随着经济的发展,上市公司财务报告舞弊现象越来越频繁的出现,扰乱了证券市场秩序,动摇了广大投资者对证券市场的信心,影响了证券市场的进一步发展。一个准确率高、快速有效的财务报告舞弊识别模型,可以为投资者分析上市公司财务报告提供参考,尽可能地减少由于虚假财务报告导致的决策错误而引起的损失；也有助于提高注册会计师对上市公司财务报告舞弊的识别效率,降低其审计风险。论文选取了2004年至2008年发行深、沪A股的上市公司的年度财务报告数据,其中财务报告舞弊数据选取自2004年至2008年被证监会、上交所、深交所和财政部处罚的227家上市公司。经过初步统计分析,发现这227家舞弊公司涉及13个大行业,但是主要集中在制造业和信息技术业,两者合计占舞弊公司总数的72%,得出行业是影响财务报告舞弊的一个重要因素的结论。在借鉴以往国内外学者研究的基础上,选取了可能识别上市公司财务报告舞弊的指标体系,该指标体系包括11个财务指标和7个非财务指标,共18个指标。利用决策树技术构建了财务报告舞弊识别模型,以可视化的形式展示了整棵决策树。通过分析决策树的节点发现,树越向下分支,数据挖掘模型中造成拆分的事例的影响就越小。该决策树的第一个分支是由“应收账款周转率”属性决定的,这表示“应收账款周转率”是识别上市公司财务报告舞弊的最重要因素。随后的分支“监事总规模”、“高管人数”、“财务杠杆系数”和“存货周转率”,是重要性仅次于“应收账款周转率”的因素。这些因素可以作为财务报告舞弊识别的重要信号,可以用来预测上市公司是否发生财务报告舞弊的可能性。论文最后提出,要想防范或减少我国上市公司财务报告舞弊问题,必须要从内部监管和外部监管两方面着手：在内部监管方面,要完善上市公司治理结构,优化上市公司股权结构以及提高会计人员业务素质和职业道德；在外部监管方面,要完善相关会计准则和会计制度,完善注册会计师制度以及加强政府监管和舆论监督。