复杂性 复杂性 1099 - 0526 1076 - 2787 Hindawi 10.1155 / 2020/6650193 6650193 研究文章 列出公司的收益管理策略在中国珠江三角洲地区基于复杂网络理论 https://orcid.org/0000 - 0003 - 3078 - 2958 赵 Run-Hua 1 程 杰 2 徐 Nai-Ru 3 Uddin m·艾尔 1 财务和会计的学校 安徽新华大学 合肥230077年 中国 axhu.edu.cn 2 国际教育学院 安徽新华大学 合肥230077年 中国 axhu.edu.cn 3 学校的业务 安徽新华大学 合肥230077年 中国 axhu.edu.cn 2020年 10 12 2020年 2020年 19 10 2020年 2 11 2020年 25 11 2020年 10 12 2020年 2020年 版权©2020 Run-Hua赵等。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

本文旨在检测的方法在中国珠江三角洲地区的盈余管理。选择基于列表的数据公司的珠江三角洲地区从2008年到2019年和平衡面板分析采用追求结果。随机效应分析后,本研究通过总资产收益下降的结论是,销售和应收账款之间的区别,固定资产和向上销售和收入的变化主要是通过销售公司在珠江三角洲地区的中国。

 关键项目的特殊教育的基础部分中国安徽省 SK2019A0731 1。介绍

许多研究表明,收益管理(EM)在会计实践是通过世界各地的公司。EM实际上是一个“信息披露管理”的企业管理者有目的地控制对外财务报告过程,获取某些私人利益( 1]。本文的盈余管理倾向于操作通过违反会计原则和会计估计企业管理者为了满足欲望的人员和公司。EM的会计实践,不仅扭曲了公司的财务状况,也有相应的会计信息用户的负面经济后果。因此,本文关注新兴市场,以防止不当行为和更新会计信息的质量。

许多元素影响。文化逐渐影响会计决策的作用以外,会计制度( 2]。语言的时间编码的方式与盈余管理显著相关( 3]。盈余管理有显著影响激励来减少费用粘性( 4]。高管薪酬会导致物权的实现,以及结构的改进的高管将大大抑制REM高管薪酬的基础上( 5]。内部控制的重大缺陷导致管理更有可能采用实际收益管理( 6]。

珠江三角洲(PRD)地区,中国未来的地区之一,位于中国的南部,有一个特别的传统,一个相同的亚文化,一种不同的语言,和其他特性方面。太多的珠三角地区之间存在差异和中国的其他地方,和的差异导致了不同的会计实务。本文旨在确定采用的EM珠三角的战略的公司。

论文的其余部分组织如下。部分 2回顾了相关研究背景。部分 3简要介绍了关于珠三角地区。部分 4采用的研究方法。最后,部分 5提供结果和建议。

 2。文献综述

盈余管理是一个金融话题吸引世界各地的许多学者的注意力( 7]。

盈余管理在以下方面可分为。

首先,根据不同的目标收益管理、操纵利润可能通过积极或消极的方法。积极的盈余管理手段的表现令人振奋的实体在某一会计期间,减少费用,加快销售,并减少长期资产的折旧和摊销,在这种常用的策略。相反,负盈余管理通常使用的方法,如延迟的销售操作,令人振奋的费用,加速长期资产的折旧和摊销,等等( 8, 9]。

其次,根据经理的意愿,盈余管理由自由裁量权和nondiscretion策略。方法包括控制自由裁量权的收益向上或向下将现有的事务和事件的经理,和它包括决策取决于经济环境,薪酬激励,和其他压力;或多或少的问题”,“我们的名字AEM [ 10]。nondiscretion方法包括识别相同的事务和事件,也取决于管理层的意志;的问题”,“我们可以称这种盈余管理快速眼动( 11]。如今,随着检查变得至关重要,越来越多的管理者要转变AEM向REM避免治理和专业人员的检查( 12]。

 3所示。珠江三角洲地区

珠江三角洲地区,兴旺的地区之一,位于中国的广东省中南部,面对东南亚隔海相望。珠江三角洲地区属于亚热带南部地区。全年气候温暖、潮湿,肥沃的土壤,平坦的地形,纵横交错的河流。广州,珠江三角洲地区的中心城市,是政治、经济和文化中心,广东和岭南地区很长一段时间。岭南文化是受欢迎的,和人的精神变化。大约一半的国民生产总值珠江三角洲是通过国际贸易。许多企业供应大部分产品国际市场。出口导向型经济的基本方法是在珠江三角洲地区的发展。与此同时,该地区的优势是接近香港和澳门,面对东南亚。它的优点是海外,有更多的民营企业。 The advantage of fine seaports, coupled with the preferential policies by the state, makes it a land to attract investment across the world. This district has been drawing the attention of scholars all over the world.

 4所示。数据和方法 4.1。数据的来源

本文的数据选择CSMAR的数据库,并局限于珠江三角洲地区。因为经济形势是定期从2008年到2019年,我们选择这个时期进行研究以获得良好的结果。国家证券交易所的数据仅限于公司因为管理这种列表显示更好的条件。起初,4737 year-company数据通过彩排,1815 year-company数据过滤。最后,165年公司组成的私人列表,国有企业,外商直接投资和其他类型的公司被选为一个平衡的面板。

 4.2。方法

后过滤一些不平衡数据,平衡面板数据。豪斯曼检验后,本文采用随机效应的方法来完成这个研究找到最好的利用面板模型的优势。

4.2.1。准备AEM代理

AEM首次引入了Kothari et al。 11),它被用来检查异常收益。Kothari等人估计每年的方程在时间序列。Kothari等后的方程,修正琼斯模型计算异常收益如下( 13]: (1) 助教 我 , t 一个 我 , t − 1 = α 1 我 , t + α 2 我 , t 1 一个 我 , t − 1 + α 3 我 , t Δ 出售 我 , t − 矩形 我 , t 一个 我 , t − 1 + α 4 我 , t 个人防护用品 我 , t 一个 我 , t − 1 + α 5 我 , t 倪 我 , t 一个 我 , t − 1 + ε 我 , t , 在哪里 我和 t分别代表公司和年。助教 我,不代表公司的总收益 我年 t。ΔSALE 我,不代表公司的净销售额的变化 我年 t。ΔREC 我,不代表公司的帐户应收账款的变化 我年 t。个人防护用品 我,不代表的净财产,工厂和设备的公司 我年 t。倪 我,不代表公司的净收益 我年 t。 一个 我,不代表公司的总资产 我年 t .ε是一个误差项和代表的可自由支配的权责发生制或异常收益(AEM)为一个实体 我年 t。

 4.2.2。REM代理

REM受雇于一个代理( 1检测到异常的首席财务官。首席财务官估计通过回归平衡面板数据。这个估计每年评估的整个时间序列根据Kothari et al。因此,该模型计算异常CFO如下所示( 14]: (2) 首席财务官 我 , t 一个 我 , t − 1 = β 1 我 , t + β 2 我 , t 1 一个 我 , t − 1 + β 3 我 , t 出售 我 , t 一个 我 , t − 1 + β 4 我 , t Δ 出售 我 , t 一个 我 , t − 1 + ε 我 , t , 在哪里 我和 t代表公司和年。首席财务官 我, t代表公司的现金流操作 我年 t。出售 我, t代表公司的净销售额 我年 t。ΔSALE 我, t代表公司的净销售额的变化 我年 t。 一个 我, t代表公司的总资源 我年 t, ε误差项和代表实体的财务总监(REM)异常 我年 t。

 4.2.3。他们代理

经理们更喜欢快速眼动,因为雷不明显导致违反公认会计准则。只有严格禁止后或环境不适合,经理将转向AEM。因此,AEM和雷两种乐器经理经常同时使用。本文将AEM和快速眼动分析鳍以获得完整的盈余管理( 15]。从( 1)和( 2),我们有以下方程: (3) 新兴市场 = AEM + 快速眼动 = 助教 我 , t 一个 我 , t − 1 + 首席财务官 我 , t 一个 我 , t − 1 = α 1 我 , t + α 2 我 , t 1 一个 我 , t − 1 + α 3 我 , t Δ 出售 我 , t − 矩形 我 , t 一个 我 , t − 1 + α 4 我 , t 个人防护用品 我 , t 一个 我 , t − 1 + α 5 我 , t 倪 我 , t 一个 我 , t − 1 + β 1 我 , t + β 2 我 , t 1 一个 我 , t − 1 + β 3 我 , t 出售 我 , t 一个 我 , t − 1 + β 4 我 , t Δ 出售 我 , t 一个 我 , t − 1 + ε 我 , t 。

彩排之后,我们获得 (4) 新兴市场 = α 1 我 , t + β 1 我 , t + α 2 我 , t + β 2 我 , t 1 一个 我 , t − 1 + α 3 我 , t Δ 出售 我 , t − Δ 矩形 我 , t 一个 我 , t − 1 + α 4 我 , t 个人防护用品 我 , t 一个 我 , t − 1 + α 5 我 , t 倪 我 , t 一个 我 , t − 1 + β 3 我 , t 出售 我 , t 一个 我 , t − 1 + β 4 我 , t Δ 出售 我 , t 一个 我 , t − 1 + ε 我 , t 。

因为 α1 我,不和 β1 我,不是常数,我们使用吗 γ来引用它们。所以,变化的公式 (5) Y t = γ + α 2 我 , t + β 2 我 , t x 1 + α 3 我 , t x 2 + α 4 我 , t x 3 + α 5 我 , t x 4 + β 3 我 , t x 5 + β 4 我 , t x 6 + ε 我 , t 。

变量的解释如表所示 1( 16]。

变量的解释。

有限公司 公司
Y t 新兴市场
γ α 1 我 , t + β 1 我 , t
x 1 1 / 一个 我 , t − 1
x 2 Δ 出售 我 , t − Δ 矩形 我 , t / 一个 我 , t − 1
x 3 个人防护用品 我 , t / 一个 我 , t − 1
x 4 倪 我 , t / 一个 我 , t − 1
x 5 出售 我 , t / 一个 我 , t − 1
x 6 Δ 出售 我 , t / 一个 我 , t − 1
4.3。分析

首先,变量总结如表所示 2。

变量的总结。

奥林匹克广播服务公司 的意思是 Std.开发。 最小值 马克斯
1815年 0.06445 0.32961 −0.61052 12.040
1815年 5.79 e−10 2.15 e−09年 6.54 e−13 5.28 e−08年
1815年 0.25897 6.4514 −3.2560 263.90
1815年 0.24858 0.31462 0.00008 9.9485
1815年 0.06230 0.34764 −0.61025 12.784
1815年 1.0077 9.7941 0.01100 406.97
1815年 0.36952 9.7370 −3.2870 404.55

来源:CSMAR的数据库

其次,我们采用单位根检验发展进一步分析。结果在表 3。

单位根的结果。

奥林匹克广播服务公司数量= 1815 组的数量= 16
R-sq: = 0.9438 观察每组:min = 11
= 0.9202之间 Avg = 11.0
整体= 0.9415 Max = 11
组变量:有限公司 瓦尔德气2(6)= 29087.44
相关系数(u_i X)= 0(假设) 概率>气2= 0.0000
y t 系数。 Std.犯错。 Z P > z (95% conf.区间)
x 1 −4649495 1069459 −4.35 0.000 −6745596 −2553393
x 2 0.0012328 0.0048786 0.25 0.801 −0.0083291 0.0107948
x 3 −0.0105319 0.0086824 −1.21 0.225 −0.027549 0.0064853
x 4 0.8395955 0.0109845 76.43 0.000 0.8180663 0.8611246
x 5 −0.0078637 0.0035245 −2.23 0.026 −0.0147715 −0.0009559
x 6 0.0111806 0.0049028 2.28 0.023 0.0015713 0.0207899
_Cons 0.0209265 0.0036572 5.72 0.000 0.0137585 0.0280945
sigma_u 0
sigma_e 0.07777193
ρ 0 (由于u_i方差比例)

虽然在分析,测试通过,我们可以采用面板数据进行进一步分析。

最后,我们采用豪斯曼检验来确定固定效应和随机效应。豪斯曼检验的结果如表所示 4( 1]。

豪斯曼检验的结果。

( b) ( B) ( b− B) √诊断接头V_b−V_b))
菲 再保险 区别 SE
x 1 −4011297 −4649495 638197.9 878663.8
x 2 0.0166332 0.0012328 0.0154003 0.0024575
x 3 −0.0082575 −0.0105319 0.0022744 0.0156202
x 4 0.8303778 0.8395955 −0.0092176 0.004411
x 5 −0.0031594 −0.0078637 0.0047043 0.0068185
x 6 −0.0035012 0.0111806 −0.0146818 0.007662
缺点 0.0172622 0.0209265 −0.0036643 0.0054629

b=下一致的Ho和哈,从xtreg获得。 B=下不一致的哈,高效的下Ho和获得。xtreg。 测试。何:差异系数不系统。气2(1)= (−b)”[(V_b−V_b)−1)(−b) = 0.53。概率>气2= 0.4676;(V_b−V_b)不是正定。

因为 p 是0.4676,我们认为这个小组属于一个随机模型。我们使用群体间的估计量来分析这个问题。群体间的估计量的结果反映在表 5。

群体间的估计量的结果。

奥林匹克广播服务公司数量= 1815 组的数量= 165
组变量:有限公司 R-sq:
观察每组: min = 11
在= 0.8802 = 0.9672之间
Avg = 11.0 Max = 11
F(6158)= 777.51 整体= 0.8871
Sd (u 我+ avg (e i。)) = 0.0188445 问题> F= 0.0000
y t 系数。 Std.犯错。 t P > t (95%相依区间)
x 1 −5169880 2796931 −1.85 0.066 −1.07 e+ 7 354316.1
x 2 −0.1718596 0.0124933 −13.76 0.000 −0.196535 −0.1471842
x 3 −0.0035354 0.007921 −0.45 0.656 −0.0191801 0.0121093
x 4 1.081116 0.0269564 40.11 0.000 1.027874 1.134357
x 5 −0.0019389 0.0032112 −0.60 0.547 −0.0082813 0.0044035
x 6 0.11197 0.0085434 13.11 0.000 0.0950959 0.1288441
缺点 0.0060512 0.0037794 1.60 0.111 −0.0014135 0.0135159
5。结果和建议 5.1。结果 5.1.1。类型1:向下的盈余管理

结果表明, x1, x2, x3, x5是向下的盈余管理元素。

x1代表1 / ( 一个 我,不1),这是−5169880, x2代表(ΔSALE 我,不−Δ 矩形 我,不)/ ( 一个 我,不1),这是−0.1718596, x3代表(PPE 我,不/ 一个 我,t -1),这是−0.0035354, x5代表 出售 我,不/ ( 一个 我,不1),这是−0.0019389。这意味着下降的收益可以通过资产的管理,销售和应收账款之间的区别,固定资产和销售。这个集群贴上下行。在这一群体中, x1是最大的一个,这表明资产管理工具被广泛使用的操纵收益下降和销售,销售的差异和固定资产。

 5.1.2中。类型2:向上盈余管理

x4和 x6向上盈余管理工具,因为积极的价值观和这个集群贴上向上的团体。 x4代表倪 我,不/ ( 一个 我,不1),这是1.081116, x6代表ΔSALE 我,不/ ( 一个 我,不1),这是0.11197。这意味着他们想操纵收益上升通过净利润和销售额的变化。1.081116比0.11197,这给我们的信息净收入法比的变化更经常使用向上销售收入。

 5.2。建议

审计人员或分析师,对公司进行分析时,要充分实现的目标,我们应该密切关注收益的管理。

首先,我们应该知道资产,销售和应收账款之间的区别,PPE资产和销售时操纵性能下降,尤其是资产管理。

第二,如果收益上升,分析师的注意应该转向净利润和销售额的变化的公司。

最后但不是最少,分析师应该密切关注销售延迟或超速的策略,以及可自由支配的支出,减少研发费用和管理费用。

 数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

 作者的贡献

所有作者对本文同样起到了推波助澜的作用。

 确认

这项工作是支持的重点项目的特殊教育的基础部分中国安徽省(SK2019A0731)。

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