论文：基于修正Jones盈余管理模型财务危机预警研究.docVIP

盈余管理论文软件可靠性模型论文财务危机论文 (三) 指标的选取及说明 依据修正的Jones模型,本文实证研究选取了4项指标作为预测变量,具体定义详见表3,其中DA是综合指标,TA、△REV、△REC、PPE属于因素驱动指标。为了消除规模对指标的影响,对每个指标根据修正的Jones模型均用TA进行调整。 四、综合指标操纵性应计利润的单变量分析 (一) 综合性指标操纵性应计利润的计算结果 根据修正的Jones模型对操作性应计利润的计算过程,我们分组分年度对所有样本的数据按公式(2)进行回归分析,得出各年的非操纵性应计利润模型的参数估计值,并检验方程和系数的显著性。其各年结果如表4和表5所示: 根据上述系数代入公式(3)和公式(4)可以分别得到两组样本公司的非操纵性应计利润和操纵性应计利润的值。 (二) 剖面分析 首先分组计算128家财务危机企业和128家配对的正常企业的操控性应计利润在财务危机发生前1至3年的均值和标准差,比较各年的均值是否具有显著差异;其次计算各年的Z统计检验量,Z的计算公式如公式(5)所示: 其中,x1表示危机企业的均值,x2表示正常企业的均值,S1表示危机企业标准差,S2表示正常企业的标准差。n1=n2=128家。剖面分析的结果详见表6所示。 结果表明,在危机发生的前1-2年,财务危机企业和正常企业的操纵性应计利润的值存在较显著的差异。 五、因素驱动指标的多变量分析 通过单变量的剖面分析,可以初步判定修正Jones模型可以用于企业财务危机预警研究。下面本文将根据模型的因素驱动指标1/TAj, t-1、△REV/TAj, t-1、△REC /TAj, t-1、PPEj, t/TAj, t-1分别建立多元判别模型、逻辑回归模型进行财务危机预警。为了分别验证各模型回判和外推的准确性,建模首先依据2006年至2007年108对样本(216家)的数据进行,然后用2008年对样本20对(40家)的数据进行测试。 (一) 多元判别分析 1. Fisher线性判别模型。本论文将采用Bayes二类判别技术,得出Fisher线性判别函数,计算基于统计软件SPSS11. 5实现。本文把财务危机企业定义为类别0,正常企业定义为类别1。可以分别得到*ST前1至3年的判别模型,如公式(6)至公式(11)所示。 2.判别结果。将建模样本数据和外推样本数据分别代入各年份的判别函数,可得出模型的回判和外推效果。按照Fisher线性判别方法,将相同年份的样本观测分类到较大的分类函数值中,即当Y0≥Y1时将样本归入类别0,Y0Y1时将样本归入类别1,判别分析的结果详见表7。 (二) 逻辑回归分析 1. 逻辑回归模型。仍然把财务危机企业定义为类别0,正常企业定义为类别1,对t-1至t-3年建模样本的数据进行逻辑回归,可以分别得到*ST前1-3年的逻辑回归模型如公式(12)至公式(14)所示①: 2.判别结果。将建模样本数据和外推样本数据分别代入各年份的逻辑回归模型,当Y≤0.5时将样本归入类别0,当Y 0.5时将样本归入类别1,逻辑回归的分类准确率结果详见表8。 (三) 两种模型间的比较 我们可以比较两种模型的预测效果,为便于比较,其分类准确率综合列于表9。 六、结论与启示 本文的主要目的是考察盈余管理程度计量模型指标能否引入财务危机预警领域,本文使用这些计量模型中应用最广泛的修正Jones模型进行了实证研究,并得出了以下结论: (1) 通过对基于修正的Jones模型所引入的综合指标操纵性应计利润的单变量分析,可以初步判定在危机发生的前1-2年财务危机企业和正常企业的操纵性应计利润的值存在较显著的差异,这说明盈余管理程度和企业财务危机有较密切的关系; (2) 通过对模型的因素驱动指标的多变量分析,证实了用修正Jones盈余管理模型的驱动指标所建立的财务危机预警模型的预测效果较好,从而也说明修正Jones盈余管理模型可用于财务危机预警; (3) 两种多变量预警模型的预测精度都是随着样本数据时间的往前推移而逐步降低,被*ST前t-1年最高, t-2年次之, t-3年最低,这表明离被ST时间越近,上市公司进行盈余管理的动机越强,幅度越大,盈余管理程度模型指标在区分正常企业和危机企业时效果越好; (4) 相对于多元判别分析,逻辑回归模型的预测效果较好, 3年平均预测精度为80. 5%,高于多元判别分析的75. 4%,说明各预测变量与企业财务危机之间存在较强的非线性关系。 总之,本文的研究表明:正常公司和危机公司的操纵性应计利润具有显著差异,可以通过引入修正Jones模型指标来建立财务危机预警模型,预测企业财务危机。通过对企业盈余管理程度指标的考察来预测企业的财务危机,丰富了企业财务危机预警指标体系,改善了财务危机预警模型的质量。 参考文献: [