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在我国经济迅猛发展的近两年，作为我国宏观经济晴雨表的沪深股市却背道而驰，屡创新低，长期以来熊态不改。造成这种现象确有股权分置方面的原因，上市公司的财务造假造成的信用缺失更是一个非常重要的原因。 近两年，国内一些有名的上市公司也相继暴露出其财务报表造假问题。例如，仅从历年资料判断，蓝田股份、银广夏和东方电子似乎是不折不扣的“老牌绩优股”，但残酷的造假事实宣告了这些股票神话的破灭。 蓝田股份、银广夏和东方电子等的财务造假仅仅是冰山一角，其他如琼民源、南华实业、ST东海、郑百文、张家界等比比皆是，据不完全统计，我国近几年因财务造假被处罚的上市公司已不下百家。 财务欺诈不独是我国特有的，而是一个全球性的严重问题。2002年，美国经济又经历了一场噩梦，“9·11”的尘埃尚未落定，一场金融飓风又席卷了华尔街。不同的是，发动这场恐怖袭击的力量不是来自外部，而是来自内部，来自那些曾经作为美国经济支柱的大公司们，来自那些曾经作为美国社会骄傲的CEO、CFO精英们。从安然开始，世界通讯、施乐、骑士、时代华纳、环球电讯、微软、波音、阳光、卡玛特，……，一个个过去非仰视而不可得见的超级公司和超级富豪，如今都被蜕去了光环，因财务造假被置于人人唾弃的被告席上。 面对着许许多多的造假公司和造假事件，很多投资者和金融研究工作者很自然地就想到财务分析能不能诊断和揭露这些虚假的财务报表，以及如何诊断和揭露这些虚假的财务报表。 目前国内外大多采用传统的财务分析方法来查证上市公司的财务造假。传统财务分析方法对企业财务危机判定与预测主要根据财务比率值或变化趋势，结合经验来判断。财务比率的选择和计分权重的确定仍需依靠于经验判断。尽管后续研究者对传统的财务分析不断完善，但传统的财务危机判定方法仍没超出经验总结的范式，有很强的主观性和艺术性。 作为2002年中国经济年度人物的刘姝威可谓家喻户晓，其成名就在于她运用国际通用的传统的财务分析方法，揭开了蓝田股份的神秘面纱，粉碎了上市公司蓝田股份的神话。 实践证明，刘姝威采用的这种传统的财务分析方法是有效的，她对蓝田股份的成功查证就是个明显的例证。但从她的查证过程也可以看到，这种方法确非一般人能够掌握，她不仅需要娴熟的财务知识和有关常识，也需要具有相当丰富的经验的，其查证也需要大量的调查工作和详尽的数据资料。 由于传统的财务分析方法存在以上缺陷，于是人们考虑:能否找到一种更加简单而有效的更直观的方法呢？ 随着经济数据的不断积累和现代分析技术与工具特别是计算机技术的发展，使得基于历史数据分析开发财务危机判别与预测模型成为可能。 经过理论研究和实证，我认为，学习、借鉴国内外一些先进的分析模型技术，采用聚类分析技术，可以对上市公司等企业的财务数据有一个直观、方便、准确的分析和预测。运用该方法对蓝田股份等被查证的上市公司的实证研究表明，应用聚类分析技术能够有效、快速、准确地发现有关上市公司的财务欺诈行为。换句话说，刘姝威采用传统的财务分析方法，经过大量的分析研究发现的问题，应用我们这种方法，可以更为容易、直观、简单地予以发现。 聚类分析主要用于辨认具有相似性的事物，并根据彼此不同的特性加以”聚类”，使同一类的事物具有高度的相同性。聚类分析的基本思想是用相似性尺度来衡量事物之间的亲疏程度，并以此来实现分类，模糊聚类分析的实质就是根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系。 利用模糊集理论进行聚类分析的原理是: (1)采用定量观察资料，找出待分类的全体U=(u1，u2，u3…，un).其中每一待分类对象由一组数据表征如下:ui=(Xi1，Xi2，…x(h)) (2)聚类前先对数据进行变换处理，方法有:①中心化(centering)变换②规格化变换（极差正规化）③标准化变换④对数变换等。 (3)聚类分析，利用相似关系求模糊等价矩阵。 (4)模糊聚类。对满足传递性的模糊分类关系的进行聚类处理，给定不同的置信水平，予以分类。 研究变量或样本的亲疏程度的数量指标有两种，一种叫相似系数，性质越接近的样品，它们之间的相似系数越接近于1（或-1）;另一种是距离。它是将每一个样品看成是(m)维空间（m个变量）的一个点，在这(m)维空间中定义距离，距离较近的点归为同一类，距离较远的点归为不同的类。 常用的距离有: 明科夫斯基(Minkowski)距离、欧式距离（二阶Minkowski度量）、绝对值距离（又称Manhattan度量或网格度量）、切比雪夫距离(Chebychev)。 我们可以根据聚类分析的原理，通过获取上市公司公开的财务指标，经过计算，形成合理的数学模型，利用科学的软件工具，根据“物以类聚”的原则，一是可以进行横向比较，根据行业内各企业财务结构应大致一致的常识，通过模型和相应的软件，找出本行业内在同一时点上财务结构方面的“异类”，予以重点查证。 二是可以采用纵向追踪，对同一公司的生产经营和效益进行动态跟踪，考察该公司在不同的财务年度中的财务数据结构，利用科学的模型和聚类分析软件工具找出财务结构突变的时间点，予以重点查证; 三是通过聚类分析软件，把与已发现的财务造假的上市公司财务结构做聚类核，找出与其财务结构相类似的公司，予以重点查证。 本文经过论证认为，上市公司的流通股本、每股收益、每股公积金、每股净值、资产收益率、利润增长率、资产负债率、未分配利润等8个财务指标构成的财务结构可以反映上市公司的内在品质。通过对这8个指标进行数据加工，可以查证公司的财务造假。 本文应用北京济安金信科技有限公司开发的《证券行业风险识别、监控与防范技术支持系统》，通过聚类分析实证研究发现，可以非常容易发现银广夏等上市公司的财务造假行为。 本文用聚类分析的方法，从横向比较、纵向追踪、“物以类聚”等几个方面进行研究，可以比用传统的财务查账的方法更快速、更简洁、更有效地查处财务造假的公司，为此所付出的成本比传统的方法少得多，效率也高得多。 应用该系统还有个更大的优势，就是可以提前发现财务结构突变或财务结构与ST类股票相似的股票，以达到预警的目的，可以及时引起监管机构和投资者的警觉，避免不必要的损失。 综合目前国内外对这方面的研究，还没有发现有哪个公司、个人或单位用该种方法查证公司的财务欺诈，因此以上用聚类分析查证公司的财务欺诈的方法在国内外是一种创新，而且实证表明应该是处于前沿的技术。