高健
（集美大学福建厦门361021）
摘要：将大数据运用到财务报表分析将会是数字化时代的一种新趋势，本文希望从财务数据具有连贯性与可比性的公司财务数据入手，通过大数据与虚假财务信息的实证研究相结合，运用重要财务指标的变动快速准确的寻找到公司财务舞弊的“蛛丝马迹”，期待对证监会与会计师事务所共同保护投资者权益提供新的方式。
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关键词 ：大数据；财务造假；指标分析
中图分类号：F230文献标志码：A文章编号：1000-8772（2015）25-0121-02
企业通过财务报告向信息使用者传递其经营业绩、获利能力和企业财政状况，但是由于个别企业经理人为追求其个人业绩或个别会计人员为追求个人利益，通过故意伪造财务数据，甚至与关联方串通一气编制虚假财务信息，使得企业会计信息失真现象屡见不鲜难以判断。本文提出将财务报表分析与企业财务大数据相结合，通过财务报告实施从终点逆向发现财务信息失真这一手段，希望可以为会计核查工作明确目标并且全面提高财务报告的质量，最终能够给监管者与投资者发现财务舞弊提供新思路。
一、对企业财务报告造假的甄别方法
财务造假的甄别方法主要有“表内信息检验法”和“表外信息调查法”，其中“表外信息调查法”主要是对被调查单位的财务流程或与关联单位相关交易资料进行调查，从而发现企业隐藏的财务问题，其具体方法没有统一的标准性，同时结论受调查人员的经验影响，不确定因素的引影响会降低结论的科学性与规范性。
企业财务报表中各项科目反映的信息应该具有一定的逻辑关系，运用“表内信息检验法”来甄别企业财务报告造假行为的根本方法就是找出财务报告中逻辑关系的缺失或错误。常用方法是通过资产负债表、利润表、现金流量表中数据来分析其财务指标的勾稽关系，可以判断财务信息是否真实有效。具体表现为：
1.在资产负债表中的体现
在资产负债表中，企业财务舞弊往往是虚增资产、少计负债和虚假所有者权益。所谓虚增资产就是指通过存货、应收账款、长期股权投资、银行存款和投资收益等科目，在会计处理中违反法律法规的规定或利用关联方交易中存在的漏洞来实现其虚增资产的目的。而少计负债则是通过应付薪酬、短期借款、长期借款等科目，少计、漏计交易事项来实现其降低负债的目的。所有者权益可以证实企业资本保值、增值程度，同时可以评价经理人契约责任的经营结果，所以被核查单位的所有者权益增减变动的真实性、合法性将影响所有者、债权人、经营者等各方的利益。所有者权益在业务核算上具有业务少、金额大的特点，虚假所有者权益主要通过实收资本、盈余公积、资本公积、未分配利润科目上进行造假舞弊，从而达到其不可告人的目的。
2.在利润表中的表现
利润表总所反映的信息直接决定了企业的盈利能力，影响着决策者的判断。利润表主要由收入和成本费用两部分组成。它所反映财务信息是否真实的方法主要是看各科目中对收入和成本的核算是否符合法律法规和行业标准。其信息的真实性、合法性的判断将成为企业是否财务造假的直接判断。
3.在现金流量表上的表现
现金流量表与资产负债表和利润表中的信息有着严密的逻辑关系，所以透过现金流向可以帮助我们发现隐藏在资产负债表和利润表的问题。有的企业为了粉饰报表，常常将一些非现金项目计入现金项目，来提升其获取现金的能力。同时可能将经营活动、筹资活动和投资活动中现金的流入流出混淆的记录，来彰显其经营能力和盈利能力等，企业现金流量记录的缺失和错误都会干扰到现金流量表的真实可靠性，提高了财务核查的难度，使得现金流量表舞弊的核查也成为近几年研究的热点。
二、大数据改变传统财务分析
处于现代社会的我们正经历着大数据时代，伴随着社交网、云计算、数据分析服务业的兴起，我们发现数据已经渗透到我们生活的各个领域与行业，并逐步影响着我们的生活方式，那么如何让大数据发挥其作用而进一步的推动生产力和决策能力，将会是大数据时代给我们的挑战，同样也是机遇。现在公认的大数据具有“3V”特点，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、实时性（Velocity）。正是由于这些显著的特点，那么大数据将给财务分析带来哪些影响呢?
1.大数据研究对象的总体性
大数据时代财务报表分析的主体不在是对单一或传统的样本公司进行分析，而是可以将所有可获得公司的财务报告及财务状况进行分析，这就从根本上扩大了财务数据的来源，这种改变将会使得基于大数据背景下的财务分析结果更具有准确性。
2.大数据不受限于假设性研究
以往的财务分析实证研究，都是首先提出假设内容，同时在假设的前提下运用数学模型或统计分析来对原假设进行检验，最后通过结果给与重要指标的权重，这样一来由于在指标选取与权重的选择上有人的主观参与，使得研究结果有违科学性与准确性。但是大数据背景下的财务分析，由于其具有全部可获得数据与全部的指标系统，运用数据挖掘的精准方式，真正的实现了让数据说话这一宗旨，再通过人工智能对不同财务信息使用者制定其独特信息筛选功能，最后为不同决策者提供其真正需要与关心的财务信息，帮助其做出决策。
3.大数据改变研究的滞后性
传统的财务分析学术研究往往要等到企业已经发生了财务问题才全面的搜集企业财务数据进行分析研究。有些企业甚至已经数年进行财务舞弊不被发现，一经发现后果十分严重，已经对投资者及相关人士的经济造成了极大的伤害。
大数据时代的到来将运用其数据大、连贯性强的特点，通过计算机对海量数据进行分析和预测，使得投资者与监管层能够快速的掌握公司财务状况的新动态、新情况，从而改变以往的学术研究分析方式，使得研究方向具有前瞻性，同时帮助监管层发现问题、解决问题。
可以说大数据时代对经济学发展的影响是不可限量的，那么面对作为经济发展“晴雨表”的上市公司们，证监会与会计师事务所更是应该顺应趋势，将大数据与财务报表分析相结合，帮助投资者识别上市公司的虚假财报，保护投资者利益。
三、大数据与识别财务造假的实证研究相结合
我们知道大数据对基于统计检验的计量经济学冲击是巨大的，建立在回归和统计检验基础上的计量经济学以其严谨的逻辑成为经济学研究的重要方法论。迄今为止，诺贝尔经济学奖获得者有近半数是计量经济学家，但大数据很可能会动摇这一根基。同时大数据也对财务分析的研究方法提出了挑战，传统的财务分析实证研究一般采用一个或几个数学模型对数据进行筛选并研究，但是各个模型的优越性与局限性也证明了世上没有普适性的分析模型，那么根据不同模型得出的研究结果也就不在唯一，这使得财务分析结论的准确定存在质疑。运用大数据数据大、连贯性强的特点，扩大了研究范围，运用计算机技术处理分析得到其内在联系，同时结合国内外实证研究中判断企业财务状况异常的主要财务指标，这种范围广、目的强的分析方法将对快速检测企业财务状况异常情况，同时发现企业财务舞弊现象这一设想具有重要的技术指导意义。
我国在识别财务造假的实证研究落后于主流的规范性研究，研究方法上主要分logistic回归、神经网络、支持向量机等几种方法，具体是通过对已经发现舞弊行为公司的数年财务报告分析筛选出具有财务造假征兆的关键性指标来判断其财务结构出现的异常状态。根据美国财务研究与分析中心（CFRA）对主要指标异常波动进行分类研究，揭示指标的异动在报表结构性变化与销售增长中可能蕴含的财务风险（见表1）。
可以说即考虑同行业横向比较，又要兼顾一家公司财务数据的纵向比较是需要大量数据支持且困难重重的，但是相信当下大数据时代的到来将会攻克这一统计技术上的难题。大数据是指在海量数据中寻找其内在关联，但是与已经被专家普遍证实的可以判断企业财务舞弊的重要财务指标相结合，或许可以更加精准的选择大数据计算中的勾稽关系判断财务舞弊现象。尤其是与CFRA的异常波动指标分类体系相结合，既符合科学性又体现大数据范围广、前瞻性等特点，为大数据在财务报表分析中的应用提供了具体方向，也可以为证监会查处企业财务舞弊，保护投资者利益提供方便。
四、结论
大数据的产生将改变传统的财务分析研究，借助高度发达的现代信息技术，可以通过大数据来检验以往财务分析理论的结论，帮助理论研究的发展。同时运用大数据做出的财务分析结论又丰富的大数据本身，这是现代信息技术与财务分析的有机结合。在财务造假手段层次不穷的今天，为了维护股东和投资者的经济利益并帮助其做出正确的决策，运用大数据与虚假财务信息的实证研究相结合，通过财务造假征兆指标的变动快速准确的寻找到企业可能财务舞弊的方向，这或许对证监会与会计师事务所共同保护投资者权益提供新的方向。
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（责任编辑：陈喜辉）