对财务报告舞弊颇有研究的美国Coopers & Lybrand会计师事务所(2000)总结出29面“红旗”，当出现这些“红旗”的时候，就需要格外关注公司管理当局是否有舞弊的可能，例如，现金短缺、负的现金流量、营运资金短缺;融资能力降低，营业扩充的资金来源只能依赖盈余;存货大量增加超过销售所需;盈余品质逐渐恶化等。

Beneish(1997)对舞弊公司和非舞弊公司比较研究发现，公司历史、财务杠杆程度和股价的表现可作为初步判定会计舞弊的风险因素。另外，公司应收款项大幅增加、产品毛利率异常波动、资产质量下降、销售收入异常增加和应计利润率上升也是会计舞弊的征兆。

Green and Choi(1997)采用人工神经网络(ANN)技术构造了建立在原始财务数据基础上的财务舞弊判别模型，并发现这一模型将大大改善独立审计师发现舞弊行为的能力，且在以随机样本为基础使用时非常有效。

刘立国、杜莹(2003)的研究表明：法人股比例、执行董事比例、内部控制制度以及监事会的规模与财务舞弊的可能性正相关，流通股比例则与之负相关。

黄世忠(2004)在《收入操纵的九大陷阱及其防范对策》中指出，存在以下预警信号时，表明上市公司有舞弊的可能：应收账款的增幅高于销售收入的增幅;计提巨额的坏账准备;收购日前后毛利率发生大额波动;销售收入与生产能力比例失调;与客户发生套换交易;收入主要来自关联交易;销售收入与经营性现金流相背离。

“他山之石，可以攻玉”，国内外关于财务舞弊的特征和征兆的研究对本文有着重要的借鉴意义，本文将从总结出的众多财务舞弊特征和征兆中概括出使用最频繁的(如财务状况、资产质量、营运能力、盈利能力、盈利质量、关联交易、内部治理结构)，作为研究我国上市公司财务舞弊识别的切入点。在研究方法上使用对财务舞弊识别效果较好的Logistic回归分析法，针对不同的影响因素，通过组合运用达到弥补单一指标分析的缺陷的目的。

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