如何识别上市公司财务报表作假~财务报表造假的方式以及识别方法

一、如何看出财务报表是否作假

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内容来自用户：伊凡如何识别虚假数据？决策本身就够困难的了，更不要说是根据一些糟糕的数据做出决策了。
好的决策应该是数据驱动的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。
我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作，根据我的经验，我已经找到了一个试金石，能够判断一组业务数据是否值得在决策过程中引用。
要想从有效（因此也可能是）有用的数据中剔除虚假（因此也是）无效的数据，就需要问以下九个问题。
如果对于任何一个问题的答案是是的，那么数这些据就是虚假的。
1.这些数据的来源是否以此牟利？如果收集数据的机构能够通过扭曲数据获得经济利益，那么数据就会被扭曲。
例如，我曾经听到过一名市场研究员（一名外部顾问）询问雇佣了他的市场营销人员：你想要数据说什么？那么他所提交的研究报告中的数据一定经过了仔细地调整，以便反映这个观点。
2.原始数据是否没有公布？任何缺少原始数据的研究结果都是虚假的。
原始数据不公布一定是因为以下的某一个原因：原始数据实际上完全证明了别的事情。
原始数据会显示出该研究使用了奇怪的定义或者有偏见的问题。
（参见下面的第三点和第五点。
）原始数据不存在，因为研究结果完全是某人的信口雌黄

二、辨别企业财务报表真假的技巧有哪些

第一是关注销售收入、现金流入、应收账款、存货、税金之间的勾稽关系。
销售收入的变化必然对应现金流入、应收账款、存货及税金的增减变化，从增减变化的合理性中初步辨别销售收入的真假，若企业销售收入的变动与现金流入、应收账款、存货、税金之间的变化明显不合理，就要进一步关注企业是否存在虚构销售业务，虚增销售收入，提前确认尚未实现的销售收入或延期确认已实现的收入，利用关联方交易中的不公允定价调节收入，虚构销售退回冲减销售收入，多转、少转销售成本等问题。
 第二是分析费用构成及其增减情况，关注各项费用的计提和使用是否符合会计准则和财务制度的规定，是否存在虚列费用支出套取转移资金以及资本性支出费用化的问题。
 第三是关注在建工程、待摊费用，递延资产增减变化，分析其合理性。
如果企业在建工程长期只增不减，待摊费用、递延资产呈现无规律性增加，就要进一步调查是否存在为了包装经营成果，故意减少期间费用的摊销的问题。
 第四是关注对外投资与投资收益、财政性借款与财政性补贴的关系。
资产负债表和损益表上对投资收益记录不相符合的，应调查投资收益具体来源，确定投资收益的真实性和合理性。
对损益表反映有财政补贴收入的，要分析补贴收入与企业经营规模、国家政策扶持的可能力度进行比较分析，防止企业将财政负债进行收益化处理，虚增利润总额。
关注企业投资收益的核算方法是否正确，金额是否真实，有无人为调节以虚增利润的情况。

三、财务报表造假的方式以及识别方法

一般可以看与企业的往来账目，发生的时间，如果是应收账款数目比较大的，可以发函至欠款单位，验证这笔款的真实性，发生时间比较长的，如2-3年一直都是这个金额就可能已经被确认收不回来的呆账了，就肯定是坏账了，要冲减掉，假设2-3年之后收回了这笔坏账，那时再反冲

四、如何识破上市公司财务报表作假？

上市公司报表的虚假，外行人是看不出的。
另外年报、季报、半年报都有事务所把关。
他们不能说是串通，但是也有默契的。
即使国家审计局、证监会来审，也不一定弄得出真东西来。
另外上市公司在做帐时，依据的是最新的企业准则，也不敢有太大的动作。
掩饰的多半是以前年度的遗留问题。
我曾参与过上市公司的年报哟，所以了解一点。

五、如何看出财务报表是否作假

经验和勾稽关系

六、如何识别虚假财务报表 详细

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内容来自用户：伊凡如何识别虚假数据？决策本身就够困难的了，更不要说是根据一些糟糕的数据做出决策了。
好的决策应该是数据驱动的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。
我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作，根据我的经验，我已经找到了一个试金石，能够判断一组业务数据是否值得在决策过程中引用。
要想从有效（因此也可能是）有用的数据中剔除虚假（因此也是）无效的数据，就需要问以下九个问题。
如果对于任何一个问题的答案是是的，那么数这些据就是虚假的。
1.这些数据的来源是否以此牟利？如果收集数据的机构能够通过扭曲数据获得经济利益，那么数据就会被扭曲。
例如，我曾经听到过一名市场研究员（一名外部顾问）询问雇佣了他的市场营销人员：你想要数据说什么？那么他所提交的研究报告中的数据一定经过了仔细地调整，以便反映这个观点。
2.原始数据是否没有公布？任何缺少原始数据的研究结果都是虚假的。
原始数据不公布一定是因为以下的某一个原因：原始数据实际上完全证明了别的事情。
原始数据会显示出该研究使用了奇怪的定义或者有偏见的问题。
（参见下面的第三点和第五点。
）原始数据不存在，因为研究结果完全是某人的信口雌黄

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