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正文內(nèi)容

資產(chǎn)公允價(jià)值的信息含量及其計(jì)量(編輯修改稿)

2025-07-21 00:33 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 :確認(rèn)及計(jì)量》,對(duì)金融資產(chǎn)進(jìn)行了重新分類,將金融資產(chǎn)分為持有到期之投資,可供出售金融資產(chǎn)、通過損益表反映公允價(jià)值變動(dòng)的金融資產(chǎn)以及貨款和應(yīng)收款項(xiàng)。其中可供出售金融資產(chǎn)和通過損益表反映公允價(jià)值變動(dòng)的金融資產(chǎn)以公允價(jià)值記帳,并且公允價(jià)值的變動(dòng)分別反應(yīng)在資產(chǎn)負(fù)債表和損益表中。由上可見,對(duì)于證券類投資等金融資產(chǎn),香港上市公司自1999年起就涉及公允價(jià)值計(jì)量了。由于銀行保險(xiǎn)等金融機(jī)構(gòu)持有規(guī)模較大的金融資產(chǎn),因此,我們可以從香港金融類上市公司實(shí)行公允價(jià)值計(jì)量后的價(jià)值相關(guān)性研究來分析我國(guó)新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則實(shí)施后,公允價(jià)值計(jì)量所提供的會(huì)計(jì)信息是否具有更強(qiáng)的解釋能力,對(duì)于報(bào)表使用者而言是否增加了信息的有用性。二、模型的選擇和設(shè)定研究財(cái)務(wù)模型與企業(yè)價(jià)值相關(guān)性最常用的模型是價(jià)格模型和收益模型,二者都從Ohlson(1995) [21]模型演化而來。價(jià)格模型具有規(guī)模影響,收益模型的優(yōu)勢(shì)在于它是一階差分后的模型,但收益模型的問題在于會(huì)計(jì)收益的解釋能力往往很低。Kothari and Zimmerman(1995)[1]建議同時(shí)使用兩種模型,這也成為類似研究的通用方法。本文也同時(shí)采用價(jià)格和收益模型。1.檢驗(yàn)金融資產(chǎn)期末公允價(jià)值是否增強(qiáng)了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的解釋能力我們將公司的凈資產(chǎn)拆分為按公允價(jià)值計(jì)量的金融資產(chǎn)和含金融資產(chǎn)前的凈資產(chǎn),以此來考察公允價(jià)值計(jì)量的金融資產(chǎn)是否具有增量的解釋能力。具體采用的價(jià)格模型如下: 其中為公司第財(cái)務(wù)年度的收盤價(jià),為公司第財(cái)務(wù)年度除按公允價(jià)值計(jì)量的金融資產(chǎn)之外的每股凈資產(chǎn),為公司第財(cái)務(wù)年度按公允價(jià)值計(jì)量的每股金融資產(chǎn)。為干擾因子。、都采用每股數(shù)是為了降低不同公司規(guī)模對(duì)數(shù)據(jù)量級(jí)的影響,如果顯著不為零,則表明公允價(jià)值提高了會(huì)計(jì)信息的解釋能力。為了檢驗(yàn)公允價(jià)值變動(dòng)量的增量解釋能力,我們同樣將公司收益分解為兩部分,即公允價(jià)值變動(dòng)產(chǎn)生的收益(未實(shí)現(xiàn)損益)和含公允價(jià)值變動(dòng)前的收益,以此來考察公允價(jià)值變動(dòng)量是否具有增量的價(jià)值解釋能力。具體收益模型如下:其中為公司第財(cái)務(wù)年度股票收益率,表示公司第財(cái)年含公允價(jià)值變動(dòng)前的每股收益,表示公司第財(cái)年公允價(jià)值變動(dòng)產(chǎn)生的未實(shí)現(xiàn)損益,為干擾因子。與前相同,、和都采用每股數(shù)也是為了降低不同公司規(guī)模對(duì)數(shù)據(jù)量級(jí)的影響。如果顯著不為零,則表明公允價(jià)值變動(dòng)量提高了會(huì)計(jì)信息的解釋能力。實(shí)證檢驗(yàn)一、樣本數(shù)據(jù)及方法說明樣本數(shù)據(jù)我們選取在香港上市的中國(guó)概念(即包括注冊(cè)地在中國(guó)大陸和香港地區(qū))金融類公司來考察公允價(jià)值的價(jià)值相關(guān)性,并以此來考察新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則在大陸實(shí)施后可能帶來的效果。之所以選取該樣本作為觀察數(shù)據(jù),主要是基于以下幾方面考慮:第一、香港與大陸公司有著密切的聯(lián)系,在香港上市公司中也不乏大陸公司,如中國(guó)人壽、中銀香港等等。對(duì)香港上市公司公允價(jià)值價(jià)值相關(guān)性的研究對(duì)大陸新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則中公允價(jià)值的實(shí)施效果有著直接的參考意義。第二、香港早在1999年頒布的《證券投資會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》中就明確了公允價(jià)值的確認(rèn)和使用原則,從而為我們觀察公允價(jià)值的實(shí)施效果提供了足夠的樣本數(shù)量和時(shí)間跨度。第三、不同行業(yè)樣本數(shù)據(jù)間的異方差現(xiàn)象可能導(dǎo)致公允價(jià)值相關(guān)性不顯著的結(jié)果。這也是國(guó)外很多研究都選取單一的銀行類上市公司作為研究的對(duì)象的原因。為了避免不同行業(yè)的異方差現(xiàn)象,我們選取單一的金融類上市公司作為研究對(duì)象。第四、金融類公司持有較多的金融資產(chǎn)。選取金融類上市公司作為研究對(duì)象的另一個(gè)原因在于金融類公司持有較多的金融資產(chǎn),對(duì)公允價(jià)值及其變動(dòng)更為敏感。二、描述性統(tǒng)計(jì)本文以2002年到2005年香港上市的中國(guó)概念金融類上市公司為樣本,剔除了缺失市場(chǎng)數(shù)據(jù)以及上市少于4年的上市公司,共計(jì)69家公司、276個(gè)有效觀測(cè)。模型中,的取值為各公司會(huì)計(jì)年度最后一個(gè)交易日的收盤價(jià),為公司本會(huì)計(jì)年度最后一個(gè)交易日與上一個(gè)會(huì)計(jì)年度最后一個(gè)交易日期間的收益率,在計(jì)算收益率時(shí)采用復(fù)權(quán)處理。香港上市的中國(guó)概念金融類上市公司2002年到2005年期間的公允價(jià)值計(jì)量的金融資產(chǎn)之外的凈資產(chǎn)、按公允價(jià)值計(jì)量的金融資產(chǎn)、公允價(jià)值變動(dòng)前的收益、公允價(jià)值變動(dòng)產(chǎn)生的未實(shí)現(xiàn)損益以及遵循HKSA 39以及HKSA 32的有關(guān)數(shù)據(jù)均經(jīng)查詢年報(bào)手工獲取,其他數(shù)據(jù)源自萬(wàn)德咨詢金融終端以及Bloomberg。為了更好的反映公允價(jià)值及其變動(dòng)的整體效應(yīng),我們考慮合并時(shí)間序列,即采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。本文所用數(shù)據(jù)運(yùn)用SAS系統(tǒng)處理,表1和表2歸納了描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。表1 價(jià)格模型描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果指標(biāo)均值最大值最小值極差中位數(shù)四分位數(shù)上限四分位數(shù)下限標(biāo)準(zhǔn)差公司數(shù)616161觀測(cè)值244244244從價(jià)格模型的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看,的均值大于的均值,,表明對(duì)于金融類公司而言,以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)在公司凈資產(chǎn)構(gòu)成中占到了相當(dāng)重要的地位。因此,該部分資產(chǎn)的計(jì)量方式將對(duì)公司的價(jià)值判斷產(chǎn)生重大影響。表2 收益模型描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果指標(biāo)均值最大值最小值極差中位數(shù)四分位數(shù)上限四分位數(shù)下限標(biāo)準(zhǔn)差公司數(shù)525252觀測(cè)值208208208從收益模型的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看,對(duì)公司每股收益也有重大影響。,兩者存在較大差異,都成為了每股收益的重要組成部分。表表2的描述性統(tǒng)計(jì)表明,對(duì)于金融類上市公司,如銀行、保險(xiǎn)以及證券等公司而言,金融類投資是其業(yè)務(wù)的主要構(gòu)成之一,因此金融類資產(chǎn)及其價(jià)值變動(dòng)無論對(duì)于公司的凈資產(chǎn)還是收益,都有極為重要的影響。金融類資產(chǎn)的計(jì)量方法的選擇也必將對(duì)公司的價(jià)值判斷產(chǎn)生重要影響。三、實(shí)證結(jié)果不管是單因素固定效用模型(OneWay Fixed Effects)還是雙因素固定效用模型(TwoWay Fixed Effects),F(xiàn)檢驗(yàn)說明不能拒絕價(jià)格模型不存在固定效應(yīng)。同樣不論是單因素隨機(jī)效應(yīng)模型(OneWay Random Effects)還
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