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上市公司应计盈余管理分析(基于琼斯模型:基本与修正Jones模型)

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简介:
本文运用琼斯模型及其修正版本深入探讨了我国上市公司的应计盈余管理模式,旨在揭示企业财务报告中的潜在操控行为。 基本Jones模型和修正Jones模型用于求取上市公司盈余管理数据。 结果说明:原始数据为2000年至2022年A股上市公司的财务数据。由于计算指标需要使用上一年的数据,因此最终的回归分析得出的是从2001年至2022年的应计盈余管理数据。 附件包含原始数据、代码和计算结果。 计算模型:分年度行业回归 (1)基本Jones模型; (2)修正Jones模型: 第一种方法是直接求残差。 变量说明如下: - TAI,t表示总应计利润; - Ai,t-1表示第t-1期的期末总资产; - ΔREVI,t表示第t期较前一期主营业务收入的变化量; - ΔRECi,t为第t期较前一期应收账款变化量; - PPEI,t代表第t期期末固定资产原值。 (3)修正Jones模型: 对上述方程式进行分行业和年度回归分析,剔除观测数量少于10个的样本。通过此过程获得系数β1、β2和β3,并将其代入公式(2)以计算DA值。

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客服
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  • Jones
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    本文运用琼斯模型及其修正版本深入探讨了我国上市公司的应计盈余管理模式,旨在揭示企业财务报告中的潜在操控行为。 基本Jones模型和修正Jones模型用于求取上市公司盈余管理数据。 结果说明:原始数据为2000年至2022年A股上市公司的财务数据。由于计算指标需要使用上一年的数据,因此最终的回归分析得出的是从2001年至2022年的应计盈余管理数据。 附件包含原始数据、代码和计算结果。 计算模型:分年度行业回归 (1)基本Jones模型; (2)修正Jones模型: 第一种方法是直接求残差。 变量说明如下: - TAI,t表示总应计利润; - Ai,t-1表示第t-1期的期末总资产; - ΔREVI,t表示第t期较前一期主营业务收入的变化量; - ΔRECi,t为第t期较前一期应收账款变化量; - PPEI,t代表第t期期末固定资产原值。 (3)修正Jones模型: 对上述方程式进行分行业和年度回归分析,剔除观测数量少于10个的样本。通过此过程获得系数β1、β2和β3,并将其代入公式(2)以计算DA值。
  • 2001-2021年间采用Jones进行的数据测量(包含原始数据及Stata算代码).zip
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    本资料包汇集了2001至2021年期间中国上市公司利用Jones修正模型实施盈余管理的详细数据分析,包括原始数据和用于Stata软件分析的相关计算代码。 2001-2021年间上市公司基于Jones修正模型的盈余管理测度(包含原始数据及Stata计算代码) 时间范围:2001年至2021年 研究对象:沪深A股上市企业 主要指标: - 经营活动现金流 - 总资产 - 净利润 - 总收入 - 固定资产 - 应收账款 - 盈余管理程度 计算说明:参考了Aboody等人(2005)和Dechow等人(1995)的研究,构建了一套修正的Jones模型盈余管理指标。
  • 我国演变研究
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    本论文深入探讨了中国上市公司自改革开放以来实施盈余管理模式的变化趋势和主要特征,分析影响因素及监管对策。 上市公司的盈余管理一直是国内外会计界关注的重点问题。随着我国证券市场的不断规范与发展,上市公司是否有效限制了盈余管理行为?其变化趋势又受到哪些因素的影响呢?本段落选取2001年至2010年间深市A股的公司数据作为样本,通过统计分析得出中国上市公司盈余管理的变化趋势,并结合中国经济体制变革、会计准则调整以及全球经济环境等因素深入剖析。研究发现,在经济体制、会计准则和宏观经济环境等多重因素的影响下,我国上市公司的盈余管理水平经历了先升后快速下降再回升的过程。文章最后详细探讨了这一变化背后的驱动原因。
  • CnOpenData大语料库中的A股告数据样
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    CnOpenData平台提供丰富的A股上市公司公司债公告数据集,涵盖发行详情、财务信息及市场影响等,适用于金融分析与研究。 标题中的“大模型文本语料库之CnOpenDataA股上市公司公司债公告数据样本数据”指的是一个专门针对中国A股上市公司的公司债券公告的数据集。这个数据集被设计用于训练和评估大型语言模型,帮助它们理解和处理与金融、公司债券相关的文本信息。在金融领域,公司债券是企业为筹集资金而发行的一种债务证券,购买债券的投资者成为企业的债权人,享有定期收取利息和到期收回本金的权利。 描述虽然简洁,但我们可以推断这个数据集包含了多个A股上市公司发布的公司债公告,这些公告通常包含公司的财务状况、债券发行条款、利率、偿还计划等关键信息。对于分析和研究上市公司的财务健康状况、市场风险以及投资策略制定都具有重要意义。 标签“excel”表明数据集是以Excel文件格式提供的,这是一种常见的数据存储和管理方式,特别适合于表格数据,便于数据分析和处理。Excel文件可能包含多个工作表,每个工作表可能对应不同类型的公告或者不同的时间段,数据可能被结构化地组织成行(记录)和列(属性)。 在压缩包子文件的文件名称列表中提到的“CnOpenDataA股上市公司公司债公告数据”,这可能是数据集的主文件名,可能包含了所有相关公告的详细信息。这个文件很可能包含了以下字段: 1. **公司名称**:上市公司的全称。 2. **公告日期**:公司发布债券公告的日期。 3. **债券代码**:每种债券的唯一标识符,用于在交易市场上区分不同的债券。 4. **债券简称**:便于记忆的债券名称。 5. **发行规模**:公司计划或已经发行的债券总额。 6. **票面利率**:债券每年支付给投资者的固定利息率。 7. **起息日**:开始计息的日期。 8. **到期日**:债券应偿还本金的日期。 9. **发行价格**:投资者购买债券的价格。 10. **信用评级**:第三方机构对债券的信用风险进行评估的结果。 11. **募集资金用途**:公司发行债券所筹资金的预定用途。 12. **公告全文**:详细的公告文本,包含所有相关信息和条款。 使用这个数据集,研究人员和分析师可以进行多种分析,例如: 1. **债券市场趋势分析**:通过时间序列数据观察债券发行的频率和规模,了解市场状况。 2. **公司财务健康度评估**:对比不同公司的债券发行情况,评估其财务稳定性。 3. **信用风险预测**:结合信用评级和其他财务指标,预测债券违约风险。 4. **投资策略优化**:依据公告信息制定投资决策,选择低风险高回报的债券。 这个数据集对于金融领域的研究者、投资者以及AI模型开发者来说是一份宝贵的资源,它提供了深入理解A股上市公司债券市场和进行数据分析的基础。
  • Jena的
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    本文章基于Jena平台探讨了本体模型的构建与推理方法,并深入分析其在知识管理和语义Web中的应用价值。 ### 运用Jena对本体模型进行推理及其应用 #### 一、引言 在语义Web领域,推理技术扮演着核心角色,并对于知识的有效表示至关重要。随着OWL(Web Ontology Language)的广泛应用,基于该语言的各种推理工具和技术不断涌现,推动了本体应用在互联网上的快速发展。通过这些工具,可以挖掘出隐藏于复杂概念关系中的隐性知识,从而提高信息检索和处理效率。 #### 二、相关技术 ##### 2.1 本体、本体语言及开发工具 **本体**是一种显式的概念模型表示方式,它定义了一组共享的概念及其相互间的关系。在语义Web中,通过使用本体可以更有效地描述和结构化网络内容,使计算机能够更好地处理这些信息。 **本体语言**包括RDF、DAML+OIL以及OWL等基于XML标准的语言。其中,W3C工作组于2001年创建的OWL成为了一个重要的推荐标准,支持描述逻辑,并允许推理机直接应用于基于OWL构建的本体模型中以推断出新的知识。 **开发工具**方面,Protégé是一个广泛使用的本体编辑器和维护工具。它提供图形用户界面并集成多种推理引擎,使用户能够直接在编辑环境中执行复杂的推理操作。 ##### 2.2 Jena API Jena是由Apache软件基金会支持的一个开源Java框架,为开发者提供了处理RDF数据及进行复杂本体推理的全面工具集和API接口。其核心组件包括: - **RDF API**:用于创建、存储和查询RDF数据。 - **SPARQL Engine**:提供对SPARQL语言的支持,让开发者能够执行复杂的查询操作。 - **Reasoner**:支持基于描述逻辑的推理功能,并允许根据本体模型推断出新的事实或关系。 #### 三、基于Jena的本体推理方法 ##### 3.1 加载本体模型 使用Jena API加载本体的第一步是读取RDF数据。这可以通过`ModelFactory.createDefaultModel()`和`.read(pathToOntology.rdf)`完成,例如: ```java Model model = ModelFactory.createDefaultModel(); model.read(pathToOntology.rdf); ``` ##### 3.2 执行推理 Jena支持多种推理引擎如Pellet和HermiT。这些引擎可以嵌入到Jena环境中以进行本体模型的推理操作,例如: ```java Reasoner reasoner = ReasonerRegistry.getReasoner(model); InfModel infModel = ModelFactory.createInfModel(reasoner, model); ``` 这里`getReasoner()`方法创建了一个推理器实例,并将其绑定至特定模型。而通过`createInfModel()`则可以生成一个包含原始数据和推断结果的推理模型。 ##### 3.3 查询推理结果 完成推理后,可通过SPARQL查询来获取所需信息: ```java String query = ASK { ?x a }; QueryExecution qexec = QueryExecutionFactory.create(query, infModel); boolean result = qexec.execAsk(); System.out.println(result); ``` #### 四、案例分析:徐悲鸿数字博物馆中的应用 在实际应用场景中,本体推理技术能够显著提升信息系统的智能化水平。以徐悲鸿数字博物馆为例,通过构建艺术品相关的本体模型并利用Jena API进行推理操作,可以实现艺术品的智能分类、关联和推荐等功能。例如,在发现某件作品属于特定艺术流派或找到与某个艺术家风格相似的作品时,这些功能显得尤为重要。 总之,结合使用OWL语言、Protégé编辑器以及Jena框架中的API接口能够有效地执行本体推理操作,并挖掘出更多有价值的信息以提高系统的智能性水平。
  • LRFMC的航空客户价值数据
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    本研究运用LRFMC(长度、重复购买率、频率、货币值、顾客生命周期)模型深入分析航空公司的客户行为数据,旨在精准评估和提升客户价值。通过量化关键指标,识别高潜力客户群并制定针对性营销策略,以增强客户忠诚度及航空公司盈利能力。 ### 基于LRFMC模型的航空大数据客户价值分析 #### 一、概述 **1.1 题目要求** 本实验旨在利用LRFMC(Length of Relationship, Recency, Frequency, Monetary Value, and Communication)模型对航空公司客户进行价值分析。通过对客户的基本信息、乘机记录以及积分消费等方面的数据进行深入挖掘,识别出高价值客户群体,为航空公司提供更加精细化的服务策略。 **1.2 问题分析** ##### 1.2.1 客户价值分析 客户价值分析是企业管理和营销策略的重要组成部分。在航空领域,通过分析客户的出行频率、消费金额、与企业的互动情况等信息,可以有效评估每位客户对企业利润的贡献度。LRFMC模型将这些因素综合起来考虑,不仅关注客户过去的消费行为,还重视客户与企业的沟通交流程度,从而更全面地评价客户的价值。 ##### 1.2.2 聚类分析 聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的对象分组到不同的类别或“簇”中,使得同一簇内的对象彼此相似,而不同簇之间的对象差异较大。在本实验中,聚类分析主要用于根据客户的特征将其分成不同的细分市场,以便航空公司能够根据不同客户群的需求提供定制化服务。 ##### 1.2.3 模型分析 LRFMC模型是一种扩展版的RFM模型,增加了Length of Relationship(客户与企业建立关系的时间长度)和Communication(客户与企业的沟通频率)两个维度。这两个新增维度有助于更全面地理解客户的行为模式及其对企业的重要性。 **1.3 实验流程** 实验流程主要包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型构建及验证等几个阶段。具体而言: - **数据收集**:从航空公司数据库中提取客户的基本信息、乘机记录和积分消费等相关数据。 - **数据预处理**:包括数据清洗、属性规约等步骤,确保数据质量满足后续分析的要求。 - **特征工程**:基于LRFMC模型,提取与客户价值相关的特征变量。 - **模型构建**:采用适当的聚类算法(如K-means)进行客户细分。 - **结果验证**:通过绘制直方图、箱图、饼图等图形来展示不同客户群的特点,并利用雷达图直观地比较各群体之间的差异。 #### 二、数据处理 **2.1 数据特征说明** 本实验中涉及的主要数据特征包括: - **客户基本信息**:年龄、性别、会员等级等。 - **客户乘机信息**:飞行次数、飞行距离、飞行时间等。 - **客户积分信息**:积分余额、积分获取途径、积分兑换情况等。 **2.2 数据探索分析** ##### 2.2.1 客户基本信息 通过对客户基本信息的分析发现,大多数客户集中在25-45岁之间,且男女比例接近。高级会员占比相对较低,但其平均消费水平远高于普通会员。 ##### 2.2.2 客户乘机信息 统计结果显示,频繁乘坐经济舱的客户占比较高,但商务舱和头等舱客户的平均飞行里程和消费额显著高于经济舱客户。 ##### 2.2.3 客户积分信息 积分消费数据显示,大部分客户倾向于在节假日兑换积分,而积分的来源主要为飞行积累和信用卡积分转入两种方式。 **2.3 数据预处理** ##### 2.3.1 数据清洗 数据清洗过程中主要处理了缺失值、异常值等问题。对于缺失值,采用了插补方法进行填充;对于异常值,则通过剔除或修正的方式进行了处理。 ##### 2.3.2 属性规约 属性规约是为了减少数据集的复杂性,提高分析效率。本实验中,通过合并相似特征、选择最具代表性的特征等方式进行了属性规约操作。 通过上述流程,最终得到了一个高质量的数据集,为后续的LRFMC模型构建奠定了坚实的基础。接下来,实验报告将继续介绍具体的模型构建过程以及如何利用模型结果为航空公司提供有价值的洞察。
  • 熵权法的经营绩效综合评价及其Excel
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    本研究构建了运用熵权法评估上市公司经营绩效的综合模型,并介绍了如何在Excel中实现该方法的应用。 上市公司经营绩效的熵权法综合评价模型及Excel实现方法的研究探讨了如何利用熵权法对上市公司的经营绩效进行客观、全面的评估,并详细介绍了在Excel中实施该模型的具体步骤和技术细节。这种方法能够有效识别影响公司业绩的关键因素,为管理层提供决策支持。
  • 机器学习的财务风险预警构建.pdf
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    本文探讨了利用机器学习技术建立一套针对中国上市公司的财务风险预警系统的方法与实践,旨在提高对潜在财务危机预测的准确性。 本段落档探讨了如何利用机器学习技术构建一个针对上市公司财务预警的模型。通过分析公司的财务数据及其他相关因素,该模型旨在提前识别可能存在的财务风险,为投资者及企业管理层提供决策支持。文档详细介绍了所采用的数据集、特征选择方法以及最终选定的算法,并对实验结果进行了深入讨论和评估,以证明其在实际应用中的有效性和实用性。