201502 - page 93

北京工商大学学报
(
社会科学版
)摇 摇 摇 摇 2015
2
1
年内的总交易天数为
240
,
故年波动率
:
Year
=
Day
交易天数
(
王政等
, 2011 )
[24]
Year
即为公司资产价值年波动率
OPR
鄄Ass
主营业务收入波动的计算参照
Eriksson
(1999)
[27]
和廖理等
(2009)
[25]
的研究
,
以公司历
3
年主营业务收入的标准离差率表示
,
标准离
差率为标准差除以其均值
(3)
控制变量
参照
Wang(2013)
的研究
[7]
,
选取可能影响会计稳健性的重要变量
———
财务杠
杆作为控制变量
,
以公司负债账面总额与资产账
面总额的比值作为代理变量
,
LEV
表示
,
为了控制行业和宏观经济因素影响
,
本文添加
IND
YEAR
两个虚拟变量
各变量见变量定义表
1。
1摇
变量定义表
变量名称
摇 摇
变量符号
摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
变量定义和计算方法
每股税后净利
EPS / P
每股税后净利
/
股价
年股票回报率
RET
R
it
=
4
t =
5
(
r
it
+ 1
)
- 1
,
其中
,
r
it
表示
i
公司
t
年第
5
月至
t
+ 1
年第
4
月月个股
回报率
;
R
逸0
,
表示
好消息
冶,
R
< 0
,
表示
坏消息
消息虚拟变量
D
R
< 0
,
D
1
,
否则为
0
经营风险
OPR OPR
_Ass
公司资产价值波动
,
以公司资产经济价值波动的标准离差表示
OPR
_Inc
公司历史
3
年主营业务收入的标准离差
/
均值
财务杠杆
LEV
负债总额
/
资产总额
行业虚拟变量
IND
用来控制行业因素的影响
按证监会的分类标准
,
去掉金融业
,
12
个行业
摇 摇 3郾
模型设计
本文研究目的是通过检验经营风险与会计稳
健性之间的关系
,
考察我国资本市场中会计稳健
性的经营风险信号作用
参照先前的研究
(
如张
兆国等
,2012)
[23]
,
采用
Basu(1997)
[17]
的方法构
建模型
,
该模型在国内外会计稳健性的实证研究
中得到广泛应用
(Wang,2013)
[7]
EPS
it
/ P
it
- 1
=
0
+
1
D
it
+
2
RET
it
+
3
D
it
RET
it
+
it
(1)
其中
,
EPS
it
是公司
i
t
期每股税后净利
,
P
it
- 1
为公司
i
t
- 1
期期末股票收盘价格
,
EPS
it
用股价进行调整的目的是控制估计方程的
异方差
RET
it
是公司
i
t
期股票回报
,
其计算
公式为
R
it
=
4
t =
5
(
r
it
+ 1) - 1,
其中
,
r
i
表示
i
公司
t
年第
5
月至
t
+ 1
年第
4
月月个股回报率
D
it
消息虚拟变量
,
R
it
< 0
,
D
it
= 1,
否则
,
D
it
= 0。
2
反映盈余对
好消息
的回归系数
,(
2
+
3
)
映盈余对
坏消息
的回归系数
3
表示
坏消
所带来的增量及时性
;
3
> 0
,
表明会计
稳健
0
分别表示截距和随机误差项
为了检验经营风险与会计稳健性的关系
,
们参照
Wang(2013)
[7]
的研究
,
将经营风险与股
票回报的交叉项带入模型
(1),
同时加入可能对
会计稳健性产生影响的控制变量财务杠杆
(
LEV
),
并控制行业和年度的影响
,
对模型
(1)
行拓展
,
构建模型
(2)。
EPS
it
/ P
it
- 1
=
0
+
1
D
it
+
2
RET
it
+
3
D
it
RET
it
+
4
OPR
it
+
5
OPR
it
D
it
+
6
OPR
it
RET
it
+
7
OPR
it
D
it
RET
it
+
8
LEV
it
+
9
LEV
it
D
it
+
10
LEV
it
RET
it
+
11
LEV
it
D
it
RET
it
+
IND
+
YEAR
+
it
(2)
其中
,
OPR
it
i
公司第
t
期经营风险代理变
,
分别代表公司资产价值波动
( OPR
_Ass
)
和公
司主营业务收入波动
(OPR
_Inc
)。
OPR
it
RET
it
系数
6
度量在
好消息
冶(
即经济收益
)
情况下经
营风险对会计稳健性的影响
;
OPR
it
D
it
RET
it
的系数
7
反映经营风险在
坏消息
冶 (
即经济损
)
情况下对会计稳健性的增量影响
,
是度量经
营风险与会计稳健性关系的关键系数
7
<
0,
表明经营风险与会计稳健性呈负向关系
。 LEV
为财务杠杆控制变量
;IND
YEAR
分别为行业
和年度控制变量
i
(
i
= 1,2,…,11)
为回归系
;
0
分别表示截距和随机误差项
其他变
量同模型
(1)。
变量定义见表
1。
·88·
1...,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92 94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,...132
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