论文：基于修正Jones盈余管理模型的财务危机预警研究报告报告.doc

盈余管理论文软件可靠性模型论文财务危机论文基于修正Jones盈余管理模型的财务危机预警研究摘　要: 文章主要考察修正Jones模型是否能引入财务危机预警领域及盈余管理程度对财务危机预警模型预测效果的影响文章首先将盈余管理理论引入财务危机预警领域,通过单变量分析,初步证实修正Jones模型用于预警的可行性后,再根据四个来自Jones模型的盈余管理因素驱动变量所构成的指标体系分别运用多元判别和逻辑回归分析法基于2006年至2008年中国A股市场新增*ST公司样本及配对样本的前三年数据进展实证研究结果说明,正常公司和危机公司的操纵性应计利润具有显著差异,可以通过引入修正Jones模型来考察企业财务危机的可能性关键词: 财务危机;盈余管理;修正Jones模型;预警一、引　言自Beaver[1]和Altman[2]开展具有代表性的企业财务危机预警实证研究以来,中外学者不断地改良和开展了各种预警模型但他们研究的根本思路都是通过对反映公司信息的各种比率的考察,选择适当的比率运用各种方法建立模型来判断公司是否会陷入危机,其关键点在于各种预警指标的选择和建模方法的选用其中对于预警指标的选择,学者们都是运用经历和参考前人的研究来确定预警指标体系,缺乏经济学和管理学的理论支持。

因此,各个模型选用的预警指标不尽一样,没有统一标准总的来说,现有财务预警模型对预测指标的选用可以归结为以下三类:常规财务指标、调整后的财务指标和非财务指标,详见表1所示大局部模型采用了常规财务指标作为预测变量[1-5],这可能导致以下问题: (1)忽略大量的表外信息2)经过审计的上市公司财务报表的公布常常会延迟到年中,故以财务变量所建立的危机预警模型容易失去时效性3)财务报表相关指标可能包括管理层操纵的结果,这些结果可能掩盖企业实际财务状况和经营成果为了解决财务指标的第一、二类缺陷,学者们在预测模型中引入了各种非财务指标如公司治理指标等结合常规的财务指标,作为预测变量建立模型[6-9]这些非财务指标的引入可以更全面地考察企业的情况,提高企业财务困境预测的效果以非财务指标构建的财务困境预测模型的预测精度不会随时间的向前推移而降低,可以加强预警模型的时效性,且非财务指标可以更本质地反映困境公司的特征,在一定程度上解释财务困境发生的原因[10]而对于财务指标的失真,从而影响模型的预测效果问题,也有少数学者进展了针对性的研究这类研究主要是通过分析上市公司盈余管理的手段,分析这些手段可能对哪些财务指标造成影响,然后对这些可能由于盈余管理而发生变化的财务指标进展调整,用调整后的财务指标预测变量建立预警模型。

但是这类模型普遍存在的问题是在对指标进展调整的方法上没有足够的说服力宋力和李晶[11],蒲春燕[12]等采用的均值±标准差对指标进展调整的方式过于笼统,调整后的指标是否能代表真实的企业财务状况值得疑心吕峻[13]采用对净利润等指标减去一些特殊的与盈余管理密切相关的工程后得到调整后的指标的方法也有些片面,因为减去的这些特殊工程只能反映局部盈余管理手段的影响在当前上市公司普遍进展盈余管理,导致财务数据普遍失真条件下,非常有必要深入考虑盈余管理的影响来选择预测变量建立财务预警模型本文首先将盈余管理理论引入财务危机预警领域,以便使预警指标的选择更符合理论分析———选择指标建立模型———实证分析的研究逻辑;然后依据修正的Jones模型所建立的盈余管理程度的度量模型提炼预警指标,再通过对操纵性应计利润的单变量分析,初步证实修正Jones模型用于预警的可行性后,本文根据调整的总资产、主营业务收入变动额、应收账款变动额、固定资产价值四个盈余管理的因素驱动变量所构成的指标体系,分别运用多元判别和逻辑回归分析法基于2006年至2008年中国A股市场新增*ST公司样本及配对样本的前三年数据进展实证研究二、盈余管理理论与修正的Jones模型的引入盈余管理就是经理人员通过运用会计方法或者安排真实交易来改变财务报告,从而误导一些相关利益者对公司业绩的判断,或者影响那些有依赖于会计数据的合同的执行结果[14]。

广义盈余管理的观点不但认为盈余管理手段不应仅仅局限于会计政策的选择,还应包括构造交易;而且还认为盈余管理既包括在会计准则和相关法律法规允许的*围内进展的盈余管理,也包括明显违反会计准则等相关法律法规的财务舞弊行为[15]当前,相当局部上市公司出于回避证券法规对退市等的监管及增发新股等各种动机,为了实现自身效益的最大化,会采取各种手段进展各种违规或者经过“处理〞的信息披露,而且屡禁不止,使年度财务信息的真实性遭到严重质疑[16-18]上市公司提供经过盈余管理的信息不仅在很大程度上损害了中小投资者的合法权益,而且对证券市场的稳定和安康开展构成了很大的威胁而处于信息弱势的中小投资者如何在这种经过管理甚至虚假的信息中获取有用的信息,据以进展决策也是投资者等企业外部人员所面临的现实问题因此盈余管理问题逐渐成为理论界和实务界共同关注的热点问题目前对于盈余管理的理论研究包括盈余管理的原因、动机、手段、程度等方面的研究仅仅研究盈余管理的动机和手段,无法提醒投资者利益在多大程度上受到了损害,无法答复会计准则是否有必要进展相应的修订[19]因此,估计盈余管理的程度,即有多少公司进展了盈余管理(盈余管理频率)以及将盈余提高了多少(盈余管理幅度)显得更为重要。

其中,估计单个公司的盈余管理,主要采用应计利润别离模型模型,即将总应计利润(Total accruals,TAC)区分为操控性的应计利润(Discretionary-accruds,DA)和非操控性的应计利润(Non-discretionary total accruals,NDA)非操控性的应计利润是企业正常的应计利润,而操控性应计利润则是企业出于*种动机而进展的盈余管理当然,不同文献估计操控性应计利润所采用的模型也不尽一样,其中最为主要的模型为修正Jones模型[20]Kothari等[21]认为,在修正琼斯模型中参加常数项可以更好地控制异方差,能减轻因遗漏其他变量所引起的估计偏误问题,并且可以使得估计出来的可操纵性应计工程更具有对称性,因此,本文在修正Jones模型的根底上又参加一个常数项由此本文使用的对可操控性应计利润的估计过程如下:首先按公式(1)计算总应计利润总额:其中:TACj, t为第j个公司第t期总应计利润;Ej, t为第j个公司第t期净利润;CFOj, t为第j个公司第t期的经营活动产生的现金净流量其次计算非操控性总应计利润:分年度地对方程(2)进展回归,并将方程(2)的回归系数代入方程(3)得到非操控性总应计利润NDTAC。

其中:NDAj, t是第j个公司第t期的非操控性应计利润,△REVj, t是第j公司第t期主营业务收入和上期主营业务收入的差额,△RECj, t是公司i当期期末应收账款和上期期末应收账款的差额,PPEj, t是第j公司第t期期末厂场、设备等固定资产价值,TAj, t是第j公司第t-1期期末总资产最后按公式(4)计算操控性应计利润其中,DAj, t/TAj, t是经过总资产调整的操控性应计利润,它成为盈余管理程度的重要衡量指标既然盈余管理能够影响财务信息的质量,误导信息使用者对公司业绩的判断,这也就意味着以财务信息作为主要预测指标所建立的财务预警模型的可靠性必然要受影响而在当前上市公司盈余管理行为较普遍,导致财务数据失真严重的条件下,如果仅仅用调整几个可能受影响的财务指标来消除盈余管理对预测模型的影响,也显然缺乏足够的说服力因此假设在上市公司财务预警模型中引入衡量盈余管理程度的修正的Jones模型的相关指标,是否能够提高模型的预测效果?另外,公司盈余管理程度的大小是否和公司财务危机有密切的关系?对这些问题的答复无论对上市公司的投资者还是监管者都有重要的理论和现实意义本文正试图通过中国A股市场的面板数据进展实证分析对这些问题做出正面答复。

三、研究设计(一)研究目的首先对综合指标DA进展单变量分析,验证修正的Jones模型是否能用于财务预警的研究;如果可以,再根据TA、△REV、△REC、PPE所构成的指标体系,分别运用多元判别、逻辑回归等主流分析方法建立预警模型进展实证研究,考察盈余管理理论引入财务危机预警领域的效果　(二)样本选取本文遵循国内研究的惯例,以因连续两年亏损而被“*ST〞①作为企业陷入财务危机,“财务状况异常〞的判断标志,剔除金融类企业,选择2006年至2008年3年间中国A股市场新增的128家前三年数据可得的*ST公司作为危机企业样本,行业分布详见表2;另外,危机企业样本的年份分布分别为2006年57家,2007年51家,2008年20家,在确定了危机企业的样本后,按照“年份一样、行业一样、资产规模相近〞原则和1∶1的比例随机选取128家从未被*ST处理过的正常企业作为配对样本,正常企业的行业与年份分布情况与危机企业一样本文以*ST年份为基准年份,记为t年选择危机企业和配对企业被*ST前t-1年到t-3年共3年的数据分别进展实证研究,研究所用数据主要来自CSMAR和W ind数据库三)指标的选取及说明依据修正的Jones模型,本文实证研究选取了4项指标作为预测变量,具体定义详见表3,其中DA是综合指标,TA、△REV、△REC、PPE属于因素驱动指标。

为了消除规模对指标的影响,对每个指标根据修正的Jones模型均用TA进展调整四、综合指标操纵性应计利润的单变量分析(一)综合性指标操纵性应计利润的计算结果根据修正的Jones模型对操作性应计利润的计算过程,我们分组分年度对所有样本的数据按公式(2)进展回归分析,得出各年的非操纵性应计利润模型的参数估计值,并检验方程和系数的显著性其各年结果如表4和表5所示:根据上述系数代入公式(3)和公式(4)可以分别得到两组样本公司的非操纵性应计利润和操纵性应计利润的值二)剖面分析首先分组计算128家财务危机企业和128家配对的正常企业的操控性应计利润在财务危机发生前1至3年的均值和标准差,比拟各年的均值是否具有显著差异;其次计算各年的Z统计检验量,Z的计算公式如公式(5)所示:其中,*1表示危机企业的均值,*2表示正常企业的均值,S1表示危机企业标准差,S2表示正常企业的标准差n1=n2=128家剖面分析的结果详见表6所示结果说明,在危机发生的前1-2年,财务危机企业和正常企业的操纵性应计利润的值存在较显著的差异五、因素驱动指标的多变量分析通过单变量的剖面分析,可以初步判定修正Jones模型可以用于企业财务危机预警研究。

下面本文将根据模型的因素驱动指标1/TAj, t-1、△REV/TAj, t-1、△REC /TAj, t-1、PPEj, t/TAj, t-1分别建立多元判别模型、逻辑回归模型进展财务危机预警为了分别验证各模型回判和外推的准确性,建模首先依据2006年至2007年108对样本(216家)的数据进展,然后用2008年对样本20对(40家)的数据进展测试一)多元判别分析1.Fisher线性判别模型本论文将采用Bayes二类判别技术,得出Fisher线性判别函数,计算基于统计软件SPSS11. 5实现本文把财务危机企业定义为类别0,正常企业定义为类别1可以分别得到*ST前1至3年的判别模型,如公式(6)至公式(11)所示2.判别结果将建模样本数据和外推样本数据分别代入各年份的判别函数,可得出模型的回判和外推效果按照Fisher线性判别方法,将一样年份的样本观测分类到较大的分类函数值中,即当Y0≥Y1时将样本归入类别0,Y0