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1、会计与财务的数会计与财务的数量方法量方法 - 计量模型计量模型(1)上海国家会计学院上海国家会计学院张人骥张人骥JUNY 2012（1.2）RENJI CHANG （SNAI）2CVCV教育背景教育背景: 1960-1965 复旦大学数学系复旦大学数学系 1979-1981 同济大学管理学院同济大学管理学院(硕士硕士) 1986-1989 联邦德国联邦德国Giessen大学经济系大学经济系(博士候选人博士候选人)工作经历工作经历 1981-2001 上海财经大学上海财经大学 2001- 上海国家会计学院上海国家会计学院联系方式联系方式: 电话电话: (021) 69768000-68232 传
2、真传真: (021)69768048 E-M: renjicsnai.edu 地址地址: 上海蟠龙路上海蟠龙路200 邮编邮编: 201702RENJI CHANG （SNAI）3前言学术研究 发现与创造两个条件 - 掌握已有的发现与创造（这是你前进的台阶) - 掌握适当的“工具”核心思想 即对会计领域相关问题的痴迷般的兴趣和深入的把握-直觉与灵感RENJI CHANG （SNAI）4前言在当前规模巨大的信息量如何有效地了解学术发展前沿 - 文献的阅读与独立的作出评述（分析与综合） - 介绍两套重要的文献： “当代会计研究”: 共有九个专题综述和对应的九个评论，总结了80年代至上世纪末的研究动
3、态。已由人大出版社在09年翻译出版RENJI CHANG （SNAI）5前言 JAE Conference papers (2009): 在总结第一个十年后，出版六个专题报告， Understanding Earnings Quality; The Role of Information and Financial Reporting; A Review of Tax Research; The Financial Reporting Environment; Accounting Anomalies and Fundamental Analysis; What should GAAP loo
4、k like?RENJI CHANG （SNAI）6前言合适的工具：大学里这部分属于会计研究方法论的部分，（陈冬华教授的课程）本课程不涉及这个大的领域，内容聚集在面向应用的统计和回归有关的计量经济学。RENJI CHANG （SNAI）7前言主要参考资料 - 高铁梅等：计量经济分析方法与建模计量经济分析方法与建模，清华大学出版社。是国内较好的教材，特别是结合Eviews软件使用。 - 伍德里奇：计量经济学导论计量经济学导论，中国人大出版社，近年来的优秀教材。 - 坎贝尔：金融市场的计量经济学金融市场的计量经济学，上海财大出版社，统治十余年的经典教材，它的许多习题是可以作为论文的重要方法而使用。
5、RENJI CHANG （SNAI）8前言本课件中的例子主要来源于“上海国家上海国家会计学院论文集会计学院论文集”第一，二，三集;”上海上海国家会计学院案例集国家会计学院案例集“第一，二，三，四集。其它文献将注明出处。建议的软件工具：state或Eviews 在正式发表论文时，不要把盗版软件名披露出来RENJI CHANG （SNAI）9RENJI CHANG （SNAI）9经济数学模型理论模型计量经济模型财务与会计理论, 政策，规则，制度一般数学，运筹学，统计学，计算数学RENJI CHANG （SNAI）10内容内容（细节见大纲）（细节见大纲）前言数据：特征与来源描述性统计估计与推断一元回
6、归多元回归回归模型中的特殊问题面板数据分析RENJI CHANG （SNAI）11数据：特征与来源学术研究的数据来源 - 公开发表的数据 - 调查数据 - 实验数据RENJI CHANG （SNAI）12公开的数据专业数据库 - 万德，CISMA, 路透等等各种网站各种媒体报道怎样由数据库获取公开数据RENJI CHANG （SNAI）13调查数据怎样实施一个调查：这是很有意义但并不简单的任务调查数据收集的步骤 - 研究目标具体化成假说最后转化为问卷 - 问卷设计与初步检验 - 有效问卷与数据整理 - 信度与效度的检验RENJI CHANG （SNAI）14调查数据 - 构建数学模型或统计模型
7、，检验符合研究目标的假说参考例子： 上海国家会计学院：“成为胜任的CFO”，p118 .RENJI CHANG （SNAI）15实验数据参考例子 - 夏大慰等：“会计准则国际趋同的经济后果与博弈”，第二章第四节， (上海国家会计学院学术丛书，经济科学出版社，2010）RENJI CHANG （SNAI）16数据类型定量与定性 - 严格以数值表示其实质意义的变量数据 - 变量数据不能表示实质意义的数据, 一般表示某个特性，类别或状态，因为会计数据都是以货币计量的，所以会计与财务数据都是定量数据，如利润。现金流，应收账款，负债率，内部收益率等等定性数据（变量）中常见的如公司性质（国有，民营），分类
8、的如盈利（ST与非ST）, 状态的如控股情况（大于50%，在50%-30%,30%以下）数据类型连续与离散 - 连续数据是指在每一个时点上取值的变量数据，例如股价指数，长期考查的公司现金流量，利润等 - 离散数据是在某些时点上取值的变量数据，（有时离散数据取的是整数） - 在会计与财务问题中变量取的是连续数据还是离散数据是与实际研究方法相关的，如年度或季度的利润在一些理论模型中可以作为连续变量数据类型定序与定名 - 定序数据反映了变量的顺序特征，例如世界500强，地区市场化指数 - 定名数据仅是一个分类数据，它不表示任何次序，间距也没用实际意义，仅表示某种性质和状态 例如国有公司=1，民营公司
9、=0，（或反之）。 又如国有股权50%公司=1，国有股权30%而50%的公司=2，国有股权 Fa,两个变量线性关系显著存在；F Fa表示线性关系不显著，但不是没有关系一元回归回归系数检验（t检验） - 这里就是检验，所以零假设是=0， - 误差项的标准差越大就越难精确预测 - x的标准差越大就越精确预测 - 增加样本量有助于估计的准确 - 截距与斜率的估计量都服从于n-2的t分布一元回归一组简单的“数据”：tyx150008026000953700010048000101590001036100001157110001058120001169130001201014000110一元回归y的均值
10、为9500, x的均值为104.5,可以对这两个变量作描述性统计分析如果在经济学理论上得出y是受x支配的，这就决定了有如下的函数关系 y = f(x)为了解x与y的关系 - 直接计算相关系数 - 将y回归到x上一元回归回归方程的建立结果 = -13661.3-13661.3， = 221.639221.639 方程是： y = -13661.3 + 221.639xy = -13661.3 + 221.639xyx一元回归回归统计Multiple R0.858751R SquareR Square0.70.73 37 74 45 54 4一元回归CoefficientCoefficient标准
11、误差t StatP-valueP-valueIntercept-13661.34913.626-2.780290.0239140.023914X Variable 1X Variable 1221.6391221.639146.755964.7403390.0014630.001463一元回归例子问题：现金持有量与公司治理的关系理论分析：在股东保护环境好，现金持有量少（？）假说：在不考虑其它因素影响下，现金假说：在不考虑其它因素影响下，现金持有量与股东保护程度成负相关持有量与股东保护程度成负相关理论模型： 现金持有量=f (股东保护程度度量）一元回归例子困难：怎样度量股东保护程度设计一个可以度
12、量的指标 x X=X1+X2+X3第一大股东持股比例 因素X1 小于等于20% 3大于20%且小于等于50% 2 大于50% 1一元回归例子第一大股东持股比例与其他三大股东持股比例之差 因素X2 小于等于零 1 大于零 0股权结构中是否有国家股因素X3否1是0一元回归例子现金持有量比率 =(库存现金、银行存款和短期投资) /（帐面总资产 现金）回归方程 CashholdR = + SharproV + 下面两件工作： - 数据准备和预处理 - 估计 和，检验我们的假说一元回归例子研究样本包括2000年度公布年报的991家沪、深上市A股公司。本文研究重点是上市公司现金持有量 - 剔除了金融性公司
13、 - 2000度新上市且资料不全的公司排除在样本之外 -发行N股或H股的公司剔除而保留同时发行A、B股的公司 -时点选择在年末12月29日，部分ST、PT股票当日没有交易行情，也作了剔除 一元回归例子研究样本观测值最终991个描述性统计 股东保护变量值 现金持有量比率 现金持有量比率中 样本数（N） 均值 中值 (股东保护很差) 132.61% 18.62% 284(股东保护较差) 229.80% 17.26% 425(股东保护一般) 327.60% 14.45% 182(股东保护较好) 425.57% 14.61% 78(股东保护良好) 522.40% 10.67% 22 合计 991一元回归例子VaribleRegre. Constant 0.349 (11.147)* SharproV -2.430E-02 (-1.817)*样本量 调整R2 F值 991 0.002 3.302*一元回归例子为对应于假说，统计的检验提出的假设是： - H0 =0, H1 0 这样，当拒绝H0 后就接受H1 0 。检验结果在10%水平上拒绝原假设，公司治理变量的系数显著为负，我们的假说得到一定支持。RENJI CHANG （SNAI）71 谢谢 谢谢