盈余管理的总体应计利润计量法综述

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1、盈余管理的总体应计利润计量法综述    一、总体应计利润法的常用模型    总体应计利润法是西方盈余管理实证研究中最常用的一类方法。该类方法目的是从应计利润总额中分离出可操纵性应计利润,作为衡量盈余管理的指标。总体应计利润法下,提出了众多的模型,包括:Healy模型、DeAngelo模型、Jones模型、Jones截面模型、Jones修正模型等。这些模型的主要差异是非操纵性应计的假设与处理不同,各模型简介如下:  (一)Healy模型  Heal(1985)假设非操纵性应计服从均值为零的白噪音过程,因此预期非操纵性

2、应计等于零,总应计的任何非零值归于管理层操纵。  EDAit=TAit/Ait-1(1)  (二)DeAngelo模型  DeAngelo(1986)假设非操纵性应计服从随机游走过程,也就是,对于一个稳定状态的企业,t时的非操纵性应计被假设等于t-1时的非操纵性应计,因而t时与t-1时总应计之间的差异被归于会计操纵。  EDAit=(TAit-TAit-1)/Ait-1(2)  (三)基本Jones模型  Jones(1991)认为公司主营业务收入的变动会带来营运资本变动导致企业应计利润的变动,固定资产会产生折旧从

3、而带来应计利润的减少,因此Jones模型用销售收入增量(△REV)以及固定资产原值(PPT)作为自变量,建立总应计的多元线性回归方程,通过参数估计,预测事件期的可操纵性应计。  具体的计算是分为两步,首先利用估计期(P)的时序数据,将总应计(TA)回归到总应计的非操纵性成分决定因子(△REV和PPT),  TAip/Aip-1=α1(1/Aip-1)+β1(△REVip/Aip-1)+β2(PPTip/Aip-1)+εip(3)  利用上述模型,求出各参数的系数估计值(a,b1,b2),然后运用事件期(t)的数据,

4、计算出非操纵性应计的预期(EDAit)。  EDAit=TAit/Ait-1-〔ai/Ait-1-b1i(△REVit/Ait-1)+b2i(PPTit/Ait-1)〕(4)  (四)Jones截面模型  Jones刚提出模型时,运用的是时序数据,由于时序数据会导致生存偏差问题,为了最小化生存偏差,DeFondandJiambalvo(1994)提出Jones截面模型,截面模型假设企业的非操纵性应计水平在同一产业各企业之间变化是一样的。首先针对每一个样本企业,根据它所处的行业,收集同期同一产业其他企业的数据,运用方

5、程(3)去估计对应产业/年度的系数估计值;然后把这些系数估计值带入方程(4)去计算该企业的操纵性应计预期。  (五)Jones修正模型  Jones和Jones截面模型中假设所有的收入变化是非操纵性的,但实际上管理人员可以利用信用销售来操纵应计,为了反映收入操纵,Dechoas和Zhang(2000),Kothari和Wasley(2005),分别从不同的角度,运用不同的数据与方法对现有各种模型的盈余管理检测能力进行比较与分析,总体上认为现有的各种计量模型都存在变量忽略与变量错误的计量误差,检测盈余管理的能力低下。

6、从模型的相对检测能力比较来看,Dechoas认为KS的工具变量模型(1995)表现最好;而Kothari等人认为业绩匹配的琼斯模型能解决原有模型所忽略的业绩与应计相关问题。由于研究结论并不统一,导致盈余管理实证研究中缺乏模型选择的统一标准,以致研究结论可信度降低。  2.现有的模型忽略了许多影响应计水平的因素  实证证据表明企业业绩、规模、成长、负债是与企业应计水平密切相关。Dechoar(2006)指出传统线性模型忽略了会计谨慎性原则对于收益和损失的不对称处理,导致自变量系数被显著地削弱,而考虑了会计谨慎性原则的

7、非线性模型却能解释显著更多的应计变化;另外,模型的内在假设与实际不符,总体应计利润计量方法估计模型的特征参数时,内在假设企业在估计期(或同行业的其他企业)不存在盈余管理,但实际上这种假设与实际很难相符的。从以上分析可以得出一个基本结论,虽然目前总体应计利润法的计量模型众多,但完美的盈余管理计量方法并不存在。    三、总体应计利润法在国内的运用现状与建议    (一)总体应计利润法在国内的运用现状  盈余管理是国内上市公司中普遍存在的现象。从国内对于盈余管理的实证研究来看,总体应计利润法的使用很普遍,如林舒和魏明海

8、(2000)对上市公司首次募股过程中盈余管理的研究,陈小悦、肖星和过晓艳(2000)对配股公司的利润操纵的检验都是直接利用琼斯模型,他们的研究结果表明截面琼斯模型在中国资本市场上同样具有一定的适用性。但从总体上来看,国内盈余管理的实证计量还存在许多不足,第一,大多数研究直接套用西方的模型,没有考虑中国的会计制度与企业商业特征作必要调整;第二,各模型的相对优劣

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