证券市场是社会经济资源配置的重要形式，而财务报告作为上市公司提供给外部使用者的最重要的信息之一，是证券市场持续健康运行、发挥资源配置功能的基础。如果对外传递的财务信息出现了造假，必然大大影响其作用的发挥。上市公司进行财务舞弊，会误导投资者做出错误的投资决策，不仅损害投资者的利益，降低市场资源配置的功能，更会打击投资者和公众对整个资本市场和会计界的信心。近年来，越来越多上市公司舞弊案例浮现在公众视野中，从虚假上市的红光实业、操纵股价的琼民源，到被关联方掏空的科龙电器，每个舞弊公司都对资本市场的运作产生了重大影响。因此，投资者、政府等信息使用者越来越重视企业财务信息质量，也有越来越多的研究聚焦于财务舞弊征兆识别以及财务舞弊判别模型，力求提供一种简单、有效地财务舞弊识别方法，降低舞弊对投资者和市场的危害。本文正是基于这样一种目的，对我国上市公司财务舞弊现状进行描述，并利用公开财务数据建立舞弊识别模型，以期为企业财务舞弊识别做出些许贡献。　　 本文选取2002-2010年间114家被证监会出具处罚公告的上市公司，对舞弊样本的行业特征、舞弊年限和舞弊手段进行了统计并对所得结论进行详细描述。研究发现：制造业、综合类以及信息技术业的舞弊公司绝对数较多，但农林牧渔业的行业舞弊比例最高，属于舞弊高发行业；建筑业及采掘业舞弊公司绝对数与行业舞弊比例都很低。在舞弊年限方面，我国上市公司舞弊一般持续多年，且从舞弊开始至舞弊被发现需较长时间。虚构收入、少计费用、少计减值准备是舞弊公司常用的粉饰利润的手法，同时有超过半数的公司涉及隐瞒披露重大担保事项、关联关系及重大诉讼。　　 在对我国上市公司财务舞弊现状进行描述后，本文根据行业、资产规模、上市时间等标准为舞弊样本选取对应控制样本，以公开财务数据为基础进行实证研究。本文根据我国舞弊公司常用舞弊手段对财务信息的影响选取了17个财务和非财务指标，使用Logistic逐步向前回归法建立判别模型，最终有资产负债率、应收账款周转率、所得税对总资产的比、非流动资产占总资产比、审计意见5个指标进入模型，经过检验，模型的总体判别准确率达到70.5％，对财务舞弊有一定识别作用。　　 由于不同的信息使用者对是否能够准确识别舞弊公司所承担的成本不同，本文在建立识别模型的基础上，进一步对判别舞弊的临界概率的选择进行了讨论。将不能识别舞弊公司与将非舞弊公司错误识别为舞弊公司定义为一类错误和二类错误，并确定两类错误的相对成本，最后以期望成本最小为原则根据期望成本模型计算出最优判别概率。以普通投资者来说，其两类错误的相对成本为6:1，根据期望成本模型，可以计算出该情况下最优判别概率为0.20，即根据识别模型计算出的Y值大于-1.3863时即判定该公司存在财务舞弊行为。本文还计算了其他相对成本情况下的最优判别概率以供使用者参考。　　 对于模型的应用，本文选择了受到广泛关注的科龙电器舞弊案例，从财务数据、公司治理及对外关系方面对科龙在舞弊被披露前即出现的一些舞弊征兆进行了分析，并将科龙电器及其控制样本格力电器的财务数据代入模型，结果显示本模型可以有效地识别出科龙电器的舞弊行为。投资者借助本模型可以在舞弊被披露前识别财务舞弊，并依据分析结论调整投资决策，降低财务舞弊产生的投资风险。　　 本文的贡献在于根据最新的舞弊样本，对其行业特征、年限特征及舞弊手法进行了系统描述，在一定程度上反映了我国财务舞弊特征现状；利用公开信息，建立起简单有效的舞弊识别模型，并对判别点的确定进行了讨论，增强了模型的实用性，扩大了其使用范围，可为投资者进行决策提供参考。