FScore-金融欺诈风险评估模型

一、FScore模型

FScore模型是用于判断金融上市公司是否存在财务造假的一种评估体系。它是由美国经济学家贝克曼（Joseph Piotroski）提出的，通过一些会计指标来识别和量化公司财务会计信息的质量。FScore模型被广泛应用于企业金融研究，是一种相对可靠的财务风险评估方法。

FScore模型根据一些确定的财政指标，分为九个分类。其中的每个指标都与一些详细的算法以及正面和反面评估标准有关。当满足一个确定的标准时，指标被视为正面。否则，指标被分类为反面。FScore分数低于4的公司通常被认为是具有财务风险的。

二、财务造假

财务造假指公司故意通过会计方法来伪造财务数据，使公司盈利看起来更好，从而欺骗投资者。这种风险是投资者面临的重要问题之一。FScore模型应用一些会计指标用于量化公司财务会计信息的质量，以检测出财务造假的迹象。财务造假通常涉及到虚报收入、利润，隐瞒负债等，而FScore模型考虑的是与此相关的会计数字和参数。通过使用FScore模型来评估公司的财务数据，可以大大减少投资者在投资过程中面临的风险。

三、Score

Score（得分）是FScore模型输出的结果。该数字表示公司使用FScore模型分析后的财务健康度。较高的数字表示公司的财务数据更健康，对于投资者而言更为可靠。根据FScore模型，得分5或更高的公司通常被视为财务稳健。

四、FScores Yesterday

<table>
    <tr>
        <th>日期</th>
        <th>代码</th>
        <th>得分</th>
    </tr>
    <tr>
        <td>2021-01-01</td>
        <td>AAPL</td>
        <td>6</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>2021-01-01</td>
        <td>GOOGL</td>
        <td>7</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>2021-01-01</td>
        <td>AMZN</td>
        <td>5</td>
    </tr>
</table>

“FScores Yesterday”是一个数据表格，包含多家上市公司在过去一天内的FScore得分。投资者可以使用这个数据表格来分析财务数据并决定是否将自己的投资资本注入到该公司。此外，“FScores Yesterday”还提供了每个公司的代码和得分，以便投资者在进行投资决策时更加方便。

五、AZScore

<table>
    <tr>
        <th>年份</th>
        <th>股票名称</th>
        <th>比率</th>
    </tr>
    <tr>
        <td>2020</td>
        <td>AAPL</td>
        <td>12.5%</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>2020</td>
        <td>GOOGL</td>
        <td>6.2%</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>2020</td>
        <td>AMZN</td>
        <td>9.3%</td>
    </tr>
</table>

AZScore（资产负债表选项得分）是FScore模型的一种扩展版本，主要关注公司的资产负债表信息。它在FScore模型的基础上，增加了资产负债表的质量指数，考虑了不同的资产负债表项目之间的影响。像FScore一样，AZScore的得分以数字形式呈现。建议投资者结合使用FScore和AZScore来制定投资决策，更全面地评估公司的风险。这个数据表格提供了每家上市公司在过去一年内的AZScore得分，并显示其比率。从这里我们可以看到每家公司在过去一年内每个季度的整体财务状况。