就进行舞弊预警,这比以往文献对管理舞弊风险识别指标体系的研究更全面、更灵活.
2.管理舞弊风险识别方法的研究.国内对于舞弊风险识别方法的研究起步较晚,相关文献较少,但近年来将人工智能应用于管理舞弊领域的研究也逐步增多.
风险识别论文参考资料：
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