改革开放以来,我国的实体经济取得了飞速发展,推动了虚拟经济的发展。随着我国证券法规的健全,证券市场有效性从弱有效性向半强式有效性过渡,会计盈余信息也随之成为影响股票价格的一个重要因素。与此同时,越来越多的法律、法规和契约亦直接或间接地以会计盈余作为参考依据,这使得会计盈余信息利益攸关,重要性日益凸显。在这种情况下,管理人员作为真实盈余信息的知情者,为了达到一定目的而采取的盈余管理行为应运而生,并已成为我国证券市场发展过程中投资者、债权人、证券管理部门、会计准则制定机构和税务机关等所关注的焦点之一。盈余管理是个颇有争议的论题,体现在它有利也有弊。比如企业管理层进行盈余管理是为了平滑每年的利润,防止企业业绩大起大落,有利于企业的平稳发展,利益最终惠及投资者,这是盈余管理有利的一面;然而在实际生活中,更多情况是企业管理层为了满足私人利益而进行盈余管理,比如为了满足证券法规定的融资条件而进行粉饰财务数据,最终导致潜在资源的错误配置。归根到底,这种争议的本质是企业管理层进行盈余管理的动机是代表了哪些人的利益?但是社会科学中人的行为是最难琢磨,我们又不能等到行动的结果出现后才去判断它的动机,事后的解释永远弥补不了事情发生引起的损失。所以对盈余管理的研究是有意义的,它可以为监管机构和投资者提供有价值的参考信息,尽量做到未雨绸缪。盈余管理研究的重点和难点就是如何把会计盈余数字进行分离,哪部分真实体现了企业的经营状况,哪部分是企业管理层为了私人利益而进行的盈余管理。Jones族模型针对每个企业进行分析,在解释变量选择上并没有新的突破,以致模型估计结果值得商榷。Burgstahler and Dichev等人最先使用了分布法来统计推断是否存在盈余管理行为,主要思路是:人为地决定组距,然后通过组距里的企业个数构造统计量进行推断是否存在盈余管理现象。这种方法得到的结果取决于组距的划分,不同的组距划分可能得到的推断结果出入很大。王亚平等人假设资产收益率服从混合正态分布,且假定离阀值距离越大,进行盈余管理的概率就越小,具体为服从一个指数递减。通过这些假定,王亚平等人计算出了我国盈余管理程度状况。王亚平等人的研究工作是值得肯定的,然而,参数估计所使用的数据有可能是被污染过的,特别是阀值周围的数据,导致了参数估计值误差增大;同时,该模型假定的指数递减值得深入讨论,因为若不是指数递减,那么就估计出缺乏解释力的结果。本文采用盈余管理分布法从整体上分析盈余管理,撇开了指标选取的争议,克服Jones模型变量选择的不足和Burgstahler and Dichev等人对组距划分的任意性;同时可以给监管机构进行政策制定时提供定量分析,给投资者进行投资时提供信息参考。但是,分布法不能判断哪个企业进行了盈余管理。任何一项研究都有其前提条件,只有在这些前提条件的基础上,才能作出进一步的推论与探讨。本文根据这样的研究逻辑,提出了两个假设条件:假设一:资产收益率ROA服从混合正态分布。正态分布是混合正态分布的特例,相对于正态分布的假定,本文的假定更好地拟合了数据。假设二:在资产收益率ROA大于7%的区间,不存在盈余管理。盈余管理是有成本的,当ROA大于7%的时候,进行盈余管理的动机减少。选择在7%,还考虑到了ROA大于7%的企业样本容量。基于上面的假设,本文选择了混合正态截取模型,用ROA大于7%的数据去推断整体模型参数,再使用整体模型估计出盈余管理频率。本文主要的研究结论是:(1)总体上看,我国的制造业上市公司从1994年到2007年的盈余管理频率波动的区间为0.8%~24%,其中有9个年份的盈余管理频率处于5%~15%之间,这说明我国制造业的盈余管理是在一个可控的区间波动,但是个别年度的盈余管理程度还是相当严重,达到了24%,表明了盈余管理是一种不容忽视的现象。(2)通过对季度财务数据、半年度财务数据和年度数据的非参数拟合,从图形上看出年度数据具有不对称性,其右偏的特点直观上证实了企业一般只针对年度数据进行盈余管理的行为。投资者在进行金融投资的时候,不仅仅考虑年度财务数据,更应关注季度和半年度数据,因为这些数据才是没有进行粉饰的数据,是较为真实反映企业状况的财务数据。(3)从对2000年到2007年的定量分析得到一个规律:若是当年国家有重大相关法律法规出台,则下一年的盈余管理频率往往趋于下降。如1999年10月31日颁布了《中华人民共和国会计法》并于2000年7月1日实施。本文所计算出来的这个时期的盈余管理频率由1999年的7.59%降到2000年的1.37%,盈余管理频率明显减少。可以得出:盈余管理是可以控制的,若是盈余管理严重扭曲了社会资源的配置,则国家政策决策层可以出台针对性的政策加以调控。本文研究分为五章:第一章粗略地提到了盈余管理研究的意义,并综合先前学者对盈余管理的理解,提出了本文对盈余管理的定义:在公认的会计准则允许范围内,公司管理层通过粉饰财务报表或者进行职业规划交易来影响报表,旨在误导那些以该报表作出决策的利益相关者,以至于导致资源的潜在错误配置。第二章介绍了盈余管理存在的客观原因,主要从盈余管理定量分析方面进行评综述,介绍了Jones族模型的建模思想,盈余分布法的建模思想。吸收它们的精髓,摒弃不适合中国国情的建模思路,在此基础上,建立本文的混合正态截取模型。第三章是本文重要的理论部分,首先通过非参数拟合总资产收益率ROA,从图形直观看出,总资产收益率不是对称的正态分布,而是具有右偏性,统计检验也证实了右偏性,这是本文放弃正态分布拟合而选择相对复杂混合正态分布的直接原因;为了更加客观地估计参数,本文选择截取模型,使用污染程度比较小的数据(本文假设ROA大于7%的数据)来估计参数,估计出来的结果就更具解释能力;在这一章中,也介绍了本文参数估计的Newton-Raphson算法,使本文具有可复制、操作性。第四章是实证部分,对我国制造业上市公司1994年到2007年间的数据进行实证。非参数统计检验结果显示,混合正态截取模型能够很好地拟合数据。同时也获得了一些有意义的定量结果,比如若是当年国家有重大相关法律法规出台,则下一年的盈余管理频率往往趋于下降。第五章是本文的政策建议部分,主要是针对实证部分得到的结果,给政策制定者和投资者提些建议,比如投资者在进行投资时,不仅仅参考年度数据,还要参考季度和半年度财务数据。本文的特点表现在于:一、运用截取模型的思想,只考虑资产收益率ROA大于7%的样本来估计整体模型的参数,有效地避免了ROA为0周围的企业进行盈余管理而污染了数据,使得模型参数估计具有可靠性,定量分析的结果对盈余管理现象更具解释力;同时使用混合正态的假设,使得假设条件进一步放宽,且模型的结果证明了混合正态模型对资产收益率ROA具有很好的拟合效果。二、混合正态截取模型的参数估计,没有现成的软件可使用,本文作者尝试性地根据Newton-Raphson算法,使用Matlab7.0数学软件编程求解,最终获得了参数估计值。相对于正态分布截取模型,某些时候混合正态截取模型拟合的效果更好些,然而,混合正态截取模型的参数估计要复杂得多,一定程度上限制了它的运用。对这种情况而言,本文对混合正态截取模型参数估计方法(程序见附录)具有一点推动作用。