当前由于我国证券市场不规范,加之上市公司内部治理混乱、外部监管不严、投资者鉴别能力较差等诸多因素,导致财务舞弊现象屡禁不止,不仅致使证券市场混乱不堪,还严重误导了外部信息使用者,做出错误的经济决策,使得社会经济资源配置效率低下,拖缓了我国经济发展的脚步。从我国证监会处罚公告来看,当前我国信息技术服务业上市公司发生财务舞弊现象较为频繁,这也与我国因前处于"互联网+"浪潮下,该行业步入社会转型期,在竞争日趋激烈的内忧外患之下必然发生的现象。财务舞弊问题一直以来是国内外学者研究关注的焦点,但是以往的研究建立的财务舞弊识别模型基本都是针对全行业的普适模型,而没有考虑到行业间的差异性,所以这种模型缺乏行业针对性。基于以上这种考虑,笔者以被公开处罚次数较多的信息技术服务业为对象,对这个行业的上市公司采取研究,充分考虑到该行业的经营特征选取了一系列财务指标和非财务指标,构建起该行业的财务舞弊识别模型,为外部信息使用者快速有效地识别该行业财务舞弊迹象提供了一种简便易行的方法,也为今后展开细分行业的财务舞弊鉴别做好基础性准备工作。笔者所研究的这篇文章大致分成六个部分。第一章为序章。简洁清晰地介绍了本文的背景和具有的意义,会使用的实证模型以及所要研究的对象,还点明了本文的创新之处。第二章是关于文献的归纳与总结。这一章把本文所涉及的基本概念和理论归纳阐述,还把国外与国内关于财务舞弊的研究成果进行对比,提炼升华得到了相应结论。第三章是理论回顾。本文在这一章着重回忆了所选择的行业即信息技术服务业在当前十三五下相关经营特征,以及它们可能会采取怎样的方式进行舞弊,进一步解释了导致舞弊产生的相应理论,从而将该行业进行了全方位分析。接下来第四部分开始进入主题,详细介绍了本文如何选定的样本、模型和指标。先把所涉及的样本确定下来,其次通过比较选择了应用最为广泛的Logistic回归模型,最后综合财务指标和非财务指标建立起财务舞弊识别模型的指标体系。第五章是实证部分。目的是得出该行业的财务舞弊实别模型再检验它的识别效果,证明该模型对以后研究有用。把上一章归纳整理的指标展开显著性检验,然后对通过了检验剩余的指标展开皮尔逊相关性分析,再把上一步验证出的指标结合所选回归模型展开分析,最终得到了该行业识别舞弊的简单易行的回归模型,接着对于最终选入模型的指标变量进行解释,还需要利用检验样本对所得模型再次进行测试,检测行业模型的识别效果。第六章是结论及建议。对前文的研究进行总结分析的基础之上,根据得到的财务舞弊识别模型对信息技术服务业提出能够有效防范舞弊发生的对策建议,并说明了该文现存的局限性。本文研究创新点主要包括:1.在研究对象上,本文查阅了证监会处罚公告,选取了公认的舞弊频繁发生的信息技术服务业,作为本文所要研究的对象,并且建立了简单易行的识别模型,还对模型的有效性展开了检验,丰富了财务舞弊识别领域细分行业的研究。2.在研究内容上,指标设计中囊括了反映企业的偿债能力、运营能力、盈利能力、发展能力这些财务指标以及公司治理、公司经营、审计信息等非财务指标,构建了适用于信息技术服务业上市公司财务舞弊识别的指标分析体系,突破了原有舞弊识别模型仅包含单一的财务指标,缺乏对于非财务指标的考量,改进了指标变量体系,全方位多角度地来探讨舞弊成因,极大地丰富了该领域的研究,完善了相关理论。3.在研究方法上,没有只局限于单一的定性分析或者定量分析,而是拓展现有视角,将二者结合起来,再结合信息技术服务业在当前经济大环境之下的经营特征进行研究,得出了对应于该行业的舞弊识别模型,最后还站在企业内部、外部监管者和投资者角度对防范该行业企业发生财务舞弊提出相应的建议。