基于XGBoost算法的财务造假识别研究

王圣洁

(青岛大学 经济学院, 山东 青岛 266061 )

为有效改善融资环境，拓宽融资渠道，2021年10月在北京召开的中央经济工作会议中明确提出全面推行注册制，企业融资环境得到大幅改善，众多企业乘着注册制的东风得以蓬勃发展。资本市场的价值发现功能则越来越依托于企业持续的信息披露，信息披露真实、准确与完整对投资者而言至关重要。在可以预见的将来，全面注册制改革会使上市企业数量激增，如何在众多上市企业中及时发现财务造假，决定了A股市场的参与者能否享受到中国经济发展的红利，也是监管机构所面临的严峻现实问题。在传统监管渠道受限的新形势下，以机器学习替代人的学习，再加以人的辅助识别，可以更有效地对企业是否违规做出准确判断，使得证券市场参与者可以在真实信息中进行投资决策，促进我国资本市场继续平稳发展。

1 文献综述

1.1 舞弊风险因子理论

财务造假有两方面的诱因。一方面是管理层主管的动机。马永义等[1]对比违规企业与未违规企业的财务报表，认为公司内部对利益的追逐是导致我国财报信息失真、财务舞弊多发的最主要原因；Huang等[2]按照企业生命周期理论对处于不同生命周期的企业进行分析，认为在企业发展的不同阶段，影响舞弊动机的关键要素也不同。另一方面是客观上由于监管缺位所带来的舞弊机会。王守海等[3]将受处罚公司与未受处罚公司的报表进行对比，发现公司制度的不完善是财务违规公司产生财务舞弊的主要诱因；……