市场经济日益发达的今天，会计造假问题也日益严重，上市公司信用缺失不仅在我国、美国，乃至世界范围已是一个十分严重的问题。因此，针对上市公司会计造假问题，在对公司财务状况进行有效评价的基础上，建立有效的会计造假判别模型，不但具有较高的学术价值，而且有着一定的社会应用价值。　　本文首先主要介绍了国内外会计造假研究成果及现状，对具有代表性的会计造假研究进行了评述。然后，考虑到数据的公开性和易得性，本文将研究范围定为上市公司，在大量文献资料的基础上，结合我国证券市场对于上市公司违规处理的事项，以此作为界定会计造假的表象特征。同时，为了避免因行业差异而造成模型有效性不强的结果，本研究只选取了比较成熟且具有代表性的制造业行业。通过收集上市公司会计造假的案例和数据，通过理论和实例两个方面对上市公司会计造假展开分析。　　1.以2000～2011年期间因违规事项而被处理的会计造假上市公司为研究对象，研究近年来会计造假的群体特征。主要包括了数量分布趋势、违规事项分布特征以及惩罚方式的分布。　　2.从以往研究的经验和理论出发，选取了能够反映企业财务状况的25个代表性指标，构建出企业会计造假判别模型的基础指标体系。根据样本公司的财务数据特征，通过描述性统计、正态性检验和主成分分析等方法，建立了会计造假的关键监测指标体系。　　3.针对制造业行业会计造假的32家公司，选择同行业32家财务正常公司为配对样本。通过两个独立样本监测财务指标数据的均值差异比较，对会计造假行为的动机进行阐释。　　4.在实证分析过程中使用了Logistic模型。主成分分析与Logistic模型相结合，建立了会计造假的Logistic判别模型。实验结果表明，该模型在预测精确度和稳定性方面都较好。