财务欺诈会导致政府监管的失效和投资者信心的丧失,以及一系列连锁的社会及经济问题。因此,提升识别财务欺诈行为的准确率成为学术界研究的重点。本文首先从财务欺诈相关概念的界定,关于财务欺诈,公司环境风险和财务数据风险在财务欺诈识别中的应用、财务欺诈的识别方法几个方面对相关文献进行了整理。进而以公司舞弊相关理论分析和财务欺诈的动机分析为基础,对上市公司环境风险定义及构成做了明确的说明。本文详细分析了上市公司内部、外部环境风险与财务欺诈之间的关系、上市公司环境风险与财务欺诈之间的关系。其次,本文提出假设:在原有的考虑上市公司数据风险及公司治理风险的识别模型基础上,进一步完善前人研究,将上市公司环境风险细分为上市公司环境内部风险和上市公司环境外部风险。进而证明,引入了上市公司环境外部风险的识别模型的准确率得到提高。最终通过建立贝叶斯判别分析模型对样本数据进行分类判别,得出基于样本数据的判别函数,并将判别函数通过回代法检验其准确性,最终将判别函数应用于检验组进行检验。以下是本文的主要结论:从差异性检验的结果来看,本文选取的各项指标相互之间存在着显著性差异,他们分别反映了企业在财务数据风险以及公司环境风险等方面的信息。从贝叶斯判别分析拟合的判别函数上来看,最终的判别函数中的公司环境风险指标数量多于公司的财务指标,说明上市公司环境风险指标能够对财务指标反映的信息具有一定的替代作用,从另一个方面验证了公司环境风险指标在贝叶斯判别分析中表现的更加出色。引入上市公司环境的外部风险指标后的逐步判别模型,能够更好地起到识别效果,提升准确率。