實(shí)證會(huì)計(jì)研究3-有關(guān)會(huì)計(jì)的一些模型-第三次講

1、實(shí)證會(huì)計(jì)研究實(shí)證會(huì)計(jì)研究 授課人：牟韶紅授課人：牟韶紅 數(shù)據(jù)收集與整理數(shù)據(jù)收集與整理 模型設(shè)計(jì)模型設(shè)計(jì) 描述性統(tǒng)計(jì) 多元回歸分析（與穩(wěn)健性檢驗(yàn)） 注： 一篇經(jīng)驗(yàn)研究論文的數(shù)據(jù) 描述性統(tǒng)計(jì)表 一些多元回歸分析表 數(shù)據(jù)的收集數(shù)據(jù)的收集數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)庫：CSMAR;CCER;WIND手工收集：年報(bào)；年鑒；網(wǎng)絡(luò)資源手工收集：年報(bào)；年鑒；網(wǎng)絡(luò)資源 數(shù)據(jù)整理（數(shù)據(jù)整理（stata軟件）軟件）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變換數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變換數(shù)據(jù)合并（數(shù)據(jù)合并（sas/stata：merge；append）計(jì)算新變量計(jì)算新變量 1.Cross-sectional Data （截面數(shù)據(jù)）（截面數(shù)據(jù)）單一年度的多家公司年報(bào)數(shù)據(jù)單一年度的多

2、家公司年報(bào)數(shù)據(jù)某一時(shí)點(diǎn)的多家公司交易數(shù)據(jù)某一時(shí)點(diǎn)的多家公司交易數(shù)據(jù) 2.Time serial Data （時(shí)間序列數(shù)據(jù)）（時(shí)間序列數(shù)據(jù)）個(gè)股交易量數(shù)據(jù)個(gè)股交易量數(shù)據(jù)某家公司多年的年報(bào)數(shù)據(jù)某家公司多年的年報(bào)數(shù)據(jù) 3.Panel Data （面板數(shù)據(jù)）（面板數(shù)據(jù)）多家公司相同時(shí)間跨度的交易數(shù)據(jù)多家公司相同時(shí)間跨度的交易數(shù)據(jù)多家公司相同年度跨度的年報(bào)數(shù)據(jù)多家公司相同年度跨度的年報(bào)數(shù)據(jù) 4. Pooled Data （混合數(shù)據(jù)）（混合數(shù)據(jù)）多家公司不同年度的年報(bào)數(shù)據(jù)多家公司不同年度的年報(bào)數(shù)據(jù) 是在給定時(shí)間的樣本構(gòu)是在給定時(shí)間的樣本構(gòu)成的數(shù)據(jù)。即發(fā)生在成的數(shù)據(jù)。即發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)同一時(shí)間截面上

3、的調(diào)查數(shù)據(jù)。因?yàn)樵诓煌閿?shù)據(jù)。因?yàn)樵诓煌慕孛嫔?，受到個(gè)體的截面上，受到個(gè)體的影響，用絕對數(shù)時(shí)的影響，用絕對數(shù)時(shí)往往容易產(chǎn)生異方差，往往容易產(chǎn)生異方差，要用相對數(shù)。要用相對數(shù)。ObsnoROESALEZFGY10.030.110.20120.0240.120.22130.130.110.34040.040.080.44050.0530.120.7005250.1150.160.5805260.0350.140.5212013年526家公司的截面數(shù)據(jù)，包括ROE、SALE、ZCFCL、是否GY是一批按時(shí)間先后順序排列的是一批按時(shí)間先后順序排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的例子：股票價(jià)時(shí)間序

4、列數(shù)據(jù)的例子：股票價(jià)格、貨幣供應(yīng)量、消費(fèi)價(jià)格指格、貨幣供應(yīng)量、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（數(shù)（CPI）、）、GDP等。等。在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，后一期的在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，后一期的數(shù)據(jù)往往會(huì)與前一期的數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)往往會(huì)與前一期的數(shù)據(jù)有很大的相關(guān)關(guān)系，這是因?yàn)橛昂艽蟮南嚓P(guān)關(guān)系，這是因?yàn)橛绊懡衿诘囊蛩?，有時(shí)會(huì)同樣影響今期的因素，有時(shí)會(huì)同樣影響下一期。比如響下一期。比如GDP等。等。時(shí)間按頻率可以有天、星期、時(shí)間按頻率可以有天、星期、月、季度、年等。月、季度、年等。在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，時(shí)間趨勢在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，時(shí)間趨勢和周期性比較重要（季節(jié)性數(shù)和周期性比較重要（季節(jié)性數(shù)據(jù)）據(jù)）ObsnoYeargdppopulagdppc

5、119783624.196259379219795038.2417319804517.898705460419814862.4.489519825294.752524200197314.81276277651252002104790.61284538184中國的GDP、人口和人均GDP的數(shù)據(jù)表 上市公司的投資與股票賬面價(jià)值：N=100,T=4面板數(shù)據(jù)，若面板數(shù)據(jù)中丟失了若干個(gè)觀測值，則為非平衡面板面板數(shù)據(jù)，若面板數(shù)據(jù)中丟失了若干個(gè)觀測值，則為非平衡面板 即有截面數(shù)據(jù)的特征，即有截面數(shù)據(jù)的特征，又有時(shí)間序列數(shù)據(jù)的又有時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特征。特征。obsnoCityYearCrimePoppolice

6、111989535440211990835.924713242199016.5175.29915019892554.30520300150Obsno觀察值號、city城市編號、year年份、crime犯罪數(shù)、pop城市人口數(shù)、police城市警察數(shù)。 面板數(shù)據(jù)分析面板數(shù)據(jù)分析(pannal data)與混合截面數(shù)據(jù)與混合截面數(shù)據(jù)(pool data)是有本質(zhì)區(qū)別的：是有本質(zhì)區(qū)別的： 混合數(shù)據(jù)是不同的時(shí)間追蹤不同的人，樣本是隨混合數(shù)據(jù)是不同的時(shí)間追蹤不同的人，樣本是隨機(jī)抽取的。方法是用虛擬變量和解釋變量的乘積機(jī)抽取的。方法是用虛擬變量和解釋變量的乘積（交互項(xiàng)）來考察解釋變量的作用是否在某期發(fā)（交

7、互項(xiàng)）來考察解釋變量的作用是否在某期發(fā)生了變化。生了變化。 面板數(shù)據(jù)是不同的時(shí)間追蹤相同的人，是非隨機(jī)面板數(shù)據(jù)是不同的時(shí)間追蹤相同的人，是非隨機(jī)抽樣。方法有抽樣。方法有DID（雙重差分），（雙重差分），F(xiàn)E，RE。如。如果非觀測效應(yīng)（不隨時(shí)間改變的變量）與解釋變果非觀測效應(yīng)（不隨時(shí)間改變的變量）與解釋變量不相關(guān)，用隨機(jī)效應(yīng)模型；相關(guān)，則用量不相關(guān)，用隨機(jī)效應(yīng)模型；相關(guān)，則用DID，F(xiàn)E。 panel主要針對同一組個(gè)體連續(xù)若干年搜集的數(shù)據(jù)主要針對同一組個(gè)體連續(xù)若干年搜集的數(shù)據(jù)；pool可以是不同組個(gè)體若干年的整理?？梢允遣煌M個(gè)體若干年的整理。 比如相同的上市公司連續(xù)比如相同的上市公司連續(xù)5年的

8、數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)年的數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù) 比如，每年都有新的公司加入和老的公司退出，這比如，每年都有新的公司加入和老的公司退出，這些上市公司些上市公司5年的統(tǒng)計(jì)，混合截面數(shù)據(jù)，年的統(tǒng)計(jì)，混合截面數(shù)據(jù)，OLS回歸回歸 非平衡面板？非平衡面板？ xtreg，fe等價(jià)于等價(jià)于reg+dummy variable 1、企業(yè)家政治關(guān)聯(lián)、競爭戰(zhàn)略選擇與企業(yè)價(jià)值、企業(yè)家政治關(guān)聯(lián)、競爭戰(zhàn)略選擇與企業(yè)價(jià)值 基于上市公司動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究基于上市公司動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究 李李健健 陳傳明陳傳明 孫俊華孫俊華 南開管理評論南開管理評論 2012（6） 被解釋變量被解釋變量企業(yè)價(jià)值企業(yè)價(jià)值 (Value)，采用，采用

9、TobinsQ 進(jìn)行測量。進(jìn)行測量。 “本文選擇上市公司中的制造業(yè)為本研究的樣本本文選擇上市公司中的制造業(yè)為本研究的樣本。我們按照以下標(biāo)準(zhǔn)對原始樣本進(jìn)行篩選。我們按照以下標(biāo)準(zhǔn)對原始樣本進(jìn)行篩選 ：（：（1）剔除）剔除 B 股或股或H 股上市公司，這些公司面臨境股上市公司，這些公司面臨境內(nèi)外雙重監(jiān)管環(huán)境，與其它上市公司不同內(nèi)外雙重監(jiān)管環(huán)境，與其它上市公司不同 ；（；（2）剔除）剔除 2001-2008 年曾被年曾被 ST 和和P T 的樣本的樣本；（；（3）剔除資產(chǎn)負(fù)債率超過）剔除資產(chǎn)負(fù)債率超過 100% 的樣本；的樣本；（4）剔除總資產(chǎn)回報(bào)率在（）剔除總資產(chǎn)回報(bào)率在（-50%，50%）之）之外

10、的，被認(rèn)為是經(jīng)營異常的樣本外的，被認(rèn)為是經(jīng)營異常的樣本 ；（；（5）剔除企）剔除企業(yè)家簡歷介紹缺失或者不詳細(xì)的樣本。最終，我業(yè)家簡歷介紹缺失或者不詳細(xì)的樣本。最終，我們的樣本期為們的樣本期為 2001-2008 年中國制造業(yè)年中國制造業(yè) A 股股上市公司，截面企業(yè)數(shù)量為上市公司，截面企業(yè)數(shù)量為 592，觀測值，觀測值 為為 4415 的非平衡面板數(shù)據(jù)集。的非平衡面板數(shù)據(jù)集?！?2、信貸政策與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)、信貸政策與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)來自中國上市公司來自中國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù) 伍中信伍中信 張婭張婭 張雯張雯 會(huì)計(jì)研究會(huì)計(jì)研究 2013（3） “本文研究時(shí)間跨度設(shè)定為本文研究時(shí)間跨度設(shè)定為

11、2001 2010 年，年，選取滬深選取滬深 A股上市公司作為研究對象，并做了如下股上市公司作為研究對象，并做了如下篩選篩選: ( 1) 剔除金融類行業(yè)的上市公司剔除金融類行業(yè)的上市公司; ( 2) 剔除剔除 ST 和和 ST* 上市公司上市公司; ( 3)剔除在任何樣本期內(nèi)觀剔除在任何樣本期內(nèi)觀測數(shù)據(jù)缺失的上市公司測數(shù)據(jù)缺失的上市公司; ( 4) 剔除在任何樣本期內(nèi)剔除在任何樣本期內(nèi)出現(xiàn)負(fù)債率出現(xiàn)負(fù)債率 0 或者或者 1 的上市公司。得到一個(gè)的上市公司。得到一個(gè)包含了包含了 846 家上市公司的平衡面板數(shù)據(jù)。資本結(jié)家上市公司的平衡面板數(shù)據(jù)。資本結(jié)構(gòu)變量和控制變量的數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫中上構(gòu)

12、變量和控制變量的數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫中上市企業(yè)數(shù)據(jù)板塊，信貸政策變量數(shù)據(jù)來自中央人民市企業(yè)數(shù)據(jù)板塊，信貸政策變量數(shù)據(jù)來自中央人民銀行網(wǎng)站公布的年度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。銀行網(wǎng)站公布的年度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)?！?絕對數(shù)指標(biāo)體系絕對數(shù)指標(biāo)體系 對數(shù)化的問題對數(shù)化的問題 如：企業(yè)的規(guī)模如：企業(yè)的規(guī)模 總資產(chǎn)對數(shù)、總收入對數(shù)等總資產(chǎn)對數(shù)、總收入對數(shù)等 相對數(shù)指標(biāo)體系相對數(shù)指標(biāo)體系 比例結(jié)構(gòu)指標(biāo)比例結(jié)構(gòu)指標(biāo) 某子類數(shù)據(jù)占總類數(shù)據(jù)的比例某子類數(shù)據(jù)占總類數(shù)據(jù)的比例 如：流動(dòng)資產(chǎn)如：流動(dòng)資產(chǎn)/總資產(chǎn)、可變現(xiàn)資產(chǎn)總資產(chǎn)、可變現(xiàn)資產(chǎn)/總資產(chǎn)等總資產(chǎn)等 比較指標(biāo)比較指標(biāo) 三大財(cái)務(wù)報(bào)表之間不同經(jīng)濟(jì)意義的項(xiàng)目的比例三大財(cái)務(wù)報(bào)表之間不同經(jīng)濟(jì)

13、意義的項(xiàng)目的比例 如：如：ROA、ROE等等 橫向指標(biāo)體系橫向指標(biāo)體系 某個(gè)公司同同行業(yè)平均水平的比較某個(gè)公司同同行業(yè)平均水平的比較 某個(gè)行業(yè)同整個(gè)樣本的平均水平的比較某個(gè)行業(yè)同整個(gè)樣本的平均水平的比較 3、公司治理對上市公司審計(jì)意見類型影響的研、公司治理對上市公司審計(jì)意見類型影響的研究究基于基于 2007-2011 年中國民營上市公司年中國民營上市公司的面板數(shù)據(jù)的面板數(shù)據(jù) 劉霄侖劉霄侖 郝臣郝臣 褚玉萍褚玉萍 審計(jì)研究審計(jì)研究 2012（5） （1）模型被解釋變量：審計(jì)意見類型）模型被解釋變量：審計(jì)意見類型 非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見，非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見，op 賦值為賦值為 1；當(dāng)審計(jì)意見為；當(dāng)審計(jì)意見為標(biāo)

14、準(zhǔn)無保留意見時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)無保留意見時(shí)，op 取值為取值為 0 （2）控制變量：公司規(guī)模情況）控制變量：公司規(guī)模情況 資產(chǎn)規(guī)模對數(shù)資產(chǎn)規(guī)模對數(shù) Lnasset 數(shù)據(jù)整理需注意的問題數(shù)據(jù)整理需注意的問題 先設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)整理的大致計(jì)劃先設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)整理的大致計(jì)劃 整理過程中，要保留最初數(shù)據(jù)庫和每個(gè)關(guān)鍵變整理過程中，要保留最初數(shù)據(jù)庫和每個(gè)關(guān)鍵變動(dòng)數(shù)據(jù)庫動(dòng)數(shù)據(jù)庫 整理過程需要耐心和細(xì)心整理過程需要耐心和細(xì)心 掌握使用軟件完成最終的整理要求掌握使用軟件完成最終的整理要求 注意預(yù)選較多的指標(biāo)注意預(yù)選較多的指標(biāo) 指標(biāo)的設(shè)計(jì)問題指標(biāo)的設(shè)計(jì)問題 注意指標(biāo)計(jì)算公式的意義和符號問題注意指標(biāo)計(jì)算公式的意義和符號問題 注意指

15、標(biāo)設(shè)計(jì)時(shí)的現(xiàn)實(shí)可獲得性注意指標(biāo)設(shè)計(jì)時(shí)的現(xiàn)實(shí)可獲得性 讀年報(bào)原文的好處讀年報(bào)原文的好處 仔細(xì)閱讀數(shù)據(jù)庫說明書的好處仔細(xì)閱讀數(shù)據(jù)庫說明書的好處 許多變量是可以定量度量的，如：收入、許多變量是可以定量度量的，如：收入、ROE等。等。 但也有一些影響經(jīng)濟(jì)變量的因素?zé)o法定量度量，但也有一些影響經(jīng)濟(jì)變量的因素?zé)o法定量度量，如：行業(yè)、年份、是不是國有企業(yè)如：行業(yè)、年份、是不是國有企業(yè) 為了在模型中能夠反映這些因素的影響，并提高為了在模型中能夠反映這些因素的影響，并提高模型的精度，需要將它們模型的精度，需要將它們“量化量化”。 這種這種“量化量化”通常是通過引入通常是通過引入“虛擬變量虛擬變量”來完來完成的。

16、根據(jù)這些因素的屬性類型，構(gòu)造只取成的。根據(jù)這些因素的屬性類型，構(gòu)造只取“0”或或“1”的人工變量，通常稱為虛擬變量的人工變量，通常稱為虛擬變量（dummy variables）或啞變量。）或啞變量。 虛擬變量做為解釋變量引入模型有兩種基本方式：虛擬變量做為解釋變量引入模型有兩種基本方式：加法方式加法方式和和乘法方式乘法方式。 1、加法方式、加法方式 Y=a+b1X1+b2X2+e X2是啞變量，國有企業(yè)為是啞變量，國有企業(yè)為1，民營企業(yè)為，民營企業(yè)為0 Y=a+b1X1+e Y=a+b1X1+b2+e 假定假定b20，則兩個(gè)函數(shù)有相同的斜率，但有不，則兩個(gè)函數(shù)有相同的斜率，但有不同的截距。意即

17、，國營、民營的企業(yè)管理層平均同的截距。意即，國營、民營的企業(yè)管理層平均薪金（薪金（Y）對業(yè)績（）對業(yè)績（X1）的變化率是一樣的，但）的變化率是一樣的，但兩者的平均薪金水平相差兩者的平均薪金水平相差b2?？梢酝ㄟ^傳統(tǒng)的回歸檢驗(yàn)，對可以通過傳統(tǒng)的回歸檢驗(yàn)，對b2的統(tǒng)計(jì)顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，以判的統(tǒng)計(jì)顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，以判斷國有、民營企業(yè)管理層的平均薪金水平是否有顯著差異。斷國有、民營企業(yè)管理層的平均薪金水平是否有顯著差異。02 年薪Y(jié) 國有企業(yè) 民營企業(yè) 業(yè)績X 虛擬變量的個(gè)數(shù)須按以下原則確定：每一定性變量所需的虛虛擬變量的個(gè)數(shù)須按以下原則確定：每一定性變量所需的虛擬變量個(gè)數(shù)要比該定性變量的類別數(shù)少擬變量

18、個(gè)數(shù)要比該定性變量的類別數(shù)少1，即如果有，即如果有m個(gè)定性個(gè)定性變量，只在模型中引入變量，只在模型中引入m-1個(gè)虛擬變量。否則會(huì)陷入所謂的個(gè)虛擬變量。否則會(huì)陷入所謂的“虛擬變量陷阱虛擬變量陷阱”，產(chǎn)生完全共線性。，產(chǎn)生完全共線性。 例：例：已知冷飲的銷售量已知冷飲的銷售量Y除受除受k種定量變量種定量變量Xk的影響外，還的影響外，還受春、夏、秋、冬四季變化的影響，要考察該四季的影響，只受春、夏、秋、冬四季變化的影響，要考察該四季的影響，只需引入三個(gè)虛擬變量即可。需引入三個(gè)虛擬變量即可。 例：文化程度分為小學(xué)、初中、高中、大學(xué)、研究生，引入？例：文化程度分為小學(xué)、初中、高中、大學(xué)、研究生，引入？個(gè)

19、虛擬變量？個(gè)虛擬變量？C1C2C3001100002010003001004010 模型中的變量模型中的變量因變量因變量（dependent variable) 待解釋變量待解釋變量自變量自變量（independent variable） 解釋變量（需要研究的變量）解釋變量（需要研究的變量） 控制變量（根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)需進(jìn)行控制的變量）控制變量（根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)需進(jìn)行控制的變量） 一元線性回歸一元線性回歸 直線回歸方程的模型：直線回歸方程的模型：yi=a+bxi+ei其中：其中： a是截距是截距 b是回歸系數(shù)是回歸系數(shù)(regression coefficient)（回歸直（回歸直線的斜率）線的斜率）

20、 ei是殘差是殘差回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是：自變量每變化一個(gè)回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是：自變量每變化一個(gè)單位，因變量單位，因變量平均平均變化的單位數(shù)變化的單位數(shù)2022-2-8uxuyyiiiiiba殘差和=0平均數(shù)相等擬合值與殘差不相關(guān)自變量與殘差不相關(guān)注意：這里的殘差與注意：這里的殘差與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不是一個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不是一個(gè)概念。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是概念。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是總體的殘差。總體的殘差。2022-2-8殘差要求：殘差要求：（1）不相關(guān)）不相關(guān)（2）同方差）同方差（3）正態(tài)性）正態(tài)性 多元線性回歸多元線性回歸多元線性回歸方程模型為：多元線性回歸方程模型為： yi=b0+b1x1i+b2x2i+bnxni

21、+ei b0是常數(shù)項(xiàng)，是各自變量都等于是常數(shù)項(xiàng)，是各自變量都等于0時(shí)，因變量時(shí)，因變量的估計(jì)值。的估計(jì)值。 b1，b2，bn是偏回歸系數(shù)是偏回歸系數(shù)( pertial regression coefficient )，其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是在其，其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是在其它所有自變量不變的情況下，某一自變量每變它所有自變量不變的情況下，某一自變量每變化一個(gè)單位，因變量平均變化的單位數(shù)化一個(gè)單位，因變量平均變化的單位數(shù)OLS目的是使殘差最小目的是使殘差最小 1、總應(yīng)計(jì)：、總應(yīng)計(jì)： （1）TAt=EBEIt-CFOt （現(xiàn)金流量表法）（現(xiàn)金流量表法） Collina and Hribar(2001) EBElt是

22、在第是在第t年非正常項(xiàng)目調(diào)整前的利潤年非正常項(xiàng)目調(diào)整前的利潤,CFOt則則是在第是在第t年的經(jīng)營現(xiàn)金流量。年的經(jīng)營現(xiàn)金流量。 （2）TAt= CAt- CASHt- CLt+ STDt-DEPt （資產(chǎn)負(fù)債表法）（資產(chǎn)負(fù)債表法） CAt表示流動(dòng)資產(chǎn)的變化；表示流動(dòng)資產(chǎn)的變化； CASHt表示現(xiàn)金表示現(xiàn)金及其等價(jià)物的變化；及其等價(jià)物的變化； CLt表示流動(dòng)負(fù)債的變化；表示流動(dòng)負(fù)債的變化； STDt短期借款的變化和短期借款的變化和DEPt表示折舊和攤銷費(fèi)表示折舊和攤銷費(fèi)用。用。 2、Jones模型、修正模型、修正Jones模型與考慮業(yè)績影模型與考慮業(yè)績影響的修正響的修正Jones模型模型 分行業(yè)分

23、年度回歸分行業(yè)分年度回歸 Jones 模型認(rèn)為管理當(dāng)局不能操縱主營業(yè)務(wù)收入模型認(rèn)為管理當(dāng)局不能操縱主營業(yè)務(wù)收入和固定資產(chǎn)，因此可以根據(jù)主營業(yè)務(wù)收入變化和和固定資產(chǎn)，因此可以根據(jù)主營業(yè)務(wù)收入變化和固定資產(chǎn)原值來估計(jì)非可操控應(yīng)計(jì)利潤。固定資產(chǎn)原值來估計(jì)非可操控應(yīng)計(jì)利潤。 修正修正 Jones 模型則認(rèn)為管理當(dāng)局可以完全操縱模型則認(rèn)為管理當(dāng)局可以完全操縱賒銷產(chǎn)生主營業(yè)務(wù)收入，因此估計(jì)非可操控應(yīng)計(jì)賒銷產(chǎn)生主營業(yè)務(wù)收入，因此估計(jì)非可操控應(yīng)計(jì)利潤時(shí)應(yīng)扣除應(yīng)收賬款的影響。利潤時(shí)應(yīng)扣除應(yīng)收賬款的影響。 考慮業(yè)績影響的模型是在修正考慮業(yè)績影響的模型是在修正 Jones 模型的基模型的基礎(chǔ)上加入業(yè)績變量，以控制公

24、司異常業(yè)績的影響礎(chǔ)上加入業(yè)績變量，以控制公司異常業(yè)績的影響。 如何用如何用STATA計(jì)算修正截面的計(jì)算修正截面的Jones盈余管理的模盈余管理的模型，運(yùn)用不同行業(yè)不同年份的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行普通最型，運(yùn)用不同行業(yè)不同年份的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行普通最小二乘法小二乘法OLS回歸回歸 模型如下：模型如下： TA/At-1=a*(1/At-1)+b*( REV- REC/At-1)+c*(PPE/At-1)+e 注：注：e為殘差項(xiàng)，為殘差項(xiàng)，1/At-1、 REV- REC/At-1為為2006-2010年的數(shù)據(jù)，年的數(shù)據(jù)，PPE/At-1為為2007-2010年的數(shù)據(jù)。年的數(shù)據(jù)。 NDA/At-1=a*(1/

25、At-1)+b*( REV- REC/At-1)+c*(PPE/At-1) NDAt表示在時(shí)間表示在時(shí)間t經(jīng)過總資產(chǎn)調(diào)整的非操縱性應(yīng)計(jì)經(jīng)過總資產(chǎn)調(diào)整的非操縱性應(yīng)計(jì)部分部分 DA=TA-NDA TA：為：為凈利潤凈利潤-經(jīng)營性凈現(xiàn)金流量，公司經(jīng)營性凈現(xiàn)金流量，公司j在在t年的應(yīng)計(jì)項(xiàng)年的應(yīng)計(jì)項(xiàng)目總額目總額 ，因?yàn)榻?jīng)營性盈余經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量，因?yàn)榻?jīng)營性盈余經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量總應(yīng)計(jì)總應(yīng)計(jì) REV：公司：公司j在在t年的收入與年的收入與t-1年收入的差額年收入的差額 REC:公司公司j在在t年的應(yīng)收賬款與年的應(yīng)收賬款與t-1年應(yīng)收賬款的差額年應(yīng)收賬款的差額 PPE：公司：公司j在在t年的固

26、定資產(chǎn)凈額年的固定資產(chǎn)凈額 At-1:公司公司j在在t-1年資產(chǎn)總額年資產(chǎn)總額 E:反映除與以外的參差項(xiàng)目對所帶來的影響反映除與以外的參差項(xiàng)目對所帶來的影響 瓊斯模型主要認(rèn)為公司主營業(yè)務(wù)收入的變動(dòng)會(huì)帶來營運(yùn)資瓊斯模型主要認(rèn)為公司主營業(yè)務(wù)收入的變動(dòng)會(huì)帶來營運(yùn)資本變動(dòng)導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)計(jì)利潤的變動(dòng)，固定資產(chǎn)會(huì)產(chǎn)生折舊從本變動(dòng)導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)計(jì)利潤的變動(dòng)，固定資產(chǎn)會(huì)產(chǎn)生折舊從而帶來應(yīng)計(jì)利潤的減少，因此而帶來應(yīng)計(jì)利潤的減少，因此Jones模型用銷售收入增模型用銷售收入增量（量（REV）以及固定資產(chǎn)原值（）以及固定資產(chǎn)原值（PPE）作為自變量，）作為自變量，建立總應(yīng)計(jì)的多元線性回歸方程，通過參數(shù)估計(jì)，預(yù)測事建立總應(yīng)計(jì)

27、的多元線性回歸方程，通過參數(shù)估計(jì)，預(yù)測事件期的可操縱性應(yīng)計(jì)。件期的可操縱性應(yīng)計(jì)。 下載數(shù)據(jù)：非金融行業(yè)下載數(shù)據(jù)：非金融行業(yè) 代碼：股票類型：代碼：股票類型：A股、當(dāng)前狀態(tài)：正常上市、股、當(dāng)前狀態(tài)：正常上市、主板。主板。 其他：全部行業(yè)、合并標(biāo)識：合并報(bào)表、報(bào)表類其他：全部行業(yè)、合并標(biāo)識：合并報(bào)表、報(bào)表類型：型：Q4年報(bào)、調(diào)整標(biāo)識：最新，信息來源：年報(bào)、調(diào)整標(biāo)識：最新，信息來源：Q4 下載了下載了4張表，下載的數(shù)據(jù)需要設(shè)定變量名：張表，下載的數(shù)據(jù)需要設(shè)定變量名： 代碼：代碼：id，行業(yè)：，行業(yè)：ind，年份：，年份：year，應(yīng)收賬，應(yīng)收賬款款:rec，總資產(chǎn)：，總資產(chǎn)：tas，固定資產(chǎn)：，固定

28、資產(chǎn)：fa，營業(yè)總，營業(yè)總收入：收入：inc，凈利潤：，凈利潤：np，經(jīng)營凈現(xiàn)金流量：，經(jīng)營凈現(xiàn)金流量：ncf_o 多元線性回歸多元線性回歸 分行業(yè)分年度回歸分行業(yè)分年度回歸,行業(yè)劃分行業(yè)劃分(制造業(yè)細(xì)分制造業(yè)細(xì)分到次類，其他行業(yè)采用門類到次類，其他行業(yè)采用門類) 這個(gè)模型回歸是沒有截距項(xiàng)的這個(gè)模型回歸是沒有截距項(xiàng)的 每年度每個(gè)行業(yè)至少保留每年度每個(gè)行業(yè)至少保留 15 家公司（家公司（30家公司）家公司） 這個(gè)模型是研究認(rèn)可的，這個(gè)模型是研究認(rèn)可的，R方的大小不會(huì)報(bào)方的大小不會(huì)報(bào)告出來告出來 分行業(yè)分年度求計(jì)算企業(yè)的盈余管理（分行業(yè)分年度求計(jì)算企業(yè)的盈余管理（jones模模型），如數(shù)據(jù)是型），

29、如數(shù)據(jù)是2001-2013年，行業(yè)分為年，行業(yè)分為21類類，算，算2001年度盈余管理要跑年度盈余管理要跑21次多元回歸，次多元回歸，2002年度也是跑年度也是跑21次回歸，依次類推，這要跑次回歸，依次類推，這要跑13年度年度*21行業(yè)類行業(yè)類=273次回歸次回歸 建議大家學(xué)習(xí)建議大家學(xué)習(xí)stata 2、KS模型模型 KS模型假定銷售收入與應(yīng)收款項(xiàng)、成本費(fèi)用與存模型假定銷售收入與應(yīng)收款項(xiàng)、成本費(fèi)用與存貨和應(yīng)付款項(xiàng)、折舊攤銷與固定資產(chǎn)之間的比例貨和應(yīng)付款項(xiàng)、折舊攤銷與固定資產(chǎn)之間的比例保持不變，據(jù)此估計(jì)非可操控應(yīng)計(jì)利潤。保持不變，據(jù)此估計(jì)非可操控應(yīng)計(jì)利潤。 3、DD模型模型 Dechow和和Di

30、chev（2002）在應(yīng)計(jì)質(zhì)量的研）在應(yīng)計(jì)質(zhì)量的研究中將經(jīng)營活動(dòng)應(yīng)計(jì)對公司上期、當(dāng)期、下期共究中將經(jīng)營活動(dòng)應(yīng)計(jì)對公司上期、當(dāng)期、下期共三期的經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流進(jìn)行回歸，以殘差進(jìn)一步三期的經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流進(jìn)行回歸，以殘差進(jìn)一步計(jì)算應(yīng)計(jì)質(zhì)量。計(jì)算應(yīng)計(jì)質(zhì)量。 4、BS模型（ball & Shivakumar) 問題：問題：線下項(xiàng)目線下項(xiàng)目是指損益表中營業(yè)利潤以下的項(xiàng)是指損益表中營業(yè)利潤以下的項(xiàng)目，即非核心收益，通過投資、聯(lián)營、資產(chǎn)置換、目，即非核心收益，通過投資、聯(lián)營、資產(chǎn)置換、財(cái)務(wù)重組甚至政府補(bǔ)貼等線下項(xiàng)目操縱盈余也是財(cái)務(wù)重組甚至政府補(bǔ)貼等線下項(xiàng)目操縱盈余也是一種多發(fā)現(xiàn)象。一種多發(fā)現(xiàn)象。 魏濤、

31、陸正飛、單宏偉：非經(jīng)常性損益盈余管理魏濤、陸正飛、單宏偉：非經(jīng)常性損益盈余管理的動(dòng)機(jī)的動(dòng)機(jī)_手段和作用研究手段和作用研究_來自中國上市公司的經(jīng)來自中國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。來源：管理世界。驗(yàn)證據(jù)。來源：管理世界。 參考參考Roychowdhury(2006)，對于真實(shí)盈余，對于真實(shí)盈余管理管理,包括銷售操控包括銷售操控,例如提供價(jià)格折扣、給予更例如提供價(jià)格折扣、給予更寬松的信用期間或者提供更寬松的信貸期間寬松的信用期間或者提供更寬松的信貸期間,以增以增加當(dāng)期銷售量；減少酌量性費(fèi)用支出，減少發(fā)生加當(dāng)期銷售量；減少酌量性費(fèi)用支出，減少發(fā)生時(shí)計(jì)入當(dāng)期損益的費(fèi)用，如廣告支出、日常維修時(shí)計(jì)入當(dāng)期損益的費(fèi)用

32、，如廣告支出、日常維修費(fèi)用等；過量生產(chǎn)，生產(chǎn)比實(shí)際需求更多的產(chǎn)品費(fèi)用等；過量生產(chǎn)，生產(chǎn)比實(shí)際需求更多的產(chǎn)品，減少單位產(chǎn)品的成本。，減少單位產(chǎn)品的成本。 分年度分行業(yè)回歸分年度分行業(yè)回歸 產(chǎn)品成本的增加主要來自產(chǎn)品產(chǎn)量的增加，產(chǎn)量產(chǎn)品成本的增加主要來自產(chǎn)品產(chǎn)量的增加，產(chǎn)量的增加則導(dǎo)致單位產(chǎn)品固定費(fèi)用的減少，因此，的增加則導(dǎo)致單位產(chǎn)品固定費(fèi)用的減少，因此，異常產(chǎn)品成本的增加可能會(huì)導(dǎo)致單位產(chǎn)品的邊際異常產(chǎn)品成本的增加可能會(huì)導(dǎo)致單位產(chǎn)品的邊際貢獻(xiàn)的提高，進(jìn)而提高公司的利潤；反之，異常貢獻(xiàn)的提高，進(jìn)而提高公司的利潤；反之，異常產(chǎn)品成本的減少可能會(huì)導(dǎo)致單位產(chǎn)品的邊際貢獻(xiàn)產(chǎn)品成本的減少可能會(huì)導(dǎo)致單位產(chǎn)品的邊

33、際貢獻(xiàn)的降低，進(jìn)一步降低公司利潤。的降低，進(jìn)一步降低公司利潤。 酌量性費(fèi)用酌量性費(fèi)用 公司操控利潤可能使用其中一種或者多種真實(shí)盈余公司操控利潤可能使用其中一種或者多種真實(shí)盈余管理方法或手段。用以上三個(gè)指標(biāo)來度量公司的真管理方法或手段。用以上三個(gè)指標(biāo)來度量公司的真實(shí)盈余管理水平實(shí)盈余管理水平,具體的來看具體的來看,可供操縱經(jīng)營性現(xiàn)金可供操縱經(jīng)營性現(xiàn)金流量及可供操縱費(fèi)用的增加、異常生產(chǎn)成本的降低流量及可供操縱費(fèi)用的增加、異常生產(chǎn)成本的降低,表示公司利用真實(shí)盈余管理行為調(diào)低了利潤表示公司利用真實(shí)盈余管理行為調(diào)低了利潤,反之反之,則表示公司利用真實(shí)盈余管理行為調(diào)高了利潤。則表示公司利用真實(shí)盈余管理行為

34、調(diào)高了利潤。 Cohen et aj. (2008)的研究的研究,將這三個(gè)指標(biāo)相將這三個(gè)指標(biāo)相加之和作為綜合真實(shí)盈余管理加之和作為綜合真實(shí)盈余管理(RM_PROXY)的的計(jì)量指標(biāo)。計(jì)量指標(biāo)。 交互項(xiàng)是兩個(gè)或者多個(gè)自變量的乘積。引入交互交互項(xiàng)是兩個(gè)或者多個(gè)自變量的乘積。引入交互項(xiàng)是為了說明某一自變量項(xiàng)是為了說明某一自變量X1對因變量對因變量y的影響與的影響與X2有關(guān)。有關(guān)。 其中：其中：EPSit：公司：公司i在第在第t年的每股稅后凈收益；年的每股稅后凈收益； Pit-1：公司：公司i在第在第t年期初的股票價(jià)格；年期初的股票價(jià)格； RETit：公司：公司i在第在第t年的年股票收益率，年的年股票收

35、益率，RETit的正負(fù)代表的正負(fù)代表了了“好消息好消息”和和“壞消息壞消息”； DRit：啞變量，當(dāng)：啞變量，當(dāng)RETit0時(shí)取值為時(shí)取值為1，否則為，否則為0。 b2表示會(huì)計(jì)盈余對表示會(huì)計(jì)盈余對“好消息好消息”的反應(yīng)系數(shù)，（的反應(yīng)系數(shù)，（b2b3）表示會(huì)計(jì)盈余對表示會(huì)計(jì)盈余對“壞消息壞消息”的反應(yīng)系數(shù)，當(dāng)?shù)姆磻?yīng)系數(shù)，當(dāng)b3顯著大于零顯著大于零時(shí)，會(huì)計(jì)盈余對時(shí)，會(huì)計(jì)盈余對“壞消息壞消息”的反應(yīng)系數(shù)大于對的反應(yīng)系數(shù)大于對“好消息好消息”的反應(yīng)系數(shù)，表明會(huì)計(jì)盈余對的反應(yīng)系數(shù)，表明會(huì)計(jì)盈余對“壞消息壞消息”反應(yīng)比反應(yīng)比“好消息好消息”更迅速，會(huì)計(jì)政策選擇是穩(wěn)健的。更迅速，會(huì)計(jì)政策選擇是穩(wěn)健的。101

36、23/*itititititititEPSPDRRETRETDRbbbbe-=+ Basu 模型無法區(qū)分不同公司間的橫截面差異及模型無法區(qū)分不同公司間的橫截面差異及相同公司不同期間的縱向變化，即無法分公司分相同公司不同期間的縱向變化，即無法分公司分年度衡量穩(wěn)健性。年度衡量穩(wěn)健性。 Khan&Watts(2009)提出用于測量某一家公提出用于測量某一家公司在某一年度的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的指標(biāo)，而這一指標(biāo)司在某一年度的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的指標(biāo)，而這一指標(biāo)將能同時(shí)勝任穩(wěn)健性的橫截面研究和時(shí)間序列研將能同時(shí)勝任穩(wěn)健性的橫截面研究和時(shí)間序列研究。究。 步驟步驟 1 建立傳統(tǒng)的建立傳統(tǒng)的 Basu 模型模型 步驟

37、步驟 2 建立以下修改后的建立以下修改后的 Basu 模型模型 利用市值凈值比、公司規(guī)模和負(fù)債比例作為替利用市值凈值比、公司規(guī)模和負(fù)債比例作為替 代代變量，建立相應(yīng)線性函數(shù)來衡量不同公司不同年變量，建立相應(yīng)線性函數(shù)來衡量不同公司不同年度的盈余對好消息和穩(wěn)健性的反應(yīng)程度度的盈余對好消息和穩(wěn)健性的反應(yīng)程度 其中其中 Size 表示市場價(jià)值的自然對數(shù)表示市場價(jià)值的自然對數(shù); Mb 表示表示公司市場價(jià)值與賬面價(jià)值的比例公司市場價(jià)值與賬面價(jià)值的比例; Lev 表示長期表示長期負(fù)債與短期負(fù)債之和除以期初市值。負(fù)債與短期負(fù)債之和除以期初市值。 將將( 2) ，( 3) 式代入到式代入到( 1) 式，并控制式

38、，并控制 Mb、Size 及及 Lev 對盈余的影響，得到對盈余的影響，得到( 4) 式式 將將( 4) 式中的估計(jì)值式中的估計(jì)值 1 4和和 1 4分別分別代入到代入到( 2) 和和( 3) 式，計(jì)算所得式，計(jì)算所得 3和和 4分別分別為第為第 i 家公司第家公司第 t 年的年的 G-Scoreit和和 C-Scoreit。其中。其中 G-Scoreit為盈余對好消息的敏為盈余對好消息的敏感程度感程度; C-Scoreit為盈余對壞消息敏感程度的為盈余對壞消息敏感程度的增量，即為所求分公司分年度衡量會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的增量，即為所求分公司分年度衡量會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的指標(biāo)。指標(biāo)。 Baum, Christopher F., 2006, An introduction to modern econometrics using Stata，StataPress. 這本書這本書300頁左右，講解具體周到。書上頁左右，講解具體周到。書上的數(shù)據(jù)可以在的數(shù)據(jù)可以在STA