从我国证券市场成立至今,财务欺诈事件层出不穷,在一定程度上阻碍了市场的健康发展,也打击了投资者的信心。在财务欺诈事件中,监管机构反应慢,中介机构不作为,投资者遭受巨大损失。因此,能否简单高效地识别上市公司财务欺诈,成为了大家关注的热点。本文通过文献研究,分析和总结了西方和我国对上市公司财务欺诈动因、手段以及识别模型的研究。在此过程中,笔者发现国内在进行财务欺诈识别时,通常使用欺诈年度当年的指标,很少运用同时包含欺诈上一年以及欺诈当年数据的动态指标。因此,笔者结合国情引入Beneish M-score模型指标,再通过对上市公司欺诈动机和欺诈手段的研究得到了一些补充指标,然后将这些指标结合作为本文研究的变量。首先,笔者通过分析,总结归纳出了四种上市公司进行财务欺诈的动机。出于这四种动机,上市公司需要通过盈余指标的操纵来达到目的。因此,笔者紧接着分析和总结了上市公司进行利润操纵的手段:虚减成本、费用;未满足收入确定准则下确定收入;推迟确认费用;虚构收入;不适当确认投资收益。接着还介绍了国外的Beneish M-score模型以及其指标的适用性。随后,笔者在提出了建立模型的两个研究假设后通过2009-2019年证监会的处罚公告对本文的研究对象进行筛选,最终选出欺诈公司组和对应的非欺诈公司组,运用SPSS软件以及统计学知识对这些公司进行实证分析。以每一欺诈年度为一个样本,本文一共得到了65个欺诈样本及找到了相应的65个非欺诈公司的控制样本。在对样本的指标进行独立样本T检验后,发现在研究的指标中,6个指标:销售及管理费用指数,应收项/主营业务收入,应收项/流动资产,其他应收款/总资产,应付款项/营业总成本,负债/总资产,(营业费用+管理费用)/主营业务收入,欺诈公司都显著高于非欺诈公司。4个指标:折旧指数,总应计对总资产比例,毛利润/总资产,欺诈公司都显著小于非欺诈公司。这说明了进行财务欺诈的上市公司有以下特征:(1)经营不善,盈利能力下降;(2)高负债且短期偿债能力下降;(3)通常使用虚增收入和递延费用进行财务欺诈,其中虚增收入使应收款项特别是其他应收款所占比例增加,递延费用使应付款所占比例增加。继续对这些通过独立样本T检验的指标运用Logistic向后逐步回归法,得到了由4个指标组成的财务欺诈预警模型,通过该模型可以检测上市公司有财务欺诈行为的概率。最后,本文通过金亚科技的案例,进行了财务欺诈模型在实践中的应用测试。运用该模型,检验金亚科技2014年的年报数据,发现其进行财务欺诈的可能性达到了98.01%,非常成功的预测了金亚科技的财务欺诈行为,且发现时间早于证监会,可以很好地帮助监管者发现可疑公司以及帮助投资者规避风险。在对我国上市公司欺诈预警模型的研究中,笔者得到了以下启示:(1)证券监管机构在设定上市、再融资以及退市制度时,应该引入更加丰富的指标考核体系。(2)财务报表使用在判断上市公司是否有财务欺诈行为时,需要着重关注上市公司的关联交易合理性。(3)监管机构可以建立财务欺诈模型以提高监管效率。(4)规范公司内控制度、加强诚信文化建设可以减少财务欺诈事件。(5)中介机构应该更加勤勉尽责。(6)加大对财务欺诈的监管和处罚力度。