盈余信息作為能夠傳遞公司經營狀況的重要信息,是內外部投資者做出決策的重要依據,會計準則以及法規(guī)體系的不完善之處,給公司管理層留下了很多進行會計政策選擇的空間,但這種盈余管理行為大大損害了盈余信息的質量,直接影響利益相關者決策的正確性。在現實中,管理層能力對盈余質量的影響是不能忽略的。兩權分離使管理層掌握了公司的管理權,使得管理層對公司的業(yè)績尤其是會計行為方面有著巨大的影響。關于管理層能力這一問題的研究,由于其抽象且難以準確衡量的特點,以往研究一直較少。直至2012年Demerjian提出了 DEA-Tobit數據包絡分析二階段回歸法后,管理層能力才得以綜合且具體的量化,研究也才陸續(xù)展開。同時,管理層是異質的,不同的管理層運用既定資源產出的效率不同,面對同樣的情況作出的判斷和對會計政策的選擇也不同。那么,不同能力的管理層提供的財務報告盈余質量會不同嗎?不同的話又呈現什么樣的特征呢?內外部的監(jiān)督因素是否會影響這種關系呢?這是管理層能力經濟后果研究亟待挖掘的問題,也能夠為如何正確引導管理層發(fā)揮才能提供思路和建議。近年來,伴隨著證券市場的快速成長,機構投資者取得了超常發(fā)展。機構投資者具有超常的“洪荒之力”,既可以成為經濟領域的穩(wěn)定器,也可以把一個行業(yè)、一個市場的秩序打亂。那么機構投資者這一外部監(jiān)督機制在管理層與盈余質量的關系方面到底有沒有影響呢?因此,本文選取管理層能力、企業(yè)盈余質量、異質機構投資者為研究對象,以2008-2017年我國滬深兩市A股上市公司數據為樣本,從委托代理理論和信息不對稱理論出發(fā),從應計盈余和真實盈余兩個角度衡量盈余質量,采用DEA-Tobit二階段回歸模型更為準確的度量管理層能力,通過規(guī)范分析和實證檢驗,首先分析了管理層能力與盈余質量之間的關系,在此基礎上,研究機構投資者持股對兩者關系的影響,并進一步區(qū)分機構投資者的類型,分組檢驗,對比分析穩(wěn)定型和交易型機構投資者持股的作用效果差異。本文的研究主要包括以下六個部分。第一部分為緒論,該部分主要對研究背景與研究意義、研究方法與研究框架、概念界定、主要創(chuàng)新點進行總體闡述。第二部分為文獻綜述,本部分從管理層能力的度量方法和經濟后果、盈余質量相關研究、異質機構投資者治理效應的研究這三個方面對國內外文獻進行回顧和梳理,并加以評述。第三部分為理論分析與假設提出,該部分對本文的理論研究基礎,委托代理理論和信息不對稱理論進行闡述和分析,并從這些理論基礎出發(fā)提出本文三個方面的研究假設。第四部分為研究設計,該部分首先對本文研究的樣本選取和數據來源進行說明,其次對研究的變量選取和定義進行闡述,最后建立研究模型。第五部分為實證檢驗與結果分析,該部分首先對樣本進行描述性統(tǒng)計和分析,其次進行均值和中位數差異檢驗,并對變量進行相關性分析,然后對數據進行實證檢驗并對結果進行分析,最后對研究結論進行穩(wěn)健性檢驗。第六部分為研究結論及建議,該部分提出了文章的研究結論,并根據研究結論提出針對性的政策建議,最后提出本文的研究局限及研究展望。本文的主要結論包括:(1)管理層能力與真實/應計盈余質量之間的回歸系數顯著為負,表明能力越強的管理層進行真實/應計盈余管理的程度越高,披露的真實/應計盈余質量越差;(2)機構投資者持股比例越高,對管理層能力與真實/應計盈余質量之間的負相關關系的抑制作用越強;(3)進一步區(qū)分機構投資者的類型發(fā)現,穩(wěn)定型機構投資者持股比例越高,越能夠顯著緩解管理層能力與真實/應計盈余質量之間的負相關關系,交易型投資者的緩解作用則不顯著,說明穩(wěn)定型機構投資者發(fā)揮了積極的公司治理效應,而交易型投資者的公司治理效應甚微。本文的積極探索之處在于:第一,在管理層能力與盈余質量關系的研究基礎上,創(chuàng)新性的引入機構投資者異質性這一外部治理因素作為調節(jié)變量,從新思路探究機構投資者持股對管理層能力與盈余質量關系的影響,并進一步區(qū)分機構投資者類型,對比分析異質機構投資者的影響差異;第二,與應計盈余管理相比,管理層更加關注且傾向的真實盈余管理更加隱蔽,本文不僅選取應計盈余質量,還選取以真實盈余管理程度衡量的真實盈余質量來展開研究,將管理層能力、機構投資者異質性、盈余質量三者關系的研究拓寬到真實盈余領域。
【學位單位】：東北財經大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F275;F832.51
【部分圖文】：

＿ｎ＝０”，故認為存在個體效應，??應使用隨機效應的面板Ｔｏｂｉｔ回歸，說明管理層能力的ＤＥＡ－Ｔｏｂｉｔ回歸模型是恰??當的。ＬＲ檢驗結果如下圖５－１所示。??Ｒａｎｄｏｍ－ｅｆｆｅｃｔｓ?ｔｏｂｉｔ?ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ?Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｏｂｓ?＝?１８，９１９??Ｇｒｏｕｐ?ｖａｒｉａｂｌｅ：?Ｓｔｋｃｄ?Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｇｒｏｕｐｓ?＝?２，４４５??Ｒａｎｄｏｍ?ｅｆｆｅｃｔｓ?ｕ＿ｉ?？Ｇａｕｓｓｉａｎ?Ｏｂｓ?ｐｅｒ?ｇｒｏｕｐ：??ｍｉｎ?＝?２??ａｖｇ?＝?７．７??ｍａｘ?＝?１０??Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ：?ｍｖａｇｈｅｒｍｉｔｅ?Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ?ｐｔｓ．?＝?１２??Ｗａｌｄ?ｃｈｉ２（３１）?＝?２５３８．０５??Ｌｏｇ?ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ?＝?８７４０．７３５１?Ｐｒｏｂ?＞?ｃｈｉ２?＝?０．００００??／ｓｉｇｍａｕ?．１１８２７９３?．００１９７３４?５９．９４?０．０００?．１１４４１１６?．１２２１４７??／ｓｉｇｍａ￣ｅ?．１１３６５６５?．０００６６７９?１７０．１７?０．０００?．１１２３４７５?．１１４９６５６??ｒｈｏ?．５１９９２３４?．００８８９５１?．５０２４７５９?．５３７３３２９??ＬＲ?ｔｅｓｔ?ｏｆ?ｓｉｇｍａ＿ｕ＝０：?ｃｈｉｂａｒ２（０１）?＝?８１８１．６４?Ｐｒｏｂ?＞＝?ｃｈｉｂａｒ２?＝?０．０００??０?ｌｅｆｔ－ｃｅｎｓｏｒｅｄ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ??１７，１５９?ｕｎｃｅｎｓｏｒｅｄ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ??１
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本文編號：2856387