摘要
　　在上一篇报告《财务造假的特征与识别》中，我们通过对财务造假的定性和定量分析，梳理了10个财务特征变量，建立了一个识别财务造假相对风险的评分模型。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】本文进一步参照国内外学术界做法，用Logistic逻辑模型建立起一个适用于A股市场的财务造假识别模型。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）主要包括以下内容：
　　①造假样本的梳理及特征分析；
　　②造假“重灾区”及定性识别；
　　③造假模型的建立及实证过程；
　　④模型的应用及造假概率预测。
　　模型共设计22个变量，10%显著水平上，针对造假首年样本，显著的变量为：X2应收变化率、X3存货占比、X7软资产比例、X8带息负债率、X11货币现金异常、X15前一年是否亏损、X17是否再融资、X18股权集中度、X19机构持股比例、X21是否更换事务所、X22审计意见。造假首年预测模型结果如下：注：针对造假首年样本回归，以设定阀值（拟合值或胜算比）为界限的模型预测准确度为69.3%；针对造假全部年份样本回归，模型预测准确度为74.9%。具体请参考模型评分系统及回归结果。
　　风险提示：模型预测的局限性；宏观经济风险；海外不确定因素。