審計合謀的特征變量預警模型及其效果探討(編輯修改稿)
2025-07-25 13:09 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 變量X1~X9是根據(jù)作者設(shè)計的46個財務指標的非參數(shù)檢驗①結(jié)果,并得到以往研究結(jié)論的支持所選取的顯著指標,這些變量與其他變量的含義與選入依據(jù)見表1。 變量的含義與選入依據(jù)(二)審計合謀預警的特征變量區(qū)分合謀樣本與正常樣本進行描述性統(tǒng)計,結(jié)果如表2。對比兩組樣本,其中差異較大的變量有XXXXXXX1X18和X20。 模型(1)的多元回歸分析結(jié)果如表3所示②。與因變量Collusion顯著相關(guān)的變量有XXXXXX1X1X1X20。表3 多元回歸分析結(jié)果四、預警模型的構(gòu)建及判定效果(一)單變量判定從回歸分析獲取的審計合謀預警的特征變量為XXXXXX1X1X1X20。但虛擬變量是二元變量,用其進行判定近乎擲硬幣游戲,預測意義不大。因此,選擇非虛擬變量,通過確定模型的最佳判定點來判定上市公司是否合謀。判定結(jié)果如表4。從判定結(jié)果看,不論使用哪個指標,誤判率均較高,即使判定效果最好的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,誤判率也達273%。(二)多變量判定1. LPM模型 以審計合謀的特征變量為解釋變量,建立線性概率模型(LPM)進行回歸分析,得到LPM的回歸分析結(jié)果如表5所示。根據(jù)表5的結(jié)果, LPM模型的判定方程可表示為:Collusion=0217+0345X10015X30002X50232X7+0365X9+0104X13+0028X16+0439X18+2468X20 (2 取05為判定分割點③,根據(jù)式(2)進行計算,若預測值大于05,判定為合謀公司,否則為正常公司。判定結(jié)果如表6, 96家正常公司有7家被錯判,誤判率為73%。 32家合謀公司有15家被錯判,誤判率為469%。總誤判率為172%。2Logistic回歸模型以與因變量Collusion顯著相關(guān)的變量為解釋變量,建立Logistic回歸模型進行分析,得到的回歸分析結(jié)果如表7所示。Logistic模型的判定方程可表示為:Collu
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