公司治理、盈余管理与财务预警模型之建构.ppt

《公司治理、盈余管理与财务预警模型之建构.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《公司治理、盈余管理与财务预警模型之建构.ppt（73页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、报告人：昆山科技大学企业管理系欧阳豪 南台科技大学财务金融所许溪南教授 南台科技大学财务金融所陈庆芳,公司治理、盈余管理与财务预警模型之建构Corporate Governance,Earnings Management,and the Construction of Financial Warning Models,摘 要-1,文献上对财务危机预警模型的建构，主要采用会计报表上之比率变量，本文旨在探讨会计比率、公司治理变量及盈余管理指针对企业财务危机发生机率之预测能力。本研究财务危机的样本为66家，财务正常公司的样本为132家，样本期间为1998年至2004年。本文分别建构七种财务预警模型，

2、并运用Logistic回归分析，探讨会计比率、公司治理变量及盈余管理指针组成之各种模型对企业财务危机发生机率之预测能力。,摘 要-2,研究结果显示，以AUC衡量指标而言，由会计信息、公司治理及盈余管理指针所建构的财务预警模型比其他模型具有最高的模型配适力与最佳的预测正确率，对财务危机预测正确机率分别为前一年为95.2%，前二年为84.1%，前三年为71.4%。本文的发现对于财务危机预警模型的建构，具有重要的贡献与启示。关键词：公司治理(corporate governance)、盈余管理(earnings management)、财务预警模型(the financial early warni

3、ng model)、受试者作业特性曲线(Receiver Operational Characteristic Curve),壹、绪论-1,随着1997年亚洲金融风暴的发生，来年国内股票市场频传地雷股事件，使得金融机构及投资大众损失惨重。对于此种现象，国内外学者也相继发展财务预警模型来预测企业财务危机之发生。目前国内由证交所及柜买中心已在2002年10月发布上市上柜公司治理实务守则，上市上柜公司应依保障股东权益、强化董事会职能、发挥监察人功能、尊重利害关系人权益及提升信息透明度之原则建立公司治理制度。,壹、绪论-2,台湾自2006年底爆发之力霸集团掏空案以及2004年起上市公司如博达、宏达科、

4、皇统、讯碟、升技等公司陆续爆发财务危机，这些公司的共通点就是管理当局利用盈余操纵，虚列应收帐款来向金融机构融资，利用虚设公司的假买卖真掏空公司资产来图利自己，并且大部分公司在发生危机前的财务报表都有不实的嫌疑(用来掩饰资金被挪用与巨额的投资损失)。,这些事件，不仅造成整体股市价格大幅下跌，成交量大幅下降，使得证券市场筹资的功能也随之萎缩，更让投资人对公司财务报表与查账会计师的独立性失去信心，增加投资者与公司信息不对称的程度。过去，也有学者探讨有关公司治理变量对公司绩效的影响，但对于财务预警模型的研究，许多文献则只从财务报表的信息(包括财务绩效与会计师查核意见)，来分析建立预警模型。,壹、绪论-

5、3,有鉴于盈余管理与公司治理变量对财务危机的关联性，本文主要目的为从盈余管理指标、公司治理与财务信息的角度，针对国内这些发生因财务危机而导致经营权移转或下市(柜)之公司，与相同产业没有发生财务危机之公司分群相比较，来分析建立财务预警模型。,壹、绪论-4,研究结果显示，在财务危机公司预测正确率方面，由会计信息、公司治理及盈余管理指针所建构的财务预警模型有最佳的预测正确率。本文的发现对于财务危机预警模型的建构，具有重要的贡献与启示。,壹、绪论-5,贰、文献回顾,一、盈余管与财务危机Schipper(1989)认为盈余管理(Earnings Management)为财报提供者基于某种经济上的动机，利

6、用其对损益承认的自由裁量权，而企图控制盈余的结果。亦即，企业管理当局基于企业整体利益或其经理人自身利益之考虑，运用某些方法或程序介入财务报表编制过程，控制会计盈余，以达成其所预定之盈余目标的行为，称为盈余操纵(Earnings Manipulation)。,Healy(1985)是第一位以应计项目来衡盈余管的学者，他将总应计项目定义为本期纯益与营业活动之现金流量之差额，再以当期之期末总资产加以平减，并将总应计项目再细分为裁决性应计项目(Discretionary Accruals)与非裁决性应计项目(Nondiscretionary Accruals)。Gilson（1989）主张经理人在公司

7、面临财务困难时，将导致薪酬降低与职位更迭等损失。,当公司负债比率愈高，为避免发生财务危机，管理者有调高公司盈余的诱因，此外为了避免财务困难所导致之契约重新协商，并降低公司负担，管理者有诱因降低公司的盈余。由于财务报表用户与企业管理当局间存有信息不对称，管理当局对信息结构之了解远超过用户，因而常会偏向自利的考虑，利用任何可以自由裁量之方式，发布对自己有利之财务信息。财务危机发生前国内管当局可能有从事盈余管之为。,二、公司治、盈余管理与财务危机公司治理的发展到Jensen and Meckling(1976)的代理问题趋于确定，Jensen and Meckling将公司的股东分为两类：一为公司内

8、部股东，即持有公司股票的董事会成员及公司高阶主管。另一为公司外部股东，通常，公司可透过增加内部股东的持股，则高阶管理者因特权消费由自身承担的损失比例愈大，因此，高阶管理者会减少使公司价值有损失之行为，使其与外部股东的利益趋于一致；或是增加外部股东的持股，以提高其监督高阶主管的诱因，亦即主张股权愈集中，对企业价值愈有正面提升作用。,在董事会特性方面，Fama(1980)及Fama and Jensen(1983)认为若董事兼职公司之内部管理人员，则对董事会当然会有影响力，因为内部董事可透过对内部相互监督其他管理人员之机制，获取有关公司活动中有价值的信息，而当拥有这些信息的内部董事列席于董事会上，

9、将是监督控制决策之有效机制。,而财务危机发生之成因，大体可分为牵涉管舞弊或道德危机以及企业失败种，其中又以前者为多。危机公司之内外部监督机制，如监察人及会计师均无法适时地发挥功效。从文献可知公司治理对企业的经营扮演很重要的角色，企业的公司治理机制是否有彻底去执行，从财务危机公司与正常公司就可以看出端倪，所以有良好的公司治理机制可以促进股东、董监事和管理当局三赢的局面。,在国内，陈肇荣(1983)与戚务君(1991)利用Beaver(1966)的单变量分析和Altman(1968)的多变量分析使用会计变量建构财务预警模型并预测财务危机机率；陈莉莉(1994)、陈凤仪(1995)、熊大中(2000

10、)、及谢智安(2003)等皆使用会计信息变量来建构财务危机预警模型并利用罗吉式回归方法预测财务危机机率。但只有熊大中(2000)使用公司治理变量，却没有加入盈余管理变量。,熊大中(2000)使用公司治理变量，却没有加入盈余管理变量，实证结果发现，董监持股比低或质押比愈高，愈容发生财务危机事件，进一步之分析亦显示，当董监持股比愈高，公司经营绩效愈佳，监督的机制愈能发挥，减少代问题，降低财务危机的发生机率。故本研究尝试以会计信息变量加入公司治理变量和盈余管理指针变量来建构财务危机预警模型，观察是否能增加其财务危机预测机率。,文献汇整表：一、盈余管与财务危机-1,文献汇整表：一、盈余管与财务危机-2

11、,文献汇整表：一、盈余管与财务危机-3,文献汇整表：二、公司治、盈余管理与财务危机-2,文献汇整表：一、盈余管与财务危机-4,文献汇整表：一、盈余管与财务危机-5,文献汇整表：二、公司治、盈余管理与财务危机-1,文献汇整表：二、公司治、盈余管理与财务危机-1,参、研究方法-1,一、数据源 本研究以台湾证交所上市(柜)公司为主，金融业因其产业特性与财务会计科目不同于其他产业，因此未将之纳入研究对象。本研究期间自1998至2004年，数据源为台湾经济新报(TEJ)数据库，选取财务危机公司发生前一年至前三年的会计信息、公司治理变量、盈余管理程度指针为变量。,参、研究方法-2,过去文献中有关财务危机预

12、警模型的研究，大都采用非随机样本，危机公司与正常公司采用1：1配对抽样，本研究藉由增加财务正常公司的样本，降低因过度抽样所导致之选择基础抽样偏误，提高模型的适用性。,参、研究方法-3,二、研究假说 管当局一般可透过种方式达到盈余管的目的：一为会计方法之选择，然而财务会计准则规定公司一旦选择会计方法，除非有正当由，否则得任意变，因此管者较少采用此一途径操纵盈余。另一为裁决性应计项目，由于非裁决性应计项目会随着企业营运的变动而改变，非管当局所能控制，然裁决性应计项目只要符合一般公认会计原则，企业主可以自调整，故管当局会藉由裁决性应计项目进盈余的操纵。,参、研究方法-4,假说一：财务危机公司相对于正

13、常公司，于财务危机发生前盈余管理程度较高。假说二：盈余管理指标愈高，公司财务危机发生的机率愈高。假说三：加入盈余管理程度指标建立财务危机预警模型较只用纯会计信息变量所建立之模型在分类正确率上较佳。,参、研究方法-5,假说四：加入公司治理变量之财务危机预警模型较只用纯会计信息变量所建立之模型在分类正确率上较佳。假说五：整合加入公司治理变量和盈余管理指针下之财务危机预警模型较只用纯会计信息变量之模型为佳。,参、研究方法-6,三、研究方法与研究变量(一)、研究方法 企业是否发生财务危机之区分方法如多元区别分析、多元回归法、罗吉斯回归法、比例风险可性回归法(Proportional Hazard Li

14、kelihood;PHL)等，本研究采用罗吉斯回归(logistic regression)分析法。,参、研究方法-7,(二)研究变数 本研究经由文献探讨、参照公开说明书所使用的会计信息后，选取8种会计信息及5种公司治理变量，用以建立盈余管理程度指标及财务危机预警模型。兹将所选用两类解释变量说明如下:,参、研究方法-8,1.会计信息变量：速动比率(%；QR)以速动资产与流动负债的比值表示；营业利益率(%；NOP)以营业利益与营业收入净额的比值表示；现金流量比率(%；CF)以来自营业现金流量对流动负债的比值表示；利息支出率(%；INT)以利息支出占税后净利与税后利息支出的合计数之的比值表示；,应

15、收帐款周转率(次；ART)以营业收入净额为平均应收帐款的倍数表示；总资产周转率(次；TAT)以营业收入净额为平均资产总额的倍数表示；息前税前资产报酬率(%；BEP)以每一元平均资产总额赚取之息前税前净利报酬率表示；每股盈余(EPS)以每一股普通股可获得的税后盈余表示。流通在外股数。,参、研究方法-9,参、研究方法-10,2.董事会特性之衡量：董事会人数(N_BOD=N1)为董事会人数多寡。董监事持股之比率(BOD%)代表董监事、常务董事、董事长等人合计之期末持股比率。董监事持股质押比率(PLED%)代表各公司所有之董监事持股质押股数除以各公司所有之董监事持股总数。独立董事人数(N_IND=N2

16、)代表未兼任公司职务之董事人数。董事长兼任总经理(DUAL)为一虚拟变数，若有兼任者，其值为1，反之为0。,参、研究方法-11,3.控制变量之衡量 其中负债比率(%；LEV)为负债总额占资产总额的比值。公司规模(SIZE)以上市公司股票期末市值对数值表示。,参、研究方法-12,四、研究之实证模型 本研究之目的是建立财务危机预警模型，使用盈余管理指针、会计比率变量及公司治理变量，这三种估计变量分别建构七种模型：盈余管理(Model 1)、会计信息(Model 2)、会计信息及盈余管理(Model 3)、公司治理(Model 4)、公司治理及盈余管理(Model 5)、会计信息及公司治理(Mode

17、l 6)、会计信息、公司治理及盈余管理(Model 7)，并且采用Logistic回归分析来判断各模型和企业发生财务困难机率之关连性。,肆、实证结果,一、叙述统计及两母体平均数检定 本节首先叙述财务危机与正常公司样本的基本统计量分析及两母体平均数之检定。本研究在做实证之前对各变量进行常态检定后发现大部分变量皆非常态分配。,表1盈余管理之叙述统计及平均数检定,表2会计信息变量之叙述统计及平均数差异检定,(三)公司治理变量 公司治理指针的变量包含五个变量，财务危机公司董监事的持股虽较少，但其质押的比率过高。当质押比率愈高时，愈容易在股市大幅下跌时，因本身承受较高的财务风险，而愈有动机挪用公司资金支

18、撑股价及侵占公司之财富，将公司暴露于高财务危机风险下。,表3公司治理变量之叙述统计及平均数差异检定,*显著水平为1%，*显著水平为5%，*显著水平为10%。,表4控制变量之叙述统计及平均数差异检定,*显著水平为1%，*显著水平为5%，*显著水平为10%。,二、Logistic回归分析(一)盈余管理指标 不论是前一年、前二年或前三年，对发生财务危机都达1%的显著水平。裁决性应计项目与财务危机的机率呈正向影响，表示盈余管理程度愈大，财务危机发生的机率也愈高，此实证结果符合本研究假说二。,表5盈余管理之Logistic回归分析(Mode l),*显著水平为1%，*显著水平为5%，*显著水平为10%。

19、,表6会计信息之Logistic回归分析(Mode 2),*显著水平为1%，*显著水平为5%，*显著水平为10%。,表7会计比率变量、盈余管理之Logistic回归分析(Model 3),表8公司治理之Logistic回归分析(Model 4),三、Logistic回归分析之分类正确率-1,(一)、风险的说明 所谓 风险(型一误差)是指在进行分类时，公司实际为财务危机公司但却分类为财务正常公司；而 风险(型二误差)是指在进行分类时，公司实际为财务正常公司但却分类为财务危机公司。,表14财务危机预警模型之型一误差汇整 单位：%,(四)假说验证 本小节将第三节所提出的五项研究预期，经由上述实证分析

20、结果，判断是 否符合预期的方向。为便于阅读与参考，兹将假说验证结果汇总如表15 所示。表15五项研究假设验证汇总表,三、Logistic回归分析之分类正确率-2,(二)全样本下模型配适力之汇整 1 Kolmogorov-Smirnov检定 此类验证指标的理论基础是透过无母数检定方法，检定两个独立样本是否取自同一母体(亦即有相同的比例结构)，由模型所估计出来的结果，两母体(即发生财务危机公司与正常公司)的累积机率分配是否相同。若模型估计出两样本母体一致，其累积频率该彼此相当接近，其差异则是随机的。如果在某一阶段累加相对次数差异太大，则表示两组样本有很大的可能性来自不同母体，即当检定统计量太大时，

21、应拒绝母体相同或一致的假设。本文中，若正常公司和违约公司累加相对次数差异太小，则表示此模型无明显区分能力，无异于随机的评估过程。,三、Logistic回归分析之分类正确率-3,但是K-S检定的统计量并无效力上的解释，即最大差异量的大小不代表模型的优劣，只能作为判断是否拒绝虚无假设的依据。因此K-S检定无法对模型做出何者较优的结论。Mays(2000)指出较低的K-S统计值并不代表模型相对较差，因此单纯使用K-S最大差异量进行模型验证，有可能产生偏误。,三、Logistic回归分析之分类正确率-4,2.受试者作业特性曲线(Receiver Operating Characteristic Cur

22、ve；ROC曲线)Mays(2000)指出一个好的财务危机预警模型主要特质应该尽可能达到高的预测正确率(亦即型一误差要愈小愈好)，同时又尽可能具有最低的预测错误率(亦即型二误差也要愈小愈好)。在分析某一截断点下之模型配适力，可分别计算出在某截断点下预测正确率与预测错误率，最后在一个X轴为预测错误率，Y轴为预测正确率之二维空间中连接各个点，此条曲线即为ROC曲线。,三、Logistic回归分析之分类正确率-5,从ROC当中可以得到一个具体整体性经济意义的数值比率，这个比率由求算ROC曲线以下的面积而来，因此称为曲线下区域(area under curve；AUC)。AUC值介于0与1之间，数值愈

23、接近1其正确率愈高。AUC可解释为在某一截断点下，验证模型对区别正常公司和出现财务危机公司的平均能力。当AUC的区域为0.5时，表示模型区别正常公司和出现财务危机公司采取随机的过程，此时模型毫无区隔能力；当AUC的区域为1时，表示模型为最佳。,三、Logistic回归分析之分类正确率-6,本研究针对全样本，进行财务危机预警模型的建置，藉以了解使用的样本是否具有良好的模型配适力。若在全样本下之模型配适力欠佳，代表样本本身可能存在问题，并不具研究价值。由表12实证结果显示：七个模型全样本的AUC判断准则下，AUC介于0.587至0.952之间，其中样本配适力最好的模型为会计信息、公司治理、盈余管理

24、(Model 7)，其余依次为会计信息、公司治理(Model 6)，公司治理、盈余管理(Model 5)，公司治理(Model 4)，会计信息、盈余管理(Model 3)，会计信息(Model 2)，配适能力最差的则是盈余管理(Model 1)，由上述可知，本研究所使用的样本具区别能力与研究价值。,表12全样本下模型配适力统计分析表(财务危机前年至前三年),表13财务危机预警模型分类正确率之汇整-1单位：%,表13财务危机预警模型分类正确率之汇整-2单位：%,表13财务危机预警模型分类正确率之汇整-3单位：%,*使用切割点为0.5,(二)模型分类正确率之汇整 本文之Logistic回归分析模型

25、共七种：盈余管理(Model 1)、会计信息(Model 2)、会计信息及盈余管理(Model 3)、公司治理(Model 4)、公司治理及盈余管理(Model 5)、会计信息及公司治理(Model 6)、及会计信息、公司治理及盈余管理(Model 7)对财务危机公司及财务正常公司之分类正确率进行归纳比较。,伍、结论,在财务危机公司分类正确率方面，本研究利用会计信息、公司治理变量和盈余管理指针分别建构七种模型，其中以整合会计信息、公司治理变量和盈余管理指针所建构之模型在财务危机公司分类正确率有最佳的预测能力，对财务危机公司之正确分类率分别为：发生财务危机前一年为95.24%，前二年为84.13%，前三年为71.43%，符合本研究假说五。,