识别假账一步法——教你识别股市中的垃圾股

其实每个人都生活在一些极简的自然规律中，只不过大多数人对此并无察觉。打开自己的微信，查看微信好友数的首位数字，你认为最有可能是从1 到 9 中的哪数字呢？受过义务教育的直觉告诉我们，所有随机数字应该是均匀分布，九个数字均等概率差不多是11%左右才对。但事实并非如此，如果我告诉你，生活中海量数据的60% 都以 1、2 或 3 开头，你信吗？我愿将这种数字将呈现偏心率分布的现象称之为“定量调查的 DNA”，准确运用这种自然法则将帮助我们一步识别“动过手脚”的假数据。

01本福特定律在数量惊人的真实世界大数据中， 30.1% 的数据以 1 开头，17.6% 以 2 开头，12.5%以3开头，依此类推。关于自然数中不同数字使用频率的注释（资料来源：《美国数学杂志》）这种数字呈现偏心分布的现象被称为“本福特定律”，因为它是由纽约通用电气公司的物理学家弗兰克·本福特（Frank Benford）所闻名的。他和我们其他人一样，之前都假设数字的起始数字会均匀分布在从 1 到 9 的所有数字中，所以他对自己的发现感到震惊。这一神奇反直觉的规律，并非由本福特最早发现。年龄“稍大”一点的读者都会有印象，在高中数学中，我们会用到一本对数表来查询。1881 年，天文学家西蒙·纽科姆 （Simon Newcomb） 就注意到，与后来的页面相比，以 1 开头的那几页显得更加肮脏且破旧。他推断出较小的首位数字在自然数据中一定更常见，并公布了正确的百分比。物理学家弗兰克·本福特 （Frank Benford） 在 1938 年做出了同样的观察，并普及了该定律，并汇编核查了 20,000 多个数据点来证明其普遍性。

02又有什么用呢？在自然面前，刻意永远是漏洞百出。这一定律在财务审计领域有广泛的运用空间。准确运用“本福特定律”，你甚至可以通过遍历希腊在申请加入欧元区时的宏观经济数据，提前发现数据异常，发现希腊财务造假露出的马脚，乃至提前预警避免欧债危机。一位名叫韦斯利·罗兹 （Wesley Rhodes）的理财经理从1990年开始就开始给客户虚报利润搞集资诈骗，直到2006年被证监会起诉，最后被判犯有邮件欺诈和洗钱罪，处以 10 年联邦监禁，并被勒令向受害者支付超过 2000 万美元。当时法庭之上，控诉的检察官就提出报表中的数据中的首位数字的预期分布不符和“本福特定律”，因此怀疑是捏造的。据中欧国际工商学院会计学教授程林研究，我们可以依据本福特定律检查一家公司是否存在财务造假。以瑞幸咖啡为例，计算其2018年第四季度到2019年第三季度的损益表和资产负债表的平均绝对偏差。瑞幸咖啡，2018年Q4-2019年Q3损益表平均绝对偏差（图片来源：中欧商学院）瑞幸咖啡，2018年Q4-2019年Q3资产负债表平均绝对偏差（图片来源：中欧商学院）惊天骗局居然露出了拙劣的马脚。律师、会计师都可以利用这一自然法则作为财报初筛的方法，那些计算出来数值偏高的、无法通过初筛的公司，建议将其作为重点检查、排查财务造假行为的对象。所以你学会了怎么识别股市中“坏人”了吗？

03结语凶案现场一定会遗留犯罪分子的蛛丝马迹，一个谎言需要用十个谎话来圆，没有天衣无缝的造假。任何刻意的修饰，在自然法则的考验下都像蹩脚的大尾巴狼，显得格格不入。