Влияние применения МСФО на управление показателя прибыли



Глава 3. Эмпирические результаты

3.1 Результаты

Результаты тестирования Гипотезы 1 на основе построения регрессионной модели с целью выявления взаимосвязи МСФО и уровня манипулирования прибылью в рамках настоящего исследования представлены в Таблице 8. Результаты показывают, что F-значение модели равняется 27,23, в то время как p-value принимает значение 0,0000, что свидетельствует о том, что оцененная регрессия в целом статистически значима. Кроме того, R-квадрат примерно равен 34%, что говорит о достаточной точности аппроксимации и хорошей предсказательной силе.В соответствии с результатами, представленными в Таблице 7, переменная IFRS является значимой на уровне значимости 1% (p-value равно 6,00E-09). Полученный коэффициент перед рассматриваемой переменной является положительным. Таким образом, переменная IFRS имеет сильное положительное влияние на уровень дискреционных начислений, на основании чего можно сделать вывод о том, что Гипотеза 1, в соответствии с которой применение МСФО увеличивает уровень манипулирования прибылью, не отвергается.В результате оценки регрессии для тестирования Гипотезы 1 переменные BIG4, SIZE и GROWTH также статистически значимы на уровне значимости 1%. Коэффициент перед переменной BIG4 отрицателен, что подтверждает логику, описанную в 2.2, о том, что компании, аудит которых осуществляется фирмами из «большой четверки», демонстрируют меньший уровень искажения данных финансовой отчетности в связи с высоким качеством аудиторской проверки. Полученный коэффициент перед переменной SIZE также является отрицательным, что может быть интерпретировано следующим образом: большие компании манипулируют прибылью в меньшей степени по сравнению с маленькими компаниями. Коэффициент перед переменной GROWTH, как и ожидалось, имеет положительный знак, что подтверждает предположение о том, что рынок имеет более высокие ожидания относительно быстрорастущих компаний, что служит дополнительным стимулом для искажения менеджментом данных финансовой отчетности. Переменные LEV, LOSS и ROE статистически незначимы на любом адекватном уровне значимости (p-value> 0,1). Знаки коэффициентов перед переменными LOSS и ROEсоответствуют предположениям, выдвинутым в 2.2. Так, знак коэффициента перед переменной LOSS отрицательный, т. е. компании, имеющие отрицательный показатель чистой прибыли в прошлом периоде, стремятся манипулировать в меньшей степени, поскольку компании, показывавшие отрицательный финансовый результат в предшествующем году, не имеют в качестве стимула стремление оправдать ожидания акционеров и инвесторов, поскольку ожидания уже не оправданы. Коэффициент перед переменной ROE имеет отрицательный знак, что не противоречит логике, описанной в работе Фримена (Freemanet. al, 1982), в соответствии с которой колебание показателя прибыли и returnonequity имеют отрицательную корреляцию. Предположение относительно знака коэффициента перед переменной LEV не подтвердилось - коэффициент имеет отрицательный знак, однако переменная незначима, в связи с чем, данное несоответствие не будет браться во внимание.

Для тестирования Гипотезы 2, в соответствии с которой эффект от применения МСФО различается между манипулированием в сторону завышения прибыли и манипулированием в сторону занижения прибыли, выборка, как отмечалось ранее, была разделена на две подвыборки: 1) с уровнем дискреционных начислений 0 (75 наблюдений), 2) с уровнем дискреционных начислений < 0 (286 наблюдений). Результаты оценки регрессии для подвыборки с уровнем дискреционных начислений 0 представлены в Таблице 9. Результаты показали, что коэффициент перед переменной IFRS равен 0,1595 и является значимым на любом адекватном уровне значимости (p-value равно 0,0030). Таким образом, переменная IFRS имеет сильное положительное влияние на уровень дискреционных начислений, т. е. применение МСФО значительно увеличивает манипулирование прибылью в сторону завышения. Результаты оценки регрессии для подвыборки с уровнем дискреционных начислений < 0 отражены в Таблице 10, и они таковы, что коэффициент перед переменной IFRS принимает значение -0,0782 и также является значимым на любом уровне (p-value равно 2,42E-07). Поскольку уровень дискреционных начислений на данной подвыборке имеет отрицательный знак, то отрицательное значение коэффициента перед переменной IFRS может быть интерпретировано, как увеличение уровня искажения прибыли в сторону занижения вследствие применения МСФО. При сопоставлении коэффициентов перед рассматриваемой переменной на двух подвыборках, очевидно, что МСФО в большей степени влияет на манипулирование в сторону завышения прибыли, чем в сторону занижения, что соответствует Гипотезе 2. Данный результат объясняется тем, что добровольный переход на МСФО имеет в качестве своей основной цели привлечение инвесторов, и, соответственно, компании, применяющие МСФО имеют дополнительный стимул именно к завышению прибыли. Поскольку данная гипотеза рассматривается именно в контексте добровольного перехода к МСФО, из выборки были исключены период, в котором применение МСФО стало обязательным (2012 год), и все последующие периоды, после чего гипотеза была проверена именно на данных по компаниям, применявшим МСФО добровольно. Так, новая выборка в рамках дополнительного тестирования Гипотезы 2 состояла из 118 наблюдений в период с 2010 по 2011 гг., 47 из которых относились к подвыборке с завышением прибыли и 71 - к занижению прибыли. Далее регрессионные модели были оценены для двух подвыборок по отдельности. Результаты оценки регрессионной модели для новой подвыборки с уровнем дискреционных начислений 0 представлены в Таблице 11, для подвыборки с уровнем дискреционных начислений < 0 - в Таблице 12.Полученный коэффициент перед переменной IFRS для подвыборки с манипулированием в сторону завышения прибыли в период с 2010 по 2011гг. равен 0,1191 и является статистически значимым на всех уровнях (p-value равно 0,004). Коэффициент перед той же переменной для подвыборки с манипулированием в сторону занижения прибыли в период с 2010 по 2011гг. принимает значение -0,0787 и является значимым на 5% уроне значимости (p-value равно 0,0198). Как уже отмечалось ранее, поскольку уровень дискреционных начислений на данной подвыборке<0, то отрицательное значение коэффициента перед переменной IFRS может быть интерпретировано, как увеличение уровня манипулирования в сторону занижения прибыли вследствие применения МСФО. Поскольку коэффициент перед переменной IFRS больше для выборки с дискреционными начислениями > 0, и данная переменная значима на любом уровне именно на подвыборке с манипулированием в сторону завышения, то Гипотеза 2 на выборке с 2010 по 2011 год также не отвергается - МСФО в большей степени влияет на манипулирование в сторону завышения прибыли, чем в сторону занижения.

Результаты тестирования Гипотезы 3 на основе построения регрессионной модели с целью выявления различия степени влияния МСФО на уровень манипулирования в зависимости от аудирующих компаний представлены в Таблице 13. Оцененная методом МНК регрессия является в целом статистически значимой: F-значение модели равняется 24,66, в то время как p-value принимает значение 0,0000. Кроме того, R-квадрат равняется 34%, что свидетельствует о достаточно неплохой предсказательной и тестовой силе.В результате оценки регрессии полученный коэффициент перед переменной IFRS*BIG4, вводимой для тестирования гипотезы о том, что степень влияния применения МСФО на манипулирование прибылью зависит от качества аудита, имеет отрицательный знак. Данная переменная является значимой на уровне значимости 5% (p-value равно 0,0312). Следовательно, переменная IFRS*BIG4 имеет отрицательное влияние на уровень дискреционных начислений, на основании чего можно сделать вывод, что несмотря на то, что в целом МСФО способствует увеличению уровня манипулирования, для компаний, аудит которых проводится фирмами большой четверки, данный эффект не подтверждается - качество аудита сдерживает манипулирование несмотря на применение международных стандартов. Таким образом, Гипотеза3 не отвергается - эффект от применения МСФО на манипулирование прибылью различается для фирм, аудируемых компаниями Big4, и для фирм, аудит которых проводится компаниями не Big4. Отметим, что, в соответствии с результатами, представленными в Таблице 13, знаки коэффициентов и значимость остальных переменных эквивалентны результатам предыдущих регрессий.

Результаты тестирования Гипотезы 4 на основе регрессионной модели с добавлением переменной IFRS*SIZE представлены в Таблице 14. Результаты показывают, что F-значение регрессионной модели в целом составляет 23,85, p-value равно 0,0000, из чего можно сделать вывод о статистической значимости модели в целом. В результате оценки регрессии коэффициент перед переменнойIFRS*SIZEявляется отрицательным, что может говорить о том, что для больших компаний применение МСФО не увеличивает манипулирование прибылью в той степени, в которой увеличивает для небольших фирм. Однако переменная является незначимой на любом адекватном уровне значимости (p-value равно 0,5022). Таким образом, мы не можем сделать вывод о том, что эффект от применения МСФО на уровень манипулирования различается для больших и небольших фирм, т. е. Гипотеза 4 не отвергается - степень влияния применения МСФО на манипулирование прибылью не зависит от размера компании. Как можно заметить из Таблицы 14, знаки коэффициентов и значимость остальных переменных согласуются с результатами предыдущих регрессий.

3.2 Проверка на мультиколлинеарность и гетероскедастичность

Мы можем полагаться на результаты оценки регрессий в том случае, если отсутствуют проблемы мультиколлинеарности и гетероскедастичности.

В данном разделе финальная выборка была проверена на наличие мультиколлинеарности - линейной связи между всеми или несколькими объясняющими переменными. Прежде всего, для выявления мультиколлинерности нами была построена матрица коэффициентов парной корреляции Пирсона (см. Таблицу 15).Согласно полученным результатам, была обнаружена только одна взаимосвязь,превышающая значение 0,5 (что соответствует верхней границе слабой корреляции) - между переменными LOSSи ROE. В качестве дополнительного теста на мультиколлинеарность нами были посчитаны значения фактора инфляции дисперсии (VIF) для каждой объясняющей переменной. Результаты расчета фактора представлены в Таблице 16. Проверка данных на мультиколлинеарность методом нахождения VIF, показала, что среднее значение фактора инфляции дисперсии по переменным равно 1,06, что значительно меньше порогового уровня фактора (критическим принято считать значение VIF = 5,несколько реже в качестве порогового значения используется VIF = 10Zuur et al. (2010) A protocol for data exploration to avoid common statistical problems). Кроме того, полученные для каждого отдельного предиктора значения фактора инфляции дисперсии (VIF) также не превышают указанных критических значений, что указывает на отсутствие проблемы мультиколлинеарности и, как следствие, отсутствие необходимости в исключении переменных из регрессионной модели.

В данном разделе данные финальной выборки также были проверены на гетероскедастичность с помощью теста Бройша-Пагана. Результаты теста показали, нулевая гипотеза о постоянной дисперсии или гомоскедастичности отвергается на любом адекватном уровне значимости, что свидетельствует о наличии гетероскедастичности (см. Таблицу 17). Для устранения проблемы гетероскедастичности было произведено масштабирование переменных главной регрессии по переменной GROWTH. Результаты оценки регрессии с применением новых масштабированных переменных представлены в Таблице 18. Полученные результаты коррелируют с результатами первоначальной регрессии. Так, знак коэффициента перед переменной IFRS является положительным, а сама переменная значимой на любом уровне, что соответствует первоначальным результатам и подтверждает Гипотезу 1, согласно которой применение МСФО увеличивает уровень манипулирования. Оцененные коэффициенты перед переменными Big4 и SIZE также имеют соответствующие первоначальным результатам знаки, данные переменные являются значимыми, следовательно, результаты остальных гипотез также являются корректными. Повторный тест Бройша-Пагана на масштабированных данных показал отсутствие гетероскедастичности (см. Таблицу 19), что говорит об эффективности и адекватности оцененных коэффициентов.

3.3 Проверка на робастность

Собранные данные финальной выборки исследования также были проверены на робастность. В качестве тестирования на робастность были рассчитаны дискреционные начисления, являющиеся прокси-переменной уровня манипулирования, на основе обычной модели Джонс (Jones, 1991), и затем оценены регрессии для тестирования поставленных гипотез с применением новых значений зависимой переменной. Результаты оценки регрессий, в которых уровень манипулирования рассчитывался на основе модели Джонс (Jones, 1991) представлены в Таблицах 20-24.В соответствии с результатами тестирования Гипотезы 1, представленными в Таблице 20, переменная IFRS является значимой на уровне значимости 5% (p-value равно 0,0495), а полученный коэффициент перед рассматриваемой переменной является положительным, что согласуется с результатами оценки регрессии, в которой для нахождения уровня манипулирования применялась Модифицированная модель Джонс (ModifiedJonesModel, 1995). Отметим также, что знаки коэффициентов перед всеми переменными, кроме ROE, аналогичны полученным в результате оценки основной регрессии, где зависимая переменная рассчитывалась методом Модифицированной модели Джонс(ModifiedJonesModel, 1995). Несмотря на то, что знак коэффициента перед ROEв результате оценки регрессии с использованием обычной модели Джонс(Jones, 1991)не соответствует знаку основной регрессии, данное различие не принимается во внимание по причине незначимости переменной ROEв обеих регрессиях. Повторное тестирование Гипотезы 2 с применением новых значений зависимой переменной, рассчитанной по обычной модели Джонс (Jones, 1991), показало те же результаты, что и первоначальная регрессия -коэффициент перед переменнойIFRSбольше для подвыборки с уровнем дискреционных начислений > 0, что согласуется с выводом, что МСФО в большей степени влияет на манипулирование в сторону завышения прибыли, чем в сторону занижения (см. Таблицe21 для подвыборки с дискреционными начислениями >0 и Таблицу 22 - с дискреционными начислениями <0). Далее повторно была протестирована Гипотеза 3. В результате оценки регрессии cновыми значениями зависимой переменной, полученный коэффициент перед переменной IFRS*BIG4 имеет отрицательный знак. Данная переменная является значимой на уровне значимости 10% (см. Таблицу 23). Таким образом, Гипотеза 3 не отвергается в результате применения новых значений зависимой переменной, что согласуется с первоначальными результатами. Знаки остальных переменных модели соответствуют тем, которые были получены в результате оценки первоначальной регрессии с дискреционными начислениями, найденными по модифицированной модели. Значимыми являются те же переменные (кроме SIZE), что и в результате оценки основной регрессии, где зависимая переменная рассчитывалась методом Модифицированной модели Джонс (ModifiedJonesModel, 1995), однако поменялся уровень значимости - для новых данных он составляет 10%.Проверка на робастность Гипотезы 4показала, что результаты оценки модели с новыми значениями манипулирования прибылью идентичны тестированию Гипотезы 4 на первоначальных данных - соответствуют знаки коэффициентов всех переменных, кроме ROE, значимыми являются те же переменные, но на другом уровне (см. Таблицу 24: 5% - для переменной Big4 вместо 1%, и 10% - для GROWTHвместо 1%). В результате оценки регрессии с применением новых значений зависимой переменной, Гипотеза 4 о том, что степень влияния применения МСФО на уровень манипулирования не различается между большими и небольшими фирмами, не отвергается, что согласуется с первоначальными результатами.

Таким образом, оценка регрессий для тестирования поставленных гипотез с применением новых значений зависимой переменной, рассчитанных на основе обычной модели Джонс (Jones, 1991), дают те же результаты, что и первоначальные регрессии, где прокси-переменная манипулирования рассчитывалась по Модифицированной модели Джонс (ModifiedJonesModel, 1995). Следовательно, используемые данные являются робастными, т.е. устойчивы к помехам и ошибкам, и мы можем полагаться на результаты, основанные на этих данных.



Заключение

Конечной целью настоящей работы является исследование направления и степени влияния применения МСФО на манипулирование прибылью на российском рынке. В рамках данного исследования был проведен анализ существующей литературы по данной тематике, в результате которого была выявлена неоднозначность и противоречивость результатов исследований для различных стран и выборок. Так, работы Каллао (Callao, 2007), Лопеса (Lopes, 2010), Кампа (Campa, 2011), Ванкинга (Wanqing, 2014) подтверждают гипотезу о том, что применение МСФО увеличивает уровень манипулирования, в то время как результаты других исследований (Cai, 2008; Sallami, 2014; Pelucio-Grecco, 2014) показывают, что применение международных стандартов приводит к снижению манипулированию прибылью. Кроме того, авторы некоторых эмпирических исследований приходят к выводу, что применение МСФО не влияет на частоту фальсификации данных отчетности или влияет незначительно (Besten, 2012; Manzano, 2014; Umobong, 2015). В рамках данного исследования проверялась гипотеза об увеличении уровня искажения показателя прибыли вследствие применения МСФО. Вторая тестируемая гипотеза состояла в том, что эффект от применения МСФО различается между манипулированием в сторону завышения прибыли и манипулированием в сторону занижения прибыли. На основе анализа литературы, в рамках которых также рассматривались основные стимулы и ограничения манипулирования показателем прибыли, также были выдвинуты гипотезы о том, что степень влияния применения МСФО на уровень манипулирования различается в зависимости от качества аудита и не различается в зависимости от размера компаний, применяющих МСФО.

В настоящем исследовании для нахождения дискреционных начислений как прокси-переменной манипулирования использовалась Модифицированная модель Джонс (ModifiedJonesModel, 1995).

Выдвинутые гипотезы были протестированы на российских публичных компаниях, на выборке, состоящей из 361 наблюдений в период с 2010 по 2015 год. В результате проведенного эмпирического исследования на основе построения регрессионных моделей все выдвинутые гипотезы не были отвергнуты. Полученные результаты были протестированы на наличие проблем мультиколлинеарности и гетероскедастичности. В результате проверки данных была выявлена только проблема гетероскедастичности, однако после применения метода масштабирования переменных, ошибки оказались гомоскедастичны, а повторный регрессионный анализ на основе новых масштабированных переменных показал результаты, аналогичные первоначальным. Таким образом, можно сделать вывод о корректности результатов тестирования гипотез исследования. Собранные данные финальной выборки исследования также были проверены на робастность путем оценки регрессий с новыми значениями прокси-переменной уровня манипулирования, рассчитанными на основе обычной модели Джонс (Jones, 1991). Повторное тестирование гипотез с применением новых данных показало результаты, аналогичные первоначальным, что свидетельствует о робастности результатов, т.е. их нечувствительности к помехам и ошибкам.

Поскольку в настоящем исследовании было выявлено увеличение манипулирования вследствие применения МСФО, практическая значимость заключается в том, что полученные результаты должны быть приняты во внимание инвесторами при принятии решений на основе отчетности, составленной в соответствии с МСФО: действующие и потенциальные инвесторы должны учитывать риск отражения недостоверной информации в такой отчетности.

Стоит отметить существующие ограничения настоящей работы и дальнейшие возможные направления исследования проблемы взаимосвязи применения МСФО и степени манипулирования прибылью. Во-первых, выборка, используемая в настоящем исследовании, лимитирована временным периодом в 6 лет, что обусловлено ограниченным объемом доступных данных информационной базы исследования. Во-вторых, данная работа рассматривает только один метод оценки манипулирования прибылью - Модифицированную модель Джонс (ModifiedJonesModel, 1995), однако также является целесообразным применение альтернативной модели -Котхари(Kotharietal., 2005), которая требует подбора компании-аналога и не применяется в работе связи с недостаточностью наблюдений в выборке. В-третьих, на данном этапе объем доступных данных не позволяет исследовать, различается ли эффект от применения МСФО относительно уровня манипулирования в зависимости от того, обращаются ли акции компании на иностранных фондовых рынках. В связи с этим, тестирование данной гипотезы может быть рассмотрено в дальнейших исследованиях по теме влияния применения МСФО на управление показателя прибыли.



Список литературы

1. Бланк И. А. (2002).Управление прибылью, 2-е изд., расш. и доп. - Киев: Ника-Центр, Эльга. - 752 стр.

2. Волков, Д. Л. и Никулин Е. Д. (2013).Управление прибылью в деятельности компании: теоретические подходы и эмпирические исследования, Вестник Санкт-Петербургского университета. cер. Менеджмент, выпуск№ 3, cтр. 3-22

3. Ball, R. andL. Shivakumar (2005). EarningsqualityinU.K. privatefirms: comparativelossrecognitiontimeliness, JournalofAccounting and Economics, vol. 39, p. 83-128

4. Barton J. and P.Simko (2002).The Balance Sheet as an Earnings Management Constraint. The accounting review, vol. 77(Supplement), p. 1-27

5. Beasley, M. S., J. V. Carcello, D. R. Hermanson and P. D. Lapides (2000). Fraudulent Financial Reporting: Consideration of Industry Traits and Corporate Government Mechanisms, Accounting Horizon, vol. 14(4), p. 441-454

6. Besten P. S. (2012) The impact of IFRS Adoption on Earnings Quality: A study conducted on Foreign Issuers in the United States, Amsterdam Business School Journal, p. 1-36

7. Burgstahler, D and Dichev, I. (1997).Earnings management to avoid earnings decreases and losses, Journal of Accounting and Economics, vol. 24, p. 99-126

8. Callao S and Jarne J. (2007).Adoption of IFRS in Spain: Effect on the comparability and relevance of financial reporting, Journal of International Accounting, Auditing and Taxation, 16, p. 148-178

9. Callao S. (2010) Have IFRS affected earnings management in the European Union?Accounting in Europe, vol.7, p. 159-189

10. Campa D. and Donnelly R. (2011).The impact of corporate governance and the adoption of IFRS onearnings quality in different legal jurisdictions: a comparisonbetween Italy and the UK. Ireland: University College Cork

11. Cai L. (2008).The effect of IFRS and its Enforcement on Earnings Management: An International Comparison

12. Chebaane S. and Othman H. K. (2013). Does the adoption of IFRS influence earnings management towards small positive profits: evidence from emerging markets.Tunis: International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering

13. Chen K. Y., K. Lin and J. Zhou (2005).Audit quality and earnings management for Taiwan IPO firms, Managerial Auditing Journal, vol. 20(1), p. 86-104;

14. Chen T. (2010). Analysis on accrual-based models in detecting earnings management. Hong Kong: Lingnan Journal of Banking, Finance and Economics

15. Coopens L. and Peek E. (2005). An analysis of earnings management by European private firms. Journal of International Accounting, Auditing and Taxation, vol. 14 (1), p. 1-17

16. DeAngelo L. E. (1986).Accounting numbers as market valuation substitutes: a study of management buyouts of public stockholders, Account. Rev., vol. 61(3), p. 400-420

17. Dechow P. M. (1994) Accounting earnings and cash flows as measures of firm performance: the role of accounting accruals. Journal of Accounting and Economics

18. Dechow P. M., Sloan R. G. and Sweeney A. P. (1995).Detecting Earnings Management, Account. Rev., vol. 70(2), p. 193-225

19. Dechow P. M., Ge W. and Schrand C. (2010). Understanding earnings quality: A review of the proxies, their determinants and their consequences. Journal of Accounting and Economics, vol. 50 (2-3), p. 344-401

20. DeFond and Jiambalvo (1994).Debt covenant violation and manipulation of accruals, Journal of Accounting and Economics, vol. 17, p.145-176

21. Francis J. R. and Yu, M. D. (2009).Big4 Office Size and Audit Quality, Accounting Review, vol. 84(5), p. 1521-1552

22. Freeman, Robert N., James A. Ohlson and Stephen H. Penman (1982) Book rate-of-return and prediction of earnings changes: An empirical investigation. Journal of Accounting Research, vol. 20 (2), p. 639-653

23. Goncharov I. and Zimmermann J. (2007).The supply of and demand for accounting information, Economics of Transition, vol. 15 (2), p. 257-283

24. Healy, P. M. (1985). The Effect of Bonus Schemes on Accounting Decisions, Journal of Accounting and Economics, vol. 7, p.94

25. Healy P.M. and Wahlen J.M. (1999). A review of the earnings management literature and its implications for standard setting. Accounting Horizons, vol. 13 (4), p. 365-383

26. Jelinek K. (2007). The effect of leverage increases on earnings management. Journal of Business and Economics Studies, vol. 13 (2), p. 24-46

27. Jones J. J. (1991) Earnings management during import relief investigations, Journal of Accounting Research, vol. 20 (2), p. 193-228

28. Kaplan, S.R (1985). Comments in Paul Healy; Evidence on the effect of bonus schemes on accounting procedure and accrual decisions, Journal of Accounting and Economics, vol. 7, p. 109-113.

29. Kasznik R. (1999).On the Association Between Voluntary Disclosure and Earnings Management, Journal of Accounting Research, vol. 37, p. 57-81

30. Kothari, S. P., A. J. Leone and C.E. Wasley (2005). Performance matched discretionary accruals measures. Journal of Accounting and Economics, vol. 39 (1), p. 163-197

31. Lennox C.(1999)Are Large Auditors more accurate than small auditors?,Accounting and Business Research, vol. 29(3), p. 217-227

32. Lopes C., Cerqueira A. and Brandao E. (2010).Impact of IFRS adoption on accounting quality in European firms, Journal of Modern Accounting and Auditing, vol. 6, №9

33. McNichols M. F. (2000). Research design issues in earnings management studies. Journal of Accounting and Public Policy, vol. 19 (4-5), p. 313-345

34. Nelson M. (2003) Behavioral evidence on the effects of principles- and rules-based standards, Accounting Horizons, vol. 17(1), p. 91-104

35. Palacios-Manzano M. and Martinez-Conesa I. (2014). Assessing the impact of IFRS adaptation on earnings management: an emerging market perspective.Transformations in Business & Economics

36. Pelucio-Grecco M. C. (2014). The effect of IFRS on earnings management in Brazilian non-financial public companies, Emerging Markets Review, vol. 21, p. 42-66

37. Rangan S, (1998). Earnings management and the performance of seasoned equity offering. Journal of Accounting and Economics, vol. 6, p. 335-370

38. Sallami M. and Fakhfakh H. (2014). Effect of the mandatory adoption of IFRS on real and accrual-based earnings management: Empirical evidence from France, International Journal of Accounting and Economics Studies, 2 (1), p. 22-33;

39. Skinner D. J. and Sloan R. G. (2002). Earnings surprises, growth expectations and stock returns or do not let an earning torpedo sink your portfolio. Review of Accounting Studies, vol. 7, p. 289-312

40. Sun J., Cahan S. F. & Emanuel D. (2011). How would the mandatory adoption of IFRS affect the earnings quality of U. S. firms: evidence from cross-listed firms in the US.Accounting Horizons

41. Teoh S. H., Welch I. and Wong T. J. (1998). Earnings management and the underperformance of seasoned equity offerings, J. Financ. Econ., vol. 50 (1), p. 63-99

42. Umobong A. and Akani D. (2015). IFRS Adoption and accounting quality of quoted manufacturing firms in Nigeria: a cross sectional study of brewery and cement manufacturing firms, International Journal of Business and Management Review, vol. 3 (6), p. 61-77

43. Vander Bauwhede H. and M. Willekens (2004). Evidence on (the lack of) audit-quality differentiation in the private client segment of the Belgian audit market, European Accounting Review, vol. 13 (3), p. 501-522

44. Vander Bauwhede H., M. Willekens and A. Gaeremynck (2003). Audit firm size, public ownership, and firms` discretionary accruals management. The International Journal of Accounting, vol. 38 (1), p. 1-22



Приложения

Таблица1. Разбивка компаний финальной выборки по отраслям.

Industry	Amountofcompanies	Frequency
Miningandquarrying	3	5%
Manufacturing	9	15%
Electricity, gas, steam and air conditioning supply	18	30%
Construction	2	3%
Wholesaleandretailtrade	4	7%
Transportationandstorage	3	5%
Informationandcommunication	6	10%
Financialandinsuranceactivities	9	15%
Realestateactivities	2	3%
Professional, scientific and technical activities	5	8%
Total	61	100%

Источник: подготовлено автором

График 1.Разбивка компаний финальной выборки по отраслям

Источник: подготовлено автором



Таблица 2. Распределение компаний финальной выборки по применяемым учетным стандартам в разбивке по годам

Год	Кол-во компаний, применяющих МСФО	Кол-во компаний, применяющих РСБУ	Итого компаний
2010	19	39	58
2011	25	35	60
2012	60	0	60
2013	61	0	61
2014	61	0	61
2015	61	0	61
Итого наблюдений	287	74	361

Источник: подготовлено автором

Таблица3. Распределение компаний финальной выборки по аудирующим фирмам в разбивке по годам

Год	Кол-во компаний, аудит которых проводится фирмами из Big4	Кол-во компаний, аудит которых проводится фирмами не из Big4	Итого компаний
2010	27	31	58
2011	36	24	60
2012	40	20	60
2013	40	21	61
2014	40	21	61
2015	42	19	61
Итого наблюдений	225	136	361

Источник: подготовлено автором

Таблица 4.Описательная статистика начислений

	N	Mean	Median	St. Dev.	Min	Max
Totalaccruals (TA)	361	0,0176	0,0035	0,3360	-1,3046	6,0371
Non-discretionaryaccruals (NDA)	361	0,1144	0,1194	0,2636	-1,2124	4,0561
Discretionaryaccruals (DA)	361	-0,0968	-0,1237	0,2083	-0,8337	1,9811
DA_abs	361	0,1641	0,1496	0,1605	0,0006	1,9811
DA>0	75	0,1620	0,0823	0,2752	0,0009	1,9811
DA<0	286	-0,1647	-0,1569	0,1135	-0,8337	-0,0006

Источник: подготовлено автором



Таблица 5. Описательная статистика начислений по годам

	2010	2011	2012	2013	2014	2015
N	58	60	60	61	61	61
Totalaccruals
Mean	-0,0085	0,0193	0,1040	-0,0152	-0,0121	0,0186
Median	0,0227	0,0123	0,0081	-0,0033	-0,0137	0,0072
St. Dev.	0,1981	0,0617	0,7807	0,1225	0,0706	0,0822
Min	-1,3046	-0,1728	-0,1962	-0,8237	-0,3031	-0,0952
Max	0,3134	0,1784	6,0371	0,2350	0,1709	0,4911
Non-discretionaryaccruals
Mean	0,0299	0,0208	0,1554	0,1372	0,2059	0,1323
Median	0,0550	0,0483	0,0988	0,1497	0,2095	0,1463
St. Dev.	0,1769	0,2524	0,5277	0,0863	0,0928	0,0898
Min	-0,4709	-1,2124	-0,3258	-0,1950	-0,0089	-0,0737
Max	0,8725	0,8624	4,0561	0,3006	0,3899	0,3351
Discretionaryaccruals
Mean	-0,0384	-0,0015	-0,0514	-0,1525	-0,2180	-0,1138
Median	-0,0291	-0,0282	-0,1102	-0,1609	-0,2151	-0,1313
St. Dev.	0,2161	0,2468	0,2967	0,1058	0,1098	0,1157
Min	-0,8337	-0,7933	-0,2612	-0,6287	-0,4755	-0,3388
Max	0,3848	1,2418	1,9811	0,0570	0,0826	0,3046
Discretionaryaccruals (abs)
Mean	0,1548	0,1477	0,1675	0,1579	0,2207	0,1354
Median	0,1230	0,0986	0,1381	0,1609	0,2151	0,1410
St. Dev.	0,1544	0,1968	0,2494	0,0974	0,1041	0,0889
Min	0,0010	0,0012	0,0079	0,0208	0,0026	0,0006
Max	0,8337	1,2418	1,9811	0,6287	0,4755	0,3388
DA>0
N	24	23	12	5	1	10
Mean	0,1406	0,1907	0,2902	0,0332	0,0826	0,0660
Median	0,0861	0,1286	0,1381	0,0242	0,0826	0,0440
St. Dev.	0,1257	0,2659	0,5397	0,0155		0,0883
Min	0,0010	0,0046	0,0135	0,0208	0,0826	0,0009
Max	0,3848	1,2418	1,9811	0,0570	0,0826	0,3046
DA<0
N	34	37	48	56	60	51
Mean	-0,1648	-0,1210	-0,1368	-0,1690	-0,2230	-0,1491
Median	-0,1394	-0,0941	-0,1379	-0,1651	-0,2174	-0,1535
St. Dev.	0,1729	0,1354	0,0713	0,0937	0,1034	0,0832
Min	-0,8337	-0,7933	-0,2612	-0,6287	-0,4755	-0,3388
Max	-0,0112	-0,0012	-0,0079	-0,0289	-0,0026	-0,0006

Источник: подготовлено автором

График 2. Динамика дискреционных начислений в период с 2010 по 2015 гг

Источник: подготовлено автором

Таблица 6.Описательная статистика параметров главной регрессии

	N	Mean	Median	St. Dev.	Min	Max
DA_abs	361	0,1641	0,1496	0,1605	0,0006	1,9811
IFRS	361	0,80	1	0,40	0	1
BIG4	361	0,62	1	0,49	0	1
SIZE	361	14,9604	14,8102	1,6216	9,1346	19,5231
LEV	361	0,2583	0,2146	0,1820	0,0081	0,9588
LOSS	361	0,19	0	0,39	0	1
GROWTH	361	0,1047	0,0340	0,6744	-1,0000	8,5587
ROE	361	7,5930	9,5400	22,7180	-156,7200	93,4800

Источник: подготовлено автором

Таблица 7. Описательная статистика параметров главной регрессии в разбивке по применяемым стандартам

	Mean	Median	St. Dev.	Min	Max
МСФО N=287
DA_abs	0,1751	0,1556	0,1743	0,0006	1,9811
BIG4	0,6620	1	0,4738	0	1
SIZE	15,0205	14,8694	1,7294	9,1346	19,5231
LEV	0,2651	0,2198	0,1854	0,0081	0,8483
LOSS	0,2021	0	0,4023	0	1
GROWTH	0,0474	-0,0321	0,7013	-1	8,5587
ROE	6,9977	9,64	24,4969	-156,72	93,48
РСБУ N=74
DA_abs	0,1216	0,1215	0,0758	0,0010	0,2882
BIG4	0,4730	0	0,5027	0	1
SIZE	14,7274	14,6525	1,0868	11,5985	17,3083
LEV	0,2319	0,1759	0,1670	0,0363	0,9588
LOSS	0,1351	0	0,3442	0	1
GROWTH	0,3266	0,2528	0,5036	-0,5201	3,2050
ROE	9,9016	9,52	13,6870	-48,57	49,36

p<0,1 - *, p<0,05 - **, p<0,01 - ***

Источник: подготовлено автором

Таблица 8. Результаты регрессии для тестирования Гипотезы1

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
IFRS	0,1050***	0,0176	5,9634	6,00E-09
BIG4	`-0,1427***	0,0149	-9,5867	1,69E-19
SIZE	`-0,0125***	0,0046	-2,7112	0,0070
LEV	-0,0412	0,0400	-1,0320	0,3028
LOSS	-0,0024	0,0229	-0,1058	0,9158
GROWTH	0,0737***	0,0104	7,0585	8,97E-12
ROE	-0,0004	0,0004	-1,1279	0,2601
N	361
R-squared	0,3378

p<0,1 - *, p<0,05 - **, p<0,01 - ***

Источник: подготовлено автором

Таблица 9. Результаты регрессии для тестирования Гипотезы 2на всей выборке. В сторону завышения прибыли

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
IFRS	0,1595***	0,0518	3,0811	0,0030
BIG4	-0,1544***	0,0566	-2,7267	0,0082
SIZE	-0,0621***	0,0194	-3,1978	0,0021
LEV	-0,1705	0,1238	-1,3774	0,1730
LOSS	-0,0871	0,0956	-0,9115	0,3653
GROWTH	0,1534***	0,0318	4,8173	8,68E-06
ROE	-0,0014	0,0017	-0,8754	0,3845
N	75
R-squared	0,4901

p<0,1 - *, p<0,05 - **, p<0,01 - ***

Источник: подготовлено автором

Таблица 10. Результаты регрессии для тестирования Гипотезы 2на всей выборке. Манипулирование в сторону занижения прибыли

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
IFRS	-0,0782***	0,0148	-5,295	2,42E-07
BIG4	0,1220***	0,0116	10,547	4,27E-22
SIZE	0,0069*	0,0035	1,951	0,0520
LEV	-0,0450	0,0330	-1,363	0,1741
LOSS	-0,0250	0,0172	-1,454	0,1471
GROWTH	-0,0373***	0,0096	-3,894	0,0001
ROE	-0,0001	0,0003	-0,222	0,8244
N	286
R-squared	0,3871

p<0,1 - *, p<0,05 - **, p<0,01 - ***

Таблица 11. Результаты регрессии для тестирования Гипотезы 2на данных в период с 2010 по 2011 гг. Манипулирование в сторону завышения прибыли

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
IFRS	0,1191***	0,0385	3,0895	0,0037
BIG4	-0,1023**	0,0420	-2,4331	0,0197
SIZE	-0,0275*	0,0148	-1,8545	0,0712
LEV	-0,0169	0,1135	-0,1489	0,8824
LOSS	-0,0543	0,0808	-0,6717	0,5058
GROWTH	0,1404***	0,0191	7,3575	7,0E-09
ROE	3,9E-05	0,0015	0,0256	0,9797
N	47
R-squared	0,7300

p<0,1 - *, p<0,05 - **, p<0,01 - ***



Таблица 12. Результаты регрессии для тестирования Гипотезы 2на данных в период с 2010 по 2011 гг. Манипулирование в сторону занижения прибыли

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
IFRS	-0,0787**	0,0329	-2,3914	0,0198
BIG4	0,1421***	0,0310	4,5832	0,0000
SIZE	0,0251**	0,0098	2,5576	0,0130
LEV	-0,1334	0,0890	-1,4991	0,1388
LOSS	0,0649	0,0536	1,2102	0,2307
GROWTH	-0,0396**	0,0162	-2,4493	0,0171
ROE	0,0011	0,0016	0,6719	0,5041
N	71
R-squared	0,5390

p<0,1 - *, p<0,05 - **, p<0,01 - ***

Источник: подготовлено автором

Таблица 13. Результаты регрессии для тестирования Гипотезы 3

...

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
IFRS	0,1432***	0,0249	5,7558	1,88E-08
BIG4	-0,0851***	0,0305	-2,7916	0,0055
BIG4*IFRS	-0,0765**	0,0354	-2,1632	0,0312
SIZE	-0,0103**	0,0047	-2,1813	0,0298
LEV	-0,0368	0,0398	-0,9248	0,3557
LOSS	0,0007	0,0228	0,0296	0,9764
GROWTH	0,0719***	0,0104	6,9046	2,36E-11
ROE	-0,0004	0,0004	-1,1501	0,2509
N	361
R-squared	0,3446

Подобные документы

• Управление прибылью

  Основные понятия, функции, объекты и современные методы управления прибылью. Анализ формирования прибыли и рентабельности предприятия. Использование финансового и операционного рычагов для максимизации прибыли, рекомендации по факторному анализу.
  
  дипломная работа [137,1 K], добавлен 08.09.2009
  

• Управление прибылью и рентабельностью на предприятии

  Исследование процессов, связанных с управлением прибылью и рентабельностью. Приведение формул расчетов прибыли и рентабельности, определение путей повышения прибыли как основных показателей эффективности деятельности предприятия ООО "Компания "СПРИНГ"".
  
  дипломная работа [603,8 K], добавлен 13.04.2012
  

• Управление прибылью на примере компании "YarToys"

  Функции и объекты управления прибылью. Характеристика деятельности компании. Источники формирования ее денежных доходов. Влияние факторов на сумму прибыли от продаж. Анализ безубыточности предприятия. Мероприятия по улучшению его финансового состояния.
  
  курсовая работа [876,2 K], добавлен 21.11.2014
  

• Рассмотрение особенностей государственной политики регулирования уровня жизни в РФ

  Уровень жизни как экономическая категория. Методы оценки уровня жизни. Модели государственного регулирования уровня жизни в различных странах. Динамика уровня жизни в РФ и определяющие её факторы. Основные методы повышения уровня жизни в России.
  
  курсовая работа [155,0 K], добавлен 09.12.2014
  

• Финансовые ресурсы предприятия

  Понятие, экономическое содержание и подходы к классификации прибыли организации. Рентабельность как критерий управления прибылью. Финансово-экономическая характеристика ООО ПКФ "Мастер Групп", оценка формирования прибыли и уровня рентабельности компании.
  
  курсовая работа [581,2 K], добавлен 06.05.2018
  

• Социально-экономическая статистика уровня жизни населения и социальной сферы Брянской области

  Понятие и значение уровня жизни населения, особенности статистики данного экономического показателя. Методы раскрытия понятий уровня и дохода населения. Структурный анализ показателей уровня жизни. Направления совершенствования оценки показателей.
  
  курсовая работа [143,1 K], добавлен 06.02.2015
  

• Анализ и управление активами предприятия на примере ОАО "ЛОМО"

  Активы предприятия с точки зрения МСФО и российского законодательства. Порядок отражения товарно-материальных ценностей. Взаимосвязь риска и уровня оборотного капитала. Политика управления дебиторской задолженностью. Модели финансирования текущих активов.
  
  курсовая работа [344,1 K], добавлен 31.07.2010
  

• Анализ формирования и использования прибыли предприятия

  Экономическая сущность прибыли и ее виды. Порядок распределения прибыли, остающейся в распоряжении предприятия. Задачи анализа распределения и использования прибыли, и источники информации. Совершенствование управление прибылью при рыночной экономике.
  
  дипломная работа [102,0 K], добавлен 02.02.2009
  

• Анализ взаимоотношения затрат, прибыли и производства

  Сущность анализа маржинального дохода в системе "затраты-объем-прибыль". Методы вычисления точки безубыточности. Управление прибылью предприятия с помощью зависимости "затраты-объём-прибыль" на примере деятельности предприятия "Слеза" г. Кисловодска.
  
  курсовая работа [65,7 K], добавлен 21.05.2016
  

• Оценка финансового состояния предприятия

  Анализ уровня, динамики и структуры финансовых результатов, прибыли от реализации продукции, работ, услуг. Оценка имущественного положения ОАО "Белореченскрайгаз" по данным бухгалтерского баланса: финансовой устойчивости, рентабельности, оборота.
  
  реферат [74,4 K], добавлен 04.11.2007
  

• Прибыль, ее экономическая сущность и значение

  Понятие прибыли, ее виды, методы планирования. Анализ системы управления прибылью в ООО "Нефтегазснаб". Характеристика предприятия; оценка прибыльности финансово-хозяйственной деятельности; механизм формирования, распределения и использования прибыли.
  
  курсовая работа [644,1 K], добавлен 25.09.2014
  

• Экономическая сущность прибыли

  Сущность прибыли в экономической науке: понятие, виды, формы, методы планирования. Сущность метода прямого счета, совмещенного расчета. Основные пути увеличения прибыли на предприятиях России в современных условиях. Связь между оплатой труда и прибылью.
  
  курсовая работа [90,3 K], добавлен 18.12.2017
  

• Анализ эффективности управления прибылью на примере ТРУП "Гомельское отделение Белорусской железной дороги"

  Выручка предприятия и методы её расчета. Распределение чистой прибыли. Анализ эффективности управления прибылью предприятия на примере ТРУП "Гомельское отделение Белорусской железной дороги". Аутсорсинг как способ оптимизации деятельности предприятия.
  
  дипломная работа [485,3 K], добавлен 31.08.2011
  

• Экономический механизм управления прибылью в организации (ООО "Д.В.А")

  Разработка экономического механизма управления прибылью в организации, адаптированный к современным экономическим реалиям. Управленческие отношения, возникающие в процессе управления результирующими показателями деятельности торговой организации.
  
  дипломная работа [1,2 M], добавлен 16.01.2014
  

• Прибыль предприятия и методы ее оптимизации (на примере ООО "Кирпичный завод № 2")

  Понятие, виды и функции прибыли, ее распределение и использование. Основные методы анализа и оптимизации прибыли предприятия. Экономический анализ результатов финансово-хозяйственной деятельности. Совершенствование механизмов управления прибылью.
  
  дипломная работа [1,6 M], добавлен 14.03.2015
  

• Анализ системы управления прибылью от продаж в компании ООО "Мегалит"

  Понятие и функции прибыли, теоретические основы ее учета и анализа. Нормативно-правовое регулирование учета формирования и использования прибыли. Методы контроля за распределением прибыли предприятия. Виды прибыли по степени учета инфляционного фактора.
  
  дипломная работа [331,9 K], добавлен 24.08.2017
  

• Управление формированием прибыли от продаж (на примере ОАО "ЛПК СЛДК")

  Экономическое содержание операционной прибыли. Прибыль как экономическая категория, ее функции, виды. Управление формированием прибылью от продаж ОАО "ЛПК СЛДК". Совершенствование управления формированием прибыли от продаж.
  
  дипломная работа [105,3 K], добавлен 25.06.2002
  

• Основы теории экономического анализа

  Создание факторной модели зависимости результативного показателя от среднегодовой стоимости и количества оборотов оборотных активов. Понятие критерия чистой приведенной стоимости с учетом риска. Влияние факторов на изменение уровня рентабельности продаж.
  
  контрольная работа [20,0 K], добавлен 03.11.2011
  

• Установление оптимального уровня цены на минуту разговора сотового оператора

  Анализ разброса цен на услуги сотовой связи и качества работы операторов. Зависимость между ценой минуты разговора и прибылью сотового оператора, соотношение предельного дохода и предельных издержек. Экономический эффект возможности увеличения прибыли.
  
  доклад [37,8 K], добавлен 15.11.2010
  

• Разработка мероприятий по повышению прибыли (на примере ООО "Туркомплекс Турист")

  Виды и функции прибыли, направления ее использования, правовые аспекты формирования. Анализ гостиничных услуг, управления прибылью на предприятии. Расширение ассортимента услуг посредством создания "свадебного предложения". Организация рекламной кампании.
  
  дипломная работа [4,5 M], добавлен 04.12.2014
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам