资产减值与盈余管理关系的实证研究

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1、资产减值与盈余管理关系的实证研究摘要：在总结已有的研究成果的基础之上，从资产减值的视角，选取了在上海证券交易所上市的50家有代表性的A股上市公司作为研究样本，分析了样本公司总的资产减值准备的计提与转回状况，包括资产减值准备计提数、资产减值准备转回数、资产减值准备转销数、资产减值准备净计提数等绝对数，也包括资产减值准备净计提数与资产总额、净利润的比率等相对指标。并对资产减值准备计提数分项目进行研究，确定了固定资产减值准备、坏账准备、存货跌价准备为计提数额较大的减值项目，运用特定应计模型，选取2009年、2010年的数据对上述三项减值准备进行实证研究。结果表明，上市公司存在着利用

2、存货跌价准备等流动资产减值准备进行盈余管理的现象，而固定资产等长期资产减值准备则没有成为企业盈余管理的手段。　　关键字：资产减值盈余管理实证研究　　：F830.91：A　　：1004-4914（2013）05-080-03　　一、研究方法及数据选取　　二、研究结果分析　　1.描述性统计分析。样本公司资产减值准备总体概括可以通过图2和图3来进行形象描述。图2是从公司数目方面来判断计提数目较多的减值准备。　　图3是从金额方面进步一确定计提数额较大的三类减值准备。　　由图2、图3我们得知，资产减值准备的计提，无论是从公司数量上，还是资金数额上，固定资产减值准备、坏账准备、存货跌价准

3、备都是总的资产减值准备的重要组成部分。得出这一结论为后续章节的开展提供了一个实证依据，下面的回归模型分析，将针对这三项减值准备进行实证，抓住对利润影响大的减值准备有重点的研究。　　2.坏账准备的回归结果及分析。运用2009年、2010年样本公司坏账准备的明细数据，利用特定应计模型，对上市公司2009年、2010年坏账准备进行回归分析的结果如图4所示。　　从图4的运行结果我们可以看出，所选样本公司的坏账准备运用特定应计模型回归结果的AdjustedR-squared（调整的可决系数）为0.959798，约为0.96。而可决系数R2为1，则说明拟合程度非常高，拟合的非常完美，此处

4、的运行效果显示约为0.96，非常接近1，是有效的。但是再分析T统计量的P值，BA（第t期期初的坏账准备的金额）的Prob值为0.0000，RA（第t期转回、转销的坏账准备的金额）的Prob值为0.1166，FA（第t+1期转回、转销的坏账准备的金额）的Prob值为0.0000，而Prob值，在正常情况下，概率低于0.05即可认为对应系数显著不为零。由于上述Prob值并没有全部在5%的水平上通过显著性检验，因此可以判断，模型的误差项是存在的，从而可以判断企业利用坏账准备进行盈余管理的可能性是存在的。　　3.存货跌价准备的回归结果及分析。运用2009年、2010年样本公司存货跌价

5、准备的明细数据，利用特定应计模型，对上市公司2009年、2010年存货跌价准备进行回归分析的结果如图5所示。　　从图5的运行结果我们可以看出，所选的样本公司坏账准备运用特定应计模型回归结果的AdjustedR-squared（调整的可决系数）为0.648095，远小于1。而可决系数是在样本范围内用回归来预测被解释变量的好坏程度的，如果R2为1，则说明拟合程度非常高，拟合得非常完美。而此处的运行效果显示仅为0.64，于1接近的程度不强，是无效的。现再分析T统计量的P值，BA（第t期期初的存货跌价准备的金额）的Prob值为0.2384，RA（第t期转回、转销的坏账准备的金额）的P

6、rob值为0.3570，FA（第t+1期转回、转销的存货跌价准备的金额）的Prob值为0.0230。而Prob值，在正常情况下，概率低于0.05即可认为对应系数显著不为零。由于上述Prob值有的高达35.7%，并没有全部在5%的水平上通过显著性检验，因此可以判断，该模型的误差项应该很大。从而可以判断企业利用存货跌价准备进行盈余管理的可能性非常大。　　4.固定资产减值准备的回归结果及分析。运用2009年、2010年样本公司固定资产减值准备的明细数据，利用特定应计模型，对上市公司2009年、2010年固定资产减值准备进行回归分析的结果如图6所示。　　从图6的运行结果我们可以看出，

7、所选的样本公司固定资产减值准备运用特定应计模型回归结果的AdjustedR-squared（调整的可决系数）为0.989952，约为0.99。而可决系数R2为1，则说明拟合程度非常高，拟合得非常完美，而此处的运行效果显示约为0.99，非常接近1，因此非常完美，是有效的摘要：在总结已有的研究成果的基础之上，从资产减值的视角，选取了在上海证券交易所上市的50家有代表性的A股上市公司作为研究样本，分析了样本公司总的资产减值准备的计提与转回状况，包括资产减值准备计提数、资产减值准备转回数、资产减值准备转销数、资