基于奔福德定律的财务报表审计质量研究会计学专业.doc

中文题目： 基于奔福德定律的财务报表审计质量研究 英文题目： Research on the Audit Quality of Financial Statements Based on Benford’s Law 目录 一、绪论 2 二、奔福德定律在审计中的应用 2 （一）奔福德定律的原理 2 （二）奔福德定律在审计中的应用 3 三、基于奔福德定律的上市公司财务报表审计质量评价系统构建 4 （一）评价指标选取 4 （二）数据来源与处理方法 5 （三）获得数据计算过程 5 四、基于奔福德定律的财务报表审计质量分析 6 （一）奔福德定律对于财务数据适用性的检验 6 （二）上市公司财务报表审计质量分析 8 （三）评价系统局限性 11 五、结论 11 【参考文献】 13 2 基于奔福德定律的财务报表审计质量研究 摘要：近年来，上市公司财务舞弊行为层出不穷，如何提高财务报表审计质量成为当下热点问题。现有审计质量研究主要基于公司治理与审计事务所本身，很少基于奔福德定律进行相关研究。本文以我国所有上市公司作为样本，并根据它们进十年年年度财务报表数据为数据来源，利用选取评价指标并进行基于奔福德定律的相关系数检验的方法进行财务报表审计质量的研究。经研究发现：就上市公司而言，财务报表数据与奔福德定律理论数据相关系数较高，奔福德定律对判断企业财务舞弊有效；财务舞弊会导致财务数据首位数的分布不符合奔福德定律，尤其体现在利润表；基于奔福德定律的检测方法能够提高财务报表审计质量，但运用时也应关注其局限性以及选取数据的有效性。 关键词：奔福德定律 财务报表 审计质量 评价系统 Research on the Audit Quality of Financial Statements Based on Benford’s Law Abstract：In recent years, the financial fraud of listed companies is endless. How to improve the audit quality of financial statements has become a hot issue. The existing audit quality research is mainly based on the corporate governance and CPAs firm, but rarely based on Benford's law. In this paper, we take all listed companies as samples. According to the relevant information in their annual report in the past 10 years, we use the selected evaluation index to study the audit quality of the financial statements of the correlation coefficient method based on the test of Benford's law. This paper found that: to listed companies, the correlation coefficient between the financial statement data and the data of the Benford's law is close to 1, and Benford's law is effective to judge the enterprise financial fraud; financial fraud will lead to that the distribution of financial data is not in conformity with the first digit Benford's law, especially in the profit statement; the detection method based on Benford's law can improve the audit report quality, but we should also pay attention to its limitations and the validity of the selected data when using it. Keywords：Benford’s Law; Financial statement; Audit quality; Evaluation system 1 一、 绪论 随着我国经济的进一步发展，市场竞争也日益激烈。近年来，上市公司财务舞弊现象层出不穷，而财务报表正是上市公司对外展示其过去一个时间段的财务状况、经营成果的报表，对股东、财务报表使用者了解企业、制定决策起到了相当大的作用。但目前由于各方面的原因，我国企业为了上市、吸引投资者或实现其他的利益，往往会修改其财务报表以达到其目的，而经审计后出具审计报告的财务报表则为投资者作出准确判断提供了有效支撑。因此，如何有效提高财务报表审计质量，为公众提供公允、真实的财务报表及数据非常值得探究。 在财务报表审计中，对被审计单位财务数据质量的分析，不仅是注册会计师在执行审计程序时的有效切入点，也能帮助其确定可疑分析区域以重点调查，并且提供最为直接的证据。因此。通过对财务数据质量的分析来评价财务报表审计质量是必要的。而奔福德定律在数据分析领域的适用性很高，利用奔福德定律来分析财务数据质量对于审计实务中的实践与运用的研究具有重大的现实意义和指导意义。而现有国内外研究成果主要集中于将奔福德定律运用于数据分析以发现异常，定位审计重点调查区域和发现财务舞弊行为，没有按科目归类，具体分析某科目在应用奔福德定律时应重点关注的首位数字。 本文试图选取2006年至2015年所有上市公司的财务报表数据，选取具有典型性的会计科目验证奔福德定律分析财务报表审计质量的适用性；而后选取近几年发生财务舞弊行为的企业，并选取其相关行业企业，将二者的财务报表数据进行对比分析，探究能否利用奔福德定律提高财务报表审计质量。 二、 奔福德定律在审计中的应用 （一） 奔福德定律的原理 1881年，美国人赛盟·纽卡姆在使用对数表时，发现越靠近前面数字的纸张越显得破旧，显然翻阅的次数较多一些。他对此非常感兴趣，因此进行了大量系统的理论研究，最终发现：随机数中，以1为首位的概率最大，以9为首位的概率最小，中间则递减。但他并未继续深入研究，直到1938年美国物理学家弗兰克·奔福德收集了大量数据并分析后得出了完整的公式和结论，其表达式为： 其中，代表以n开头的随机数的期望概率，n的取值为1、2、3、4、5、6、7、8、9。将n取遍所有值后，可得到下表： 表1：整数1-9在随机数首位的期望概率 n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 合计 0.301 0.176 0.125 0.097 0.079 0.067 0.058 0.051 0.046 1.000 从中我们可以看出，随机数中以1为首位的概率约为30％，之后依次递减至以9为首位的概率约5.6％。本文即以此规律来构建财务报表审计质量评价系统。 （二） 奔福德定律在审计中的应用 目前，将奔福德定律应用于审计之中主要有3种符合性检验方法，分别是拟合优度检验、距离检验和相关系数检验。 拟合优度检验：通过确定及计算判定系数和回归标准差，并以此检验建立的模型对被选取样本的拟合程度。首先判断总体的分布状况，计算出各分类变量甚至于各类别的期望频数，然后与判断总体的分布状况进行对比分析，判断期望频数与总体分布状况是否存在显著差异，最终达到从分类变量的方面进行系统分析目的。 距离检验;将每个财务审计中的实际数据是首位数字的频率Fn ( X)与理论值 Fo ( X) 相减再平方，然后将1～9为首位数字的实际值与理论值的差的平方数相加，最后开根号，计算出距离检测值。如果此数据越大，说明偏离奔福德定律的程度越大; 此数据越小， 说明与奔福德定律的符合程度越高。 相关系数检验：对于观察样本，先计算出整数1～9在首位数字上出现的频率，而后与奔福德定律中理论的频率相对比，计算二者之间的相关性。相关系数越接近1，则说明二者的相关性越强，由此可得到相关系数检验的标准： 表2：相关系数检验奔福德分布的标准 分类等级 相关性标准 判断准则 正常 0.950＜r≤1.000 高度相关，不需要进行全面的检查，但特殊项目仍需关注 关注 0.900＜r≤0.950 可能存在舞弊行为，需要对重点的数据执行全面的审计程序，分析差异的原因 可疑 r≤0.900 可能存在严重的舞弊行为，需要审计人员重点核查，发现可疑数据需进行深入分析调查 其中相关性标准的选取在国际上并不统一，考虑到本文选取的样本量较大，笔者从谨慎的角度选取了较为严格的标准。 三、 基于奔福德定律的上市公司财务报表审计质量评价系统构建 （一） 评价指标选取 一方面，本文选取财务报表最为常用的资产负债表、利润表、现金流量表作为数据分析对象，考虑到首先是验证奔福德定律的适用性，因此从三张表中各选取一个具有代表性的科目作为评价指标。其中，资产负债表中的货币资金项目、利润表中的营业利润项目以及现金流量表中的销售商品、提供劳务收到的现金项目为选取指标。这是因为货币资金项目能直观的反映企业现金流的流入和流出，企业财务舞弊无法躲开货币资金的拆借；营业利润项目直观的反映企业某一会计年度的经营成果，对于投资者或其他报表使用者来说，营业利润是影响其决策的重要项目；销售商品、提供劳务收到的现金项目与企业收入密切相关，企业的收入循环近几年来是财务舞弊的重灾区，理应重视。 另一方面，由于发生财务舞弊行为的上市企业较多，因此本文将重点选取个别舞弊企业及其相关行业具有代表性的企业，并在进行奔福德分布相关性检验时，选取其三张报表所有的数据进行奔福德分布相关性检验，以计算得到的相关系数作为评价指标，从而进行对比分析。 （二） 数据来源与处理方法 1.数据来源 由于基于奔福德定律的相关性检验所需样本量较大，因此选取2006年至2015年中国大陆上市企业年度经审计后的财务报表数据，包括主板、中小板002、创业板300。被选取的发生过财务舞弊行为的企业及其相关行业具有代表性的企业如下，同样依据其2006年至2015年的财务数据进行相关系数检验。 表3：选取财务舞弊企业及其行业间代表性企业 所属行业 发生过财务舞弊行为的企业 对比企业 机械行业 ST昆机 三一重工 交通运输 皖江物流 大秦铁路 电子信息 金亚科技 中兴通讯 电气行业 欣泰电气 上海电气 船舶制造 ST舜船 江苏国信 服装鞋类 步森股份 雅戈尔 农林牧渔 山东好当家 隆平高科 福建金森 2.处理方法相关步骤 (1)利用上市公司数据库获取2006年至2015年中国大陆上市企业年度经审计后的财务报表数据并导入Excel表格。 (2)按照资产负债表、利润表、现金流量表将财务数据归类汇总，保留有效数据。 (3)由于财务报表数据精确到分，因此不利于公式取数。考虑到扩大随机数的一百倍并不影响其首位数字的分布，选择将获取数据统一扩大一百倍。 (4)由于企业经营可能会出现亏损而导致个别项目出现负数，因此将获取项目做绝对值处理。 （三） 获得数据计算过程 以资产负债表货币资金项目为例，将原始数据粘贴至A列