作者：小伍哥

來源：小伍哥聊風控

大家好，我是小伍哥，今天給大家分享一個好像有用，好像又沒啥用的奇奇怪怪的知識，風控嘛，就是玩兒。

〇、“本福特定律”是什麼？

“本福特定律”（Benford's law），也稱“本福特法則”，它說明一堆從實際生活得出的數據中，以1為首位數字的數（如12、135、1083首位數字均為1）的出現概率約為總數的三成，接近人們主觀直覺得出的期望值1/9的3倍。

推廣來說，越大的數，以它為首位數字甚至是首幾位數字出現的概率就越低。在十進制首位數字的出現概率中，1最高（30.1%），逐漸遞減，9最低（4.6%）。

在美國大選中，有人就使用了該定律質疑拜登選票異常，在統計了特朗普和拜登在威斯康星州密爾沃基縣470多個選區的得票數首位數字後發現，特朗普的這一曲線較為符合“本福特定律”的曲線，而拜登的曲線形狀則出現異常。拜登在包括威斯康星州密爾沃基、伊利諾伊州芝加哥和賓夕法尼亞州阿勒格尼的曲線均不滿足“本福特定律”，而與此同時，特朗普在多個地區的曲線卻又正好滿足或基本滿足該定律。

本福特定律（也稱為第一位數法或本福特分布）是一種概率分布，許多統計學的（但不是全部）數據集的第一個數字符合。例如，

15435 首位是 1 56 首位是 5 9001 首位是 9 199 首位是 1 9 首位是 9

本福特定律通常可用作欺詐性數據的指标，并可協助審計會計數據。本福特的分布是一種不均勻的分布，較小的數字比較大的數字有更大的出現j可能。

需要注意的是，“本福特定律”也有一定的使用條件。首先，數據樣本需要盡可能的多，至少要在3000個以上；其次，數據樣本跨度要大，比如人的身高就不滿足“本福特定律”，因為大多數人身高在1米至2米這一區間；最後，數據樣本應是自然的，不能有人為操控，例如手機号碼和郵政編碼不滿足“本福特定律”，因為這些都是1開頭或特定數字開頭。

也正是因為有特定使用條件，“本福特定律”可用于檢查各項數據是否存在造假行為，因為若有人為因素影響數據，所得首位數字的概率及概率曲線圖将不符合“本福特定律”。

在大部分情況下，本福特定律可以适用于具有以下特征的數據：

• 具有通過來自多個分布的數字的數學組合形成的值的數據。
• 具有多種數字的數據，例如 具有數百，數千，數萬等數值的數據。
• 數據集相當大。
• 數據是右傾斜的，即平均值大于中值，并且分布具有長的右尾而不是對稱的。
• 數據沒有預定義的最大值或最小值（最小值為零）。

雖然有以上的限制，但實際上在會計中，符合上述特征的數據非常普遍。

應收賬款，應付賬款，銷售和費用數據均基于兩種類型的變量相乘的值，即價格和數量。單獨，價格和數量不太可能符合本福特定律，但很可能會成倍增加。這種會計數據也可能是正确的。大公司的交易級會計數據幾乎總是會有大量的觀察結果。

如果某些會計數據預計符合本福特定律但不符合，則并不一定意味着數據是欺詐性的。然而，這将為進一步調查提供充分的理由。

以下是如何對會計數據執行本福特分布分析的一些示例。

1）大型企業的應付賬款數據

分析顯示，大型企業的應付幾款的數據的數字第一位數字中有很大比例的1。經過仔細檢查後發現，與上一個會計期間相比，還有更多的支付支票略高于1000美元。前一期的大部分支票金額低于100美元。

在一起财務調查中，負責的财務官随後受到質疑，他們回答稱他們決定彙總金額以試圖減少支票。低數字金額的合并是偏離本福特定律的常見解釋，使财務官的解釋變得合情合理。

經過進一步調查，據透露，該官員正在向他們創建的虛假殼公司寫支票。

2）本福特的分析應用于組織的費用數據

最初的本福特分析顯示，數據的第一位數字中“非常大”的比例非常大。經過仔細檢查，特定費用的許多條目達到45美元。發現費用對于運營組織至關重要，必須經常支付。調查了這筆特殊費用，然後被認為是合法的。

然後将Benford的分析應用于費用數據的副本，但省略了特定的頻繁費用。發現排除該特定費用的數據與本福特的分布非常接近。

超越第一個數字推廣本福特定律通過查看第一個數字以外的數字，可以增強Benford的分析。

本表的作用是表示分布規則還可以作用在不同的數位上。比如，0出現在第2位的概率是 11.97%，要高于平均值10%。

注意：由以上數據可以看出，在廣義分布中，數字的出現概率要比第一個數字更加均勻。

根據上面的數據，我們可以得到一般的分布公式

我們用上市公司的利潤數據來驗證下本福特定律。

我們采用tushare接口獲取2019、2020年年報（第4季度）數據，取其中的淨利潤數據，然後我們隻考慮淨利潤為正的情況。

xxxxxxxxxxbr

# 驗證本福特定律 import tushare as ts # 股票數據獲取的一個包 import math import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from functools import reduce from pylab import * # 這一句讓pyplot支持中文顯示 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 獲取首位的函數 def firstDigital(x): x= round(x) while x >= 10: x //= 10 return x # 首位概率累加 def addDigit(lst, digit): lst[digit-1] =1 return lst # 理論值：每位概率理論值用于對比 th_freq=[math.log((x 1)/x, 10) for x in range(1,10)] #分别獲得2019，2020年報數據 df= ts.get_report_data(2019, 4) # 隻取淨利潤>0的數據，首先進行次數統計 freq= reduce(addDigit, map(firstDigital, filter(lambda x:x>0, df['net_profits'])), [0]*9) # 再計算實際概率 pr_freq= [x/sum(freq) for x in freq] print(th_freq) print(pr_freq) # 作圖 plt.title('用上市公司2019年報淨利潤數據驗證本福特定律') plt.xlabel("首位數字") plt.ylabel("概率") plt.xticks(range(9), range(1,10)) plt.plot(pr_freq,"r-",linewidth=2, label= '實際值') plt.plot(pr_freq, "go", markersize=5) plt.plot(th_freq,"b-",linewidth=1, label= '理論值') plt.grid(True) plt.legend() plt.show()

xxxxxxxxxxbr# 驗證本福特定律brimport tushare as ts # 股票數據獲取的一個包brimport mathbrimport matplotlib.pyplot as pltbrimport pandas as pdbrfrom functools import reducebrfrom pylab import *br# 這一句讓pyplot支持中文顯示brmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']br# 獲取首位的函數brdef firstDigital(x):br x= round(x)br while x >= 10:br x //= 10br return xbr# 首位概率累加brdef addDigit(lst, digit):br lst[digit-1] =1br return lstbr# 理論值：每位概率理論值用于對比brth_freq=[math.log((x 1)/x, 10) for x in range(1,10)]br#分别獲得2019，2020年報數據brdf= ts.get_report_data(2019, 4)br# 隻取淨利潤>0的數據，首先進行次數統計brfreq= reduce(addDigit, map(firstDigital, filter(lambda x:x>0, df['net_profits'])), [0]*9)br# 再計算實際概率brpr_freq= [x/sum(freq) for x in freq]brprint(th_freq)brprint(pr_freq)br# 作圖brplt.title('用上市公司2019年報淨利潤數據驗證本福特定律')brplt.xlabel("首位數字")brplt.ylabel("概率")brplt.xticks(range(9), range(1,10))brplt.plot(pr_freq,"r-",linewidth=2, label= '實際值')brplt.plot(pr_freq, "go", markersize=5)brplt.plot(th_freq,"b-",linewidth=1, label= '理論值')brplt.grid(True)brplt.legend()brplt.show()

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從圖形上看，兩者拟合度還是比較高的。據說有些上市公司數據造假就是被用本福特定律查出來的。所以不認真學習的話，造假都造不好。

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