我國新能源企業(yè)盈余管理研究
發(fā)布時間:2020-09-12 13:59
盈余管理行為往往會左右會計信息使用者的決策,不僅給投資者帶來巨大的損失,同時還會影響資源的有效配置。對新能源企業(yè)盈余管理進行實證研究,有助于利益相關(guān)者對新能源企業(yè)發(fā)布的財務(wù)報告更加深入、準(zhǔn)確的理解。對于投資者投資決策的制定和市場監(jiān)管政策的制定也有一定現(xiàn)實意義。 新能源是隨著新技術(shù)的出現(xiàn)而逐漸被人類轉(zhuǎn)化為能量的資源。為了深入了解新能源企業(yè)的盈余質(zhì)量并找出其發(fā)展過程中的一些普遍規(guī)律,本文采用了定性分析和定量分析相結(jié)合的方法進行實證研究。由于新能源上市公司在新能源企業(yè)中具有典型的代表性,并且其財務(wù)數(shù)據(jù)相對容易獲取,所以本文對新能源企業(yè)的盈余管理研究主要是以新能源上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。以此為依據(jù)對新能源企業(yè)盈余管理的存在性與特殊方式進行實證研究,對于新能源企業(yè)盈余管理存在性的實證研究,本文主要采用的是盈余頻率分布法,依據(jù)盈余頻率分布圖是否存在顯著地不連續(xù)分布狀態(tài),來判斷新能源企業(yè)是否存在盈余管理行為。而對于新能源企業(yè)盈余管理方式的實證研究,本文采用了瓊斯模型和多元線性回歸方程,利用對瓊斯模型進行多元線性回歸的方式,對新能源企業(yè)盈余管理的特殊方式進行了實證檢驗。 通過對新能源上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)的模型分析,本文得出了新能源上市公司盈余頻率分布圖呈現(xiàn)出明顯的非正態(tài)分布,從而論證了新能源上市公司盈余管理的存在性;然后通過瓊斯模型與多元線性回歸方程對能源上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)進行模型檢驗,論證了新能源上市公司盈余管理的特殊方式是:財政補貼和稅收減免。
【學(xué)位單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2013
【中圖分類】:F275;F426.2
【部分圖文】:
華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文4.1.4 實證分析4.1.4.1 ROE 的分布在樣本容量足夠大且并沒有可以產(chǎn)生系統(tǒng)性誤差的因素存在的情況下,參數(shù)的分布可以近似的看成是正態(tài)分布。因此依據(jù)中心極限定理,ROE 的分布可以近似的看成是一種正態(tài)分布,如圖 4.3 所示。從該圖可以看出在 2007 年到 2011 年之間所有的 ROE 的樣本聚集到一起繪制的頻數(shù)分布圖。采用這種方法的原因在于:(1)通過增加樣本的容量減小選擇性誤差的存在,從而使得圖形更加清晰明朗;(2)可以綜合反應(yīng) 2007 年以來新能源上市公司關(guān)于 ST,增發(fā)股票和配股的相關(guān)政策導(dǎo)向;(3)將多個會計年度的盈余管理行為放在一起考慮,綜合考察 ROE 的實際情況和分布特征。
圖 4.4 美國上市公司 2002 年-2010 年 ROE 的頻數(shù)分布圖[12]Burgstahler 和 Dichev 的研究得出了相似的結(jié)論,但是由于美國股市并不存在國內(nèi)的股情形,因此在圖形上就表現(xiàn)為正態(tài)分布。相應(yīng)的,這也說明配股政策對于我國股市及股票 ROE 分布的影響非常大。在圖 4.3 中,我們可以清楚地看到 ROE 分布呈現(xiàn)明顯的三峰狀態(tài),這說明存在系統(tǒng)的某種因素影響著 ROE 的分布情況,很有可能就是由于盈余管理行為的存在而造成。同時在該圖中我們可以觀察到,ROE 的分布共存在 3 個不同尋常的區(qū)間:微利區(qū)間、 ~7%區(qū)域與 10% ~11%區(qū)域。相對而言,其他區(qū)間都是非常平滑的曲線分布。稍微高 0、6%與 10%區(qū)間的頻數(shù)明顯高于略低于 0、6%與 10%區(qū)間的頻數(shù),其盈余分布函數(shù)現(xiàn)明顯的非正態(tài)分布,因此本文的第一個假設(shè)得到驗證。同時,通過圖 4.3 可以觀察到我國新能源上市公司的微利現(xiàn)象并不如保配和保增發(fā)效果明顯。這可能是由于新能源上市公司的上市制度比較苛刻,把關(guān)較嚴(yán);同時,由上市公司的退市周期是 3 年的時間,而且要 3 年連續(xù)虧損才會出現(xiàn)退市的情況,這就
28圖 4.5 2007 年-2011 年 ROA 的頻數(shù)分布圖從圖 4.5 可以看出,ROA 的整體分布形成一個雙峰的特點,其中一個峰集中在 ROA分布的微利區(qū)間,這也是與 ROE 分布所不同的地方。這說明,ROA 與 ROE 分布存在不同的情形主要原因在于我國新能源上市公司為了達到某種資格線或者規(guī)避某種資格線(例如配股、增發(fā))選擇性的操縱了凈收益或者凈資產(chǎn),從而導(dǎo)致 ROA 與 ROE 數(shù)值的根本差異。因此,本文的假設(shè) 2 不能成立。4.1.4.3 新能源上市公司配股及增發(fā)政策效應(yīng)的進一步分析我國的配股政策經(jīng)過數(shù)次的調(diào)整和細化。1993 年 12 月,證監(jiān)會規(guī)定連續(xù)兩年盈利的企業(yè)才能進行配股。而證監(jiān)會于 1994 年 12 月將配股的條件調(diào)整為連續(xù)三年盈利且三年 ROE 均值在 10%以上的企業(yè)。1996 年 1 月的配股政策對于 ROE 的要求有所增加
本文編號:2817716
【學(xué)位單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2013
【中圖分類】:F275;F426.2
【部分圖文】:
華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文4.1.4 實證分析4.1.4.1 ROE 的分布在樣本容量足夠大且并沒有可以產(chǎn)生系統(tǒng)性誤差的因素存在的情況下,參數(shù)的分布可以近似的看成是正態(tài)分布。因此依據(jù)中心極限定理,ROE 的分布可以近似的看成是一種正態(tài)分布,如圖 4.3 所示。從該圖可以看出在 2007 年到 2011 年之間所有的 ROE 的樣本聚集到一起繪制的頻數(shù)分布圖。采用這種方法的原因在于:(1)通過增加樣本的容量減小選擇性誤差的存在,從而使得圖形更加清晰明朗;(2)可以綜合反應(yīng) 2007 年以來新能源上市公司關(guān)于 ST,增發(fā)股票和配股的相關(guān)政策導(dǎo)向;(3)將多個會計年度的盈余管理行為放在一起考慮,綜合考察 ROE 的實際情況和分布特征。
圖 4.4 美國上市公司 2002 年-2010 年 ROE 的頻數(shù)分布圖[12]Burgstahler 和 Dichev 的研究得出了相似的結(jié)論,但是由于美國股市并不存在國內(nèi)的股情形,因此在圖形上就表現(xiàn)為正態(tài)分布。相應(yīng)的,這也說明配股政策對于我國股市及股票 ROE 分布的影響非常大。在圖 4.3 中,我們可以清楚地看到 ROE 分布呈現(xiàn)明顯的三峰狀態(tài),這說明存在系統(tǒng)的某種因素影響著 ROE 的分布情況,很有可能就是由于盈余管理行為的存在而造成。同時在該圖中我們可以觀察到,ROE 的分布共存在 3 個不同尋常的區(qū)間:微利區(qū)間、 ~7%區(qū)域與 10% ~11%區(qū)域。相對而言,其他區(qū)間都是非常平滑的曲線分布。稍微高 0、6%與 10%區(qū)間的頻數(shù)明顯高于略低于 0、6%與 10%區(qū)間的頻數(shù),其盈余分布函數(shù)現(xiàn)明顯的非正態(tài)分布,因此本文的第一個假設(shè)得到驗證。同時,通過圖 4.3 可以觀察到我國新能源上市公司的微利現(xiàn)象并不如保配和保增發(fā)效果明顯。這可能是由于新能源上市公司的上市制度比較苛刻,把關(guān)較嚴(yán);同時,由上市公司的退市周期是 3 年的時間,而且要 3 年連續(xù)虧損才會出現(xiàn)退市的情況,這就
28圖 4.5 2007 年-2011 年 ROA 的頻數(shù)分布圖從圖 4.5 可以看出,ROA 的整體分布形成一個雙峰的特點,其中一個峰集中在 ROA分布的微利區(qū)間,這也是與 ROE 分布所不同的地方。這說明,ROA 與 ROE 分布存在不同的情形主要原因在于我國新能源上市公司為了達到某種資格線或者規(guī)避某種資格線(例如配股、增發(fā))選擇性的操縱了凈收益或者凈資產(chǎn),從而導(dǎo)致 ROA 與 ROE 數(shù)值的根本差異。因此,本文的假設(shè) 2 不能成立。4.1.4.3 新能源上市公司配股及增發(fā)政策效應(yīng)的進一步分析我國的配股政策經(jīng)過數(shù)次的調(diào)整和細化。1993 年 12 月,證監(jiān)會規(guī)定連續(xù)兩年盈利的企業(yè)才能進行配股。而證監(jiān)會于 1994 年 12 月將配股的條件調(diào)整為連續(xù)三年盈利且三年 ROE 均值在 10%以上的企業(yè)。1996 年 1 月的配股政策對于 ROE 的要求有所增加
【參考文獻】
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本文編號:2817716
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