利润操纵测量模型的评价及其应用

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1、利润操纵测量模型的评价及其应用:[李歆]国外对利润操纵的研究始于20世纪80年代。进入20世纪90年代后期,随着证券市场的发展,我国上市公司进行利润操纵的情况越来越普遍,利润操纵问题受到了各方的关注。在利润操纵研究过程中,利润操纵是否存在、程度如何以及产生的动因是会计学者关注的重点。要解决上述问题,需首先解决如何衡量利润操纵的问题。自海利(Healy,1985)以来,许多会计学者对此进行了研究,并提出了各种测量模型。一、测量模型在应计制下,净利润由经营活动现金流量和对经营活动现金流量的调整两部分构成,后者被称为应计利润。经营活动现金流量是在企业经营活

2、动过程中实实在在发生的,企业很难对它进行控制。因此应计利润被假定为利润操纵的主要途径。应计利润总额可进一步拆分为操控性应计利润和非操控性应计利润两部分。非操控性应计利润是在尊重客观经济现实的前提下,对由于现金收付时点与交易事项发生时点不一致所产生影响的调整。这种调整是相对客观的,强调的是尊重客观经济现实。而操控性应计利润则是基于特定私人利益目的对报告盈利的刻意调整。这样,操控性应计利润的大小就代表了企业利润操纵的程度,对利润操纵的衡量就转化成了对操控性应计利润的计量。1.随机游走模型。在众多应计利润测量模型中,随机游走模型是最早提出的一个。该模型假设

3、公司历年的应计利润遵循随机游走,认为公司上一年度的应计利润总额是本年的非操控性应计利润额,其表达式为:。其中:TAit、TAit-1分别为i公司第t年和第(t-1)年的应计利润总额,Ait-1为i公司第(t-1)年的资产总额,εt为随机误差项。2.均值回复模型。戴求(Dechow,1994)认为,应计利润的表现形式不是随机游走的,而是存在着向平均值回复的倾向。基于这种观点,戴求把公司前五年的应计利润均值作为本年的非操控性应计利润,即:其中,εit为随机误差项。3.成份模型。随机游走模型和均值回复模型分别代表获取应计利润的两种极端方法,而有的会计学者(

4、JacobThomas,2000)认为应计利润应该在这两者之间,于是得出的估计模型为:其中:CURA为流动性应计利润,NCURA为非流动性应计利润;α为流动性应计利润在不同年度的权重;β为非流动性应计利润在不同年度的权重;α和β可根据同行业的数据来确定。4.琼斯模型及其修正模型。琼斯(Jones,1991)认为,随着公司营业收入的增加和固定资产规模的不断扩大,其相应的应收、应付项目及其折旧额等应计利润项目也会自然增加。因此,公司的应计利润是营业收入增加额和固定资产规模的函数。由此,琼斯提出的应计利润估计模型是:其中:ΔREVit为i公司第t年营业收入

5、的增加额;PPEit为i公司第t年固定资产总额;b0为常数项;b1、b2分别为营业收入和固定资产的回归系数。在琼斯模型提出以后,许多会计学者对其进行了多次修正,提出了各种修正后的琼斯模型。5.行业模型。戴求(Dechow,1995)等认为,某个公司的应计利润可能与同行业其他公司的应计利润相关,因此他们提出的估计模型为:其中:Ait为i公司第t年的资产总额;i1i为常数项;i2i为回归系数。6.K-S模型。康和席瓦拉玛(KangandSivaramakrishnan,1995)认为,影响应计利润总额的是流动资产和流动负债的水平而不是它们的变动额。在进行

6、模型估计时,应同时估计所有公司的参数,而不是单个公司。由此他们提出的估计模型为:其中:ACCBAL=流动资产-现金-流动负债-折旧费用;REVt为第t年营业收入;OCAL=流动资产-应收账款-现金-流动负债;DEP为损益表中的折旧费用;ART=应收账款-退税收入;EXP为费用;c0为常数项;c1、c2、c3为回归系数。7.边际模型。皮斯尼尔等人(K.V.Peasnell,P.F.PopeandYoung,2000)认为,在系统地进行利润操纵时,固定资产不适合用来衡量调整前的应计利润,因此在计量应计利润时应把固定资产排除在外。他们提出以应计营运利润作为

7、出发点的边际估计模型:其中:WCA为应计营运利润;CR为营业收入与应收账款之差;λ0为常数项;λ1、λ2、λ3为回归系数;ηi为随机误差项。二、模型的评述在上述应计利润模型中,随机游走模型对数据的要求不高,运用起来最方便,但它没有考虑到公司成长因素以及经济环境变化对应计利润的影响,因此预测的误差比较大。与随机游走模型中本年应计利润只受上一年度应计利润的影响不同,均值回复模型对前五年的应计利润给予相同的权重,克服了应计利润波动给本年利润带来的影响。但是,如果缺少前五年的应计利润总额,本年的应计利润将无法估计,因此在运用均值回复模型时,应至少有五年以上的

8、时间序列数据。成份模型考虑了应计利润的构成,并在估计时对流动性应计利润和非流动性应计利润分别给予不同的权重,

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