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选取了在沪深两市上市的40家财务报告舞弊公司和59家正常公司财务报告为样本,选取了24个指标作为解释变量,建立财务舞弊定量识别模型。用Forward-Wald变量进入方法,消除变量间的共线性。在多重共线性不显著的情况下,对符合条件的财务数据进行logistic回归。结果表明,费用资本化率低、管理层持股比例高、独立董事人数少及没有出具标准无保留意见的上市公司舞弊的可能性更大。该模型识别正确率达93.9%,预测效果显著。