【摘要】研究目标:Benford律是财务数据质量检测的一种常用方法,通过将Benford律引入财务风险预警Logistic模型,增加代表财务数据质量的有效变量,提高预警模型的预测准确性。研究方法:运用Benford律检验财务数据质量,构造Benford因子,将其与财务变量相结合建立财务风险预警Benford-Logistic模型,以2000～2017年中国A股上市公司为样本,利用Lasso方法对解释变量进行筛选,确定最优模型,验证增加Benford因子能否提高Logistic模型的预测准确性。研究发现:Benford因子能够反映企业财务数据质量,与公司是否ST存在一定的相关性;增加Benford因子可以提高财务风险预警Logistic模型的预测正确率。研究创新:将Benford律引入财务预警Logistic模型,提出Benford因子的一种构造方法,建立企业财务风险预警Benford-Logistic模型。研究价值:提高了财务风险预警Logistic模型的预测准确性,为企业财务风险预警提供了一种有效的建模方法,研究成果可推广到风险评估与违约预测等领域。