公司特征、公允價(jià)值與審計(jì)收費(fèi)(編輯修改稿)
2025-07-22 00:36 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ?。ù颂幝匀セ貧w模型指標(biāo)分析表）。通過(guò)計(jì)量分析表明，擬合優(yōu)度為0445，說(shuō)明模型擬合度很好，整體解釋能力較好。組間關(guān)系為0525，組內(nèi)關(guān)系為0443，并且Wald chi2（15）值為24062，Probchi2為0000，有理由認(rèn)為之前建立模型并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析，所得結(jié)果是可信的。 表4為以DLNFees為因變量，以HC、IFRS、HC*IFRS、LOSS、DLNTA、NSegm、ROA、LOSS、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、Yearend為自變量和控制變量的多因素固定效用面板回歸結(jié)果，結(jié)果顯示：LOSS、DLNTA、NSegm、ROA、DLev、Distress的回歸系數(shù)值分別為0330090000010000292，對(duì)應(yīng)的P值均小于010，具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此，說(shuō)明LOSS、DLNTA、NSegm、ROA、DLev、Distress均會(huì)對(duì)DLNFees產(chǎn)生顯著的影響作用。 !endprint !startprint ?。ù颂幝匀z驗(yàn)結(jié)果表）。面板回歸一個(gè)重要假定：總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，即隨機(jī)誤差項(xiàng)具有不同的方差，則稱(chēng)線性回歸模型存在異方差性。在方程存在異方差時(shí)，會(huì)產(chǎn)生偽回歸。 異方差估算的結(jié)果表明面板回歸方程存在異方差，因此需要對(duì)面板回歸結(jié)果進(jìn)行異方差的修正（chi2的值為220E+06，Probchi2=0000）。 ?。ù颂幝匀z驗(yàn)結(jié)果表）。自相關(guān)估算的結(jié)果表明面板回歸方程不存在自相關(guān)，因此不需要對(duì)面板回歸結(jié)果進(jìn)行自相關(guān)的修正（F（1，58），ProbF=；）。 表5為以DLNFees對(duì)數(shù)為因變量，以HC、IFRS、HC*IFRS、LOSS、DLNTA、NSegm、ROA、LOSS、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、Yearend為控制變量的多因素回歸分析結(jié)果，結(jié)果顯示：HCIFRS、LOSS、DLNTA、NSegm、ROA、ROE、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、、、、，具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，因此說(shuō)明HC*IFRS、LOSS、DLNTA、NSegm、ROA、ROE、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、Yearend均會(huì)對(duì)DLNFees對(duì)數(shù)產(chǎn)生顯著的影響作用。其中HC*IFRS的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，說(shuō)明HC*IFRS會(huì)對(duì)DLNFees對(duì)數(shù)產(chǎn)生顯著的負(fù)性影響作用，即HC*IFRS越高，DLNFees對(duì)數(shù)反而越低。LOSS、DLNTA、NSegm、ROA、ROE、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、Yearend的回歸系數(shù)為正數(shù)，說(shuō)明LOSS、DLNTA、NSegm、ROA、ROE、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、Yearend會(huì)對(duì)DLNFees對(duì)數(shù)產(chǎn)生顯著的正性影響作用，即這些變量的數(shù)額越高，DLNFees對(duì)數(shù)也越高。 ?。ㄈ┠Ｐ?實(shí)證分析 ?。ù颂幝匀z驗(yàn)結(jié)果表）。通過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果（Probchi2=1%）表明我們應(yīng)當(dāng)使用隨機(jī)效應(yīng)模型，因此對(duì)于數(shù)據(jù)可以知道運(yùn)用面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行分析的結(jié)果是可信的。 ?。ù颂幝匀セ貧w模型指標(biāo)分析表）。計(jì)量分析結(jié)果表明，說(shuō)明模型擬合度很好，整體解釋能力較好。，并且Wald chi2（15），Prob，有理由認(rèn)為之前建立模型并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析，所得結(jié)果是可信的。 表6為以DLNFees為因變量，以FV_Exposure、Complex、Recog、External、DLNTA、NSegm、ROA、ROE、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、Yearend為自變量和控制變量的多因素固定效用面板回歸結(jié)果，結(jié)果顯示：，具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，因此說(shuō)明DLNTA均會(huì)對(duì)DLNFees產(chǎn)生顯著的影響作用。 （此處略去檢驗(yàn)結(jié)果表）。異方差估算的結(jié)果表明檢驗(yàn)的結(jié)果拒絕原假設(shè)，表明面板回歸方程存在異方差，因此需要對(duì)面板回歸結(jié)果進(jìn)行異方差的修正（+06，Probchi2=）。 ?。ù颂幝匀z驗(yàn)結(jié)果表）。自相關(guān)估算的結(jié)果表明面板回歸方程不存在自相關(guān)，因此不需要對(duì)面板回歸結(jié)果進(jìn)行自相關(guān)的修正（F（1，60），ProbF=；）。 ?。ù颂幝匀z驗(yàn)結(jié)果表）。計(jì)量分析結(jié)果表明，修正后的模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析，所得結(jié)果是可信的（Wald chi2（15），Prob）。 表7為以DLNFees對(duì)數(shù)為因變量，以FV_Exposure、Complex、Recog、External、DLNTA、NSegm、ROA、ROE、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、Yearend為控制變量和自變量的多因素回歸分析結(jié)果，結(jié)果顯示：FV_Exposure、Recog、External、DLNTA、NSegm、ROA、ROE、DDOL、DLev、Distress、Qualified、DVolatility、BigN、、、、，具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，因此說(shuō)明HC
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