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盈余结构的价值相关性研究

发布时间:2017-03-19 19:07

  本文关键词:盈余结构的价值相关性研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:证券市场是一个信息敏感的市场,会计信息是上市公司披露的核心内容。会计信息的价值相关性,集中体现在对利益相关者决策的有用性上。同时只有具有较高价值相关性的会计信息,才能真实无偏地反映企业各方面的经营状况,从而有助于证券市场利益相关者做出合理的决策,促进资本市场健康持续地发展。会计盈余具有价值相关性,已经被广泛证实,但来源不同的盈余各组成部分的价值相关性却有着显著的不同。对盈余构成项,即盈余结构的价值相关性研究,起步较晚,研究较少。综合以往研究,主要有两种研究方法:一是按利润表分解盈余,二是研究应计制下的盈余构成。本文采用第一种研究方法,将利润表进行了三步拆分。首先将利润表拆分成净利润和其他综合收益,研究二者是否均具有价值相关性,以及二者的相对价值相关性;然后,在第一步拆分的基础上,本文基于公允价值计量又做了后两步拆分:其一,将净利润拆分成公允价值变动损益和不含公允价值变动损益的净利润两部分,研究二者是否具有价值相关性,以及二者的相对价值相关性;其二,将其他综合收益拆分成公允价值计量和非公允价值计量两部分,研究二者的价值相关性及相对价值相关性。考虑到回归结果的稳健性,本文对每部分研究做了面板固定效应检验、制造业与非制造业企业、国有与非国有企业的分组检验;另外,公允价值计量受到经济发达程度的影响,本文又对后两部分做了分地区的检验。本文采用报酬模型对2010-2014年A股上市公司数据进行研究,结果表明净利润和其他综合收益均具有价值相关性,且前者的价值相关性高于后者,该结论对制造业企业和非制造业、国有和非国有企业均适用。公允价值变动损益和不含公允价值变动损益的净利润均具有价值相关性,且前者的价值相关性低于后者,制造业企业和非制造业、非国有企业得出了相同的结论,但国有企业有所不同。公允价值变动损益受地区差异的影响较大,东部、中部、西部价值相关性依次递减。其他综合收益中公允价值计量部分具有价值相关性,非公允价值计量部分不具有价值相关性,制造业企业和非制造业、国有和非国有企业均得出相同结论。其他综合收益中公允价值计量部分也受地区差异影响较大,东部、中部、西部价值相关性依次递减。
【关键词】:盈余结构 其他综合收益 公允价值 价值相关性
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F275;F832.51
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 引言11-16
  • 1.1 研究背景11-12
  • 1.2 研究意义12
  • 1.3 研究内容与研究框架12-14
  • 1.4 创新点14-16
  • 2 文献综述16-23
  • 2.1 盈余结构的价值相关性16-17
  • 2.2 其他综合收益的价值相关性17-20
  • 2.2.1 其他综合收益的价值相关性17-18
  • 2.2.2 其他综合收益构成项的价值相关性18-20
  • 2.3 公允价值的价值相关性20-22
  • 2.4 文献述评22-23
  • 3 理论基础与研究假设23-32
  • 3.1 会计信息价值相关性的含义23
  • 3.2 会计信息与企业价值23-25
  • 3.2.1 决策有用的信息观23-24
  • 3.2.2 决策有用的计量观24-25
  • 3.3 制度背景25-29
  • 3.3.1 其他综合收益25-27
  • 3.3.2 公允价值27-29
  • 3.4 研究假设29-32
  • 4 研究设计32-37
  • 4.1 研究思路框架32
  • 4.2 模型设计32-34
  • 4.3 变量说明34-37
  • 4.3.1 被解释变量34
  • 4.3.2 解释变量34
  • 4.3.3 控制变量34-37
  • 5 实证研究37-60
  • 5.1 净利润与其他综合收益37-44
  • 5.1.1 样本描述37-38
  • 5.1.2 描述性统计38-39
  • 5.1.3 相关性分析39
  • 5.1.4 回归分析39-40
  • 5.1.5 拓展性检验40-44
  • 5.2 公允价值变动损益与不含公允价值变动损益的净利润44-51
  • 5.2.1 样本描述44-45
  • 5.2.2 描述性统计45
  • 5.2.3 相关性分析45-46
  • 5.2.4 回归分析46-47
  • 5.2.5 拓展性检验47-51
  • 5.3 其他综合收益中公允价值计量与非公允价值计量部分51-60
  • 5.3.1 样本描述51-53
  • 5.3.2 描述性统计53-54
  • 5.3.3 相关性分析54
  • 5.3.4 回归分析54-55
  • 5.3.5 拓展性检验55-60
  • 6 结论60-65
  • 6.1 研究结论与启示60-61
  • 6.2 相关建议61-63
  • 6.3 研究不足和展望63-65
  • 参考文献65-69
  • 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果69-71
  • 学位论文数据集71

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本文编号:256433

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