上市商业银行贷款损失准备与盈余管理关系的实证分析

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1、上市商业银行贷款损失准备与盈余管理关系的实证分析阴财会月刊·上市商业银行贷款损失准备与盈余管理关系的实证分析阴财会月刊·上市商业银行贷款损失准备与盈余管理关系的实证分析阴财会月刊·全国优秀经济期刊上市商业银行贷款损失准备与盈余管理关系的实证分析李雯徐焕章渊教授冤渊西安工程大学管理学院西安710048冤【摘要】资产减值准备历来是我国企业尤其是上市公司进行盈余管理的主要手段之一。本文选取了深沪两市14家上市商业银行2000耀2009年度全部可获得的财务报表数据进行实证分析，结果表明：我国商业银行贷款损失准备与盈余管理的关系基本上符合本研究提出的五个假设。【关键词】上市商业银行贷款损失准备盈

2、余管理贷款损失准备是商业银行为抵御贷款风险而提取的用于基于此，本文根据深沪两市14家上市商业银行2000耀补偿银行到期不能收回贷款的损失准备金，具有防范银行信2009年度全部可获得的财务报表数据，同时选取适当的财务用风险的特性。贷款损失准备在会计处理上作为资产的备抵指标，运用Eviews统计软件，对贷款损失准备与盈余管理的项，其计提额会影响资产总额及报告期利润，因此商业银行的关系进行实证分析，以期对该领域的研究提供参考。经营者出于各种目的，有利用其进行盈余管理的动机。目前，二、提出假设国内外理论界对商业银行贷款损失准备与盈余管理关系的研《巴塞尔协议》规定商业银行资本充足率指标为8%，意

3、味究已有不少，但仍存在不足之处，本文拟对此进行探讨。着其自有资本占有率低。针对商业银行的特殊经营状况，本文一、研究现状与不足选取总资产报酬率（ROA）作为衡量其盈利能力的指标。当报在国外，Laeven和Majnon（i2003），Bikker和Metzemakers告年度总资产报酬率较高时，虽然此时抵御风险的能力变强，（2005）的研究发现，贷款损失准备和报告盈余显著正相关。但经营者却会多计提贷款损失准备，以期在以后利润降低时Hasan和Hunte（r1994）选取344家商业银行1985耀1989年间释放该准备金，达到平滑利润的目的。剔除净利润中所得税及的相关数据，研究贷款损失准备的

4、影响因素，结果支持了利润贷款损失准备本年发生数的影响，选取指标ROA（=税金加平滑假说。Wetmore和Brick（1994）的研究却认为贷款损失准贷款损失准备前利润除以平均总资产），因此得出:备与盈余管理的相关性不显著。假设一：贷款损失准备与ROA正相关。我国学者从制度和市场环境等方面对商业银行贷款损失通过对有关研究文献的梳理，结合商业银行自身的盈利准备与盈余管理的关系进行了解释。蔡逸轩、罗剑群（2009）状况（14家上市商业银行2000耀2009年度财务报表数据显示通过实证研究得出结论：盈利水平与银行贷款损失准备呈显全部盈利），本文选取前三年平均净资产收益率（AROE）是否著正相关

5、关系，所以不能否定利润平滑假设。许友传、杨继光超过20%、是否更换高管人员（MAN）作为模型的虚拟变量。（2010）对我国42家商业银行2004耀2007年的实证研究发首先，研究表明在盈利超高年度，经营者为了隐藏过高利润，现，样本银行并无盈余管理动机。为后期的经营管理打基础，利润平滑的动机更显著。其次，管我国理论界对贷款损失准备与盈余管理关系的研究虽取理层发生变动的企业，新上任的高管人员为了突出自己的经得了一定成果，但仍有以下不足：淤到目前为止，我国上市商营业绩，倾向于在上任前多计提贷款损失准备，为后期的盈利业银行仅有14家，其中64%的商业银行是2006年以后上市做准备，因此得出本文

6、如下两个假设：的。虽然深圳发展银行于1991年4月便已上市，但是我国商假设二：贷款损失准备与AROE正相关。业银行财务报表数据对外公布却多在2000年以后，因此数据假设三：贷款损失准备与MAN正相关。的获得成为制约研究该问题的瓶颈，导致国内相关文献较少。商业银行贷款损失准备的内生决定因素有三个，分别是于有关资产减值准备与盈余管理关系的研究虽有不少，但大违约风险暴露、违约概率和违约损失率。在违约损失率一定的多局限于工业企业和一般商业企业，对商业银行这方面的研情况下，选取违约风险暴露、违约概率作为模型的控制变量，究则较少。盂我国的金融体系是具有中国特色社会主义市场分别用贷款增长率（GLLP

7、）和不良贷款率（BLLP）两个指标表经济的组织体系，市场开放与国家严格的监管并存，然而目示，于是得出以下两个假设：前对该问题的研究结合我国实际情况不够，缺乏体现我国银假设四：贷款损失准备与GLLP正相关。行制度特点的分析。假设五：贷款损失准备与BLLP正相关。阴窑14窑援中旬全国中文核心期刊·财会月刊阴综上，可以得到如表1所示的变量定义表。表3回归结果表1变量定义Coefficientt-StatisticProb.Std.Error变量预期变