２０21年第3音乐什么时候传入中国
Ⅱ营运风险（+）Ⅲ盈利风险（+）
Ⅳ发展风险（+）
二级指标流动比率（-）速动比率（-）
现金流量比率（-）资产负债率（+）现金比率（-）
长期债务与营运资金比率（-）
应收账款周转率（-）
存货周转率（-）总资产周转率（-）总资产净利率（-）白银帝国 下载
营业利润率（-）营业净利率（-）销售期间费用率（+）总资产增长率（-）
净利润增长率（-）营业收入增长率（-）销售费用增长率（+）
一、引言
在日益复杂的审计环境下，重大错报风险的评估是财务报表审计的核心，影响了进一步审计程序的制定和实施。黄冠华（2018）利用模糊综合评估法（FCE ），从模糊集合理论出发，使用隶属函数对非确定性的专家评语进行量化计算，对大数据背景下的审计风险进行科学建模与量化评估。王扬、王岩（2019）运用网络分析法（ANP ）和模糊综合评价法（Fuzzy ）构建审计风险评估模型并进行实例分析，为新型审计模式顺利开展及审计风险管理提供借鉴。吴国斌、李明燕（2020）基于层次分析法、专家打分法和模糊评价法构建评估模型进行重大错报风险评估，方便指导后续的实质性审计程序。结合以上文献得出，目前比较普遍的审计风险评价方法为模糊综合评价法和层次分析法。目前，重大错报风险的评价方法主要为层次分析法和模糊评价法，可以从定量的角度对重大错报风险进行评估。模糊综合评价法实现了审计风险的量化评价，但专家打分的程序存在一定主观性；层次分析法可以用较少的指标数据完成审计风险的评价，更加简单快捷，但难以计算大量的统计指标数据，且权重界限确定模糊。为了评价方法的科学合理性，本文提出熵权TOPSIS 和灰关联度相结合的方法，对审计重大错报风险进行评估。
二、构建评价指标体系
重大错报风险往往伴随着财务报告异常特征指标的波动，故分别从偿债风险、营运风险、盈利风险、发展风险四个方向选取指标，并在每个一级指标下选取若干二级指标，如表1所示。
其中，资产负债率越高，表示该企业为保持运营所背负的负债越高，企业资不抵债，审计风险可能较大；销售期间费用率、销售费用增长率越高，表明企业营销花费较高，可能存在资金行贿行为，审计风险较大。故以上三项指标为正向指标，即该指标越大，审计风险越大。其他指标为反向指标，该
指标值越大，审计风险越小。
表1
重大错报风险评价指标体系
三、熵权TOPSIS 与灰关联度法原理及评价方法
熵权法中的“熵”，主要用来度量信息的不确定性。在重大错报风险评价中，用各指标的信息熵来反映其变异程度。信息熵越小，表明其与标准值的差异越大，提供的信息量越多，权重越大，反之权重越小。TOPSIS 法通过计算各样本与正负理想解的几何直线逼近距离择优，但无法反映其变化形态。灰
关联度法通过衡量各指标发展态势的相近程度，来评价其与理想解的关联程度，将TOPSIS 法与灰关联度法结合可以同时考虑与理想解的接近程度和关联程度，使评价更客观、合理。
北汽c70g针对上市公司重大错报风险评价指标体系，建立基于熵权TOPSIS 法与灰关联度法结合的综合评价模型。首先，根netspy
财务报表审计重大错报风险评估研究
———基于熵权TOPSIS 和灰关联度法
张宏婧
朱婷婷
摘要：近年来，审计失败案例频发，给会计师事务所审计工作带来困难。重大错报风险评估作为现代风险导向审计的核心程序，是评估审计风险的重要组成部分。本文提出基于熵权TOPSIS 和灰关联度法相结合的重大错报风险评估模型，以定量的方法对上市公司重大错报风险进行评价。经过实证分析，模型计算结果与实际分析基本一致，为重大错报风险的评估提供较为科学合理的技术支持。
关键词：熵权法；TOPSIS 法；灰关联度法；重大错报风险中图分类号：TM621
文献标识码：A
作者单位：东北电力大学经济管理学院
管理荟萃
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据评价对象及其评价指标建立初始决策矩阵，对初始决策矩阵进行规范化处理，得出规范化决策矩阵；其次，利用熵权法计算各二级指标权重，将同一一级指标下的二级指标权重相加，得到各一级指标权重，根据权重对规范化决策矩阵进行加权处理，得到加权标准化决策矩阵；最后，用TOPSIS 法计算各样本的正负理想解，以各指标对理想解的相对贴近度为基准对样本进行初步评估，利用灰关联度法计算各样本与正负理想解的关联度，将二者结合，计算出更加精确的理想解贴近度，以此实现最终的决策评估。
四、实证分析
双n2018年12月，康美医药被证监会立案调查，其受托事
务所广东正中珠江会计师事务所成为社会焦点，故本文选取由正中珠江会计师事务所审计的5家医药制造业公司作为样本，分别为太安堂、汤臣倍健、博济医药、康美药业、维力医疗，剔除了检查风险及行业因素的影响，对财务报表审计重大错报风险进行评价。其中，偿债风险、营运风险、盈利风险、发展风险指标数据来源于国泰安数据库及各公司年度财务报表。
1.计算各重大错报风险评价指标权重，得：棕=（0.2348，0.1382，0.2700，0.3545）
2.将指标矩阵规范化，并计算正负理想解，得：Z +=（0.2348，0.1311，0.2540，0.2610）Z -
=（0.0140，0.0296，0.0705，0.0035）
3.计算各样本与正负理想解的欧式距离，得：d +i =（0.1816，0.1502，0.0644，0.0954，0.1682）d -i =（0.0908，0.0879，0.1598，0.1904，0.0690）
4.计算各样本与正负理想解的灰关联度，得：r +i =（0.5831，0.3522，0.8978，0.7999，0.3359）r -i =（0.6257，0.7318，0.4228，0.6687，0.8126）
5.将欧氏距离和灰关联度进行无量纲化处理，得：D +i =（1.0000，0.8276，0.3547，0.5254，0.9262）D -i =（0.4770，0.4615，0.8391，1.0000，0.3626）R +i =（0.6494，0.3923，1.0000，0.8910，0.3741）R -i =（0.7699，0.9005，0.5203，0.8229，1.0000）
6.融合无量纲化后的灰关联度和欧式距离。D -i 和R +
i 数
值越大，表示样本越接近正理想解；D +
i 和R -i 越大，表示样本越远离正理想解。将无量纲化的欧氏距离和灰关联度融合，得：
S +
i =（0.5288，0.4408，0.8874，0.9673，0.3660）S -
i =（0.9310，0.8494，0.4044，0.6146，0.9484）7.计算各样本与正理想解相对贴近度，得：Ｃ+i =（0.3622，0.3416，0.6870，0.6115，0.2785）
由于相对贴近度C 越大，样本的重大错报风险越大，根据计算结果得，重大错报风险排序为：博济医药>康美药业>太安堂>汤臣倍健>维力医疗。在这5个样本企业中，博济医药早在2016年就被曝出财务数据舞弊事件，存在严重的重大错报风险。康美药业也已于2018年被证监会立案调查，重大错报风险大。汤臣倍健、太安堂、维力医疗经查未存在被出具保留意见的审计报告，说明公司状况良好，重大错报风险小。
五、结语
本文建立了基于熵权TOPSIS 和灰关联度分析法的重大错报风险评价模型。构建的模型克服了传统的单一TOP 鄄
SIS 法或者灰关联度分析法在评价过程中一部分评价信息
丢失的缺点，提高了评价结果的科学性。此外，运用熵权法确定各个评价指标的权重，能够充分利用所得到的信息，使确定的评价指标权重更加客观。通过对2017年正中珠江会计师事务所审计的5家医药行业上市公司重大错报风险进行评估，证明该评价模型有效可行。基于熵权TOPSIS 和灰关联度分析法的评价模型为重大错报风险的评价提供了一种新思路，根据比较相对贴近度的计算结果，可以根据从大到小的原则对国有上市公司的重大错报风险进行排序，评价结果清晰明了，为财务报表审计重大错报风险评估提供了技术支持。
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