利润操纵测量模型的评价及其应用
作者:[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(Jacob Thomas,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(Kang and Sivaramakrishnan,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. Pope and Young, 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,使得预测值得到改善,但权重α和β需由同行业的经验数据估计得来,如果缺少足够的同行业数据,应计利润将无法获得。和成份模型一样,行业模型也需要同行业其他公司的应计利润来估计样本公司的应计利润,否则相关分析将无法进行。
卡普兰(Kaplan,1985)曾经指出,权责发生制会计的本质是应计利润会随着经济环境的变化而变化,因此在对应计利润的计量中应该控制经济环境变化产生的影响。在以上估计应计利润的众多方法中,只有琼斯模型和边际模型明确地将经济环境的变化引入了对应计利润的估计。根据古爱等人(Guay, Kothari and Wang,1996)对应计利润估计模型进行的可靠性评价,只有琼斯模型能提供可靠的估计,并能有效地用于假设检验。而皮斯尼尔等人(K.V. Peasnell, P.F. Pope and Young,2000)的研究结果则表明,琼斯模型和边际模型都有很好的预测能力,琼斯模型在识别收入操纵和费用操纵方面能力较强,而边际模型在公司出现异常经营活动现金流量时预测的应计利润更为准确。但这两种模型对数据的要求较高,需要10年以上的时间序列数据来估计模型的参数。
K-S模型是一种比较精确的预测模型,在以上所有的应计利润估计模型中,它的拟合效果最好。但K-S模型的缺点是比较繁琐,对数据的要求非常高,所有涉及的变量都要求有二阶、三阶滞后值作为工具。
三、模型的应用
在对我国上市公司的财务状况进行分析时,利润操纵测量模型主要有以下两个方面的作用:①在应计制下,操控性应计利润是管理层操纵盈余的主要表现,利润操纵测量模型可以用来计量出异常的应计利润,进而识别出企业管理者的利润操纵行为。②利润操纵测量模型可以把应计利润划分为流动性应计利润和非流动性应计利润,从而帮助会计信息使用者更好地理解应计利润的构成,便于会计信息使用者预测企业未来的应计利润。
在运用上述模型进行利润预测和分析我国上市公司的盈利质量时,结合我国的具体情况,需要考虑以下几点:①要考虑模型的精确性和拟合效果。从模型的拟合效果看,可优先选择K-S模型、琼斯模型和边际模型。②要考虑模型中各变量的不同经济含义。以上各测量模型所涉及的变量都是按西方会计准则(主要是美国会计准则)定义的,因此会存在变量内涵上的差异,如中美对收入确认就有不同的标准,对固定资产折旧抵税也有不同的规定。变量内涵上的差异可能会影响到分析的准确性。③要考虑能否获得足够的会计数据来估计模型的参数。到目前为止,我国证券市场所能提供的研究窗口(windows)不超过10年,因此在运用琼斯模型和边际模型等时间序列模型时,可能无法获得估计模型参数所需的数据,此时可以采用替代的方法来进行分析,比如可以通过分析模型的残差来获取利润操纵的信息,或采用与行业模型类似的方法,以行业截面数据来估计模型参数。④要考虑模型的适用范围。利润操纵测量模型假设不能进行现金流量操纵,在有些情况下,这一前提条件可能与我国的事实不符,比如关联购销交易就可以操纵现金流量。因此,如果企业以控制现金流量的方式进行利润操纵,就不能使用以上模型来测量利润操纵。