一种财务报表质量预警方法技术

本发明专利技术提供一种财务报表质量预警方法，解决财务报表粉饰识别和风险预警中面临的问题，辅助财务报表使用者在财务基本面分析前，对财务报表质量进行预警，提高准确性。包括如下步骤：一、定义关键财务指标和选择训练样本集；二、根据萤火虫算法，生成随机规则并更新随机规则，生成分类规则集；三、针对需要评估的财务报表，运用规则集进行分类投票；根据生成的规则及对应的准确率，计算每个子规则库下各个规则集的综合准确率及对应子规则库的平均准确率；四、根据步骤三的初步投票结果，根据风险等级高低，依次为重点关注，中高关注，适当关注和无明显异常；结合外审意见，企业性质，财报数据完整性作为调整因子获得最终的分类结果和风险等级。险等级。

【技术实现步骤摘要】
一种财务报表质量预警方法


[0001]本专利技术属于金融科技领域，包括信息分析、证券投资分析、企业信用分析、信用投资风险管理、信用风险预警，具体涉及到一种财务报表质量预警方法。

技术介绍

[0002]现代企业制度所形成的两权分离，赋予上市公司管理层经营管理权，因此，上市公司管理层有义务及时、准确地向投资者等利益相关者提供能够真实地反映财务状况、经营业绩和现金流量的财务报表。这些财务报表是普通投资者获取公司信息的主要载体。在我国资本市场上，存在新股发行、再融资、维持上市资格等刚性监管指标，造假事件层出不穷手段多样，严重扰乱了资本市场的良性发展，对市场投资者带来巨大的损失。
[0003]上市公司的年度报告，通常截至日期是第二年的四月底，且只能由专业人员解读和分析，判断是否存在财务造假的嫌疑。但由于资源的限制，往往不能在较短的时间内处理大量的财务报告，无法及时给出意见，影响投资决策。另外目前财务造假案例的缺乏，一般的识别模型无法训练得到正确的模型参赛，在命中率和准确率上无法平衡，严重影响了模型的表现。更重要的是，传统的识别模型是“黑箱”模型，得到的预测结果往往是单一指标/指数，但是财务造假问题并非简单的是与非问题，这种形式的预测结果难以提供有效的决策性信息，缺少有效的结论输出。
[0004]有鉴于此，资本市场投资者需要能及时有效的识别目标公司的财务造假行为，并给出其判断依据。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的，是解决财务报表粉饰识别和风险预警中面临的问题，辅助财务报表使用者在财务基本面分析前，对财务报表质量进行预警，提高准确性；以历年财务报表为基础，通过多种技术手段，自我驱动构建财务报表造假识别的规则集，提高预警能力；时效性方面，在公司年度财报披露后及时给予财务质量预测；解释性方面，全面检查财务报表的可疑科目。
[0006]本专利基于专家经验归纳财务指标，应用萤火虫仿生智能算法，自动挖掘财务指标之间的深层次关联，发现高维度的复杂规则集，不仅提供对财务报表质量的预测结果，更提供支持这一结论的可疑财务指标清单，整体逻辑清晰，较目前一般的技术或者模型解释性更强。
[0007]本专利包括如下内容：
[0008]一种财务报表质量预警方法，所述的财务报表质量预警方法包括如下步骤：
[0009]步骤一、定义关键财务指标和选择训练样本集；
[0010]步骤二、根据萤火虫算法，生成随机规则并更新随机规则，生成分类规则集；
[0011]步骤三、针对需要评估的财务报表，运用规则集进行分类投票；根据生成的规则及规则对应的准确率，计算每个子规则库下各个规则集的综合准确率及对应子规则库的平均
准确率；
[0012]步骤四、根据步骤三的初步投票结果，根据风险等级高低，依次为重点关注，中高关注，适当关注和无明显异常；结合外审意见，企业性质，财报数据完整性作为调整因子获得最终的分类结果和风险等级。
[0013]优选地，所述的财务报表质量预警方法的财务报表包括资产负债表、利润表、现金流量表以及财务附注相关信息。
[0014]优选地，所述的财务报表质量预警方法的步骤一中，包括如下过程；
[0015]一、通过分析历史上监管机构关于对上市公司财务造假的行政处罚决定书，以及收集行业内专家学者关于财务造假的研究文献，归纳和整理与财务造假具有较强关联性的财务指标，作为识别财务是否造假的关键指标；
[0016]二、将监管机构在过去10年即2010-2019年期间定性为财务造假的上市公司，确定为模型训练的财务造假样本集，并从媒体报道、专家分析和财报外审意见等其他维度对该样本集进行补充，同时，选择财务基本面良好，历史信用优质的公司组成正常样本集，使得造假样本集以及正常样本集的比例达到1∶1。
[0017]优选地，所述的财务报表质量预警方法中所述的步骤二包括如下过程：
[0018]一、计算财务指标，进行数据转换；
[0019]二、编码规则，确定目标函数；
[0020]三、定义正负样本，对不均衡样本进行处理；
[0021]四、对正样本进行5折交叉验证，通过萤火虫引擎找到最优规则，标记该规则触发的样本，重复训练直到覆盖90％及以上的正样本，获得规则集；对负样本适用同样方法获得另一识别规则集。
[0022]优选地，所述的财务报表质量预警方法的步骤二中，根据目标函数决定萤火虫发光的亮度的规则，确定判断财务是否造假的目标函数，采用敏感性与特异性的乘积作为目标函数。
[0023]目标函数＝灵敏度*特异度
[0024]其中，
[0025][0026]真阳性＝造假公司被识别为造假
[0027]真阴性＝正常公司被识别为正常
[0028]假阴性＝造假公司被识别为正常
[0029]假阳性＝正常公司被识别为造假
[0030][0031]其中，V1，V2∈[0,1]，μ1∝
正样本个数，μ2∝
负样本个数。
[0032]优选地，所述的财务报表质量预警方法步骤二的过程二中，针对同一个样本，共得到3个或者3个以上的规则库；所述的规则库内包括识别造假规则集与识别正常规则集。
[0033]优选地，所述的财务报表质量预警方法中所述的萤火虫算法在迭代后期，需要对标准算法进行改进；采用基于可变步长的萤火虫算法(FSSFA)：α＝ζ
t
[0034]其中，ζ是可变步长的系数，取值范围是[0,1]，t为当前迭代步数。
[0035]优选地，所述的财务报表质量预警方法的所述的步骤三中，规则r的平均准确率定义如下:
[0036][0037]其中n
tot
是包含项集X的例子的总数量，n
c
是类y
c
的例子中包含项集X的实例数量。
[0038]子规则库s的综合准确率定义如下：
[0039][0040]假设子规则库s规则集m中有m1条规则判别为y
c
，有m2条规则判别为y
d
，可得m1条规则的平均准确率和m2条规则的平均准确率，依次类推，可得子规则库的综合准确率，根据绝对大小判定类别。
[0041]优选地，所述的财务报表质量预警方法的步骤四中，所述的外审意见，企业性质，财报数据完整性作为调整因子的评价规则为，对于外审意见：标准无保留外审意见不调整，带强调事项的无保留外审意见调整为至少中高关注，其他意见调整为重点关注；
[0042]对于企业性质，中央国企风险等级下调2档，地方国企风险等级下调1档；
[0043]对于财报数据完整性，财报关键指标可以计算的数量小于设定阈值个数，则风险等级至少为适当关注。
[0044]本专利中涉及到基于规则的分类算法以及萤火虫优化算法，在这里做一个整体描述。一、基于规则的分类算法算法简介
[0045]基于规则的分类算法是使用一组"IF...THEN..."规则来对记录进行分类的技术。模型的规则用析取范式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种财务报表质量预警方法，其特征在于，所述的财务报表质量预警方法包括如下步骤：步骤一、定义关键财务指标和选择训练样本集；步骤二、根据萤火虫算法，生成随机规则并更新随机规则，生成分类规则集；步骤三、针对需要评估的财务报表，运用规则集进行分类投票；根据生成的规则及规则对应的准确率，计算每个子规则库下各个规则集的综合准确率及对应子规则库的平均准确率；步骤四、根据步骤三的初步投票结果，根据风险等级高低，依次为重点关注，中高关注，适当关注和无明显异常；结合外审意见，企业性质，财报数据完整性作为调整因子获得最终的分类结果和风险等级。2.根据权利要求1所述的财务报表质量预警方法，其特征在于，所述的财务报表包括资产负债表、利润表、现金流量表以及财务附注相关信息。3.根据权利要求1所述的财务报表质量预警方法，其特征在于，所述的步骤一中，包括如下过程：一、通过分析历史上监管机构关于对上市公司财务造假的行政处罚决定书，以及收集行业内专家学者关于财务造假的研究文献，归纳和整理与财务造假具有较强关联性的财务指标，作为识别财务是否造假的关键指标；二、将监管机构在过去10年即2010-2019年期间定性为财务造假的上市公司，确定为模型训练的财务造假样本集，并从媒体报道、专家分析和财报外审意见等其他维度对该样本集进行补充，同时，选择财务基本面良好，历史信用优质的公司组成正常样本集，使得造假样本集以及正常样本集的比例达到1:1。4.根据权利要求1所述的财务报表质量预警方法，其特征在于，所述的步骤二包括如下过程：一、计算财务指标，进行数据转换；二、编码规则，确定目标函数；三、定义正负样本，对不均衡样本进行处理；四、对正样本进行5折交叉验证，通过萤火虫引擎找到最优规则，标记该规则触发的样本，重复训练直到覆盖90％及以上的正样本，获得规则集；对负样本适用同样方法获得另一识别规则集。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：陈真，肖体宾，
申请(专利权)人：杭州衡泰软件有限公司，
类型：发明
国别省市：