基于财务报表视角的会计信息质量分析

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1、基于财务报表视角的会计信息质量分析会计信息是会计人员对相关会计数据通过记录、计算、分类、汇总等程序处理后产生的,反映经济活动真实情况的具有一定使用价值的各种经济信息。会计信息产生之后最终是以会计报告的形式向外界发布。由于会计信息在经济管理中占据重要地位,因此会计信息的质量就显得尤其重要。  会计报告是会计信息披露的载体,而财务报表又是会计报告的主要形式。本文从财务报表出发,透过财务指标来分析它们与会计信息质量的关系,并在此基础上设计出比较科学的财务报表会计信息质量评价指标体系。    一、研究设计  (一)变量选择  本文从财务报表出发,从中选出

2、若干指标,分析其对会计信息质量的影响。变量的具体含义及简单描述如表1(见后)所示。  (二)样本选取  本文选取2001年12月31日以前在深圳证券交易所和上海证券交易所上市、至2009年12月31日仍然挂牌交易的、不是单独发行B股的河南省上市公司作为研究样本,数据时间范围为2007年至2009年三年。本文在对样本公司的数据进行研究分析时,采用的统计软件为SPSS13.0。    二、基于因子分析的会计信息质量评价  因子分析是一种将多变量化简的技术,分析的目的是分解原始变量,从中归纳出潜在的“类别”,相关性较强的指标归为一类,不同类间变量的相关

3、性较低。因子分析的前提条件是各变量之间必须有相关性,否则各变量间没有共享信息或相关性较弱,提取出来的公因子对指标的综合能力就偏低。除了根据专业知识来分析外,还可以使用KMO统计量和Bartlett球形检验来加以判定。  表2给出了KMO检验和球形检验结果。其中KMO值为0.626,根据统计学家Kaiser给出的标准,KMO取值大于0.6,适合做因子分析。Bartlett球形检验给出的相伴概率为0,小于显著性水平0.05,因此拒绝Bartlett球形检验的零假设,认为适合进行因子分析。    在表3主成分列表中,按照特征根从大到小的次序列出了排在前

4、八位的主成分。根据累计方差贡献率大于或等于80%的原则,结合主成分负荷及因子得分系数矩阵结果,本文选取第一至第八主成分代表原变量的所有信息量,总贡献率为83.859%。使用的8个因子分别命名为变动因子、利润因子、股本结构因子、现金保障因子、控制因子、董事会规模因子、现金收益因子和债保因子,提取的8个因子对原变量的信息描述有显著作用。  进行因子分析之后,以各因子的方差贡献率占8个因子总方差贡献率的比重作为权数进行加权汇总,得出每个上市公司的综合得分F。    三、描述性分析  通过对河南省上市公司样本数据的实证分析可以得出,2009年和2007年

5、排在最后的是*ST安彩,2008年排在最后的是东方银星。结合表4的描述性统计分析表,我们发现,这两家上市公司在当年的大部分因子都处于全体样本一般水平以下,仅有个别因子得分为正:2009年*ST安彩只有债保因子为正,2008年东方银星也只有债保因子为正,2007年*ST安彩为正的三个因子都只与公司治理有关。  综合观测样本公司的总因子得分情况,建立起一套上市公司会计信息质量信誉等级标准评价体系(如表5)。  本文通过因子分析计算出因子得分的所有河南省上市公司,都可以对照表5得到该公司的会计信息质量信誉等级。需要说明的一点是,这里建立的关于会计信息质

6、量的分级标准只是一种理论上的探讨,根据会计信息使用者的不同需求以及样本数据的不断扩充,该评分标准可以进行相应调整。    四、比较分析  深圳证券交易所自2002年开始,每年都会对深交所上市公司当年度的信息披露工作进行综合性考评,旨在强化信息披露义务人的披露责任,提高上市公司规范运作意识,并按照优秀(A)、良好(B)、及格(C)和不及格(D)四类形成最终考评结果。考评结果在上市公司范围内通报,并记入诚信档案,向社会公开。  结合《深圳证券交易所上市公司信息披露工作考核办法》所公布的深圳证券交易所2009年、2008年和2007年对深市主板上市公司

7、年度信息披露考核的考核结果,将二者的结果进行比较,具体数据如表6所示。  通过两个有关上市公司会计信息披露质量考核结果的比较可以看出,对于信息质量优秀和信息质量中等的上市公司来说,本文分析与深交所考核结果基本一致,2009年信息质量优秀的上市公司均为2家,深交所考核优秀的是同力水泥和神火股份,本文分析为优秀的是同力水泥和双汇发展;2008年深交所考核信息质量优秀的上市公司有2家(同力水泥和神火股份),本文分析结果有3家(同力水泥、双汇发展和神火股份);2007年深交所考核信息质量优秀的上市公司有1家(新乡化纤),本文分析结果有2家(双汇发展和焦作

8、万方)。三年期间信息质量考核为中等的上市公司数量完全一致,在信息质量良好和信息质量较差的上市公司数量方面,二者的考核结果差异较大。  笔

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