可操作性的应计利润模型和审计质量

可操作性的应计利润模型和审计质量摘要：本篇文章的主要目的就是通过检验可操作性的应计利润和审计质量之间的关系，来评价横截面琼斯模型以及修正的的横截面琼斯模型与时间序列模型相比检测盈余管理的能力。这两个横截面模型在之前的研究中并未被评价过，而且与时间序列模型相比，它们可能对投资者和研究人员提供一些新的优势。我们的样本由173个不同的公司组成，这些公司有的取得的是保留意见的审计报告，有的是无保留意见的审计报告。最终结果为：只有这两个横截面模型一直以来都可以用来检测盈余管理。本文的缺陷是：它只是指出了与时间序列模型相比，横截面模型的优越性，但是它并没有证实这一观点。简介：许多的盈余管理研究都会研究管理者通过运用可操作性的应计项目在财务报告年度转移报表收益，而估计可操作性的应计项目是需要一个模型的专业性的。这些模型从刚开始最简单的模型（把总的应计项目都看做可操作性的应计项目）到较为复杂的模型（把总的应计项目分为了可操作性的应计项目和不可操作性的应计项目）。而在所有的模型中，最为常用的模型是以下6个：DeAagelo模型、希利模型、琼斯模型、修正的琼斯模型、行业模型、横截面琼斯模型和修正的横截面琼斯模型。通过比较运用这些模型所产生出的测试的规范性和实际效果，德肖(Dechow)等人评价了这6个模型中其中的5个模型在检测盈余管理的相对效果。他们用产生第一类型错误的频率来衡量这些测试的规范性；用产生第二类型错误的频率来衡量这些测试的实际效果。通过运用多种多样的样本和假设，表明：对于任意变量，所有的模型都显示出了高的合规性和低的效能，并且拒绝了“当样本时带有极端财务业绩的样本时，盈余管理并没有超过特定的测试水平”这一原假设。除此之外，它们也表明了修正的启示模型在检测盈余管理上是最为有效的。瓜伊（Guay）等人对德肖等人提出的对这些可操作性应计利润管理模型的比较提出了异议：这些可操作性的应计利润管理模型主要是建立在“收益本身不具有判断力和管理层对于不可操作的应计项目也运用自己的判断力”这一假设上的。除此之外，基于会计收益和股价之间的关系这一假设，我们对时间序列的可操作性应计利润的模型的评价用的是股票回报额。Guay等人也表明了如果通过使用带有极端财务业绩的公司来增加数据的说服力的话会扰乱他们实际的发现，因为这些意图增加了相互关联的已删除变量混淆结果的可能性。因此，他们的结果就对时间序列模型将总应计项目划分为可操作性的应计项目和不可操作性的应计项目的能力。然而1996年Healy指出：Guay等人的研究是建立在稳固的假设之上的，比如：股票市场的强势有效以及他们测试的是股票回报和可操作性的应计利润、不可操作性的收益之间总的联系，而不是通过测试一个特定样本的盈余管理来检测它们之间的关系。因此，这些可操作性的应计利润模型能否将总的应计项目划分为可操作性的应计项目和不可操作性的应计项目以及对盈余管理的检测仍然是一个很开放的实证研究问题。本文的主要目的就是比较可操作性的应计利润两种横截面模型（横截面琼斯模型和修正的横截面琼斯模型）较时间序列模型相比检测盈余管理的能力。基于以下两个原因，我们做了这个研究。第一：这两个横截面模型在之前的研究中并未被研究过。第二：每个模型都建立在不同的假设之上，那么哪种假设是更为可靠有效的呢？这仍是一个需研究的问题。为了保证本文研究问题的完整性，我们用我们的研究方法评价了之前的3个模型，即：行业模型、Deangelo模型和Healy模型。之前的盈余管理研究都表明：高的可操作的应计项目往往表明会有会计操控。因此，高的可操作性的应计项目应该会与审计质量有关。然而，影响审计质量的也可能是其他因素。而且之前的研究已经识别一些蕴藏着营运复杂性和各种各样风险的变量。在我们的研究设计中，我们通过以下两种方式将之前的研究结果包含进去了。第一：在检测每种模型的效能方面，我们采用了配对设计，即用了173家带有保留意见的审计报告和173家无保留意见的审计报告进行配比研究。第二，我们进行了敏感性分析来评价类似账面市值比，杠杆力，盈利能力，公司规模，总的应计项目和并购与收购对我们结果的影响。本文研究方法的一个显著特点在使模型效能最大化的同时将由于非随机样本错误干扰而引起的潜在偏见降低至最低。例如：Dechow等人的研究表明：对于处于极端财务状况的公司，对它们评价出的可操作性的应计利润模型并不能完全推断出低的（高的）不可操作性的应计项目往往伴随着低的（高的）收益。所以，在控制了这些收益业绩和总的应计项目方面的因素之外，我们对可操作性的应计项目和审计质量的关系进行了评价。对于研究高的可操作性的应计项目和审计质量之间关系的列联表测试中，修正的琼斯模型和两个横截面模型对结果显示出了显著性。列联表测试对其他4个模型并没有显示出显著性。单变量的逻辑回归测试对所有模型（除了DeAngelo模型）在研究可操作性的应计利润和获取一个有保留意见的审计报告可能性的关系上都显示出了显著性。因此，我们的单变量测试的结果表明横截面琼斯模型和修正的横截面琼斯模型可以用来检测盈余管理。另外，就如Dechow等人运用未控制潜在的干扰变量的单变量的逻辑回归一样，我们也对琼斯模型，修正的琼斯模型，Healy模型，行业模型能用于检测盈余管理给出了一些证据。然而，在DeAngelo模型上，他们的结果倒和我们的不同。他们的结果认为DeAngelo模型可以用来检测盈余管理，但是我们的结果并不这么认为。尽管我们的配对设计减轻了潜在的干扰因素的影响，但是它并不能除去所有的干扰项，特别是来自控制公司和测试公司本身公司特性的差异。为了评价潜在干扰变量的影响，我们进行了一些敏感性测试。在包含了解释变量（这些解释变量已由以前的研究表明可以用来解释审计质量）之后，我们的敏感性测试复制了逻辑回归测试，像收益绩效，公司规模，资产负债率，账面市值比等。第二个敏感性测试是在将测试样本和控制样本匹配之后复制的回归模型。鉴于Collins和Hribar的担忧：合并和兼并公司的资产负债表编制方法会导致严重的错误，所以在我们的研究中第三个实质性分析是评价合并于兼并的影响。结果表明：只有这两个横截面模型通过了所有的实质性测试。本篇文章表明：与时间序列模型相比，横截面模型能更好地检测盈余管理，至少对于有极端财务业绩的公司是这样的（也就是说那些收到了保留意见审计报告的公司）。这个结果对于未来的盈余管理的研究是非常主要的，因为与较长期的时间序列数据相比，运用横截面模型能获取更大的样本规模。正是由于这一点也限制了时间序列模型的运用。例如，只有横截面模型可以对生长年限仍较短的公司进行研究，比如首次发行股票的新成立的公司。然而，要真正理解我们研究结果的涵义也要谨慎一点。有两个原因，第一：正如之前评价这些现存模型相对效果的实证分析，我们的结果也只是相对的，不是绝对的。也就是说，我们只是表明了横截面模型相对于时间序列模型的优越性，但是并没有证实这种优越性。因此，还有待于未来的研究开发出一个关于不可操作性的应计项目的更好的模型。尽管如此，我们的结果对于模型发展阶段和模型测试阶段仍然是很有帮助的。从我们的结果可以知道，在模型发展阶段，未来的研究不仅要运用时间序列模型，还应当使用横截面模型。在模型测试阶段，审计质量可能表明应计项目的管理情况。第二，因为我们的测试评价了可操作性应计利润模型识别带有极端盈余管理形式的能力，因此我们的研究结果可能不适用于稳健的盈余管理公司，也就是在GAAP范围下进行盈余管理的公司。第二部分描述了一下我们即将评价的7个可操作性的应计利润模型，并归纳了我们的研究的理论背景。第三部分是样本选择过程和对数据的描述。第四部分归纳了一下测试和结果。第5部分是本文的结论。2、理论背景2.1可操作性的应计利润模型下面我们来描述7个可操作性的应计利润模型。2.11DeAngelo模型DeAngelo模型用的是上一年度（t-1年）的总应计项目除以t-2年的总资产来衡量不可操作的应计项目。因此，不可操作的应计利润模型是：可操作性的应计项目部分就是当年的总应计项目除以上一年的总资产与第T年的NDA的差。2.12Healy模型Healy模型是用第T年的平均总应计项目除以第T-1年的总资产来衡量不可操作的应计项目。因此，第T年的不可操作的应计项目模型如下：NDA是第T年除以总资产的不可操作的应计项目，N是估计期的年数，小T是估计期年数的下标。可操作性的应计项目部分就是当年的总应计项目除以上一年的总资产与第T年的NDA的差。在DeAngelo模型中的不可操作的应计项目必须是以前年度的观测值，而且DeAngelo模型可以看做是Healy模型的一种特殊情况，尽管两个模型实质上是很不相同的。2.13琼斯模型琼斯模型尽量去控制公司的经济状况对不可操作的应计项目的影响。用琼斯模型的话，第T年的不可操作的应计项目如下：在此:第T年的NDA是除以总资产后的不可操作的应计项目。△REVt是收入变化，即用第T年的收入减去第T-1年的收入。PPEt是第T年末总的生产性资产和设备;At是第T-1年末的总资产;而a1，a2，a3是各公司特有的参数。我们用一下模型来估计系数a1，a2，a3。在此，a1，a2，a3是用OLS(正常最小二乘方)估计出来的，TAt是第T年的总资产，e是残差，代表的是带有公司特性的总应计项目中的可操作的应计项目。其他的变量如等式3中的一样。2.4修正的琼斯模型修正的琼斯模型主用是想去除掉之前的琼斯模型因对收入的确认运用个人判断从而来衡量可操作的应计项目而可能带来错误的趋势。在修正的琼斯模型中，不可操作的应计项目衡量如下：在此，△RECt是应收账款的变化，即用第T年的净应收账款减去第T-1年的净应收账款，其他的变量如等式3中所述。我们应当注意到，我们是从最初的琼斯模型中获取a1，a2，a3的，而不是从修正的琼斯模型中。对最初的琼斯模型的唯一调整就是将收入的变化调整为了应收账款的变化。2.15行业模型行业模型也认可了不可操作的应计项目是恒定不变的这一假设。行业模型假设处于同一行业的公司他们的不可操作的应计项目决定性因素的变化是相同的，而不是直接模拟不可操作的应计项目的决定性因素。行业模型对于不可操作的应计项目模型如下：在此，和等式3中的一样，NDAt是由总的应计项目来衡量的，因为我们不能直接得到这个数据。而TAt/At-1的中位数是第T年的总应计项目除以第T-1年的总资产的中位数。公司特有的贝塔1和贝塔2则由以前估计期间的OLS值衡量。我们估计了事件年前8年的行业模型，希利模型和琼斯模型。例如，当第一个样本年是1980年的话，那么它的系数估计值是以1972年至1979年这8年的估计值为基础来计算的。样本年是1981年的话，那么它的系数则是由1973年至1980年的估计值为基础来计算的。与以前的研究相比，样本估计期的选择也代表了一种权衡。然而，尽管用长时期的观察值可以增强估计的有效性，但是它同样会使得样本的规模很小，而且在估计期内样本很可能会发生结构性的变化。2.16横截面模型横截面模型和修正的横截面模型分别与琼斯模型，修正的琼斯模型差不多，除了在横截面模型中系数的估计用的是横截面的数据，而不是时间序列数据。所有，等式3中系数a1，a2，a3的估计用的是行业和年度专有性而不是公司专有性。而且，a1，a2，a3是从等式4中用行业和年度配对的观察者来获得。我们注意到每个模型所依据的假设都不可能适用于所有的公司，所以到底是用时间序列所依赖的假设还是用横截面模型所依赖的假设也代表了一种权衡，而且到底哪个版本更好，这仍是一个需实证研究的问题。例如，时间序列的模型是假设公司运营周期的长度是不会随着估计期而发生改变的，横截面模型的假设是两位数字的行业分类代码可以表示行业分类，而且处于同一行业的公司它的运营周期是相同的。然而，在实际中，这些假设却不可能满足所有的公司。尽管如此，如果我们的样本是由成熟的公司组成的话，那么样本随着时间而发生的变化就不会很显著。如果我们的样本与行业一般的公司没有太大的区别，那么因采用横截面模型而使得同一行业公司的系数一致，这个问题也