我国经济增长的同时也带动了证券市场的繁荣,但同样滋生出了财务报告舞弊问题。原本作为投资者掌握企业发展状态而存在的财务报告却变成了误导其做出错误决策的向标,这扰乱了资本市场的正常秩序,降低了资源分配的最优效率,损害了投资者们的根本利益。为了抑制财务报告舞弊现象的出现,当前迫在眉睫的问题就是准确地识别企业的舞弊行为。但在以往的舞弊识别研究中,存在两个问题:其一是缺乏相契合的舞弊识别指导理论;其二是基于先验信息得到的识别结果缺乏完备性。因此,本文以这两个问题为切入点对财务报告舞弊风险的识别进行了深入研究,试图将审计证据理论构建为识别财务报告舞弊的基本逻辑框架并利用贝叶斯方法建立财务报告舞弊风险的后验识别模型,优化资源配置效率,提高舞弊识别效率,提高投资者对市场的信心。本文以2005-2014十年间被证监会、上海证券交易所和深圳证券交易所处罚的A股上市公司为样本,在审计证据理论的指导下探究舞弊识别模型。样本整体呈现出舞弊企业数量逐年上升;舞弊频率普遍较高;舞弊行业十分集中等特点,为实证分析提供了数据支持。在回顾了以往证据理论的文献后,本文沿用Toba(1975)的证实性证据和支持性证据概念识别舞弊的变量,将其划分为四类:逻辑矛盾的证实性证据,压力因素的支持性证据,机会因素的支持性证据以及借口因素的支持性证据。在对变量进行描述性分析和相关性分析之后发现由于连续舞弊现象的出现导致常用指数型财务识别变量失效,并且大部分用于识别某些惯用舞弊手法的变量也同样失效了。因此在剔除无效变量之后,本文利用SPSS软件的判别分析功能构建了标准判别函数并通过贝叶斯判别模型对整体样本进行验证,最终得到74.9%的准确率。通过对模型的深入剖析,分别论证了四类证据集合的识别效率。肯定了每个证据集合在判定模型中的作用,同时也对证据集合中显著性较小的变量作出了合理解释。本文首先在绪论中阐述了研究背景和意义、研究方法及框架。其次,在文献综述阶段回顾了国内外财务报告舞弊研究现状和国内外财务报告舞弊识别研究现状,并且在梳理文献的同时提出了本文要研究的问题。随后,本文界定了舞弊、财务舞弊和财务报告舞弊三者的含义,在此基础上结合财务报告舞弊风险识别理论和审计证据理论提出了研究假设。最后,本文进行了实证研究,通过描述性统计分析、相关分析、判别分析验证了研究假设,得出了研究结论。本文的主要贡献在于梳理了证据理论的逻辑框架且首次尝试将审计证据理论应用于财务报告舞弊风险识别研究中,并结合舞弊理论提出了四类证据变量。其次,本文在对财务报告舞弊进行识别时引入了贝叶斯判别模型,很好地检验了证据变量在财务报告舞弊识别中的判别效力,为今后的舞弊研究提供了改进方向。