摘要：财务报告舞弊行为会对广大投资者的切身利益造成巨大损害,因而如何高效识别财务报告中的舞弊行为已成为目前学界研究的热点。本文在对已有财务报告舞弊识别模型进行分析的基础上,针对Logistic回归模型在财务报告舞弊识别中存在的变量多重共线性和计算复杂等问题,提出Adaptive Lasso-Logistic回归识别模型,并以2010年—2017年间我国320家上市公司的年度财务报表数据为样本,从盈利能力、营运能力、偿债能力等方面设计了18个财务比率指标进行实证研究。结果表明,与传统的Logistic回归模型和Lasso-Logistic回归模型相比,Adaptive Lasso-Logistic回归模型不但具备良好的变量筛选能力,而且可以获得更好的识别效果,具有较高的应用价值。

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