实证会计研究3-有关会计的一些模型-第三次讲

实证会计研究授课人 牟韶红 第五节财务与金融数据库 经验数据核心步骤 数据收集与整理模型设计描述性统计多元回归分析 与稳健性检验 注 一篇经验研究论文的数据描述性统计表一些多元回归分析表 数据的收集与整理 数据的收集数据库 CSMAR CCER WIND手工收集 年报 年鉴 网络资源数据整理 stata软件 数据结构变换数据合并 sas stata merge append 计算新变量 一 确定样本数据类型 1 Cross sectionalData 截面数据 单一年度的多家公司年报数据某一时点的多家公司交易数据2 TimeserialData 时间序列数据 个股交易量数据某家公司多年的年报数据3 PanelData 面板数据 多家公司相同时间跨度的交易数据多家公司相同年度跨度的年报数据4 PooledData 混合数据 多家公司不同年度的年报数据 截面数据 cross sectionaldata 是在给定时间的样本构成的数据 即发生在同一时间截面上的调查数据 因为在不同的截面上 受到个体的影响 用绝对数时往往容易产生异方差 要用相对数 2013年526家公司的截面数据 包括ROE SALE ZCFCL 是否GY 时间序列数据 Timeseriesdata 是一批按时间先后顺序排列的统计数据 时间序列数据的例子 股票价格 货币供应量 消费价格指数 CPI GDP等 在时间序列数据中 后一期的数据往往会与前一期的数据有很大的相关关系 这是因为影响今期的因素 有时会同样影响下一期 比如GDP等 时间按频率可以有天 星期 月 季度 年等 在时间序列数据中 时间趋势和周期性比较重要 季节性数据 中国的GDP 人口和人均GDP的数据 表上市公司的投资与股票账面价值 N 100 T 4 面板数据 若面板数据中丢失了若干个观测值 则为非平衡面板 混合截面数据 PooledCrossSections 即有截面数据的特征 又有时间序列数据的特征 Obsno观察值号 city城市编号 year年份 crime犯罪数 pop城市人口数 police城市警察数 面板数据和混合截面数据 面板数据分析 pannaldata 与混合截面数据 pooldata 是有本质区别的 混合数据是不同的时间追踪不同的人 样本是随机抽取的 方法是用虚拟变量和解释变量的乘积 交互项 来考察解释变量的作用是否在某期发生了变化 面板数据是不同的时间追踪相同的人 是非随机抽样 方法有DID 双重差分 FE RE 如果非观测效应 不随时间改变的变量 与解释变量不相关 用随机效应模型 相关 则用DID FE panel主要针对同一组个体连续若干年搜集的数据 pool可以是不同组个体若干年的整理 比如相同的上市公司连续5年的数据 面板数据比如 每年都有新的公司加入和老的公司退出 这些上市公司5年的统计 混合截面数据 OLS回归非平衡面板 xtreg fe等价于reg dummyvariable 例子 1 企业家政治关联 竞争战略选择与企业价值 基于上市公司动态面板数据的实证研究李健陈传明孙俊华南开管理评论2012 6 被解释变量 企业价值 Value 采用Tobin sQ进行测量 本文选择上市公司中的制造业为本研究的样本 我们按照以下标准对原始样本进行筛选 1 剔除B股或H股上市公司 这些公司面临境内外双重监管环境 与其它上市公司不同 2 剔除2001 2008年曾被ST和PT的样本 3 剔除资产负债率超过100 的样本 4 剔除总资产回报率在 50 50 之外的 被认为是经营异常的样本 5 剔除企业家简历介绍缺失或者不详细的样本 最终 我们的样本期为2001 2008年中国制造业A股上市公司 截面企业数量为592 观测值为4415的非平衡面板数据集 2 信贷政策与企业资本结构 来自中国上市公司的经验证据伍中信张娅张雯会计研究2013 3 本文研究时间跨度设定为2001 2010年 选取沪深A股上市公司作为研究对象 并做了如下筛选 1 剔除金融类行业的上市公司 2 剔除ST和ST 上市公司 3 剔除在任何样本期内观测数据缺失的上市公司 4 剔除在任何样本期内出现负债率 0或者 1的上市公司 得到一个包含了846家上市公司的平衡面板数据 资本结构变量和控制变量的数据均来自国泰安数据库中上市企业数据板块 信贷政策变量数据来自中央人民银行网站公布的年度数据统计 二 数据或指标的类型与设计 绝对数指标体系对数化的问题如 企业的规模总资产对数 总收入对数等相对数指标体系比例结构指标某子类数据占总类数据的比例如 流动资产 总资产 可变现资产 总资产等比较指标三大财务报表之间不同经济意义的项目的比例如 ROA ROE等横向指标体系某个公司同同行业平均水平的比较某个行业同整个样本的平均水平的比较 3 公司治理对上市公司审计意见类型影响的研究 基于2007 2011年中国民营上市公司的面板数据刘霄仑郝臣褚玉萍审计研究2012 5 1 模型被解释变量 审计意见类型非标准审计意见 op赋值为1 当审计意见为标准无保留意见时 op取值为0 2 控制变量 公司规模情况资产规模对数Lnasset 数据的整理和指标的设计 数据整理需注意的问题先设计一个数据整理的大致计划整理过程中 要保留最初数据库和每个关键变动数据库整理过程需要耐心和细心掌握使用软件完成最终的整理要求注意预选较多的指标指标的设计问题注意指标计算公式的意义和符号问题注意指标设计时的现实可获得性读年报原文的好处仔细阅读数据库说明书的好处 特殊变量 哑变量 dummy 许多变量是可以定量度量的 如 收入 ROE等 但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量 如 行业 年份 是不是国有企业 为了在模型中能够反映这些因素的影响 并提高模型的精度 需要将它们 量化 这种 量化 通常是通过引入 虚拟变量 来完成的 根据这些因素的属性类型 构造只取 0 或 1 的人工变量 通常称为虚拟变量 dummyvariables 或哑变量 虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式 加法方式和乘法方式 1 加法方式Y a b1X1 b2X2 eX2是哑变量 国有企业为1 民营企业为0Y a b1X1 eY a b1X1 b2 e假定b2 0 则两个函数有相同的斜率 但有不同的截距 意即 国营 民营的企业管理层平均薪金 Y 对业绩 X1 的变化率是一样的 但两者的平均薪金水平相差b2 可以通过传统的回归检验 对b2的统计显著性进行检验 以判断国有 民营企业管理层的平均薪金水平是否有显著差异 0 2 虚拟变量的设置原则 虚拟变量的个数须按以下原则确定 每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别数少1 即如果有m个定性变量 只在模型中引入m 1个虚拟变量 否则会陷入所谓的 虚拟变量陷阱 产生完全共线性 例 已知冷饮的销售量Y除受k种定量变量Xk的影响外 还受春 夏 秋 冬四季变化的影响 要考察该四季的影响 只需引入三个虚拟变量即可 例 文化程度分为小学 初中 高中 大学 研究生 引入 个虚拟变量 三 基本模型 模型中的变量因变量 dependentvariable 待解释变量自变量 independentvariable 解释变量 需要研究的变量 控制变量 根据现有文献需进行控制的变量 一元线性回归直线回归方程的模型 yi a bxi ei其中 a是截距b是回归系数 regressioncoefficient 回归直线的斜率 ei是残差回归系数的统计学意义是 自变量每变化一个单位 因变量平均变化的单位数 2020 4 21 回归直线的性质 2020 4 21 残差要求 1 不相关 2 同方差 3 正态性 多元线性回归多元线性回归方程模型为 yi b0 b1x1i b2x2i bnxni eib0是常数项 是各自变量都等于0时 因变量的估计值 b1 b2 bn是偏回归系数 pertialregressioncoefficient 其统计学意义是在其它所有自变量不变的情况下 某一自变量每变化一个单位 因变量平均变化的单位数OLS目的是使残差最小 应计项目盈余管理模型 1 总应计 1 TAt EBEIt CFOt 现金流量表法 CollinaandHribar 2001 EBElt是在第t年非正常项目调整前的利润 CFOt则是在第t年的经营现金流量 2 TAt CAt CASHt CLt STDt DEPt 资产负债表法 CAt表示流动资产的变化 CASHt表示现金及其等价物的变化 CLt表示流动负债的变化 STDt短期借款的变化和DEPt表示折旧和摊销费用 2 Jones模型 修正Jones模型与考虑业绩影响的修正Jones模型分行业分年度回归Jones模型认为管理当局不能操纵主营业务收入和固定资产 因此可以根据主营业务收入变化和固定资产原值来估计非可操控应计利润 修正Jones模型则认为管理当局可以完全操纵赊销产生主营业务收入 因此估计非可操控应计利润时应扣除应收账款的影响 考虑业绩影响的模型是在修正Jones模型的基础上加入业绩变量 以控制公司异常业绩的影响 例1 盈余管理之琼斯模型 如何用STATA计算修正截面的Jones盈余管理的模型 运用不同行业不同年份的数据对模型进行普通最小二乘法OLS回归模型如下 TA At 1 a 1 At 1 b REV REC At 1 c PPE At 1 e注 e为残差项 1 At 1 REV REC At 1为2006 2010年的数据 PPE At 1为2007 2010年的数据 NDA At 1 a 1 At 1 b REV REC At 1 c PPE At 1 NDAt表示在时间t经过总资产调整的非操纵性应计部分DA TA NDA TA 为净利润 经营性净现金流量 公司j在t年的应计项目总额 因为经营性盈余 经营活动产生的现金净流量 总应计 REV 公司j在t年的收入与t 1年收入的差额 REC 公司j在t年的应收账款与t 1年应收账款的差额PPE 公司j在t年的固定资产净额At 1 公司j在t 1年资产总额E 反映除与以外的参差项目对所带来的影响琼斯模型主要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 PPE 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 数据整理 下载数据 非金融行业代码 股票类型 A股 当前状态 正常上市 主板 其他 全部行业 合并标识 合并报表 报表类型 Q4年报 调整标识 最新 信息来源 Q4下载了4张表 下载的数据需要设定变量名 代码 id 行业 ind 年份 year 应收账款 rec 总资产 tas 固定资产 fa 营业总收入 inc 净利润 np 经营净现金流量 ncf o 注意问题 多元线性回归分行业分年度回归 行业划分 制造业细分到次类 其他行业采用门类 这个模型回归是没有截距项的每年度每个行业至少保留15家公司 30家公司 这个模型是研究认可的 R方的大小不会报告出来 分行业分年度求计算企业的盈余管理 jones模型 如数据是2001 2013年 行业分为21类 算2001年度盈余管理要跑21次多元回归 2002年度也是跑21次回归 依次类推 这要跑13年度 21行业类 273次回归建议大家学习stata 应计项目盈余管理的其他模型 2 KS模型KS模型假定销售收入与应收款项 成本费用与存货和应付款项 折旧摊销与固定资产之间的比例保持不变 据此估计非可操控应计利润 3 DD模型Dechow和Dichev 2002 在应计质量的研究中将经营活动应计对公司上期 当期 下期共三期的经营活动现金流进行回归 以残差进一步计算应计质量 4 BS模型 ball Shivakumar 非经常性损益盈余管理 问题 线下项目是指损益表中营业利润以下的项目 即非核心收益 通过投资 联营 资产置换 财务重组甚至政府补贴等线下项目操纵盈余也是一种多发现象 魏涛 陆正飞 单宏伟 非经常性损益盈余管理的动机 手段和作用研究 来自中国上市公司的经验证据 来源 管理世界 真实活动的盈余管理 参考Roychowdhury 2006 对于真实盈余管理 包括销售操控 例如提供价格折扣 给予更宽松的信用期间或者提供更宽松的信贷期间 以增加当期销售量 减少酌量性费用支出 减少发生时计入当期损益的费用 如广告支出 日常维修费用等 过量生产 生产比实际需求更多的产品 减少单位产品的成本 分年度分行业回归 产品成本的增加主要来自产品产量的增加 产量的增加则导致单位产品固定费用的减少 因此 异常产品成本的增加可能会导致单位产品的边际贡献的提高 进而提高公司的利润 反之 异常产品成本的减少可能会导致单位产品的边际贡献的降低 进一步降低公司利润 酌量性费用 公司操控利润可能使用其中一种或者多种真实盈余管理方法或手段 用以上三个指标来度量公司的真实盈余管理水平 具体的来看 可供操纵经营性现金流量及可供操纵费用的增加 异常生产成本的降低 表示公司利用真实盈余管理行为调低了利润 反之 则表示公司利用真实盈余管理行为调高了利润 Cohenetaj 2008 的研究 将这三个指标相加之和作为综合真实盈余管理 RM PROXY 的计量指标 交互项 交互项是两个或者多个自变量的乘积 引入交互项是为了说明某一自变量X1对因变量y的影响与X2有关 例子 BASU模型 其中 EPSit 公司i在第t年的每股税后净收益 Pit 1 公司i在第t年期初的股票价格 RETit 公司i在第t年的年股票收益率 RETit的正负代表了 好消息 和 坏消息 DRit 哑变量 当RETit 0时取值为1 否则为0 b2表示会计盈余对 好消息 的反应系数 b2 b3 表示会计盈余对 坏消息 的反应系数 当b3显著大于零时 会计盈余对 坏消息 的反应系数大于对 好消息 的反应系数 表明会计盈余对 坏消息 反应比 好消息 更迅速 会计政策选择是稳健的 2 特定公司 年度的稳健性指标 Basu模型无法区分不同公司间的横截面差异及相同公司不同期间的纵向变化 即无法分公司分年度衡量稳健性 Khan Watts 2009 提出用于测量某一家公司在某一年度的会计稳健性的指标 而这一指标将能同时胜任稳健性的横截面研究和时间序列研究 步骤1建立传统的Basu模型 步骤2建立以下修改后的Basu模型利用市值净值比 公司规模和负债比例作为替代变量 建立相应线性函数来衡量不同公司不同年度的盈余对好消息和稳健性的反应程度其中Size表示市场价值的自然对数 Mb表示公司市场价值与账面价值的比例 Lev表示长期负债与短期负债之和除以期初市值 将 2 3 式代入到 1 式 并控制Mb Size及Lev对盈余的影响 得到 4 式 将 4 式中的估计值 1 4和 1 4分别代入到 2 和 3 式 计算所得 3和 4分别为第i家公司第t年的G Scoreit和C Scoreit 其中G Scoreit为盈余对好消息的敏感程度 C Scoreit为盈余对坏消息敏感程度的增量 即为所求分公司分年度衡量会计稳健性的指标 Baum ChristopherF 2006 AnintroductiontomoderneconometricsusingStata StataPress 这本书300页左右 讲解