[发明专利]一种财务报表质量预警方法

权利要求书

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.根据权利要求4所述的财务报表质量预警方法，其特征在于，所述过程二中，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。

6.根据权利要求4所述的财务报表质量预警方法，其特征在于，所述的过程二中，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。

7.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

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。

8.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，所述的步骤三中，规则r的平均准确率定义如下:

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。

子规则库s的综合准确率定义如下：

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。

9.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；

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；

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。