多周期财务异常的上市公司业绩“粉饰”的预警指标研究

多周期财务异常的上市公司业绩“粉饰”的预警指标研究 孙栋 作者简介：孙栋，山东高速青岛产业投资有限公司     【摘要】 本文关注上市公司业绩“粉饰”的识别难题，以多周期财务异常为核心切入点。首先，分析当前业绩“粉饰”的常用手段，指出现有预警体系在时效性、敏感性及多周期关联分析方面的不足。随后，结合企业预算管理与会计实务特点，优化多周期动态数据的预警指标体系，引入跨期指标波动系数、预算偏离度等新指标。研究表明，结合多周期联动分析可显著提升对复杂粉饰手段的识别精度，为监管方与投资者提供更有效的风险判断工具。     【关键词】 上市公司；业绩粉饰；财务异常；预警指标；多周期分析     引言     我国资本市场持续发展，上市公司信息披露质量日益重要。部分企业出于“保壳”、再融资或推高股价等动机，通过操纵收入、虚增资产、跨期调整费用等手段进行财务粉饰。此类行为不仅扭曲信息真实性，还误导投资者决策，加剧市场逆向选择，甚至埋下系统性风险隐患。尽管监管层对财务舞弊持“零容忍”态度，传统基于单期财务比率的预警模型仍难以有效识别隐蔽性强、跨期操作的粉饰行为。这类操作往往借助利润平滑、损失递延或关联交易实现多期调节，使单期指标看似正常。因此，引入多周期视角，对多个会计期间的收入增长率、毛利率、现金流与利润匹配度等指标进行趋势分析与偏离检测，成为提升预警精度的关键。     一、上市公司业绩粉饰的概念     根据证券法与企业会计准则，上市公司业绩“粉饰”是指管理层人为干预会计信息的生成过程，通过虚构或调节利润等方式，掩盖企业真实经营状况的行为。其核心特征包括三点：     一是手段隐蔽。常利用会计政策选择来掩人耳目；二是结果误导。导致利润、资产等关键指标严重偏离实际，误导投资者与债权人；三是动机趋利。通常是为了维持上市资格、满足融资条件或兑现管理层薪酬，既违背会计信息的可靠性原则，也可能构成信息披露违规。     二、上市公司业绩粉饰的常用手段     上市公司当前的财务粉饰行为，呈现三大趋势：     一是跨期调节常态化。比如提前确认收入，像虚构验收单；延后结转成本，如高估存货净值，通过这些操作转移利润。二是关联交易非关联化。借助“壳公司”，或用阴阳合同，伪装成非关联交易。三是现金流与利润错配明显。部分公司利润增长，但经营现金流长期为负。甚至伪造回款，搞关联资金空转。     上市公司业绩粉饰的常用手段，按会计要素可分三类：     一是收入端粉饰。通过虚构交易或循环交易，虚增收入。虚构交易，就是伪造合同、物流与回款记录；循环交易，实际是“自买自卖”。此类行为在制造业中，会导致3—5年营收持续虚高。二是成本端粉饰。借助存货与资产减值，操纵利润。虚增存货，常表现为高估期末存货，或虚构在产品。资产少计提减值，多是减值延迟，或坏账计提不足，造成利润连续虚增。三是现金流端粉饰。利用关联资金拆借，伪造经营现金流，典型操作是“资金池”：期末由关联方转入资金，虚增现金流；期初再转出资金。典型案例如新纶科技通过虚构贸易业务，虚增收入7 亿元的同时隐藏关联交易10.8 亿元，导致现金流与利润长期背离。     三、预警指标体系的局限性     （一）现有预警指标的构成     当前上市公司业绩预警体系主要依赖两类工具。第一类是传统静态指标，以单期财务比率为核心。包括流动比率、净资产收益率及审计意见类型等。这类指标基于年度财务报表数据设定阈值，触发则预警。第二类是主流预警模型，如适用于制造业的Z-score 破产预测模型、优化现金流权重的F 分数模型。它们通过线性组合多个单期财务指标生成风险评分。尽管上述工具应用广泛，但存在根本性设计缺陷。静态分析替代动态监控，导致跨周期财务异常识别能力不足。企业可通过年末突击销售调节单期ROE，使模型输出“安全”信号，掩盖长期经营恶化趋势。     （二）现有指标的核心缺陷     1. 时效性与动态性缺陷     现有指标依赖年报数据，分析频率低且滞后性强。以某公司连续3 年应收账款增速（年均+25%）远超营收增速（年均+5%）为例，因应收周转率未突破行业均值50% 的阈值，始终未触发预警。但多期叠加后坏账风险显著放大。典型案例显示，某ST 公司在风险暴露前，单期Z-score评分均处于安全区间（＞ 2.6）。然而连续5 年出现“利润＞ 0 而经营现金流为负”的反向波动，这种动态异常未被纳入模型，最终导致风险被忽视。     2. 敏感性不足导致“平滑式粉饰”漏报     企业对利润的渐进式操纵难以被传统模型识别，症结在于两方面：一是单期敏感性弱：年度间利润调整幅度（如±3%）通常小于Z-score 模型误差容忍度（±5%）；二是缺乏趋势分析：譬如，某制造业企业连续6 年每年下调折旧率0.5%，累计虚增利润12%，因单期变动微小未触发预警。类似情况包括：坏账计提比例每年调整1.2% 导致资产虚增15%；收入确认时点每年微调2% 致使利润波动率失真。这些操作因模型敏感度不足形成识别盲区。     3. 与实务管理场景脱节     现有指标脱离企业实际管控流程，导致预警信号与真实风险错位，具体表现在三方面：     一是未纳入预算目标偏离度：譬如，可能存在某企业连续3年实际利润低于预算目标20% 以上，因ROE 保持行业水平未触发预警，最终因资金链断裂退市；二是未关联内控流程异常：单月超权限采购占比＞ 30% 的操作风险未转化为财务预警指标，可能诱发舞弊性支出；三是忽视行业特性：高科技企业研发费用资本化率波动率（正常值＜ 15%）是关键风险指标，但传统模型未差异化设置权重，使其预警作用失效。     4. 多周期协同异常监测失效     动态关联指标断裂是现有体系最大短板。具体表现为：一是风险积累期末计算3 年复合变动率；二是风险转移期末关联预算执行偏离度；三是风险爆发期末结合授信额度使用异常，全程监测链条断裂，导致预警时机全面错失。     四、预警指标的优化路径     （一）多周期财务异常识别维度设计     1. 趋势异常维度     该维度聚焦上市公司财务指标，看连续多周期变动趋势是否合理、是否契合行业水平。核心指标是连续3—5 年，收入增速、成本增速偏离行业均值的幅度。     收入与成本是反映企业经营的关键指标。两者增速趋势，直接反映企业经营业绩，也体现市场竞争力。计算企业自身增速与行业均值的偏离幅度，就能判断变动是否合理。比如，收入增速持续大幅高于行业均值，成本增速却异常偏低；或是两者变动趋势与行业明显不符，都可能存在“粉饰”业绩的嫌疑。     譬如，当行业增长放缓时，某公司收入却连续多年高速增长，且大幅偏离行业均值，这就需要进一步核查增长的合理性。辅助指标是应收账款周转率、存货周转率的跨期波动系数（标准差/均值）。二者反映资产运营效率，波动系数越大，指标变动越不稳定，异常风险越高。     应收账款周转率大幅波动，可能存在收入确认问题，比如放宽信用政策虚增收入；存货周转率异常波动，可能是存货积压，也可能是人为调节存货成本。计算多周期波动系数，可辅助判断趋势异常。     2. 勾稽异常维度     此维度关注财务报表项目间、财务与非财务信息的内在逻辑。核心指标是经营现金流净额与净利润的多期匹配度（累计差额/累计净利润）。经营现金流净额体现实际现金收支，净利润按权责发生制核算。正常情况下，二者应保持匹配，累计差额与累计净利润的比例不宜过高。若比例异常，说明净利润可能虚增或虚减。比如某公司连续多年净利润为正，但经营现金流净额持续为负，且累计差额占比高，大概率是通过虚增收入、少计成本操纵净利润。辅助指标是投资活动现金流与固定资产增速的跨期关联性。投资活动现金流反映构建长期资产的现金支出，固定资产增速体现规模增长。正常时，二者关联应紧密，比如固资增速快，投资现金流支出就应增加。若关联性弱，比如固资高增但投资现金流支出少，可能存在虚增固资价值或操纵投资现金流的情况，进而有“粉饰”业绩的嫌疑。     3. 预算偏离维度（结合企业预算实务）     该维度关注实际财务业绩与预算的偏离度、预算调整频率，以此识别潜在“粉饰”行为。核心指标是实际利润与预算利润的连续3 期偏离度[（实际－预算）/ 预算]。预算基于未来经营预测制定，实际与预算有偏差很正常，但连续3 期偏离度大就需警惕。可能是预算编制不合理，可能是企业为达标“粉饰”业绩，也可能是经营本身存在异常。计算该偏离度，可及时发现异常，为预警提供依据。     辅助指标是预算调整频率（年度内预算修订次数）。预算调整是对实际经营变化的修正，但过于频繁调整，尤其是临近考核期调整，可能反映预算管理有缺陷，也可能是企业为掩盖业绩不佳，通过调整预算“粉饰”结果。关注调整频率，可辅助判断预算管理规范性及潜在“粉饰”风险。     （二）预警指标权重赋值与阈值设定     1. 权重赋值     多周期财务异常预警指标体系中，各指标识别“粉饰”业绩的重要性不同，需合理赋值。采用层次分析法（AHP）结合专家打分（财务总监、审计师）确定权重，既系统又实用。     具体步骤如下：     一是分层：目标层是识别上市公司“粉饰”业绩行为；准则层是趋势异常、勾稽异常、预算偏离三大维度；指标层是各维度下的核心与辅助指标。二是邀请专业专家对准则层、指标层的相对重要性两两打分，构建判断矩阵。三是再通过计算判断矩阵的最大特征值与特征向量，确定各层级权重。最后进行一致性检验，确保赋值合理。这种方式兼顾逻辑与经验，让体系更具科学性。     2. 阈值设定     阈值是判断财务指标是否异常的临界值，设定是否合理，直接影响预警准确性。基于历史数据（如被处罚公司的异常指标分布），通过ROC曲线确定最佳阈值，有理有据。     被处罚公司多存在“粉饰”业绩等违规行为，财务指标往往异常，能为阈值设定提供直接参考。操作步骤如下：     一是首先收集样本：被处罚公司与正常公司的多周期财务指标数据。     二是计算各预警指标在样本中的取值，据此绘制ROC曲线（横轴为假阳性率1 －特异性，纵轴为真阳性率敏感性）。曲线下面积（AUC）越大，指标识别能力越强。最后在ROC 曲线上寻找最佳阈值点：需要平衡敏感性与特异性，既要尽可能识别“粉饰”业绩的公司，又要减少对正常公司的误判。     五、结语     总之，上市公司业绩粉饰，隐蔽且跨期。上市公司业绩常靠关联交易、减值操纵、收入错配，美化当期数据，掩盖系统性造假。识别关键，在于多周期分析。看趋势是否异常，勾稽是否矛盾——比如收入增而薪酬降；查预算是否偏离——营收增长，现金流却持续背离。当然，相关监管部门必须建立动态监控机制，强化关联交易披露，严防费用资本化等违规，并建立企业业绩多周期比对体系。     紧盯非经常性损益畸高、利润与现金流长期背离等信号。投资者则要穿透会计周期，聚焦五年以上财务一致性：利润与现金流是否匹配，毛利率是否偏离行业。未来的研究，可引入AI 技术，打造“财务－治理－市场”三维实时预警生态，推动监督向动态全链路演进。 参考文献 【1】许远美. 探究财务报表粉饰行为的防范——基于行为会计[J].中小企业管理与科技. 2023 (12) :176-178. 【2】龙晓涵. 上市公司粉饰财务报表的动机及应对措施[J]. 投资与合作, 2023 (07) :107-110. 【3】陈丹文 邵莹莹 钟鼎丞. 企业财务报告粉饰舞弊动因揭秘[J].合作经济与科技, 2023 (20) :149-151. 【4】张引. 上市公司财务报表粉饰行为与治理措施[J]. 现代企业,2024 (08):181-183. 【5】龚继华，孟丁. 如何遏制上市公司粉饰财务报表的行为[J].中国商界, 2025 (11) :56-57.