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20190809-天风证券-A股财务造假预测模型的建立：一个模型化的全新识别系统.pdf
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内容摘要：
在上一篇报告《财务造假的特征与识别》中，我们通过对财务造假的定性和定量分析，梳理了10个财务特征 变量，建立了一个识别财务造假相对风险的评分模型。本文进一步参照国内外学术界做法，用Logistic逻辑模 型建立起一个适用于A股市场的财务造假识别模型。主要包括以下内容：
① 造假样本的梳理及特征分析； ② 造假“重灾区”及定性识别； ③ 造假模型的建立及实证过程； ④ 模型的应用及造假概率预测
模型共设计22个变量，10%显著水平上，针对造假首年样本，显著的变量为：X2应收变化率、X3存货占比、 X7软资产比例、X8带息负债率、X11货币现金异常、X15前一年是否亏损、X17是否再融资、X18股权集中度、 X19机构持股比例、X21是否更换事务所、X22审计意见。造假首年预测模型结果如下：
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