审计合谋的特征变量预警模型及其效果探讨

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1、审计合谋的特征征变量、预警警模型及其效效果研究 一、问问题的提出与与意义证券市场揭露的的审计失败,几乎都是审审计合谋的结结果,给利益益相关者造成成了重大经济济损失,也严严重损害了审审计市场的基基本秩序与声声誉。现实中中,尽管合谋谋者最终会受受到不同程度度的惩处,但但给受害者带带来的主要是是心理安慰而而经济补偿效效果甚微,公公司的外部利利益相关者(如中小股东东和潜在股东东、债权人等等)更期望监监管机构能尽尽早地发现审审计合谋的苗苗头,防患于于未然,与事事后惩罚审计计合谋相比,审计合谋预预警更有价值值。在现有的研究中中,与审计合合谋有一定关关系的主要有有两类,一类类是关于财务务报告舞弊预预警的研究

2、,如Spatthis, Doumppos和Zoopouniidis (2002)、刘立国和和杜莹(20003)、秦秦江萍(20006)、陈陈国欣、吕占占甲和何峰(2007)、吴革和叶叶陈刚(20008)等从从上市公司的的财务状况和和(或)股权权结构进行预预警研究,只只涉及上市公公司方面的因因素,并未涉涉及审计师以以及审计师与与管理当局合合作这两大变变量的影响,因而不是真真正意义上的的关于审计合合谋的预警研研究,但对本本研究有一定定的参考作用用。第二类是是关于审计合合谋预警的规规范研究,如如雷光勇(22005)从从审计意见的的需求方、供供给方和外界界环境三个方方面来识别(即本文的“预预警”)审计

3、计合谋,但没没有提供经验验证据,也没没有构建相应应的预警模型型。基于此,本文根根据审计合谋谋的特点,从从上市公司的的财务特征、股股权结构和公公司治理、审审计师三个视视角,建立回回归方程,获获取审计合谋谋的特征指标标,然后,以以这些特征指指标为变量构构建审计合谋谋的预警模型型,用经验检检验的方法检检验并比较了了三种预警模模型的效果。总总而言之,本本文的主要创创新与贡献在在于: (11)理论研究究上弥补审计计合谋预警研研究缺乏预警警效果较好的的实证模型的的缺陷。并且且在本文构建建的审计合谋谋预警实证模模型中,一方方面新增了“审审计师”这一一类变量,将将以往的财务务预警实证模模型拓展成了了预警效果较

4、较好的审计合谋预警实实证模型,另另一方面又对对以往财务舞舞弊预警的实实证模型进行行了较科学的的综合和改进进,新增了机机构持股、高高管规模、审审计收入依赖赖等变量,使使模型更加充充分地反映审审计合谋的特特征,保证了了模型的预警警效果。(22)人们可以以利用该预警警模型测试上上市公司,较较准确且较早早地发现具有有合谋倾向的的上市公司和和审计师,有有利于监管机机构高效“锁锁定”审计合合谋者,防止止审计合谋事事件扩大与恶恶化,使监控控审计合谋具具有前瞻性、准准确率高、重重点突出、监监控成本低廉廉和不利影响响小等实际应应用价值。 二、样样本选取与数数据来源 当某上上市公司与其其审计师因相相同原因而同同时

5、受到监管管机构的处罚罚,并从公开开披露的其他他事实加以佐佐证时,基本本上可以推定定发生了审计计合谋。由此此,我们从22002-22008年间间证监会针对对上市公司财财务报告舞弊弊做出的公开开处罚报告中中,采用事件件研究法,获获取32个可可以作为审计计合谋的样本本。在控制样样本选取上,考虑到审计计合谋样本太太少,按1: 1配比样样本容量略显显不足,不适适合做多元回回归分析,且且可能因对舞舞弊公司过度度抽样而导致致强化合谋公公司(Plaat,t 22002),而按总体分分布比例配比比又可能导致致弱化合谋公公司的结果(Ohllson, 1980)。因此,我我们按照1: 3配对标标准并严格按按照下述三

6、项项条件选取996家正常公公司(没有因因会计舞弊而而遭受处罚)作为控制样样本。(1) Plaatt和Peederseen (19994)、HHuang (19944)在做财务务困境预测研研究时都把样样本严格控制制在相同行业业内,行业也也是影响舞弊弊发生的因素素之一(Peersonss, 19995)。因此此,本文限定定控制样本在在相同行业、相相同会计年度度内选取。(2)规模相相同的上市公公司在公司业业绩、管理行行为等方面更更具可比性,本文在选取取控制样本时时保证资产规规模相近。(3)控制样样本公司没有有被披露存在在财务舞弊和和被处罚的历历史。本研究究中使用的处处罚公告、公公司财务数据据、审计数

7、据据来自于中国国证监会网站站和国泰安公公司开发的CCSMAR数数据库。 三、审审计合谋的预预警视角与特特征变量 (一)审计合谋的的预警视角与与分析指标 审计合合谋是多在公公司效益不佳佳、财务状况况恶化的情况况下,审计师师与公司管理理层都有追求求自身利益最最大化意愿而而由审计师提提供与公司管管理层合意却却损害其他利利益主体利益益的不当审计计报告的机会会主义行为。虽虽然现实的财财务困境、经经济利益驱动动等是审计合合谋发生的重重要客观原因因,但股权结结构和治理结结构的不当安安排也为审计计合谋提供了可可乘之机。因因此,在构建建审计合谋预预警模型时,综合地考虑虑如下三类因因素: (11)审计合谋谋与财务

8、报告告舞弊的共生生关系(雷光光勇, 20004); (2)股权权结构和治理理结构的不当当安排为审计计合谋提供的的环境条件(3)审计师师追逐不当审审计收入对审审计合谋提供供的动力机制制。据此,本本文建立了如如下Logiistic多多元回归模型型以分析审计计合谋与公司司财务特征、股股权结构与治治理结构、审审计师特征之之间的关系。Logitp( ) = 其中,为截距,为回归系数数,为残差。CCollussion为被被解释变量,当样本属于于合谋上市公公司时,取值值为1,否则则为0。解释释变量X1X21,反反映上市公司司财务特征、股股权结构与治治理结构、审审计师三个方方面的信息,其中变量XX1X9是是根

9、据作者设设计的46个个财务指标的的非参数检验验结果,并得得到以往研究究结论的支持持所选取的显显著指标,这这些变量与其其他变量的含含义与选入依依据见表1。 变量的含义与与选入依据(二)审计合谋谋预警的特征征变量区分合谋样本与与正常样本进进行描述性统统计,结果如如表2。对比比两组样本,其中差异较较大的变量有有X1、X2、X33、X5、XX6、X7、XX13、X118和X200。 模型(1)的多元元回归分析结结果如表3所所示。与因因变量Colllusioon显著相关关的变量有XX1、X3、XX5、X7、XX9、X133、X16、XX18、X220。表3 多元回回归分析结果果四、预警模型的的构建及判定

10、定效果(一)单变量判判定从回归分析获取取的审计合谋谋预警的特征征变量为X11、X3、XX5、X7、X99、X13、XX16、X118、X200。但虚拟变变量是二元变变量,用其进进行判定近乎乎掷硬币游戏戏,预测意义义不大。因此此,选择非虚虚拟变量,通通过确定模型型的最佳判定定点来判定上上市公司是否否合谋。判定定结果如表44。从判定结结果看,不论论使用哪个指指标,误判率率均较高,即即使判定效果果最好的总资资产周转率,误判率也达达273%。(二)多变量判判定1. LPM模模型 以审计计合谋的特征征变量为解释释变量,建立立线性概率模模型(LPMM)进行回归归分析,得到到LPM的回回归分析结果果如表5所

11、示示。根据表55的结果, LPM模型型的判定方程程可表示为:Collusiion=-00217+03455X1-0015X33-00002X5-00232XX7+03365X9+01044X13+00028XX16+0439XX18+2468X220 (22 取05为判定分分割点,根根据式(2)进行计算,若预测值大大于05,判定为合谋谋公司,否则则为正常公司。判判定结果如表表6, 966家正常公司司有7家被错错判,误判率率为73%; 32家家合谋公司有有15家被错判,误判率为4469%;总误判率为为172%。2Logisstic回归归模型以与因变量Coollusiion显著相相关的变量为为解释

12、变量,建立Loggisticc回归模型进进行分析,得得到的回归分分析结果如表表7所示。Logistiic模型的判判定方程可表表示为:Collusiion=-77601+69277X1-0123X33-06665X5-55674XX7+15021X99+20114X13+03299X16+33383XX18+21137X220 (3由Logisttic变换方方法知,上市市公司审计合合谋的概率计计算公式为: 以05为判定分分割点,根据据式(3)、(4)计算合合谋的概率。判判定结果如表表8, 966家正常公司司有10家被被错判,误判判率为104%; 332家合谋公公司有9家被被错判,误判判率为281

13、%;总误误判率为1448%。3. PROBBIT模型 PROOBIT模型型与Logiistic模模型相似,主主要的不同在在于两者采用用的概率函数数不同, PPROBITT模型包括了了非线性估计计,计算量较较Logisstic模型型大。表9列列示了PROOBIT模型型的多元回归归分析结果。 PROOBIT模型型的判定方程程可表示为:Collusiion=-33486+33053X11-0068X33-026X5-2818X77+6233X99+0914X113+0165X116+1696XX18+9225X220 (5) 以0.5为判定分分割点,判定定结果如表110, 966家正常公司司中有7家

14、被被错判,误判判率为73%;合谋谋公司中有114家被错判判,误判率为为437%;总误误判率为1664%。4.三种多元判判定分析方法法预测模型比比较 三种多多元回归判定定分析方法的的一类错误率率、二类错误误率和总误判判率对比结果果如表11。从从统计结果看看,判定准确确率从高到低低依次是Loogistiic模型、PPROBITT模型、LPPM模型, Logisstic模型型的预警效果果最好。 五、研研究结论及其其解释从回归分析结果果看,因变量量Colluusion与与解释变量XX1、X3、XX5、X7、XX9显著相关关。其原因在在于,过高的的流动资产比比率可能是公公司财务舞弊弊的结果,净净利润增长

15、越越慢、净资产产收益率越小小、总资产周周转率越小的的公司越有可可能处在财务务困境之中,越有舞弊合合谋的需求,每股未分配配利润越多的的公司舞弊的的空间越大,舞弊合谋的的倾向也会增增加。因变量Colllusionn与解释变量量X13、XX16在5%水平上显著著相关。其原原因可能在于于: (1)在共同利益益导航、机会会主义攫利、“法不责众”效应和监督上的“搭便车”等的共同推动下,公司高管的规模越大,他们更可能“抱团”; (2)在特别人情化的我国,董事长兼任总经理进一步强化甚至神化个人在公司决策及其执行中的力量,也为作为总经理的董事长将经营中的操作设想轻而易举地带入董事会决议并使之通过,弱化了对董事会

16、和高管的监督,为审计合谋又打开了一扇方便之门。因变量Colllusionn与解释变量量X18、XX20显著相相关。会计师师事务所对某某家客户的审审计收入依赖赖度越高,独独立性越难保保持,合谋的的倾向增加。上上市公司审计计合谋的目的的是获取合意意的审计意见见,审计意见见改善可能是是审计师与上上市公司达成成的结果。因因此,增加审审计收入是审审计师合谋的的利益动机、改改善审计意见见是管理当局局要求审计合合谋的初衷。 总之,虽然审计合合谋极具隐蔽蔽性,但上市市公司的财务务状况、股权权结构和公司司治理、审计计师特征等包包含了审计合合谋的重要信信息,审计合合谋可以在一一定程度上加加以预警。由由于企业在经经

17、营过程中,遇到的不确确定性因素是是多方面的,上市公司股股权结构、治治理结构、事事务所的特征征也具有特殊殊的历史成因因,上市公司司和事务所具具备其中一个个或几个特征征并不意味着着审计合谋的的发生,用个个别特异指标标去预判企业业是否参与审审计合谋,准准确性肯定很很低,单变量量预测模型的的判定结果表表明了这一点点。但同时具具备上述特征征的上市公司司和事务所,发生审计合合谋的可能性性大大增加,从多变量回回归结果得到到的特征变量量为基础构建建的LPM模模型、PROOBIT模型型、Logiistic模模型,经检验验, Loggisticc模型的预警警效果最好,可以为审计计合谋预警提提供有力的技技术支持。利

18、利用预警模型型,人们(包包括监管机构构)可以较早早发现具有合合谋倾向的上上市公司和会会计师事务所所,将其列为为审计合谋的的重点监控对对象,这样可可以缩小监控控范围,提高高监控效率。推荐理由：一眼见见此题，就对对本文怎么对对合谋进行数数量化，运用用计量的手段段进行研究产产生了极大的的好奇。本文文从20022-20088年间证监会会针对上市公公司财务报告告舞弊做出的的公开处罚报报告中,采用用事件研究法法,获取322个可以作为为审计合谋的的样本，又按按照1:33配对标准并并严格按照下下述三项条件件选取96家家正常公司作作为控制样本本，从异常财财务特征、股股权结构与公公司治理、审审计师特征三三个方面，对对审计合谋的的特征变量进进行了实证研研究。说实话话，其中有些些计量分析还还很不清楚，但但是最大的收收获就是去体体会其数量化化的方式，怎怎样着手一个个我们认为不不可能做实证证的题目，样样本不够大时时怎么处理。