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    上市公司內部控制與會計信息質量實證研究

    時間:2016-12-21 來源:未知 作者:陳賽楠 本文字數:3404字
      第 5 章 上市公司內部控制與會計信息質量實證研究
      
      本文研究內部控制和會計信息質量的關系,并意圖從提升內控的角度來優化會計信息質量,由此,就要從實證的角度驗證變量之間的影響及影響程度。本章實證研究從內部控制各代表變量與盈余質量的回歸模型中進行驗證。
      
      5.1 樣本選擇和數據來源
      
      本文主要研究內部控制和會計信息質量的改善問題,首先就要對內部控制與會計信息相關性進行檢驗。2011 年起,我國監管部門對上市公司進行內部控制的自主測評和第三方外部審計提出了確切的要求,在 2012 年,又要求各上市公司逐步實施信息披露的規范化制度,依據公司規模和性質分步分批完善披露情況,使內部控制披露轉入了強制性披露時代,因此,本文根據數據的可得性,選擇最新的可得數據,分析信息披露制度建立后的內部控制與會計信息質量情況。由于深交所對內部控制規范的完善性,本文選擇 2013 年深市 A 股上市公司作為樣本,并按照如下標準篩選數據:(1)由于金融企業股權結構和會計處理的特殊性,回歸分析中剔除金融和保險業上市公司;(2)剔除 ST 上市公司;(3)由于計算會計信息質量需要上一年數據,出于數據處理的要求,剔除計算內部控制和會計信息質量數據缺失的上市公司;(4)數據中包括同時發行 AB 股以及 AH 股的上市公司。
      
      經過篩選,共得到深市 A 股上市公司 440 家,由于在計算盈余質量時應用橫截面 Jones 模型,需要采用行業數據進行回歸,橫截面 Jones 模型對行業回歸的樣本數量有所要求,因此剔除樣本數量過小的行業數據,對制造業的樣本選擇進行隨機抽樣,選擇 30%樣本數據進行回歸,最終樣本數據如下表 5-1:
      
      數據資料的收集主要通過 resset 數據庫、深圳證券交易所網站以及巨潮資訊網公布的上市公司年報資料、內部控制評價報告和審計報告。數據處理應用 Excel和 Spss19.0 軟件。
      
      5.2 模型構建
      
      為了考察變量相關關系并測度影響的具體程度,從實證角度加以驗證,本文擬對變量進行相關性分析以及回歸分析。基于前人對本文主體的實證研究成果并結合上文分析,本文擬通過多元線性回歸模型進行考察,構建回歸模型如下:
      
      
      5.3 實證檢驗及分析
      
      5.3.1 修正的截面 Jones 模型分行業回歸參數估計結果
      
      為了得到所選樣本的盈余質量,就要根據第四章引入的 Jones 模型進行計量,根據修正的截面 Jones 模型對樣本進行回歸時,由于不同行業的行業差異可能造成會計處理的不一致,因此從整個行業進行整體回歸就可能存在結果偏差。因此,為了避免出現如上偏差,本文對盈余質量的估計選擇分行業進行回歸,其中變量的描述性統計和參數估計如下表 5-3 和表 5-4:
      
      根據修正的截面 Jones 模型得出行業參數,其中,采礦業、公共環保、信息技術、運輸倉儲、住宿餐飲業的 R2分別為 0.996、0.606、0.956、0.327、0.406,模型的顯著性 P 值也均小于顯著性水平 0.05,因此,五個行業中的 Jones 模型擬合效果較好。其他四個行業的 R2分別為制造業 0.121、批發零售業 0.188、水電煤氣 0.186、房地產 0.03,Jones 模型擬合效果欠佳,而且只有制造業的顯著性 P 值 0.036 小于0.05,通過了顯著性檢驗,其他三個行業的回歸效果不顯著。分行業修正的截面Jones 模型參數如上表。根據分行業參數估計可以計算出各個行業各樣本的非操縱性應計利潤,并進而求出了樣本的分行業操縱性應計利潤,即各樣本的盈余質量。
      
      5.3.2 內部控制與盈余質量回歸結果
      
      對內部控制和會計信息質量的相關研究中,內部控制質量選取五要素評價指標和內部控制披露指標進行綜合度量。在回歸模型中,首先分行業對各樣本進行公式所示的回歸分析,最后對所有樣本進行綜合回歸分析,得出結果。
      
      (1)分行業樣本變量描述性統計
      
      分行業樣本描述性統計如下表 5-5:
      
      根據上表可知,在研究的 9 個行業中,可操縱應計利潤的絕對值平均值的排序從小到大依次為:水電煤氣、公共環保、零售業、制造業、運輸倉儲業、房地產、餐飲業、采礦業、信息技術業,那么,盈余質量的排序則反之,表明水電煤氣類上市公司盈余質量最好,而采礦業和信息技術類上市公司盈余質量最差。內部控制五要素綜合質量排序為:采礦業、住宿餐飲、公共環保、制造業、批發零售、信息技術、水電煤氣、運輸倉儲、房地產業,內部控制披露質量排序為:住宿餐飲業、信息技術、采礦業、批發零售、制造業、房地產業、公共環保、水電煤氣、運輸倉儲。對內部控制進行評價的兩個要素排序中,水電煤氣和運輸倉儲均排在前三位,采礦業和住宿餐飲業均排在后三位,表明水電煤氣和運輸倉儲中上市公司樣本內部控制質量較好,而采礦業和住宿餐飲業在行業中內部控制質量較差。分析發現,水電煤氣上市公司樣本盈余質量和內部控制均相對較好,采礦業上市公司樣本盈余質量和內部控制均相對較差,因此可以表明內部控制和盈余質量的總體相關趨勢,即內部控制質量越好的上市公司盈余質量越高,兩者之間呈正相關關系。
      
      (2)分行業內部控制與盈余質量回歸分析及結果
      
      對內部控制和盈余質量做回歸分析,得到如下結果,見表 5-6:
      
      該回歸結果中,制造業、住宿餐飲業、運輸倉儲業、水電煤氣業、公共環保、房地產業以及采礦業中操縱性應計利潤與內部控制質量的相關系數均為負值,說明了內部控制與操縱性應計利潤間的負相關關系,在顯著性檢驗中,兩者的相關性通過了顯著性測試,進而表明了內部控制對盈余質量的正向作用,內部控制質量越好,會計信息質量也就越高。而在內部控制信息披露與盈余質量的相關分析中,制造業、住宿餐飲、水電煤氣、公共環保和房地產業中兩者呈負相關關系,并且通過了顯著性檢驗,驗證了原假設。而其他幾個行業中相關系數為正,不能很好地說明變量之間的相關關系。在分行業回歸模型參數的研究中,住宿餐飲業、運輸倉儲、水電煤氣、公共環保、房地產和采礦業中模型均通過了顯著性水平,R2的值在 0.3 左右,均體現了較好的模型擬合水平。而制造業、批發零售業、信息技術業中內部控制與操縱性應計利潤的回歸模型擬合效果不好,模型也未通過顯著性檢驗,不符合回歸分析的原始假定。究其原因,信息技術中樣本數量過低,在進行分行業回歸時可能由于樣本數量問題產生誤差,而批發零售業中也可能由于分行業盈余回歸分析中模型參數顯著性水平導致盈余質量的計算存在誤差。綜合以上研究,分行業回歸分析中可以驗證內部控制與會計信息質量的正相關關系,也就是高質量的內部控制產生高質量的盈余信息質量,驗證了原假設。
      
      (3)內部控制與盈余質量總體樣本回歸分析及結果
      
      對所選樣本構建總體回歸模型,回歸分析中描述性統計量和相關性參數表如下表 5-7 和表 5-8 所示:
      
      相關系數表中顯示,內部控制質量和內部控制披露質量與可操縱應計利潤的相關系數均為負,表明內部控制質量和內部控制披露質量與盈余質量相關系數為正,即內部控制設計和運行質量越好,企業會計信息質量越高,符合原假設,并且相關系數均通過了顯著性水平,因此,內部控制與會計信息質量存在相關關系,并且是存在顯著的正相關關系。
      
      進一步對內部控制與會計信息質量進行回歸分析,得到回歸結果如表 5-9 所示:
      
      根據以上回歸結果可知,模型的擬合效果統計量 R2為 0.202,表示模型擬合程度尚可,說明盈余質量變化的20%可以用內部控制來解釋,模型的顯著性水平0.048小于 0.05,表示回歸模型通過了顯著性測試。內部控制可以作為解釋盈余質量的變量,與會計信息質量有正相關關系,驗證了原假設。同時,針對各系數的統計量可知,內部控制各變量系數也均通過了顯著性測試,回歸模型建立是有效的。
      
     
      
      5.4 實證研究結論
      
      通過回歸分析,構建內部控制與會計信息質量回歸模型,結果顯示,內部控制五要素質量指標對會計信息質量產生正向影響,說明了良好的內控設計可以促使會計信息在優質的控制環境中產生。同時,信息披露的測度質量也呈現出正相關關系,表明了通過強化信息披露的力度可以約束相關人員行為,自主加強會計信息的優化,提升會計信息質量。總體來說,內部控制的有效設計、執行效果的反饋都有助于會計信息質量的提升,研究會計信息質量的優化可以從內部控制視角入手,通過改善內部控制體系來達到提升會計信息質量的目的。
      
      5.5 本章小結
      
      本章在理論分析的基礎上對內部控制和會計信息質量關系進行實證檢驗。對會計信息質量的度量選擇 Jones 模型估計的盈余質量,對內部控制質量指標選取內部控制五要素評價質量以及內部控制信息披露質量指標,構建可操縱應計利潤、內控要素指標體系、信息披露質量指標進行回歸檢驗,從而得出內部控制與會計信息質量之間相關關系成立的結論,驗證了理論假設。
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