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财务风险识别模型：从蛛丝马迹到全局视角。前言：为什么财务造假又一次引发市场关注？（1）经济增长信心不稳 定，投资者越来越重视公司盈利能力和财务健康状况，对公司透明度和 诚信度要求更高，也更加敏感和警惕，对财务造假容忍度显著降低。（2） 伴随着 A 股产业结构的变迁，新业态、新模式不断涌现，财务造假手段 演变升级，传统方式与新型手法杂糅共生。（3）新一轮退市制度改革下， 财务造假“退市触点”增多，投资者更应警惕“ST 风险”。 

本文构建了一个全新的财务造假识别模型。通过系统梳理 A 股历年造假 案件及其特征演变，解析财务造假“流程”，定性识别财务造假的惯用手 段。借鉴国内外既有学术研究成果，筛选财务造假的特征变量，并利用 机器学习算法评估财务风险，以期能够事前规避那些利用盈余管理手段 过度操纵财务报表的公司，提前反应尚未被揭露的财务造假行为。

财务造假 VS 盈余管理。财务造假是由公司管理层组织的，在财务报表 中蓄意错报、漏报财务数据，以粉饰业绩为目的的系统性造假。盈余管 理是在会计准则的框架之内，管理层主观地运用或刻意迎合会计准则， 以达到操纵利润的目的。盈余管理与财务造假存在本质的不同（是否违 法），尽管二者在很多时候经常无限接近。

从 A 股历年财务造假案件演变来看，机械、化工、电子、医药生物、计 算机等行业成为造假“高发地”。经济恢复阶段成为财务造假“高发期”，尤 其是 2008 年金融危机、2015 年股灾后，财务造假案件数量明显增加。

从财务造假“流程”来理解报表的关注点：创造资金流（收入）——创造 资金凭证（客户和供应商）——资金记账（转化为资产）。财务造假的 目的是虚增利润，而虚增利润的同时必然会影响到资产负债表科目，所 以在利润存疑的情况下，通过分析资产负债表科目存在的异常，往往能 更准确地发现财务造假的线索。

从造假“重灾区”科目观测异动、异常、新增：可以从收入、应收账款、 存货、毛利率、现金流等财务造假的“重灾区”科目入手分析。三个维度观 察：报表数据的异动（大幅波动的合理性）、异常（异于同行异于可比）、 新增（新增客户、合同订单等）。