瓊斯模型第二部分

1、瓊斯模型第二部分5.假設(shè)檢驗(yàn)5.1應(yīng)計(jì)利潤(rùn)模型1節(jié)4中顯示的描述性統(tǒng)計(jì)值能夠解釋成支持盈余管理假設(shè)，但是只有在假定當(dāng)年與 前年應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的差值只是源于操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的變化值的時(shí)候才成立，因?yàn)榉遣僮餍詰?yīng)計(jì)利 潤(rùn)假定每期不變。2為了釋放該假設(shè)，我使用下面的用于總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的期望模型來(lái)控制公司 經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化：TAit/Ait-1=oi1/Ait-1+p1iAREVit/Ait-1+ p2iPPEit/Ait-1+it （2）其中：TAit=第t年公司i總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)；REVit=公司i第t年收入減去第t-1年收入的差值；PPEit=第t年公司i原始不動(dòng)產(chǎn)、廠房和設(shè)備；Ait-1 =公司i第t-1年的總資產(chǎn)

2、；&it=公司i第t年的誤差項(xiàng)；i = 1,，N公司編號(hào)（N = 23）；t=1,，Ti,公司i估計(jì)期間內(nèi)的年份的編號(hào)（Ti范圍是14年到32年）。1為了提供一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間序列的觀察值，本節(jié)報(bào)告的盈余管理假設(shè)檢驗(yàn)中使用的總應(yīng) 計(jì)利潤(rùn)的定義 是由節(jié)4中使用的定義修改過(guò)的。2本節(jié)中使用的總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的測(cè)度值沒(méi)有 調(diào)整長(zhǎng)期債務(wù)到期部分和應(yīng)付所得稅，因?yàn)橛行┰缙诘挠^察值在Comprstat tapes中找不 到。3剔除長(zhǎng)期債務(wù)到期部分和應(yīng)付所得稅調(diào)整部分使每個(gè)公司觀察值的平均數(shù)量從12.9 提高到了 25.2.1在方程（2）中，原始不動(dòng)產(chǎn)、廠房、設(shè)備和收入的變化值被包含在模型中用來(lái)控制 條件變化引起的非操

3、作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的變化值。2總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)（TA）包括運(yùn)營(yíng)資本帳戶的變 化值，比如應(yīng)收賬款、存貨和應(yīng)付賬款，它們?cè)谀撤N程度上取決于收入的變化值。3收入被 用來(lái)控制公司的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，因?yàn)樗麄兪墙?jīng)理人員操縱之前公司運(yùn)營(yíng)的客觀測(cè)度變量，但是它 并不是完全外生的變量。4原始不動(dòng)產(chǎn)、廠房、設(shè)備被包括進(jìn)來(lái)控制總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)中與非操 作性折舊費(fèi)用相關(guān)的部分。5原始不動(dòng)產(chǎn)、廠房、設(shè)備被包括在期望模型中，而不是這些帳 戶的變化值被包含在模型中，因?yàn)榭傉叟f費(fèi)用（與折舊費(fèi)用變化值對(duì)照）被包含在了總應(yīng) 計(jì)利潤(rùn)的測(cè)度變量中。6應(yīng)計(jì)利潤(rùn)期望模型中所有變量都由滯后總資產(chǎn)按比例調(diào)整用以降低 異方差性。7像Kamenta1986描述的那樣，

4、加權(quán)最小二乘法估計(jì)帶有異方差干擾項(xiàng)的回 歸模型（例如，沒(méi)有按比例調(diào)整的回歸模型）可以通過(guò)在回歸方程兩邊除以干擾項(xiàng)方差的 一個(gè)估計(jì)值（也就是，得到一個(gè)按比例調(diào)整的回歸模型）。8在本例中，滯后資產(chǎn)（Ait-1） 被假定為由干擾項(xiàng)的方差正相關(guān)。1普通最小二乘法被用來(lái)分別獲得ai、pli.陽(yáng)i的估計(jì)值ai、bli、b2i。2該模型假定非操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)和解釋變量之間的關(guān)系是固定的。3預(yù)測(cè)誤差定義如下：uip=TAip/Aip-1-（ai1/Aip-1+bipAREVip/Aip-1+b2iPPEip/Aip-1） （3）4其中p=包括在預(yù)測(cè)期間內(nèi)的年份的編號(hào)。5預(yù)測(cè)誤差uip代表時(shí)期p操作性應(yīng)計(jì)利 潤(rùn)的

5、水平。6本模型使用每個(gè)公司year-1之前存在的最長(zhǎng)時(shí)間序列的觀察值進(jìn)行估計(jì)。7使 用最長(zhǎng)的時(shí)間序列觀察值提高了估計(jì)的效率，也提高了估計(jì)期間發(fā)生的結(jié)構(gòu)變化的可能性。1表4提供了使用year-2以前存在的所有觀察值估計(jì)的多元回歸的描述性統(tǒng)計(jì)值。2 平均參 差一階自相關(guān)系數(shù)是-0.171。3Durbin-Watson雙尾檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值顯示對(duì)于23個(gè)公司 中的17個(gè)公司在0.05的水平上一階自相關(guān)不顯著，對(duì)于剩下的6個(gè)公司無(wú)法下結(jié)論。4 不動(dòng)產(chǎn)、廠房和設(shè)備平均值的估計(jì)系數(shù)是負(fù)的（-0.033）,這是被預(yù)測(cè)的符號(hào)，因?yàn)椴粍?dòng)產(chǎn)、 廠房和設(shè)備與降低收入的應(yīng)計(jì)利潤(rùn)相關(guān)（也就是，折舊費(fèi)用）。5收入變化值的系數(shù)的預(yù)

6、 期的符號(hào)不是很明顯，因?yàn)槭杖虢o定變化值能夠?qū)е乱恍┻\(yùn)營(yíng)資本帳戶中增加收入的變化 （例如，應(yīng)收賬款增加）和導(dǎo)致其他帳戶降低收入的變化（應(yīng)付賬款增加）。6收入變化 值的平均值的估計(jì)系數(shù)是0.035,而中位數(shù)是-0.008。7回歸方程的平均的R2是0.232。表4總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)多元回歸方差的描述性統(tǒng)計(jì)值a（根據(jù)year-1以前的年份進(jìn)行的估計(jì)）平均值中位 數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差最小 值前四 分位值b后四 分位值最大值ai11.0880.20849.795-13.771-1.3504.447238.540t-統(tǒng)計(jì)值0.0840.0340.828-1.954-0.3370.5721.705Pli0.035-0.0080

7、.144-0.196-0.0680.1630.375t-統(tǒng)計(jì)值0.220-0.1722.372-3.315-1.8501.8354.440P2i-0.033-0.0300.047-0.141-0.050-0.0170.080t-統(tǒng)計(jì)值-1.269-1.3851.394-4.030-2.238-0.1861.086R20.2320.2490.1520.0000.1320.3100.581自相關(guān) 系數(shù)-0.171-0.1510.167-0.476-0.294-0.0480.210Durbin-Watson2.2442.2280.3951.4041.9842.5472.818年數(shù)25.26128.0

8、05.90214.0021.003132.000a列示的統(tǒng)計(jì)結(jié)果是針對(duì)估計(jì)的多元回歸模型的結(jié)果。TAit/Ait-1=oi1/Ait-1+p1iAREVit/Ait-1+ p2iPPEit/Ait-1+it其中：TAit=第t年公司i總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)；REVit=公司i第t年收入減去第t-1年收入的差值；PPEit=第t年公司i原始不動(dòng)產(chǎn)、廠房和設(shè)備；Ait-1 =公司i第t-1年的總資產(chǎn)；&it=公司i第t年的誤差項(xiàng)；i = 1,，23公司編號(hào)；t=1,，Ti,公司i估計(jì)期間內(nèi)的年份的編號(hào)?？倯?yīng)計(jì)利潤(rùn)的組成部分如下：TAt=ACurrent Assetst(4)- Casht(1) Current

9、 Liabilitiest(5)Depreciation and Amortization Expenset(14),其中變化值()是用時(shí) 期t時(shí)期t-1之間的差值計(jì)算的；Compustat數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)目附加其中。該回歸方程是使用y ear-1之前存在的數(shù)據(jù)估計(jì)的。b前四分位值和后四分位值分別是分部的第一和第三四分位值。1盈余管理假設(shè)的檢驗(yàn)是基于year-1到y(tǒng)ear0期間對(duì)操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)、uip的估計(jì)。 2檢驗(yàn)經(jīng)理人員操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)總體顯著性的一個(gè)方法是計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)誤差，這個(gè)和Patell 1976的做法很相似。3對(duì)于每個(gè)預(yù)測(cè)誤差，一個(gè)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差，(uip)，被計(jì)算出來(lái)。 4如果預(yù)測(cè)誤差是服

10、從正態(tài)分布，那么下面的預(yù)測(cè)誤差與其標(biāo)準(zhǔn)差的比值服從自由度Ti-3 的t分布。Vip=uip/ (uip) (4)5Vips被稱作標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)誤差。6在Patell之后，中心極限定理可以被用來(lái)計(jì)算下面的 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值：Zvp= (5)如果預(yù)測(cè)誤差在橫截面上是獨(dú)立的，它的漸近分布可以被看作服從單尾正態(tài)的偏態(tài)分 布。6在該檢驗(yàn)中，0假設(shè)是在進(jìn)口援助調(diào)查期間平均預(yù)測(cè)值的誤差(也就是，操作性應(yīng) 計(jì)利潤(rùn))大于或者等于0。7橫截面相互關(guān)系的存在導(dǎo)致違背了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的假設(shè)前提， 因此，基于Z統(tǒng)計(jì)量的任何推論必須要小心作出。8在節(jié)5.5中進(jìn)行了一個(gè)檢驗(yàn)，說(shuō)明了橫 截面相關(guān)問(wèn)題。1由于兩個(gè)鞋子案例被ITC （比如，在1

11、984年和1985年）調(diào)查的事實(shí)，兩套檢驗(yàn)被 執(zhí) 行：把1984年和1985年都作為鞋子行業(yè)的year0。2將1984年作為year0看待在文章 主體中報(bào)告，將1985將作為year0看待在腳注部分報(bào)告。3在腳注部分報(bào)告的將1985年 作為year0時(shí)，其結(jié)果更支持盈余管理假設(shè)。1表5列示了 Vip （標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)誤差）和相關(guān)的Zvp統(tǒng)計(jì)值。2Vip是基于各期估計(jì)的總應(yīng) 計(jì)利潤(rùn)期望模型（見方程（2）和方程（3）的預(yù)測(cè)誤差，估計(jì)時(shí)使用了經(jīng)過(guò)year-2仍然 存在的數(shù)據(jù)。3year-1和year0的Z統(tǒng)計(jì)值分別是-0.372 （單尾檢驗(yàn)顯著性水平是0.356） 和-3.459 （單尾檢驗(yàn)顯著性水平是0

12、.0003）。4因此，year0提供了證據(jù)支持盈余管理假設(shè) 的 證據(jù)，而year-1沒(méi)有。5year+1期的Z統(tǒng)計(jì)值是-1.228，單尾顯著性水平是0.109。6 基于這個(gè)檢驗(yàn)，表明上看好像在year+1期沒(méi)有向相反方向調(diào)操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，這個(gè)和表3 中顯示的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果一致。表5各個(gè)公司標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)誤差（Vip）和相關(guān)的檢驗(yàn)統(tǒng)來(lái)自year-1之前各期總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)回歸模型的估公司數(shù)目VipYear-1b10.5342-1.2183-0.6234-0.51450.0976-0.1147-0.2118-0.1289-0.115101.64111-0.795120.117130.894140.224計(jì)值（

13、Zvp）計(jì)aYear0Year+1-0.369-0.519-0.921-1.806-0.8120.546-0.5020.012-0.0410.067-0.515-0.4260.293-1.5520.293-0.609-0.4140.603-1.397-2.0550.331-0.738-0.7490.781-1.890-0.976-2.004-0.78315-0.203160.405170.32818-0.77219-0.216201.00621-1.805220.08923-0.501ZVP統(tǒng)計(jì)值c0.372-0.2180.171-0.6220.181-0.339-0.062-1.4791.7

14、95-0.548-0.483-0.2480.165-0.2220.252-2.318-0.534-2.794-0.2343.4591.228a Vip用下式計(jì)算uip/(si(1+cip-1),其中cip=Xp(XX)-1Xp中的X是估計(jì)期間獨(dú)立變量的矩陣，Xp是預(yù)測(cè)期的矩陣，uip是預(yù)測(cè)誤差，p是預(yù)測(cè)年份，si是來(lái)自下列回歸模型 估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差：TAit/Ait-1=oi1/Ait-1+p1iAREVit/Ait-1+ p2iPPEit/Ait-1+it其中：TAit=第t年公司i總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)；REVit=公司i第t年收入減去第t-1年收入的差值；PPEit=第t年公司i原始不動(dòng)產(chǎn)、廠房和設(shè)

15、備；Ait-1 =公司i第t-1年的總資產(chǎn)；&it=公司i第t年的誤差項(xiàng)；i = 1，N公司編號(hào)(N = 23)；t=1，Ti，公司i估計(jì)期間內(nèi)的年份的編號(hào)總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)(TAt)組成部分如下：TAt=ACurrent Assetst(4)- ACasht(1)-ACur rent Liabilitiest(5) Depreciation and Amortization Expenset(14)，其中變化值()是用 時(shí)期t時(shí)期t-1之間的差值計(jì)算的；Compustat數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)目附加其中。該回歸方程是使用 year- 1之前存在的數(shù)據(jù)估計(jì)的。b是ITC完成調(diào)查的當(dāng)年，而year-1是前一年，ye

16、ar+1是后一年。鞋子行業(yè)的year 0是1984年。c ZVP統(tǒng)計(jì)值是用下式計(jì)算的：其中Ti是估計(jì)期間年數(shù)。表6公司和行業(yè)在year0時(shí)期的凈所得、現(xiàn)金流量、非操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)、操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)和收入a面板A:公司數(shù)據(jù)公司數(shù)量NI ACFNADAAREV/Ai-t11-0.164-0.134-0.023-0.017-0.0842-0.006-0.013-0.016-0.0250.0243-0.106-0.115-0.013-0.032-0.0354-0.121-0.0540.077-0.1550.2255-0.015-0.1350.032-0.0060.2876-0.0200.015-0.004

17、-0.0320.1107-0.060-0.057-0.0490.029-0.22380.0630.017-0.0330.034-0.10390.0180.178-0.125-0.082-0.47910-0.0630.1930.003-0.095-0.06811-0.044-0.2350.0160.056-0.28812-0.0230.0730.026-0.0870.12513-0.133-0.016-0.004-0.111-0.30714-0.318-0.2390.030-0.161-0.38615-0.0390.0070.026-0.093-0.20816-0.031-0.014-0.016

18、-0.035-0.12117-0.077-0.042-0.047-0.016-0.36418-0.061-0.009-0.045-0.037-0.32819-0.125-0.022-0.070-0.033-0.63120-0.251-0.207-0.027-0.017-0.50221-0.092-0.256-0.045-0.022-0.41722-0.1150.029-0.004-0.174-0.27323-0.1130.044-0.028-0.234-0.266Wilcoxon符號(hào)等級(jí)檢驗(yàn)顯著性水平0.0000.1010.0830.0010.003負(fù)值公司數(shù)：正值公司數(shù)21:215:816:

19、720:318:5面板B：行業(yè)數(shù)據(jù)行業(yè)NICFNADAAREV/Ait-1ITC決定給予援助汽車-0.143-0.098-0.026-0.112-0.365不贊成沒(méi)有炭鋼-0.143-0.066-0.027-0.071-0.403大部分 不贊成關(guān)稅不銹鋼-0.035-0.0030.005-0.064-0.164贊成配額/關(guān)稅銅-0.099-0.0790.006-0.0570.032贊成沒(méi)有鞋子（1984）-00.-0-0-0.08不贊成沒(méi)有.018006.017.0230a下面的回歸方程用來(lái)得到非操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的估計(jì)值（NA）和操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的估計(jì)值（DA）：TAit/Ait-1=oi1/Ai

20、t-1+p1iAREVit/Ait-1+ p2iPPEit/Ait-1+it其中：TAit=第t年公司i總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)；REVit=公司i第t年收入減去第t-1年收入的差值；PPEit=第t年公司i原始不動(dòng)產(chǎn)、廠房和設(shè)備；Ait-1 =公司i第t-1年的總資產(chǎn)；&it=公司i第t年的誤差項(xiàng)；i = 1,，N公司編號(hào)（N = 23）；t=1,，Ti,公司i估計(jì)期間內(nèi)的年份的編號(hào)。總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)（TAt）組成部分如下：TAt=ACurrent Assetst（4）- ACasht（1）-ACur rent Liabilitiest（5） Depreciation and Amortization Expe

21、nset（14），其中變化值（）是 用時(shí)期t時(shí)期t-1之間的差值計(jì)算的；Compustat數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)目附加其中。該回歸方程是使 用year-1之前存在的數(shù)據(jù)估計(jì)的。該回歸模型對(duì)year-1前存在的年份都進(jìn)行估計(jì)。非操作 性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)（NA）是基于來(lái)自方程估計(jì)的回歸系數(shù)的預(yù)測(cè)值。操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)（DA）相關(guān) 的預(yù)測(cè)誤差。ANI是凈收入的便會(huì)值除以之后資產(chǎn)。ACF是現(xiàn)金流量變化值除以滯后資產(chǎn)， 其中現(xiàn)金流量被定義為盈余和總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)之間差值。本表中的ANI和ACF有別于表3中 的ANI和 CF，原因是本表中報(bào)告的帳戶包括所得稅。1表6按照公司和行業(yè)報(bào)告了用滯后資產(chǎn)調(diào)整的凈收入的變化、現(xiàn)金流量的變化、估

22、計(jì)的非操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)、估計(jì)的操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)和收入的變化。2Wilcoxon符號(hào)等級(jí)檢驗(yàn) 顯示year0的操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)顯著小于0,顯著性水平是0.001。3行 業(yè)數(shù)據(jù)被公布出來(lái)是 為了提供關(guān)于財(cái)務(wù)變量和ITC最終決定關(guān)系的信息。4對(duì)數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)并不能得到一個(gè)結(jié)果表 明財(cái)務(wù)變量和ITC決定之間有明顯的關(guān)系。5例如，汽車行業(yè)不僅有最大的負(fù)的現(xiàn)金流量 的變化，而且有最大的降低收入的操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，然而該行業(yè)沒(méi)有被認(rèn)定為進(jìn)口損害（也 就是，ITC作出了一個(gè)不贊成 決定）。6由于該樣本中包含的行業(yè)數(shù)量有限，對(duì)各種財(cái)務(wù) 變量和ITC決定間的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是不可能的。5.2對(duì)模型誤設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)1回歸模型殘差的

23、散點(diǎn)圖沒(méi)有顯示非正常應(yīng)計(jì)利潤(rùn)和收入收入變化的非線性關(guān)系；因 此，year0期的負(fù)殘差看上去不是模型誤設(shè)類型的結(jié)果。2為了獲得在收入大幅度下降時(shí)期 內(nèi)額外的關(guān)于可能的模型誤設(shè)信息，應(yīng)計(jì)利潤(rùn)期望模型估計(jì)了不包含在ITC調(diào)查樣本中的 459個(gè)公司。3這459個(gè)公司代表了不包含在ITC調(diào)查樣本中的所有公司，它們?cè)贑ompus tat （1961-85）上都有25年的數(shù)據(jù)。4從1980年到1985年的每個(gè)數(shù)據(jù)的殘差都除以了來(lái) 自估計(jì)的回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差，最終得到2754個(gè)Vit數(shù)據(jù)值。5這些Vit數(shù)據(jù)值根據(jù) 經(jīng)過(guò)資產(chǎn)調(diào)整的收入的變化值的大小分成了區(qū)間相等的十個(gè)部分（decile:（statistics）

24、any of nine points that divided a distribution of ranked scores into equal intervals where ea ch interval contains one-tenth of the scores）1表7前兩列報(bào)告了每個(gè)部分的滯后資產(chǎn)調(diào)整的收入變化值的平均值和Vit值。2縱觀 各部分的 牌旗/-1和Vit沒(méi)有發(fā)現(xiàn)兩個(gè)變量之間存在任何系統(tǒng)關(guān)系。3這兩個(gè)變量之間 系統(tǒng)的關(guān)系可能暗示著非操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)模型是誤設(shè)的。4因?yàn)镮TC調(diào)查期間樣本經(jīng)過(guò)總 資產(chǎn)調(diào)整的year0期收入變化的平均值（表3是-0.188）在表7部分1中下

25、降了，同樣需要 比較部分1和其他部分平均的Vit提供證據(jù)支持在收入極端變化情況下非操作性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)模 型沒(méi)有誤設(shè)。1本文計(jì)算了每部分均值Vit配對(duì)比較并把顯著性水平列在表7中。2關(guān)鍵的問(wèn)題是包 含收入最大下降幅度的部分的均值Vit是不是和其他部分不同。3如果發(fā)現(xiàn)部分1有其他部 分顯著不同，可能就暗示當(dāng)收入變化很大并且為負(fù)的時(shí)候該盈余期望模型是不適合的。4 表7中顯示的結(jié)果表明部分1和其他任何一部分中最顯著的差異是在0.171的水平上顯著。 5部分1的均值Vit大于部分3和5的均值，小于其他部分的均值。6部分3具有最小的V it值，是唯一一個(gè)與其他部分相比在0.10或者更小的顯著性水平上不同的部分。7該分析提 供了一些證據(jù)證明ITC樣本在year0期顯著為負(fù)的Z統(tǒng)計(jì)值不是由于期望模型不能預(yù)測(cè)嚴(yán) 重經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期的應(yīng)計(jì)利潤(rùn)。表7將收入變化值分成十部分計(jì)算均值Vit值并對(duì)均值Vit值配對(duì)比較進(jìn)行F檢驗(yàn)得到的顯著性水平（ITC 沒(méi)有檢查的459家公司）均值A(chǔ)REVit/Ait-1均值Vit十分位值（F檢驗(yàn)）位分 123456789-0.36-0.1691-0.11-0.1302-0.621b-0.04-0.27830.1710.0630.010-0.1134-0.478-0.830-0.0380.050-0.19150