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中国信托行业研究报告（2018）
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房地产信托融资方财务欺诈预警模型构建与防范
一、引言
财务欺诈指的是企业在财务报表中蓄意错报或漏报，忽略甚至虚构关
键财务信息，从而导致投资者无法正确看出企业的真实财务运营状况，做
出错误的投资决策①；是企业或者企业管理者以谋取私利为目的，经过事先周
密安排而故意制造虚假会计信息的行为（美国注册会计师协会，AICPA）
如2018年初宣判的Z公司欺诈发行债券案，被告Z公司于2013～
2014年间通过隐瞒债务、提供虚假收入材料和股东会决议等方式，虚增营
业收入513亿元、利润总额131余亿元，并基于此财务状况发行1亿元
债券，最终2016年债券到期无法偿还。又如，同年初宣判的S公司关联方
侵占欺诈案，S关联公司于2014～2015年间合计31次占用S公司资金
1013亿元，相关交易均未记账
近年来上述类似的企业财务欺诈案例层出不穷，欺诈动机和表现形式
多种多样，给投资者带来了重大损失，破坏了资本市场的有序运行。在许
多案例中，企业欺诈具有连续性，从企业发生财务欺诈到市场识别出财务
欺诈往往有2～3年的时间差，而此时风险事件多已爆发，损失较难挽回
及时识别企业初期财务欺诈行为，遏制其后续欺诈、减少投资损失，将对
市场良好运行、投资者利益保护具有重要意义
二、文献回顾
文献认为不同企业进行财务欺诈的动机、手段和表现方式具有差异
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①在部分文献中又称会计舞弊、会计欺诈、财务造假、财务舞弊等
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中国信托行业研究报告（2018）
性。李秀枝（2010）提出财务欺诈主要分为两类，一是通过调节利润、虚
增收益或隐瞒亏损等手段，来实现上市、增发或避免退市的目的；二是通
过隐瞒或遗漏关联方交易的重大事项，实现大股东侵占、违规关联交易的
目的。钱苹等（2015）和洪文洲等（2014）则认为财务造假的表现形式分
为三种，包括虚构销售和收入、少计费用或成本，以及虚增银行存款、存
货等资产项目等
而在欺诈样本选取和计量模型构建上，国内文献多选择了被监管部
门因财务舞弊而受到行政处罚的全样本，同时建模方法以统计方法为主、
人工智能方法为辅。钱苹等（2015）基于1994～2011年财务造假的218
家上市公司为样本，使用逐步回归方法建立回归模型。卢馨等（2015）
选取2001～2013年因财务舞弊而受到处罚的108家公司，对高管背景特
征与企业财务舞弊行为的关系进行研究。岳殿民等（2012）、龚青青
（2016）使用了逻辑回归方法构建识别模型；李秀枝（2010）、陈彬
（2012）等则使用神经网络、支持向量机（SVM）等人工智能方法构建模
型。但后者由于所需样本量较大，以及过程中的“黑箱问题”，在应用上
存在一定的限制
国内现有文献对财务欺诈的研究视角多基于所有财务欺诈样本，但
由于企业进行财务欺诈的动机和手段具有差异性，使用同一个模型对拥
有不同欺诈动机的企业进行识别，模型有效性将有所降低。例如，对于
利润或收益动机型的欺诈企业，多使用虚构交易、少计提坏账或提前确
认收入等方式，在财务指标表现上会显示相应的特征；对于股东侵占动
机型的欺诈企业，企业的股权结构和关联交易等相关指标则会出现一定
的异常。下文将主要针对利润动机型的财务欺诈识别进行分析，提高模
型的针对性
492。