本文是一篇会计论文，本文通过构建基于财务状况、市场情绪、金融中介IPO盈余管理识别模型，利用机器学习XGBoost模型挖掘出判别盈余管理水平的重要因素，以及各特征与预测结果的作用关系。
第1章 绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1 研究背景
2023年2月1日，全面实行股票发行注册制改革正式启动，这标志着我国IPO市场发行条件更加精简优化，通过构建更加包容、宽松的上市制度从而推进IPO市场透明化、法制化，满足中国经济升级的需求。但同时也意味着上市公司信息披露要求更加严格，中介机构对财务审查的责任更加重要。证监会不断完善IPO审核流程和规范，目的就是为保护投资者相关利益不受损，维持资本市场秩序。其中以2012年证监会发布的IPO财务核查风暴为例，其针对上市发行人及中介机构的自查财务报告，重点审查是否存在虚构交易、虚构现金支付，剑指财务信息失真、过度盈余管理甚至虚假上市等现象。
尽管证监会不断规范IPO审核流程，但IPO盈余管理现象却仍时有发生。2022年已有数十家上市公司在修正2022年业绩预报后出现业绩变脸。2014年阳光股份通过将投资性房地产转变为公允价值计量模式及处置子公司股权增加增加了3个亿的公允价值变动损益，从而扭亏为盈。2015年攀钢钒钛通过多记递延所得税资产使得合并利润表费用减少发生额1.2亿，并通过转回存货跌价准备少提存货盈余0.24亿。这些现象的发生都说明IPO市场存在粉饰报表、美化经营业绩的情况，这样的案例还有很多，这不仅仅是反应我国市场监管的不足，更重要原因是会计准则中的酌量性因素存在，如使用会计估计提高或降低坏账、折旧、存货减值来达到操控利润的目的。
适量的盈余管理能够提高财务信息的有用性，加深报表使用者对企业的了解和认识；然而过度的盈余管理会向报表使用者传递虚假甚至错误的财务信息，进而使得投资者做出错误的投资者决策。此外过度盈余管理也会导致投资者和公司间信息不对称，真正有潜力代发展的企业无法获得与之相匹配的资金支持，使得股票市场资源不能得到有效配置。因此为了避免损害投资者相关利益，稳定证券市场，如何判别IPO盈余管理程度成为重要课题。
1.2研究思路及方法
1.2.1 研究思路
首先获取2011-2021十年的IPO企业在IPO当年数据，具体计算指标包括财务状况、公司治理、外部监督等。通过数据清洗、特征选择后获得规范化数据作为模型输入；根据企业可操控性应计利润是否超出于平均数加或减一倍标准差范围内标注是否为严重盈余管理，作为模型输出。在模型方面，采用了分类模型中效果较好的SVM、XGBoost、随机森林模型，通过调参、对比不同机器学习模型，将综合评价指标F1，precision，recall预测最好的模型作为盈余管理的识别模型。再根据模型结果，借助可解释性算法得到影响盈余管理水平的重要指标。
1.2.1 研究方法
（1）文献研究法：首先根据文献综述定义盈余管理的概念，在此基础之上分析IPO盈余管理的动因、手段、影响因素，总结IPO盈余管理相关的指标体系，保证变量选取的合理性。在最后模型解释方面，通过参考以往文献发现模型挖掘出的特征创新点，丰富文献研究内容。
（2）机器学习法：本文样本被分为盈余管理保守组和激进组两类，针对判别指标分别训练支持向量机、XGBoost和随机森林三个模型。在训练机器学习模型时首先要将数据集分为训练集和测试集，在训练集上通过调整参数组合并观察准确率，从而选择参数最优的模型；在测试集上再次进行数据预测，获得该模型最终准确率。对于基于树模型的机器学习算法，在模型预测后还能输出特征重要性，进一步阐述模型可解释性。
第2章 文献综述
2.1 盈余管理的概念
会计学界对盈余管理的概念整体来说大致分为两类，一类是Katherine(1989)从会计盈余信息含量角度提出的，盈余管理定义为是一种“披露管理”的行为，是指管理当局有目的的对外部财务报表进行润色和美化，从而满足个人利益。另一类以Scott(2000)从会计政策选择角度提出的，盈余管理是在公认会计准则允许的范围内，管理层通过选择会计政策来使自身利益或企业市场价值达到最大化的行为 。此外Goel(2003)还对盈余管理的特例利润平滑做了具体概念阐述，他认为美化利润报表的手段分为真实手段和人为手段，前者是通过真实的改变企业收入进而提高利润，后者则为利用会计制度进行利润美化。
从这两类观点出发，国内学者也对盈余管理的概念做了大量研究。从盈余管理信息观的角度，宁亚平(2004)提出盈余管理和盈余造假为是两种完全不同的概念，前者是指在会计准则和法律制度允许的范围内进行的利润操纵，这并不会实质性的改变地改变公司发生的交易与企业价值；盈余造假则是违背了会计准则或超出了法律规定范围内，使用欺骗手段进行利润造假，一般是虚构交易增加收入。魏明海(2005)认为盈余管理在达到了预期的盈余目标时，还增加了信息透明度，为企业经营缓解矛盾，化解风险。从会计政策选择角度，顾兆峰(2000)认为企业管理层会为了利益最大化而进行会计政策选择的盈余管理行为。
2.2 IPO盈余管理动机
公司在IPO前进行盈余管理的动机大致可分为资本市场动机、契约动机、税收动机。
2.2.1 资本市场动机
首次公开发行前，公司很可能为了达到IPO条件而进行盈余管理。Roychowdhury(2006)认为首次公开募股的中小企业会采用盈余管理来达到审核条件，同时还需避免监管机构的监督检查。林智章(2019)认为公司在IPO期间会进行盈余管理，在IPO成功后则会降低盈余管理程度。张岩(2018)则认为IPO程序之处公司会通过应计盈余管理进行财报美化，随着IPO时间的延长则会逐渐转为真实盈余管理。王舒荣(2017)提出从决策的有用性角度出发，一定的盈余管理可以帮助公司进行IPO，并且我国上市公司最常见的动机就是股票发行和上市。公司经股票发行后，股民通过购买股票会给公司带来大量股权融资，因此二级市场中的股价高低直接影响了股权融资金额的大小。
此外配股要求也会成为盈余管理的重要动机。我国上市公司配股要求最近3年净资产收益率都高于百分之十，因此这促使着我国公司上市时进行盈余管理。蒋义宏(2003)通过深沪上市公司数据验证了上市公司在配股阶段存在盈余管理。王跃堂(2000) 通过修正的琼斯模型对ROE分布区间进行分析发现，处在配股临界线左右的上 最后则是核准制要求上市公司三年处于盈利状态，因此企业为了满足上市要求，或不被退市就会想尽办法使盈利保持在稳健的程度，保证企业仍然可以在证券市场中进行股权融资。竺印等（2011）对ST公司为对象研究时发现，在摘帽过程中盈余管理较为明显。周莎（2021）在通过研究亏损以及ST公司时发现，其在扭亏的过程中都运用了盈余管理手段。
第3章 IPO盈余管理的识别模型 .................... 18
3.1 IPO盈余管理计量方式 ......................... 18
3.2 IPO盈余管理预测模型指标体系 .......................... 19
3.3 机器学习分类模型 ........................ 22
第4章 IPO盈余管理的识别实证过程 ............................ 24
4.1 数据来源及处理 ....................... 24
4.2 模型构建 .................................... 26
4.3 模型评价 ......................... 29
第5章 研究结论、对策建议与展望 ....................... 41
5.1 研究结论 ........................... 41
5.2 对策建议 ...................... 42
5.3 不足 ............................... 42
第4 章 IPO盈余管理的识别实证过程
4.1 数据来源及处理
4.1.1 样本选取
本文数据来自于国泰安数据库中的首次公开发行数据库，治理结构数据库、财务指标指标数据库、财务报表数据库和投资者情绪数据库，选择2011-2021年的A股上市公司IPO当年的数据为样本，处理缺失值和异常值的公司后样本量为2209。
4.1.2 数据清洗
对于缺失值、冗余值，由于本文变量缺失率未超过15%，故分类变量采用众数填充，连续变量采用中位数填充。对于定性属性的处理，根据分类结果统一编码为0或1。对于极值采用上下1%缩尾。
4.1.2 描述性统计
本文通过指标文献综述和理论分析，最终选择30个指标作为初始特征集合，经过处理后，数据的描述性统计如下：
第5章 研究结论、对策建议与展望
5.1研究结论
本文通过构建基于财务状况、市场情绪、金融中介IPO盈余管理识别模型，利用机器学习XGBoost模型挖掘出判别盈余管理水平的重要因素，以及各特征与预测结果的作用关系，因此研究结论可以大致分为以下三点：
1.预测盈余管理严重程度的重要指标为每股经营活动现金流量、经营活动现金净流量增长率、每股企业自由现金流量、机构投资者比例、资产报酬率、息税前营业利润率、主业务收入增长率、律师费用率、会计师费用占比、营业外收入占比。
2.判别公司为激进盈余管理可以从现金流、成长性、公司治理相关变量出发。现金流相关的特征值越大，盈余管理程度越严重，其中每股经营活动现金流量小于-0.5，每股企业自由现金流大于0可被认为激进盈余管理；成长性相关的特征中，主营业务收入增长率越高，盈余管理程度越严重，主营业务收入增长率大于0.25可被认为激进盈余管理；公司治理相关指标中，机构投资者持股比例大于23%，可被认为激进盈余管理。
3.判别公司为保守盈余管理可以从外部监管相关变量考虑，其中会计师费用越低，律师费用占比越高，盈余管理程度越严重，其中律师费用占比小于0.05可被认为保守盈余管理。
参考文献（略）