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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2024-02-29 20:22:31
看板 Stock
作者 zmcx16 (zmcx16)
標題 [心得] 使用班佛定律檢測美股財報造假可能性
時間 Wed Feb 28 23:01:31 2024


部落格完整文章:
https://blog.zmcx16.moe/2024/02/norn-stockscreener.html


最近在看"為什麼我們會被騙?:破解金錢騙局、假新聞、政治謊言背後的詐騙機制"這本
書, 書中其中一段有提到班佛定律, 這個定律可以用來檢測各種數據是否有造假的可能,
公式原理本身就不提了, 有興趣可以看上面的完整文章, 或是看下面的文章連結:


世界其實不完全隨機,「規則總有例外」- 班佛定律(Benford's Law)
https://tmrmds.co/article-business/18441/
世界其實不完全隨機,「規則總有例外」 - 班佛定律(Benford's Law) - 臺灣行銷研究
[圖]
喜歡到公眾圖書館借書和看書的民眾,往往會發現,某些暢銷書或者經常被翻查的字典,前面數十頁的頁面,常被人翻爛。有趣的是,人們這種特異的習慣,竟然能演變成一項別名為「骯髒頁面效應」的班佛定律(Benford’s ...

 



感覺這公式挺有意思的, 也可以拿來檢測財報是否有造假, 就決定整合到自己做的投資網
站了, 成果如下:

https://i.imgur.com/4ju4t9U.png
[圖]


Norn-StockScreener投資網站:
https://norn-stockscreener.zmcx16.moe/stock-benford-law/

Github:
https://github.com/zmcx16/Norn-StockScreener
GitHub - zmcx16/Norn-StockScreener: scan and filter instruments based on market cap, dividend yield, ROE and popular investment master's stock tactics to find valuable stocks.
[圖]
scan and filter instruments based on market cap, dividend yield, ROE and popular investment master's stock tactics to find valuable stocks. - zmcx16/N ...

 


另外我以前也有實作另一套偵測財報造假的公式: Beneish M-Score模型, 有興趣的人也
可以看看:

Blog文章: Beneish Model - 一個簡單識別公司財務報表是否造假的公式
https://blog.zmcx16.moe/2021/01/beneish-model.html

公式網站:
https://project.zmcx16.moe/?page=investment-formula
zmcx16's side projects
[圖]
zmcx16's side projects ...

 



這次整合班佛定律的財報來源是從Yahoo財經取得, 分析數據是標準的財報三表: 損益
表, 資產負債表, 現金流量表。 而Yahoo的金融頁面的財報可以分別看季報跟年報, 並且
最多可以分別看最近4期的財報, 所以這次整合班佛定律會分別計算以下SSE (The sum
of squares due to error, 和方差、誤差平方和):

* LastQ SSE (近一季財報)
* LastY SSE (近一年財報)
* AllQ SSE (近四季財報)
* AllY SSE (近四年財報)
* AllQY SSE (近四季+近四年財報)

其實要看的話最主要還是看AllQY SSE就好, 原因是只看這三大表數字的話, 取樣數字還
是太少太少了, 看近四季+近四年, 才勉強達到取樣數字>1000的標準...。


另外前面有提到班佛定律的前提是數據類型差距要夠大 & 不能有人為操控, 所以我把財
報三表中的: ["Diluted EPS", "Basic EPS", "Tax Rate For Calcs"] 特別過濾掉, 畢
竟像這種ratio的數字本來就不適合套用在班佛定律上, 就決定把這種可能成為雜訊的數
據類型事先過濾掉了。


首先來看看AAPL財報跑班佛定律的結果:
https://i.imgur.com/s2f7uAl.png
[圖]


可以看到近一季 & 近一年的SSE特別高, 原因其實也不意外, 因為只看近一季或近一年的
財報三表所有數字也才100多個, 取樣數字太少沒有鑑別性; 而近四季的SSE跟前面比就大
幅降低, 代表隨著取樣數字增加SSE有降低, 是有符合班佛定律的; 而近四年的SSE跟前面
相比雖然較低, 可是卻不顯著, 這是因為取樣數字還是不高導致的鑑別性太低, 還是有其
他原因, 就需要再調查研究看看; 不過看近四季 + 近四年的SSE是最低的, 取樣數字有

1240個, 看1~9的分布機率跟班佛定律也算接近, 從網站目前整合的4182檔個股來看, SSE
排序大約在13XX/4182左右還算安全, 代表至少單從班佛定律看, AAPL的財報應該問題不
太大。



另外雖然網站整合了這個功能, 可是可惜的是YAHOO財經有不少個股的財報三表數據還是
不完整, 數據不完整導致樣本數低就沒辦法用班佛定律檢測, 不過只要不買股本小的冷門
股基本上就不會遇到這問題, 對大多數人來說應該影響不大。



比較遺憾的是, YAHOO財經有整理的只有財報三表的資料, 可是一間公司完整的季報或年
報, 其實是有更多數據資料的, 像是航運公司的財報就會說自己旗下有多少船, 以及這些
船的營運成本跟收益如何; 礦產公司也會說明旗下有多少礦坑, 以及目前自己的原料庫存
有多少等等..., 這些數據如果都能拿來計算的話, 班佛定律要求的樣本數要夠多就比較
不是問題, 不過要我自己寫程式去parser SEC的財報數據太痛苦了, 也不一定能100%做
到, 整理財報資料到財經網站這工作應該也有人工負責, 寫個一體適用的程式不太實際.
..。



最後總結一下, 班佛定律雖然可以用來辨識數據是否造假, 不過首先必須先確保數據是否
適用(數據區間&差距夠大以及樣本數夠多; 並且數據類型不能有人為操控限制), 再來就
是檢查出來就算不符合分布, 也不代表數據一定有造假, 只是這個可能性較高而已; 而就
算完美符合班佛定律的公式分布, 也不代表一定沒有造假, 還是要用其他方式多加檢查

(e.g. 使用Beneish M-Score模型檢查或是人工分析財報三表), 進行多種獨立性檢查才能
更降低踩雷的風險...。

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.192.200.34 (臺灣)
※ 作者: zmcx16 2024-02-28 23:01:31
※ 文章代碼(AID): #1btqhDzv (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1709132493.A.F79.html
MrChen      : 先推等等來看1F 02/28 23:05
limbicer    : 推2F 02/28 23:08
fly5566     : 先慢慢看等等再推3F 02/28 23:10
stlinman    : 做空機構應該有專門在跑這個4F 02/28 23:11
SRNOB       : 怎麼不測中國的5F 02/28 23:12
ppuuppu     : 推推6F 02/28 23:22
loadingN    : 數據沒造假吧 只是看怎麼解讀?7F 02/28 23:26
home10272   : 深信不疑8F 02/28 23:30
rainingkid  : 酷9F 02/28 23:35
mirac1e     : 財報數據不一定造假 但是美化是一定有的10F 02/28 23:40
mirac1e     : 這個模型檢驗造假有一定的準確性
mirac1e     : 但是數據要夠多而且有同質性才行
mirac1e     : 如果數據太少 就算造假也找不出來 也算是有限制
qwertyuioptt: 推14F 02/28 23:46
Madridtop   : 會不會輝達的財報其實……畢竟真的有在動AI的不見得15F 02/28 23:57
Madridtop   : 真的有XD
Madridtop   : 如果是,那世紀大X盤,有可能會在這個世紀看到
Madridtop   : 期待AI根本還沒幾間公司運行,那麼訂單跟營收,顆
Madridtop   : 顆
backpacker18: Benford’s law是經驗法則20F 02/29 00:00
backpacker18: 不是統計理論
YummyLin2120: 財報跟股價根本沒啥關係22F 02/29 00:08
XJY13       : 以前我們lab學長跟學妹有做,簡單來說就是為了windo23F 02/29 00:35
XJY13       : w dressing 尾數會0多9少
XJY13       : 這個研究其實不算新,就是依據自然的現象來說,位
XJY13       : 數是會呈現常態分配,如有錯誤再請原po指正 謝謝:)
ggirls      : 推驗中國,台灣也順便27F 02/29 00:52
ivan1116    : 拿去跑生技股 應該會發現一堆數字很怪28F 02/29 01:01
linfuon     : 有點好奇跑輝達的結果29F 02/29 01:06
The4sakenOne: 會計師會沒跑這個嗎…很難想像30F 02/29 01:10
個人淺見是財報美化很常見, 可是如果到造假的程度代表公司問題很大, 所以變成得改更
多數字才能達到效果, 而改越多就代表要調整的功夫越大才不會對不起來, 尤其是現金流
量表通常是最難改的, 如果發現算出來的結果顯著有問題, 就可以考慮skip不要踩雷...
※ 編輯: zmcx16 (114.136.147.86 臺灣), 02/29/2024 01:25:45
cccict      : 財報因為千分位表達的關係,尾差都有人為調整,所31F 02/29 01:39
cccict      : 以我覺得不太準
DUFTON      : Call訊來了33F 02/29 04:53
CBuni       : 假的又如何? 發佈的數據即是現實34F 02/29 05:06
CBuni       : 美國總經數據發佈後、隔一個月修正數據
CBuni       : 中國數據,從來沒有真過
CBuni       : 台灣通膨數據,你信?
CBuni       : 那你會看這些數據嗎?
CBuni       : 政府總經數據、公司財報、你只能相信
CBuni       : 不然只能閉眼都別看
Homeparty   : 樓上講的沒錯,股市只有錢跟信心41F 02/29 05:25
ntuooo      : 好42F 02/29 06:46
v7q4        : 其實會計做帳嚴格來說就是一種合法造假了43F 02/29 07:36
topfree     : 漲的時候看錢跟消息 跌的時候才會一直餵你基本面44F 02/29 07:58
huabandd    : 造假不是不可能,不過在這個風口上造假無疑是拿自45F 02/29 08:28
huabandd    : 己的未來開玩笑,應該沒有人會這麼蠢幹這種事吧?
c928        : 呵呵,這種東西看看就好47F 02/29 08:33
twic        : 會計師跑這個幹嘛,會計師就能取得公司資料了,除48F 02/29 08:59
twic        : 非原始資料就假的
twic        : 我開一家公司,用另一家假公司當成我客戶做假金流
twic        : ,你跑什麼定律都沒用啦,連實體走訪客戶供應商銀
twic        : 行都有可能造假了
moonshade   : 美國公司其實作假帳的不少,大多都是把後面的會賺的53F 02/29 09:07
moonshade   : 錢往前面補讓財報好看,但是連續虧錢就會被發現
Mikuni      : 認真推!55F 02/29 09:08
Homeparty   : 作帳本來就有,民主國家有審查機制做個10%~20%意思56F 02/29 09:11
Homeparty   : 意思。專制國家沒人審查做個120%也沒人管
twic        : 仔細看了一下會計師確實也可以跑,就是個工具之一58F 02/29 09:18
william85   : 推59F 02/29 09:50
payneblue   : 財報會計事務所要簽字的 會有連帶責任  正常人都知60F 02/29 10:10
payneblue   : 安隆案直接導致安達信解體
listener0806: 推認真62F 02/29 10:16
allen0519   : 雖然不確定班佛定律的意義,但看起來公式都是比對不63F 02/29 11:33
allen0519   : 同財務指標的一致性,這應該跟財報分析的邏輯一樣,
allen0519   : 樓主還補充現金流量表比較難造假也是一樣的道理,資
allen0519   : 料庫弄起來應該可以簡化財報分析的負荷,可以考慮去
allen0519   : 大型投資機構,也可以強化一下整個評估系統的完整性
allen0519   : 不過我的經驗是有問題的企業的確很難各項財務指標都
allen0519   : 合理,但他們也都會有一定程度的隱藏,加上合理的解
allen0519   : 釋,最後要發現財報裡確實的線索,還是得靠有經驗的
allen0519   : 財務人員去拆解他的偽裝跟理由
kawazima8869: 嘿我記得你 你是那個ehentai 下載器的作者吧72F 02/29 13:15
gowet       : 這叫美化不叫造假,就像你要幫客戶減少稅賦不能說逃73F 02/29 14:08
gowet       : 稅,要說節稅一樣
yfs956423   : 推等看75F 02/29 15:33

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