本文是一篇会计论文发表，本文仅选择因造假而受到证券和期货委员会公开处罚的企业，不涉及未被发现有造假性的企业，和以其他方式发现造假的公司，例如财政部和证券交易所。选定的控制样本选取，迄今为止还没有查到有造假性的上市企业，此类企业亦也可能实施了这样的行为但是未被发现，这也可能会有所降低辨别效果。
第一章 导言
1.1 研究背景及意义
会计信息是企业重要的经济指标，财务报告是会计信息的主要载体,是企业经营管理和制定决策的重要基础。投资者、政府监管机构、债权人和其他利益相关者在做出相关决策时必定会依据上市公司的财务报告和其他信息材料。财务报告中如果存在造假行为，将会误导报告使用者，不仅使其做出错误的决定、蒙受巨大的损失，还会削弱市场资源配置功能，对证券市场的健康有序发展带来不利。不幸的是，自财务报告被用作公司从内部向外部传递经济信号的媒介，会计造假现象便从未停歇过。
早在 1720 年，英国的股份有限公司这一企业组织形式的发展，就因其南海公司的会计造假案，在接下来的 100 年内受到了制约。在中国，自 1990 年 12 月建立上海证券市场以来，会计造假便如影随形。从早期的深圳荒野、长城机电到琼民源和宏光实业，到如今将近走过五分之一的 21 世纪，愈来愈多的企业会计造假事件浮出水面。
在国内外环境下，会计造假的剖释逐步成为各国理论界，特别是会计、审计界和实务界的关注焦点，更是亟待解决的重大问题。 在国外，上世纪八十年代中期，美国注册会计师协会、美国会计学会、内部审计师协会等部门组建了美国特雷德韦反造假财务报告委员会（Treadway Commission），其主要职能之一便是研究企业内部控制和公司造假性财务报告。在我国，会计造假现象同样引起了中国学者和监管机构的关注。2005年 11 月，中国第一个以反金融造假为使命的财务造假研究中（FFRC.SNAI）在上海国家会计学院成立。
因此，本文选择研究利用评分模型对会计造假的特征识别具有较强的现实意义。监管机构可以利用该模型快速地识别具有造假嫌疑的上市公司，进行进一步调查，以及时有效地识别和调查具有造假行为的公司，并规范证券市场；广大投资者可以通过该模型尽早发现上市公司的会计造假行为，做出正确的投资计划，避免不必要的损失；审计部门可以通过该模型提高工作效率，降低审计风险；上市公司可以通过该模型加强内部管理，切实提高效益，避免仅在财务报告上玩数字游戏。中国是医药业大国，在上市公司中，医药行业公司所占比例较高。据统计，截至 2017 年 12 月 31 日，包括医药行业在内的中国上市公司（包括 A 股和 B 股）已达 1,892 家，其中医药行业比例较高约为百分之四十五左右。因此，本文选择医药行业上市公司进行造假识别具有广泛的应用，具有代表性。
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1.2 研究问题
（1）医药行业公司建立的逻辑回归模型取得了较好的效果。所以，要围绕不同行业构建不同的模型，以更快地辨别造假行为。
（2）本文构建了一个以制药行业上市公司为主的会计识别造假行为的行业判断模型。它具有高度针对性，并将已建立的模型与非制药上市公司进行比较。发现为制药业建立的识别模型将更好。
（3）在建立模型之前，首先要进行指标的正态分布检验。结果表明，样本公司的指数不符合正态分布。因此，选择非参数检验作为显著性检验并建立分布，保证 Logistic回归模型在研究过程的应用具有较为严格化和客观性的特征。
（4）在选择变量时，选择财务指标和股权结构以及其他具体指标，并得出结论。股权结构、审计意见等非财务指标与财务指标相结合，可以更好地揭示上市公司的会计造假。构建了一套适用于识别中国制药业会计造假现象的指标体系。
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第二章 相关理论与文献综述
2.1 概念界定
2.1.1 会计造假的界定
2007 年 1 月 1 日，我国颁布《注册会计审计标准第 1141 号——财务报表审计中对造假问题的处理和分析》，第六条提出，造假和错误都是可能导致财务报表错报的原因。而两者之不同在于，前者是出自个人或者组织的故意虚假陈述行为。会计造假指的是被审计企业的管理层、员工或第三方利用欺诈手段获取非法或不正当利益的故意行为①。财务信息的虚假报告往往有以下表现：第一，操纵、伪造或篡改财务报表所依据的会计记录或相关文件；第二，不真实记录或刻意遗漏财务报表中的交易或事项或者其他重要会计信息；第三，对适用确认、计量、报告会计信息的会计准则和会计估计的误用存在故意。但欺诈从法律而言属于一个较宽泛的概念，注册会计师并不能对是否已发生造假行为做出法律判定。通常只要求关注会导致财务报表出现重大错误陈述的欺诈行为。
2.1.2 相关概念辨析
（1）盈余管理
盈余管理指的是企业管理层在会计制度、会计准则上为达到企业价值最大化、或者是实现自我效用而做出的会计选择，这是一个客观概念。而会计造假指的是蓄意不遵守法律或者法规的行为。两者差异为是否违法。前者不违背法律规定，所以并非违法行为；后者违背法律规定，因而属于非法行为，它是盈余管理中最为极端的表现。
（2）利润操纵
利润操控亦命名为收益控制。林长泉等人认为（2000 年）的利润操纵是借助非法、法定手段以公开发出的信息为基础而开展的。刻意处理这些被披露的利润信息以得到所需的汇报利润，进而达成或者是符合代理人的预期目标。从此视角而言，利润控制的层面必然会大大的超过造假的层面。
（3）金融造假
金融造假是一种故意行为。金融造假和会计造假均违背有关法律、会计准则，可把其看作是含义相同的不同概念界定。
（4）会计造假
谢朝武（2003）学者提出，会计造假是一种主观上欺诈的变相伪造账户的方法，以实现其会计主体的主观目的，严重违反会计准则，违反国家会计法律规定。
严浩东（2003）学者给出，会计造假是出于掌握不正当利益的考虑，而蓄意篡改财务事实的行为，这基本就是非法的经济行为。可以看出，金融造假与会计造假的内涵大体一致，金融造假事实上是导致会计造假的根本原因所在。
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2.2 造假成因理论
2.2.1 冰山理论（二因素论)
冰山理论将会计造假与海平面的冰山进行了比较。海平面只是冰山一角。这是可见视图的客观部分。它是造假的结构性部分，包含组织管理内部的内容；隐藏在海平面下的部分更具主观性和个性化，包括行为人的态度，感觉，价值，满足感，压力等，它们更容易被故意隐藏。该理论反映，企业是不是在实施财务造假行为，不但要分析其内部控制体制是否健全，是不是严谨，且更要指出的是，它是否具有财务压力以及是否存在道德腐败的可能。冰山理论提出个性化行为特别重要，必须引起重视（见图 3-1）③。
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第三章 我国会计造假的特征识别 ....................................... 18
3.1 从动机或压力进行特征识别 ........................................... 18
3.1.1 上市的动机或压力 .............................. 18
3.1.2 再融资的压力 ........................... 18
第四章 会计造假模型样本及变量选取 .................................. 24
4.1 研究对象的确定 ................................. 24
4.2 模型样本的选择 .................. 24
第五章 会计造假识别模型的构建 ...................... 33
5.1 显著性检验 ....................... 33
5.1.1 正态分布检验 .............................. 33
5.1.2 非参数 Wilcoxon 检验 ........................ 34
第六章 模型有效性的检验及应用分析
6.1 模型效果的检验
按照上面回归运算取得的 Logistic 方程，以 0.5 为辨别点，也即判断的详细标准是：P 不超过 0.5，则判断为非财务造假企业，P 超过 0.5 则判定为造假企业，现对 40 家预估样本进行这样的判断，辨别结果具体可以参考表 6-1：
在 20 份舞弊的财务报告中，可以识别出 16 份，识别率 80%，低于回代判别率，一类错误率为 20%；20 份非舞弊公司识别出 13 份，识别率 65%，综合识别率为 72.5%。对投资者来讲，如果没有识别出虚假的财务报告可能会带来投资损失，而如果是误把非舞舞弊公司看作是舞弊公司，只是丧失一个获利的机会。因此，该模型在识别评估样本时，一类错误率只有 20%，低于二类错误的识别率，说明该模型在舞弊财务报告识别中显示出较强的识别能力。该模型效果优于方军雄利用全部行业建立的通用模型进行新样本检验时 75%的识别率。
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第七章 结论及建议
7.1 研究结论
本文确定了我国制药行业上市公司的 Logistic 模型，并使用该模型对预测样本和非医药公司进行了检验，结合最新案例分析，得出以下结论：
（1）上市公司中特别是制药行业，会计造假行为越来越频繁，周期长危害大。通常会持续两到三年，最长的很可能会持续超过六年，这不仅给投资人造成莫大损失，也令证券市场的正常秩序受到严重干扰。所以，构建适用的识别模型有着特别重要的现实作用。
（2）由于行业特点的差异性存在，
