翻新时间:2013-12-18
财务危机预警中的审计意见信息含量研究
关键词:审计意见 财务危机预警 信息含量 Logistic回归模型
审计意见作为 企业 经营状况的指示灯,能够从其独特的视角反映公司的经营状况。关于审计意见信息含量的研究,国外开始的比较早,相关 文献 表明,审计意见在财务危机预警中的作用尚无定论。与国外的研究结果相一致,我国学者对审计意见在财务危机预警中是否具有信息含量研究的结论也不一致。
研究设计
审计意见的分类。本文在研究时,审计意见的划分为标准审计意见(标准无保留审计意见)和非标准审计意见(除标准无保留审计意见之外的其他审计意见)两类。
财务危机的界定。本文在研究时,采用两种较为常见的财务危机标志事件选择方法并比较这两种选择方法在财务危机预警中作用的异同。取值规则(FDA,Financial Distress Affair)如下:
研究假设。国内一些学者关注审计意见信息含量的实证研究,基本着重于考察审计意见在股票市场上的市场反应,而没有对审计意见能否预测财务危机给予正面回答。由此本文提出以下假设:
H1:财务危机公司获得的非标准审计意见的比例要大于所有上市公司的平均水平。
H2:加入审计意见的预测模型的预测能力高于未加入审计意见模型的预测能力。
H3:离公司陷入财务危机的时间越短,预测精度就越高。 本文数据来源于巨潮资讯网。选取1998~2006年度的所有亏损上市公司和因财务状况异常而被ST的所有上市公司作为统计分析的研究样本。
实证研究
(一)我国上市公司审计意见的描述性统计 为了更好地反映不同类型公司在不同年度的审计意见,按照本文的划分方法(标准审计意见和非标准审计意见),得到1999-2006年上市公司审计意见如图
1、图2所示。
第一,亏损公司和ST公司获得非标准审计意见的比例均显著大于所有上市公司,也可以说,所有上市公司获得的标准审计意见显著大于亏损公司和ST公司,所以H1成立。
第二,从时间序列上来看,ST公司出具的非标准审计意见的比例要大于亏损公司,或者可以说,亏损公司出具的标准审计意见的比例要大于ST公司。
(二)预测审计意见类型的Logistic回归 选择2006年度亏损上市公司50家,同时选择与亏损公司处于同一行业,资产规模相近、上市时间相近的50家公司作为配对公司(记作SAMPLE2),然后选取亏损公司前一年和前两年的数据分别建立模型。 理性的管理者往往希望通过以前年度上市公司的审计意见类型,结合其他重要 会计 信息来合理预测本年度公司的情况,所以,我们把在2006年被ST(或亏损)公司记为i年,因此i-1(2005),i-2(2004年)分别表示陷入财务困境前一年、前两年。
未加入审计意见模型,
其中,
加入审计意见X5建立新模型。在原来模型的基础上引入审计意见这一指标,用X5表示。
建立的新模型如下:
由表2可得:无论采取哪种界定财务危机的方法,加入审计意见后,模型的预测正确率都会大大提高,也就证明了审计意见具有增量信息含量,从而证明H2成立。离公司陷入财务危机的时间越短,预测精度就越高。我们可以看出2005年综合模型的预测正确率要大于2005所对应的综合模型。从而证明H3成立。财务危机的界定方法对模型的影响不大,所以H4不成立。
结论
参考 文献 : 2.张鸣,张艳,程涛.财务预警前沿研究[M].上海财经大学出版社,2003
3.单鑫.中国股票市场对审计意见信息披露反应的研究[D].清华大学硕士论文,1999
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