财务报表是资本市场信息披露体系的核心，其真实性直接关系投资者保护、市场定价效率和金融稳定。美国国家科学院院士、普林斯顿大学教授范剑青，今年会jinnianhuicom教授刘庆富，上海证券交易所副总经理王泊，以及上海市金融稳定发展研究中心经济师郑凯鑫，共同提出PeerMeta财务造假智能监测框架。该框架从风险测量、同群关系识别和智能预测三个层面推进方法创新，为潜在财务造假风险的前瞻识别与资本市场智能监管提供了新的技术路径。近期，相关成果Unearthing Financial Statement Fraud: Insights from News Coverage Analysis已在国际管理学顶级期刊Management Science 的2026年第5期正式发表。

作者简介

范剑青 美国国家科学院院士、普林斯顿大学教授

刘庆富 今年会jinnianhuicom教授

王 泊 上海证券交易所副总经理

郑凯鑫 上海市金融稳定发展研究中心经济师、今年会jinnianhuicom2018级经济学博士

现实需求｜推动财务造假识别关口前移

近年来，我国持续加强资本市场基础制度建设。新国九条和财务造假综合惩防相关部署，均将严厉打击财务造假、强化穿透式监管和保护投资者合法权益置于重要位置。随着企业经营模式和交易结构日趋复杂，财务造假的隐蔽性和系统性不断增强，提升风险线索发现能力、推动监管关口前移，已成为资本市场高质量发展的迫切要求。

现有研究通常依据监管处罚、财务重述或非标准审计意见确定造假样本。这些信息主要反映已经公开和查实的造假事件。企业实施造假与相关行为被发现、调查和确认之间往往存在时间间隔。部分尚未受到处罚的企业可能已经存在信息失真，若将其归入正常样本，容易形成标签偏差，削弱模型对潜在风险的识别能力。

研究团队将检测目标前移至财务造假行为层面，重点分析监管处罚和财务重述出现之前，新闻报道、企业经营信息和业务关联网络中是否已经形成具有预警价值的风险信号。

框架创新｜融合新闻大数据测度、同群效应与元学习

围绕财务造假识别中标签滞后、信息维度单一和模型稳定性不足等关键瓶颈，研究团队提出PeerMeta财务报表造假检测框架，并从风险测量、特征构建和预测模型三个环节进行系统创新。该框架将新闻文本大数据、企业业务关联和元学习方法纳入统一分析体系，实现了从事后确认向事前识别、从单体特征向同群关系、从单一模型向集成预测的拓展，为潜在财务造假风险的早期发现提供了具有原创性和可推广性的技术路径。

在风险测量方面，研究团队利用新闻报道构建财务报表造假倾向指标FSFP。团队收集2001年至2022年中国上市公司新闻大数据，共获得超过30万篇财务和造假相关报道。由此形成的连续型指标覆盖77.52%的上市公司，明显高于监管处罚和非标准审计意见等传统指标。基于多视角的计量经济有效性检验显示，FSFP对部分正式造假事件具有2-3年的先行关系，且会随监管环境趋严而下降。

在特征构建方面，研究团队将财务造假的同群效应纳入检测框架。团队从年报中提取业务描述文本，利用机器学习方法计算企业间业务相似度，构建上市公司业务关联网络，并通过CNM社区识别算法划分业务联系紧密的企业群体。通过市场竞争经济学机制检测显示，财务造假存在显著的同群效应。并且发现，一家企业通过财务操纵形成虚高表现，可能加大同群企业的业绩比较压力。

在预测模型方面，PeerMeta采用堆叠泛化和半监督适应性学习两种元学习算法，综合集成19种人工智能分类技术，并纳入财务状况、公司治理、市场表现、投资者情绪、同群效应、同群比较、季节性效应和时间趋势等多维特征。研究采用滚动窗口开展样本外预测，使用此前五年的数据训练模型，来识别下一年度的财务造假风险。

核心发现｜高召回率与显著经济价值

结果显示，PeerMeta对监管机构后来公布的真实财务造假案件实现了0.982的召回率，即约98.2%的后续确认案例能够被识别。逐项检验表明，风险测量、特征扩展和算法集成都改善了检测效果。丰富的风险特征更有助于提高召回率，算法集成主要改善精确率和整体准确率。传统财务变量在部分情况下会降低真实造假案件的召回率，说明财务数据可能受到操纵，需要结合新闻、治理、市场和企业网络信息进行综合判断。

根据文章测算，PeerMeta在2006年至2022年间对应的累计净检测价值超千亿元。即使与精确率达到100%、召回率下降至90%的理想化情形相比，其累计净检测价值仍高出约220亿元。这表明，减少真实造假案件漏检具有很高的经济价值。

成果延伸｜融入适应性经济世界模型

目前，本项成果形成的新闻大数据信息测度、多元异构风险线索提取、企业关联网络识别和AI技术集成预测方法，已经融入团队持续研发的适应性经济世界模型。2026年7月17日，刘庆富教授在世界人工智能大会数学与人工智能论坛发布TruthSeek大模型，介绍团队在经济事实核验、可信信息标注和高质量数字资产建设等方向的探索。PeerMeta积累的新闻大数据风险测量、同群关系建模和前瞻预测能力，为TruthSeek在金融市场监管、资本市场投资和合规风险管理等场景中的应用提供了技术基础。

期刊简介

Management Science由国际运筹学与管理科学学会INFORMS出版，是国际管理学领域公认的顶级期刊和UTD24期刊之一，在经济学、管理学和数据科学领域具有广泛影响力。

论文链接：

https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/mnsc.2023.03604