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基于审计意见、监管处分措施的数据挖掘样本选择的改进

2020-12-25刘佳进

关键词:审计报告舞弊财务报告

刘佳进

(福州大学 经济与管理学院,福建 福州 350116)

一、 引 言

上市公司与非上市公司不同,有着较为完善的信息披露制度和较为成熟的财务评价机制,因此,包括股东在内的上市公司财务数据的使用者已较为容易地获取到标准化的披露信息。然而,受限于委托代理问题,股东是公司的所有人,他们无法直接参与公司的日常运营,而是聘请管理层管理公司,公司所有者对管理层的控制仅能通过对公司发布的财务信息进行分析,评估公司的业绩。

现阶段,管理层的薪酬水平还是以公司经营的成果来衡量的,而具体量化的指标则是其编制的财务报表。由于财务报表的局限性,受限于固定的指标体系,管理层很可能通过部分盈余管理甚至财务舞弊的方式为自己谋取私利。上市公司的一个重要制度就是年度财务报表需经过有资质的独立审计机构审计,财务报表的使用者判断公司财务报表反映的数据是否真实,很大一部分是依赖于审计报告所反映的结果。审计作为独立的第三方,通过介入公司财务系统,收集审计证据,对财务报告的真实公允程度作出评价,因此,若需衡量公司的财务报告反映是否真实,股东及其他财务信息使用者仅能通过审计报告作出判断。受限于审计的固有限制,不可避免地存在财务报表的某些重大错报可能未被发现的风险[1],同时,可能存在的事务所不独立、不遵守职业道德的情况,因此,审计报告和财务报表是否真实,不能绝对划等号。

二、 上市公司审计意见总览

标准审计报告的结论有五种,分别是标准无保留意见、带强调事项段的无保留意见、保留意见、无法表示意见与否定意见,通过同花顺iFind数据库,对2008年—2017年沪深A股审计意见汇总整理(见表1),可以看出,近十年上市公司的数量在稳步增长,同时,绝大多数上市公司的审计意见都是无保留审计意见,即表明这些上市公司财务报表并未存在作假的情况。

表1 2008年—2017年沪深A股审计意见汇总

占比最多的是无保留意见,亦即如审计报告所言,认为上市公司的财务报告“在所有重大事项上真实、公允地反映了公司的财务状况”。数量第二多的是带强调事项段的无保留意见,即尽管存在需要强调的问题,但这些问题在财务报告中已经予以披露,审计意见依然认为整个财务报告是可以信赖的。

近十年来,没有注册会计师事务所对A股主板上市公司的财务报表出具否定意见,如果从无保留的审计意见的角度来看,近十年只有不到2%的上市公司的财务报表可能存在财务造假的情况。造成无保留意见比例如此之高有两个方面的原因:

1. 审计意见是上市公司和注册会计师事务所博弈的结果。我国上市公司管理制度要求上市公司年度财务报表必须经过有资质的事务所审计。事务所出具审计报告前,应与上市公司管理层进行反复和多次的沟通,以达成趋于一致的结果,因此最终出具的审计报告应当是双方都可以接受的最好结果。

2. 事务所出于长期合作的目的,倾向于出具无保留审计意见。由于出具非无保留的审计意见对上市公司将带来负面的影响,而上市公司资金雄厚,对于事务所而言亦是大客户,为上市公司审计对于事务所来说也是提升自身形象的一个机会,事务所出于长期合作的目的,也出于对合作上市公司与其他上市公司的关系考虑,倾向于出具无保留的审计意见。

因此,我国上市公司绝大多数的审计报告都是无保留意见,意味着审计师认为,该上市公司的财务报告是真实公允地反映了财务状况。从财务报告的使用者角度来看,无保留意见可以认为财务报告披露的是真实的,不存在财务造假的可能,而对于出具保留意见乃至无法表示意见的上市公司财务报告,则是“很可能”存在财务问题的财务报告。同样的,在国内许多现有的研究成果中,也将注册会计师事务所出具非无保留意见的财务报告的上市公司划分为“舞弊组”进行实证研究。

三、 审计意见与上市公司财务造假

如之前所言,财务报告的使用者无法直接了解上市公司的实际运营情况,所能使用的财务数据即上市公司发布的各类财务报告,而由于委托代理的问题存在,上市公司管理层可能通过操纵盈余等方式达到美化财务报表的目的。而财务报告是否真实,所有者往往只能依赖事务所的审计意见。然而,受限于各种各样的原因,并非所有的审计意见都能准确反映公司财务报告的真实性。

1. 无保留意见并非意味着财报全是真实的

宋玮指出,2007年—2013年年度共有31家事务所,53位注册会计师因出具不适当的审计意见被证监会处罚[2],这说明,尽管出具无保留的审计意见,并非意味着财务报表一定是真实的,还需要依托其他可能的证据来证明其财务报告的真实性,监管机构后续的调查结论可以作为证明的依据。

2. 出具非无保留意见并非意味着财报一定不是真实的

如上所言,审计意见是事务所对财务报告编制是否真实发表的意见。现阶段,学术界许多研究将出具非无保留意见的公司一律划归为“舞弊组”,认为其财务报告披露不真实。然而,由于出具非无保留意见的理由各种各样,加之部分估计是出于注册会计师的职业判断,也有部分被出具非无保留意见的财报并非真实披露。通过分析2008年—2017年十年间事务所出具的保留意见与无法表示意见的审计报告,导致保留意见与无法表示意见的主要原因有如下几种:

(1) 注册会计师与上市公司就某项会计处理意见不一致

以世纪星源(000005)的2010年财务报表为例,事务所就逾期贷款利息的会计处理事项出具了保留意见,认为应当按逾期利率而非正常利率计提利息。事务所的审计意见直接指出了双方的分歧,这往往意味着上市公司不愿就事务所提出的问题进行财务报告修改,而注册会计师判定该行为所影响的金额超过审计重要性水平,从而出具非标准审计报告。在这种情况下,可以认为该公司的财务报告披露不是真实的。

(2) 上市公司被证监会立案调查

以*ST康达(000048)为例,其2012年度财务报告因“……收到中国证券监督管理委员会下达的《调查通知书》(编号:深证调查通字12490号),且截至本报告日,对康达尔公司的立案调查尚未结束,无法确定该事项对康达尔公司财务报表可能产生的影响……”的原因被上市公司出具保留意见的审计报告。注册会计师事务所在审计报告日尚未取得调查结论,因此无法出具无保留的意见,同时,上市公司接受立案调查,并不能说明其财务报告一定是不真实的,应当根据实际的调查结果是否影响当年度财务报告披露真实性方能判断。

(3) 审计范围受限

由于注册会计师执行审计工作需要对公司各类资料和相关人员予以充分的接触。在实际的审计工作中,若无法获得充分、适当的审计证据则会造成保留意见甚至无法表示意见。以罗牛山(000735)的2012年财务报告为例,因联营企业天津宝迪农业未提供相关资料而导致保留意见。在判断此类因其他原因无法获得充分、适当的审计证据而导致的非无保留意见是否影响披露真实性,只有在该公司随后年度该关系依然存在、且财务报告事务所出具无保留意见方可认为其报告是真实的。而由于上市公司自身原因,注册会计师无法获取所需资料的情况下,可以合理怀疑当年度财务报告披露的真实性。

(4) 关键审计资料无法获得

以紫鑫药业(002118)为例,其2011年度财务报告因野山参未获取合规入帐凭证,加之野山参货品的特殊性,目前尚未形成公开的令人信服的市场交易报价体系,亦无价值认定权威机构或部门,注册会计师因无法判定公司对该等存货认定的恰当性,无法获取公允价值的合理性,无法判断该交易是否合理,从而出具了保留意见的审计报告。在这种情况下,既没有报价体系,也无法依据权威机构的结果,上市公司很容易利用这个漏洞,随意调节成本,操纵盈余,如果这种现象是重大的,那么披露的盈利是否真实则依然存疑。

(5) 持续经营假设存疑

持续经营是会计四大假设之一,也是上市公司的财务报告编制基础。如果这一假设不再有效,现行的财报制度将无法正确地反映公司财务状况,同时,亦会对管理层以及公司的发展造成进一步的影响[3]。因此,如对上市公司的持续经营能力表示怀疑,则注册会计师可能会出具保留意见甚至无法表示意见。然而,注册会计师质疑上市公司的持续经营能力是依据其当年披露的财务数据,进而怀疑其持续经营的能力。由于上市公司情况差异较大,且管理层应对财务风险的手段和能力也不尽相同,并非所有被注册会计师怀疑持续经营假设能否成立的上市公司都无法持续经营。以云赛智联(600602)为例,其2008年财务报表因归属母公司净利润为负数,且以其流动资产不足以清偿流动负债为由怀疑其持续经营的能力,并出具了保留意见的审计报告。而在2009年及随后的数年中,云赛智联成功扭亏为盈,事务所亦为其出具了无保留意见的审计报告。因此,欲判定因被怀疑其持续经营能力而被出具非无保留意见的上市公司其披露盈利是否真实,应当根据其随后几年的财务状况,若其能凭借自身的能力(无协议重组、无借壳上市)等情况下扭亏为盈,且事务所出具的为无保留审计报告,则可以判断其尽管被出具保留意见,该上市公司当年的财务报告披露是真实的,符合持续经营假设的。

四、 监管机构处分与上市公司财务造假

与注册会计师出具的审计意见结果不同,监管机构作为与上市公司无利益相关的监管机构,为维护金融市场的稳定,依据相关规定对上市公司、股东、高管、事务所等利益相关方存在的违规现象做出处分的决定。单以2017年为例,就有214家上市公司或其相关方受到监管机构的各种处分。在这些处分的案例中,虽有高管股东违规出售股票等个人行为,也有不少直接影响财务报告的事项。

监管机构会针对上市公司出具监管函,说明监管机构掌握了实际情况和足够的证据,方能对其做出处分措施。与注册会计师事务所出具的审计报告相比,监管机构明示的上市公司违规行为将会影响其披露的财务数据真实性,则可以作为其财务造假行为予以确认。

1. 监管机构出具的意见更加具有权威性

与注册会计师事务所的工作方式不同,上市公司的监管机构是完善的、自成一套体系的,其内部工作和运营有一套标准,且独立于所有的上市公司。注册会计师事务所扮演的角色是“评价者”,监管机构扮演的角色是“定性者”,事务所给出的审计意见是双方沟通的结果,受重要性影响,亦可能因为和上市公司的合作而妥协。同时,由于上市公司披露的财务报表有时间限制,事务所年度财务报告审计受时间和成本的影响也较大。而监管机构对上市公司立案调查可以说是没有时间限制的,因此可以调查的更加彻底和追溯之前的财务造假问题。

2. 监管机构有权调取上市公司各类数据进行调查取证

和注册会计师事务所相类似,监管机构有权依据相关规定,对涉嫌违规的上市公司进行立案调查,并针对实际情况,调取上市公司的各类数据,若上市公司拒绝配合,还可能引起更多的处分。因此,上市公司的取证结果可信度较高。

3. 监管机构有权根据有关规定做出独立的处分意见

作为监管机构,其有权依据相关规定对违规的上市公司作出独立的处分意见,这点和注册会计师事务所不同,注册会计师事务所受上市公司委托,对其财务报表发表审计意见,因此,其发表的意见一定是与上市公司充分沟通的结果,就算是发表了非无保留意见,也是在一定程度上沟通失败的结果,事务所在出具审计意见时,将会受到维持客户关系等的外部因素干扰。而监管机构作为独立的机构,能够不受上市公司的控制,从而出具独立的调查与处分意见,可以认为是具有较高真实度的意见。

由此可知,监管机构的处分意见,是可以作为判定上市公司是否存在财务造假的依据的。在学术界的研究中,田金玉等[4]在划分“舞弊组”上市公司的依据就是监管机构的处分意见。

五、 实证研究设计与结果

随着计算机技术水平的不断提升,学术界许多学者尝试引入数据挖掘技术进行财务报表披露真实性的分析。通过构建神经网络等数据挖掘模型,利用现有的数据进行建模与训练,并将其应用于判断上市公司披露的财务数据是否真实。而数据挖掘技术对输入数据的要求很高,输入数据越准确,训练的拟合效果越好。ML Lee等[5]就在其研究中强调了数据输入的重要性,提出了“garbage in,garbage out”的概念,即若输入数据是不可靠的,输出数据一样存在问题。因此,在划分“舞弊组”与“正常组”样本时候,应当依据上述分析仔细鉴别,减少错误分类影响训练结果。

为研究样本筛选对判别的改进效果,本文除输入样本外,参照已有的研究模式[6],将训练样本划分为两类,一类为“舞弊类”,此类公司被判定为存在披露盈余不真实的情况,此类样本期望输出结果为1,而另一类为“正常类”,此类样本期望输出结果为0。在建立BP神经网络模型时,此模型的输出是个一维向量,取值在0~1之间,以0.5为阈值进行划分,数值大于等于0.5归为1,为“舞弊类”上市公司,数值小于0.5为归为0,为“正常类”上市公司。

样本的收集对象为在沪深交易所上市的A股公司,采用证监会分类标准,选取以制造业为主的上市公司,剔除所有的创业板公司及无法在“正常组”找到配对样本的公司,并满足下列两个条件之一:2008年—2016年年度被会计师事务所出具非标准无保留审计意见、该意见经过之前的筛选、将会影响披露盈利真实性的上市公司;2008年—2016年期间财务报表会计师事务所出具标准无保留审计意见,后因虚假披露被交易所、证监会公开处罚的上市公司。同时,依据其实际的违规情况,将其划分为关联方交易、隐瞒/递延重大事项、操纵盈余和准备计提4类(见表2)。为消除重复舞弊造成的研究差异,若样本在上述期间内不止一次发生同一类舞弊,只取发生舞弊的第一年作为研究样本,若同一样本发生不同类型的舞弊,则应当作为不同的研究样本进行处理,输入的具体指标和之前的研究相同。

为取得较好的对照效果,该组的样本选择是基于“舞弊组”的样本1∶1选取的(见表3)。为最大限度减少个体差异,正常组的样本选取遵循下述规则:该组样本与舞弊组样本同行业、在舞弊组样本发生财报舞弊当年与其资产规模相近、未因财报舞弊被处罚、当年财务报告的审计意见为标准无保留审计意见的非ST、*ST及PT公司。以2008年—2015年作为训练集以BP神经网络进行模拟,2016年作为测试集测试仿真结果。

由于对输入样本进行了重分类,样本量与之前的研究存在差异,但从整体上来看,样本的数量有着较大的提高,亦可能从中得到更多的信息。由于上市公司受监管机构同类处分多次只算首次,因此在2008年度的样本量显著高于2009年—2011年度(见表4)。

表3 各年度的样本数量

表4 仿真结果

对比样本改进后的仿真结果,从整体上来看,判断质量有了较为明显的提升。

六、 研究结论及建议

基于神经网络的数据挖掘技术是一项高效的、自动化的分析技术,通过模拟神经元传导的方式对相关样本进行训练与拟合,因此其对输入数据的质量要求较高。通过提升输入指标的准确程度,能够有效提升输出的效果,这在应用于潜在舞弊的发现将有很显著的意义,除了优化输入数据,选择合适的神经网络模型、优化训练的模式等,也将会有效提升判别的效果。

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