深交所信息披露考评制度对上市公司盈余管理的影响研究——来自深市主板a股制造业的数据

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1、河北经贸大学硕士学位论文深交所信息披露考评制度对上市公司盈余管理的影响研究--来自深市主板A股制造业的数据姓名:张新月申请学位级别:硕士专业:会计学指导教师:袁振兴20120515摘要舢删㈣㈣删舢删㈣Y209005。5”。围绕着上市公司盈余管理行为和信息披露的研究一直是会计学术界经么不衰的热点。学者们用信息经济学中的信息不对称来解释上市公司盈余管理行为产生的条件;实务界则运用信息甄别机制设计各种信息披露监管机制来改善信息不对称的环境,以达到抑制盈余管理的目的。盈余管理与信息披露的博弈从未停止。本文以此为出发点,希望通过检验深圳交易所信息披露考评制度对

2、上市公司盈余管理的影响,来为抑制上市公司盈余管理行为提出一些建议。本文在回顾了以往的相关研究成果的基础上,运用信息经济学中的信息不对称与信息甄别原理分析了深交所信息披露考评制度与上市公司盈余管理的关系,在此基础上提出了基本假设:深交所信息披露考评制度可以抑制上市公司盈余管理以及该考评制度中包含的考评细则同样可以一直上市公司盈余管理。本文以深交所主板A股制造业上市公司2007年至2010年的数据为研究样本,进行了单因子回归和多元回归分析,得出以下结论:①单因子回归模型分析结果显示深交所信息披露考评制度对上市公司信息盈余管理行为的抑制作用不太明显;②多元

3、回归模型分析结果显示在信息披露考评制度的细则中,信息披露真实性、及时性、公司治理结构的考核对上市公司盈余管理行为的抑制作用很明显,即可以有效的抑制上市公司的盈余管理行为:与此同时,细则中信息披露的准确完整性、合法合规性、公平性的考核对上市公司盈余管理行为的抑制作用不明显,即未能起到抑制盈余管理的效用。对于以上的研究结论,本文从博弈论的角度进行了解释。证券市场上赋予深交所的监管权限和深交所的本身的机构性质导致这项考评制度出现“严考评,轻惩戒"的现象,只有考评内容中涉及法律法规刚性约束的内容可以起到规范上市公司信息披露行为,降低盈余管理程度的作用,而一些

4、软约束的考核内容则不能达到抑制盈余管理的目的。在此基础上,本文就深交所信息披露考评制度和证券市场监管问题提出了改进考评制度与加强证券监管的意见和建议。关键词:盈余管理信息披露考评制度信息不对称博弈AbstractAroundtheresearchaboute锄ingsmanagementbehaviorandinformationdlscIosureoithelistedcompaniesisenduringhotsp。ts0faccountingacadem沁S.sch01arsuse‘冀informationasymmetryofinformat

5、ioneconomicStoeXplaincondnionSm州⋯1s:edcompanyeamingsmanagementbehaviorproduced;Practicedesignsallkindsof。1nI。。matlondiSclosuresupervisionmechanismusinganinformation·discriminatingmechanlsmtoimprovemeinformationasymmetryenvironment,soaSt0suppressearningsmana萨ment·Theg锄eofeamings

6、managementandinformationdisclosureneVerstops·。I‘akingthlsaSastaning耐nt,纰paperhopestoinspectiontheinfluenceofShenzhe∽龋hange':infomlationdisclosweevaluationsystemonthelistedcompanies’earnin【gsmaIlagement,armputforwardsomesuggestionsaboutcontrolthelistedcompanies’earningsmalla薛men

7、tbehavior..Basedon州e丽ngthepasttherelatedresearchachievements,thispaperputSto州ardthebasichypothesisonthebasisofusingtheinformationasymmetryofmfonnatl『)neconomicsandinformationidentifyprinciple,andselects姒a0fm2ulufacmnngcompanleswhichlistedonmainboardAsharesoftheShenzhenin2007t02

8、010asresearchsample.s.Usingthesinglefactorregressionan

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