• 财务风险识别方法分为自上而下的演绎法和自下而上的归纳法，本报告融合两者思路，通过业务逻辑猜想结合量化回测验证，旨在构建鲁棒的财务风险规则库[page::0]。

- 根据Wind数据，自2001年以来A股违规公司案例共约6371起，违规行为中“虚假陈述”占9%，本报告主要关注该类财务欺诈行为并筛选145起相关样本，同时补充2010年以来大幅下调利润（下调20%以上）公司样本328起，最终形成473个财务风险样本[page::1]。

• 财务风险规则库构建流程包括样本分类、案例如实分析、单规则构造、单规则检验、规则库构建及样本外检验六步骤[page::1]。

• 以“扭亏为盈”规则为例，定义规则为净利润相较过去三年中位数收入小于20%、净利润为正且有资产重组公告。规则触发样本多数出现净利润为小正值以掩盖亏损迹象[page::2]。

- Rule1的量化验证采用异常收益法调整行业与风格因子影响，2010-2016年共128次触发，结果显示触发后前30日股价表现良好，随后一年出现约4%的负超额收益，证明该规则有效反映未来业绩风险[page::3]。

• 规则库最终包含16项单规则，可覆盖2010-2016年期间约73%的财务风险样本，未覆盖部分主要因数据获取限制和未分类样本；各指标覆盖率详见分布图，存货周转毛利、应收账款异常、中长期资产异常等为重点覆盖领域[page::4][page::5]。

• 样本外（2017年至报告发布日）检验显示，基于规则库构造的财务风险组合明显跑输Wind全A和创业板综合指数，体现出模型对潜在风险的有效预警能力[page::5][page::6]。

• 模型的最大缺陷是只能对历史出现过的财务造假手法进行识别和跟踪，缺乏对创新风险模式的预测能力，需不断迭代更新以应对财务造假新技术[page::6]。

基于规则库的财务风险识别方法 — 深度分析报告解读

一、元数据与报告概览

报告标题：基于规则库的财务风险识别方法
作者：殷明、刘富兵、留富兵法
发布机构：国盛证券研究所
发布日期：2019年11月21日
研究主题：上市公司财务风险识别模型的构建与验证，重点聚焦虚假陈述等财务造假行为
核心论点：本报告提出了一种融合“自上而下”的业务逻辑和“自下而上”的数据归纳分析的财务风险识别方法，构建了以规则库为基础的财务风险预警模型。该模型通过归纳总结上市公司财务造假的共性特征，结合具体规则的量化检验，能较有效识别存在潜在财务风险的公司。模型经样本内和样本外测试，显示较好的覆盖率和稳定的负异常收益表现，证明其一定程度的有效性和泛化能力。
目标信息：报告无明确评级或目标价，但明确提出了基于规则库的财务风险识别框架，希望为投资者提供财务风险预警工具。

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二、逐节深度解读

1. 引言与研究背景（page 0）

报告首先回顾财务风险研究中的两大流派：

• 自上而下的演绎法：基于业务和财务逻辑，分析公开信息、上市公司公告及调研情况，通过逻辑推断判断财务风险。

- 自下而上的归纳法：通过历史数据统计，归纳财务风险案例的共性特征，进行模型构建。

两者分别侧重逻辑与数据，但单独应用存在片面性。因而本文采用“先猜想后验证”的思路，先基于业务逻辑设计规则，后用历史数据做量化回测验证，进而构建更鲁棒的风险模型。同时给出中国A股违规数据概览，提到2001年至今，剔除关联主体后，累计存在约6371起违规案例，涵盖虚假陈述、业绩不实、披露违规等多个方面，报告关注点主要聚焦虚假陈述部分（约875个违规样本）[page::0][page::1]。

2. 违规行为结构与样本清洗（page 1）

• 违规行为占比（图表2）：

- 未依法履行其他职责占比最高（60%），
- 信息披露不及时（21%）、虚假陈述（9%）、业绩预测不准（6%）、定期报告未按时披露（4%）等次之。
报告聚焦于“虚假陈述”类别，经过样本净化剔除关联交易等，最终形成145个违规处罚样本。同时，结合2010年以来净利润大幅下调（>20%）但未处罚的328个样本，两者合计覆盖473个财务风险样本。

• 研究思路框架（图表3）：

整体研究流程包括样本分类、案例分析、单规则构造、规则检验、规则库构建及样本外验证六个步骤，具体如下：
1）根据违规案例归类财务指标；
2）分析案例特征；
3）设计单规则衡量特征表现；
4）使用事件研究方法检验规则有效性；
5）汇聚规则构成规则库；
6）对样本外数据做泛化能力测试，保证模型稳定性。

该流程体现了业务逻辑与量化方法的结合，全面且系统地推进财务风险识别体系的构建[page::1]。

3. 单规则构建与案例分析（page 2-3）

报告详细介绍了六大类单规则：

• 扭亏为盈

- 规避ST或退市

• 虚增资产或虚减负债

- 同行业比较异常

• 多指标冲突

- 其他情形

以“扭亏为盈”类别为例说明规则设计与检验过程：

• 规则设计（RULE1）：

净利润/过去三年中位净利润 < 0.2 且净利润 > 0 且净利润 > 1066万元，并且过去两年披露有资产重组公告。该规则针对那些为了实现净利润由负转正，且利润仅为微弱正值的公司，并伴随资产重组以掩盖亏损的典型财务造假模式。

• 案例示范：选取A公司2004年数据显示，该年净利润仅212.6万元，远低于过去三年中位数，且存在重组公告，符合规则条件。
• 规则验证方法：借鉴事件驱动中的异常收益（Abnormal Return, AR）分析，将规则触发日视为T+0，观察未来252个交易日（约一年）股票超额收益表现，剔除行业和风格因子，确保结果不受市场系统性偏差影响。
• 检验结果（图表6）：前30个交易日内股价短期表现尚可，但之后逐渐显现显著的负异常收益，累计超额跌幅约4%，提示市场对财务造假有识别并做出负面反应。由此反推，该规则较好提示了潜在风险，应纳入规则库[page::2][page::3]。

4. 规则库构建及检验（page 4-6）

• 规则库效果（图表28）：由上述以及其他15条规则组成，共16条规则覆盖了违规样本及财务风险样本的约73%。剩余27%的样本多因财务报表无法直接捕捉或通过其他手段确认违规行为。
• 覆盖率细分（图表29）：规则按指标覆盖分布显示，涵盖现金负债比异常（6%）、存货周转与毛利率异常（11%）、主营收入与净利润指标（7%）、规避退市（8%）等多个关键维度，但也存在未归类（4%）、仅审计（18%）等限制。
• 模型召回与准确率分析：

报告强调财务风险识别模型更看重召回率（尽可能少漏掉风险股）而非准确率（错判好股），因第一类错误（漏检）对投资者损害巨大，而错误标记部分好公司风险可通过策略调整减缓。

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• 样本外表现（图表30、31）：

对2017年至今的样本外数据检验，规则库触发组合表现出显著负超额收益趋势，跑输市场基准指数Wind全A及创业板综指数，验证了模型一定的泛化性和预测财务风险的能力。

• 泛化能力分析：

模型依赖历史上已出现的财务操纵手法，难以预测创新型财务风险。其本质是跟踪模型，通过识别历史典型特征防范重复风险，而非完全预测未来新型风险。因此模型需持续迭代完善，才能保持有效性。

• 风险提示：若市场环境大变，模型有失效风险。规则库在未来需结合监管动态、财务政策等因素不断更新[page::4][page::5][page::6]。

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三、图表深度解读

图表2：违规行为占比图

• 描述：展示了自2001年以来A股公司违规行为的比例分布。

- 数据与趋势：未依法履行职责占比最高，达60%，虚假陈述仅占9%。

• 联系文本：说明研究重点在虚假陈述部分，尽管占比不大，但财务风险和投资损失更显著。

- 潜在局限：其他违规类型占比虽大，但对财务造假直接指示较弱[page::1]。

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图表3：财务风险模型研究思路流程图

• 描述：清晰展示了从样本分类到样本外检验的完整研究流程。

- 解读：流程层层递进，体现科学严谨的研究设计，特别是规则量化检验和样本外泛化检验的双重保障。

• 联系文本：支撑报告核心论点，即结合逻辑推理和量化分析构建规则库。

- 点评：流程科学合理，保证了模型的实用性与可信度[page::1]。

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图表5：Rule1详细案例表（文字描述）

• 描述：A公司2004年净利润大幅下降，下滑至数百万元级别，远低于过去三年千万元级水平，且存在重组公告，符合规则条件。

- 意义：案例具体展示规则设计依据，增加模型逻辑的说服力和透明度[page::2]。

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图表6：Rule1检验图

• 描述：展示触发规则后未来252个交易日股价异常收益走势。

- 趋势解读：初期股价表现尚好，随后显著下跌，累计负异常收益约4%。单日异常收益柱状体现出较强波动。

• 联系文本：与报告结论吻合，规则有效识别潜在风险。

- 局限性：短期正收益原因未详细解释，市场情绪可能干扰异常收益判定[page::3]。

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图表29：各指标覆盖率占比图

• 描述：各单规则指标在样本内违规案例中的覆盖比例。

- 解读：表明规则设计全面且覆盖多元风险点，重点集中在存货周转异常和审计问题。

• 联系文本：支持73%覆盖率的结论，显示规则库的广泛和深入。

- 细节：27%“其他”类别代表非财务报表直观数据，提醒模型边界[page::5]。

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图表30：样本外异常收益图

• 描述：组合在2017年后权益类表现表现，红线为组合净值，蓝色柱状为单日异常收益。

- 趋势：整体持续下降，说明模型能够在样本外时期捕捉财务风险信号。

• 联系文本：体现准确率从正面市场反应角度的间接验证。

- 局限：未考虑换仓费用，实际投资收益可能更低[page::5]。

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图表31：财务风险组合样本外表现横向对比图

• 描述：财务风险组合与Wind全A及创业板综指数的历史表现对比。

- 数据解读：财风险组合显著跑输大盘，体现风险模型警示价值。

• 联系文本：反映模型识别的风险股未来表现较差，间接支持模型的实际应用意义。

- 细节：组合偏小市值，使用创业板综指数做参比更合理[page::6]。

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四、估值分析

本报告未涉及企业估值或目标价分析，重心聚焦于财务风险识别规则的设计与验证，故无相关估值内容。

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五、风险因素评估

• 模型风险：

- 仅能发现历史出现过的风险特征，无法预测创新型财务舞弊。
- 模型易受未来市场环境变化影响，存在失效风险。

• 操作风险：

- 高召回率也意味着误报好公司的概率存在，可能导致投资机会错失。
- 组合换仓成本未纳入计算，实际应用时需关注交易成本。

• 数据局限：

- 依赖公开财务数据，部分违规行为未反映在表内。
- 少数财务操纵发生在审计范围之外，难被直接捕获[page::6]。

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六、批判性视角与细微差别

• 逻辑与数据融合尝试较好：报告显著改善了以往单一逻辑或数据驱动模型的片面性，提出“先猜想后验证”的方法，有助提升模型的现实可用性和稳定性。

- 模型为跟踪非预测工具：报告坦率指出模型本质上是历史财务造假跟踪工具，缺乏对新型财务风险的预测能力，这一重要视角彰显研究的客观严谨。

• 指标覆盖局限：“其他”类别占比较大，隐含依赖法规和非公开信息，对财务报表异常的捕捉具有内在局限性。

- 异常收益分析简化：异常收益模型剔除行业和风格因子，但未提及风险调整指标（如夏普率、alpha等），投资策略风险调整收益评估不足。

• 未充分讨论模型维护成本：规则需不断迭代，报告未展开探讨模型更新的资源投入和效果维护机制。

- 样本外回测忽视交易成本：或导致实际应用收益低于预期。

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七、结论性综合

该报告系统构建了基于规则库的财务风险识别体系，融合了业务逻辑推导和归纳法统计检验，取得了以下关键成果与结论：

• 建立了涵盖六大类财务风险特征的16条核心规则，基于A股实际违规案例设计，具备显著业务含义和统计检验基础。

- 单规则示例（如扭亏为盈规则）通过异常收益事件研究方法得以量化验证，确认规则对未来股价表现具有明显的负向超额收益提示作用。

• 规则库在样本内测试中覆盖了约73%的财务风险公司，显示强力的风险捕捉能力。

- 样本外验证显示，规则触发的股票组合整体表现弱于市场基准，体现模型具备一定的泛化能力和实际投资价值。

• 模型最大短板在于缺乏对新财务操纵手法的预测能力，因此更适合作为风险跟踪和监控工具，而非全自动预测器。

- 报告提示模型需要持续升级和完善以保持有效性，并警示市场环境变化可能导致模型失效。

• 投资者应结合模型输出与专业判断，合理运用财务风险识别工具，规避潜在财务风险。

整体而言，该报告对财务风险建模提出了创新且实用的思路，通过严谨的样本分析和合理的量化检验为投资者识别潜在风险提供了理论支撑和工具依据。图表及数据分析扎实，为金融工程师和投资策略师提供了丰富可操作的洞见和未来研究方向[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]。

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附：

重要图表插入示例

财务风险违规行为占比图（图表2）



财务风险模型研究思路（图表3）



Rule1异常收益检验（图表6）



各指标覆盖率占比（图表29）



样本外异常收益（图表30）



财务风险组合样本外表现（图表31）

报告