摘要：一些上市公司财务报告舞弊现象层出不穷,严重侵害了投资者的利益。如何高效识别财务报告中的舞弊行为已成为目前研究的热点。文章在对已有的财务报告舞弊识别模型分析的基础上,提出了一种基于lasso-二元选择分位数回归的识别模型,并通过选取2010-2017年间240家上市公司年报数据作为样本,设计了16个财务指标进行了实证研究。结果证明,与传统的Logistic回归模型相比,lasso-二元选择分位数回归识别模型不但具备良好的变量选择能力,而且可以获得更好的识别效果,并能反映在不同的舞弊风险条件下各指标对于舞弊风险的影响,具有较高的应用价值。

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