主講人：XXX第十一章特定研究方法和技術(shù)問題CONTENTS目錄實(shí)證會計(jì)研究中對分析模型的運(yùn)用01特殊的樣本設(shè)計(jì)04事件研究方法02控制變量的使用05限值因變量模型03復(fù)制式研究06文獻(xiàn)綜述的元分析法0701實(shí)證會計(jì)研究中對分析模型的運(yùn)用01在實(shí)證會計(jì)研究中納入分析模型的考慮和收益為了更加簡潔、直觀地展示復(fù)雜的概念或關(guān)系為了更好地推導(dǎo)出可供檢驗(yàn)的命題和假設(shè)為了更好地引導(dǎo)實(shí)證檢驗(yàn)的設(shè)計(jì)在實(shí)證會計(jì)研究中納入分析模型的考慮、收益及挑戰(zhàn)02在實(shí)證會計(jì)研究中納入分析模型的挑戰(zhàn)構(gòu)建分析模型面臨較高的成本構(gòu)建分析模型可能會對研究者感興趣的研究主題造成限制如果一項(xiàng)研究采用了先構(gòu)建分析模型再實(shí)證檢驗(yàn)的方式，其發(fā)表前景可能會面臨由這種方式本身帶來的不確定性在實(shí)證會計(jì)研究中納入分析模型的考慮、收益及挑戰(zhàn)如何在實(shí)證會計(jì)研究中運(yùn)用分析模型用實(shí)證分析檢驗(yàn)分析模型推導(dǎo)出的主要預(yù)測比較競爭性的理論預(yù)測檢驗(yàn)分析模型中的特定假設(shè)，其目的主要在于對現(xiàn)有的分析模型做出改進(jìn)分析模型與實(shí)證分析相結(jié)合的幾類通常用法如何在實(shí)證會計(jì)研究中運(yùn)用分析模型如果研究者的目的是檢驗(yàn)或改進(jìn)已有的分析模型研究者的目的是理解在某種特定情境下的多重均衡中，到底哪一種均衡更可能發(fā)生當(dāng)研究者希望自己的實(shí)證分析與以往的文獻(xiàn)密切關(guān)聯(lián)，而以往的相關(guān)文獻(xiàn)包含分析模型的運(yùn)用研究者關(guān)注的是各種競爭性理論和預(yù)期之間的爭端如果實(shí)證會計(jì)學(xué)者希望自己的研究發(fā)現(xiàn)及其含義也能夠吸引擅長使用分析模型的理論研究者在實(shí)證會計(jì)研究中運(yùn)用分析模型合適的情形如何在實(shí)證會計(jì)研究中運(yùn)用分析模型某個研究問題雖然是重要的，但難以建立分析模型求解當(dāng)對感興趣的研究情境的了解非常有限時，研究者將難以構(gòu)建出有意義的分析模型當(dāng)對感興趣的研究情境非常了解時研究者試圖檢驗(yàn)的競爭性理論或觀點(diǎn)均未建立在正式的分析模型基礎(chǔ)上當(dāng)現(xiàn)實(shí)情境遠(yuǎn)比任何現(xiàn)有分析模型所涵蓋的研究情境豐富時在實(shí)證會計(jì)研究中運(yùn)用分析模型相對不合適的情形02事件研究方法1定義某一事件發(fā)生前后時期的統(tǒng)計(jì)資料，采用一些特定技術(shù)測量該事件發(fā)生時是否會引起股票價格的異常變動，從而量化該事件對企業(yè)影響的一種定量分析方法事件研究方法概述2假設(shè)有效市場假說3歷史1933年，JamesDolley發(fā)表《普通股分拆的特征與程序》20世紀(jì)30年代早期至60年代末期，事件研究進(jìn)一步發(fā)展20世紀(jì)60年代末期，BallandBrown(1968)以及Famaetal.(1969)在會計(jì)學(xué)研究中的應(yīng)用事件研究方法的基本步驟事件的確定通常可以分為兩類事件：同類事件：所有樣本觀測發(fā)生的事件是一致的，但各個樣本觀測發(fā)生事件的日期并不相同單一事件：不但各樣本觀測發(fā)生的事件一致，各樣本觀測發(fā)生事件的日期也完全相同01事件日的確定定義：資本市場接收到該事件信息的時點(diǎn)，而并非該事件實(shí)際發(fā)生的時點(diǎn)分類：單一事件日：事件的發(fā)生只在一天內(nèi)完成多重事件日：事件的發(fā)生超過一天，從而圍繞某一事件存在多個重要日期02事件窗口的選定選定估計(jì)窗口選定事件窗口事后窗口主要用于考察事件發(fā)生后股價（或企業(yè)價值）有無異常變化三種窗口的關(guān)系：03（一）定義事件與事件窗口事件研究方法的基本步驟研究樣本選擇的標(biāo)準(zhǔn)：樣本數(shù)據(jù)的可獲得性樣本的行業(yè)特征樣本的市值規(guī)模要注意樣本選擇過程中可能帶來的有偏性對正常收益和異常收益的影響（二）研究樣本的選擇事件研究方法的基本步驟統(tǒng)計(jì)模型定義：以資產(chǎn)收益行為的統(tǒng)計(jì)假設(shè)為基礎(chǔ)，不依賴于任何經(jīng)濟(jì)理論統(tǒng)計(jì)模型通常包括：常均值收益模型市場模型市場調(diào)整收益率法其他因素的調(diào)整：如行業(yè)和規(guī)模，但實(shí)際上，這些因素調(diào)整的優(yōu)點(diǎn)比較有限01經(jīng)濟(jì)模型定義：是基于資產(chǎn)收益特征的統(tǒng)計(jì)假設(shè)來構(gòu)建的，不考慮任何經(jīng)濟(jì)性的意義比較典型的經(jīng)濟(jì)模型：資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）套利定價模型（APT）02（三）正常收益模型的選擇事件研究方法的基本步驟異常收益等于事件窗口期的實(shí)際收益減去正常收益，即為樣本觀測i在t日的異常收益；

為樣本i在t日的實(shí)際收益；為樣本i在t日的預(yù)期收益（或正常收益）預(yù)期收益的計(jì)算首先用估計(jì)窗口期間的相關(guān)數(shù)據(jù)以及選定的正常收益模型進(jìn)行線性回歸，得出正常收益模型的參數(shù)估計(jì)；然后利用估計(jì)出的參數(shù)和事件窗口期的數(shù)據(jù)計(jì)算事件窗口期的預(yù)期收益計(jì)算出異常收益的日數(shù)據(jù)之后，需要對異常收益在橫截面（不同樣本觀測之間）以及在時間序列（事件窗口）進(jìn)行匯總。對于整個樣本在狋時刻的平均異常收益（用

表示），以及整個樣本在事件窗口期［T+1,T］的累計(jì)異常收益（用CAR表示），其表達(dá)式如下：（四）估計(jì)異常收益事件研究方法的基本步驟（五）異常收益的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)檢驗(yàn)異常收益的顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)通常是：異常收益（或累計(jì)異常收益）的均值為０對于異常收益的檢驗(yàn)可以分為兩類：參數(shù)檢驗(yàn)（如t檢驗(yàn)）非參數(shù)檢驗(yàn)（如符號檢驗(yàn)或秩和檢驗(yàn)）事件研究方法的基本步驟（六）實(shí)證結(jié)果與假設(shè)以上步驟可得到可供分析的實(shí)證結(jié)果對實(shí)證結(jié)果的分析，有助于研究者了解被研究的事件對證券價格的影響機(jī)制對于實(shí)證結(jié)果的解釋要注意剔除異常樣本觀測的影響，尤其在小規(guī)模樣本中，個別的極端值可能會對最終的實(shí)證結(jié)論形成重要的影響事件研究方法的計(jì)量發(fā)展事件研究的計(jì)量方法經(jīng)歷了一系列的修正與改進(jìn)Kothariand

Warner(2006)把這些改進(jìn)和變化概括為兩點(diǎn)：采用日回報率數(shù)據(jù)的事件研究比采用月回報率數(shù)據(jù)的事件研究更為普遍和流行，使短期事件研究計(jì)量更精準(zhǔn)長期事件研究異常收益的估計(jì)及其統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的衡量方法變得更為先進(jìn)事件研究計(jì)量方法的改進(jìn)事件研究方法的計(jì)量發(fā)展短窗口事件的研究在計(jì)量上較為穩(wěn)定，不存在太大爭議長窗口事件的研究跨度時間長，在計(jì)量方法上存在更多問題和爭議預(yù)期收益的估計(jì)異常收益的衡量短窗口與長窗口事件研究市場有效性投資決策：兼并收購融資決策：發(fā)行債券、發(fā)行可轉(zhuǎn)換優(yōu)先股、配股與增發(fā)影響股票異常收益凈資產(chǎn)收益率企業(yè)規(guī)模財(cái)務(wù)杠桿利潤率行業(yè)市場效率研究投資和融資決策的股價效應(yīng)研究解釋異常收益的研究010203事件研究方法在會計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用評估股價對會計(jì)信息的反應(yīng)程度會計(jì)準(zhǔn)則監(jiān)管法規(guī)檢驗(yàn)思路分類：單一規(guī)則整體規(guī)則信息含量的研究會計(jì)準(zhǔn)則及法規(guī)的頒布效應(yīng)研究0405事件研究方法在會計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用03限值因變量模型定義：因變量以某種方式受到限制，此時建立的計(jì)量模型稱為限值因變量模型類型二元因變量(binary)的Logit和Probit模型多項(xiàng)(multinomial)Logit模型和有序(ordered)Logit模型Tobit模型泊松回歸模型截取回歸模型斷尾回歸模型限制因變量模型定義與類型（一）Logit模型二元因變量模型G是對數(shù)函數(shù)，是一個標(biāo)準(zhǔn)的Logistic隨機(jī)變量的累計(jì)分布函數(shù)。其中實(shí)際應(yīng)用中，取對數(shù)，得到線性化模型：，其中，稱為機(jī)會比率對概率p的邊際影響為，隨解釋變量的取值不同而變化。其中，為的估計(jì)值表示每增加一個單位的機(jī)會比率的變化百分比模型描述：（一）Logit模型二元因變量模型模型應(yīng)用場景：審計(jì)師選擇模型被審計(jì)單位選擇國際四大還是選擇其他會計(jì)師事務(wù)所審計(jì)意見模型審計(jì)師出具非標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)報告還是標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)報告財(cái)務(wù)舞弊模型公司是否發(fā)生了財(cái)務(wù)舞弊（二）Probit模型二元因變量模型G是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)的累積分布函數(shù)，，其中，，為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)密度函數(shù)對概率p的邊際影響為，隨解釋變量的取值不同而變化。其中，，為的估計(jì)值模型描述：模型應(yīng)用場景：在二元因變量情況下，Logit模型和Probit模型的應(yīng)用場景與回歸結(jié)果十分近似當(dāng)因變量取值為０和１的樣本觀測數(shù)相差較大時，使用Logit模型的回歸結(jié)果更好（Maddala，1991）（三）多項(xiàng)Logit模型多項(xiàng)與有序因變量模型對j=1，2，…，J類的無序因變量，多項(xiàng)Logit模型可以通過以下Logit形式描述:式中，稱為對數(shù)發(fā)生比最后一個類別（即第J個類別）是參照類系數(shù)測量的是，在控制其他自變量的條件下，自變量增加一個單位，第j個類別相對于參照類對數(shù)發(fā)生比的變化模型優(yōu)點(diǎn)：容易計(jì)算，選擇給定方案的概率易于表示，極大似然函數(shù)構(gòu)造簡單模型缺點(diǎn)：對因變量中的任意兩個類別作選擇時，要假設(shè)該類別的選擇與其他類別無關(guān)模型描述：（三）多項(xiàng)Logit模型多項(xiàng)與有序因變量模型Blouinetal.（2007,TAR）研究內(nèi)容：安達(dá)信破產(chǎn)后，原審計(jì)客戶是否及何時跟隨原安達(dá)信的審計(jì)團(tuán)隊(duì)到新的會計(jì)師事務(wù)所無序因變量：取值1：未跟隨原審計(jì)團(tuán)隊(duì)，且更換新會計(jì)師事務(wù)所的時機(jī)是在安達(dá)信被定罪前取值2：未跟隨原審計(jì)團(tuán)隊(duì)，且更換新會計(jì)師事務(wù)所的時機(jī)是在安達(dá)信被定罪后取值3：跟隨了原審計(jì)團(tuán)隊(duì)，且更換新會計(jì)師事務(wù)所的時機(jī)是在安達(dá)信被定罪前取值4，跟隨了原審計(jì)團(tuán)隊(duì)，且更換新會計(jì)師事務(wù)所的時機(jī)是在安達(dá)信被定罪后模型應(yīng)用場景：（四）有序Logit模型多項(xiàng)與有序因變量模型模型定義：式中，表示觀測現(xiàn)象的內(nèi)在趨勢，并不能直接測量。當(dāng)實(shí)際觀測因變量有J種類別，相應(yīng)取值為y=1，…，j=J，共有J-1個分界點(diǎn)將相鄰類別分開:模型回歸系數(shù)表示在其他條件不變的情況下，自變量增加一個單位，從第1類到第j類的累計(jì)概率相對于其余J-j類的累計(jì)概率的對數(shù)發(fā)生比的變化模型描述：（四）有序Logit模型多項(xiàng)與有序因變量模型模型應(yīng)用場景：Evansetal.（2010，JAR）研究內(nèi)容：公司CEO變換后，前CEO是否留在公司董事會以及留在董事會中的決策權(quán)大小有序因變量：取值1：留在董事會并保留全部決策權(quán)取值2：留在董事會至少兩年并保留部分決策權(quán)取值3：退出公司，且不保留任何決策權(quán)Tobit模型適用情形：因變量在嚴(yán)格正值上大致連續(xù)，且有一定比例取值為零的情況求解方法：極大似然法估計(jì)參數(shù)模型：模型應(yīng)用場景：

CFO年度獎金激勵與公司業(yè)績(IndjejikianandMatejka,2009,JAR)01泊松回歸模型適用情形：因變量為非負(fù)整數(shù)的點(diǎn)數(shù)變量數(shù)據(jù)分布：泊松分布模型：模型應(yīng)用場景：會計(jì)師事務(wù)所是否為新承接的審計(jì)客戶配置了更有經(jīng)驗(yàn)的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人(Wu,2009,CAFR)02其他限值因變量模型截取回歸模型適用情形：因變量低于或者高于某特定值（臨界值）的部分截取為臨界值模型：模型應(yīng)用場景：BeattyandWeber(2006,JAR)將沖銷商譽(yù)比例小于0和大于1的樣本分別截取為0和103斷尾回歸模型適用情形：不能觀察到總體中某一段的信息模型：模型應(yīng)用場景：MenonandWilliams(2004,TAR)按照盈余管理的方向分為調(diào)增利潤的盈余管理公司和調(diào)減利潤的盈余管理公司兩組子樣本04其他限值因變量模型04特殊的樣本設(shè)計(jì)含義：研究者根據(jù)事件結(jié)果選擇相應(yīng)的樣本觀測，屬于非隨機(jī)樣本設(shè)計(jì)特殊樣本設(shè)計(jì)的含義（一）以事件結(jié)果為基礎(chǔ)的樣本設(shè)計(jì)（二）配對樣本設(shè)計(jì)含義：研究者根據(jù)感興趣的特征（即主要的解釋變量）之外的其他特征作為配對依據(jù)，為每個樣本觀測都匹配一個或一組觀測設(shè)計(jì)類型組內(nèi)設(shè)計(jì)與組間設(shè)計(jì)：組內(nèi)設(shè)計(jì)：選取同一家公司在某事件發(fā)生之前的一個觀測與之后的一個觀測組間設(shè)計(jì)：選取不同公司的觀測進(jìn)行配對充分匹配與半匹配：充分匹配：樣本每一個配對組是獨(dú)特和唯一的半匹配：產(chǎn)生的配對組并非獨(dú)特和唯一的適用情景：研究者關(guān)注的事件數(shù)量較少，而未發(fā)生該事件的觀測很多，研究者需要從其中選取觀測作為對照組設(shè)計(jì)流程與步驟：研究者需要先識別出感興趣的事件結(jié)果按照配對依據(jù)選取具有相反事件結(jié)果的觀測特殊樣本設(shè)計(jì)的含義（三）以事件結(jié)果為基礎(chǔ)的配對樣本設(shè)計(jì)配對變量用于選取配對樣本后，在隨后的統(tǒng)計(jì)分析中未再納入配對變量配對過程不完美，兩個相互配對的觀測差異較大選擇的樣本觀測數(shù)并不與總體的分類規(guī)模成比例第一類偏誤第二類偏誤第三類偏誤010203非隨機(jī)樣本設(shè)計(jì)可能伴隨的問題05控制變量的使用控制變量的設(shè)置目的與甄選原則遺漏變量問題：由于處理變量（）與誤差項(xiàng)（）存在相關(guān)性，導(dǎo)致單變量回歸因果效應(yīng)的估計(jì)有偏解決方案：從誤差項(xiàng)中提取Z（

和的共同影響因素），構(gòu)造多元回歸模型甄選原則：“好”的控制變量是在實(shí)驗(yàn)變量X確定之前就已經(jīng)形成的變量；“壞”的控制變量則是在實(shí)驗(yàn)變量出現(xiàn)后產(chǎn)生的結(jié)果變量定義：同時影響模型中的實(shí)驗(yàn)變量和因變量，并可能對實(shí)驗(yàn)變量和因變量的因果關(guān)系存在替代性解釋示例：X為BIG4，Y為AUDFEE，此時客戶規(guī)模是一個重要的干擾變量干擾變量可視為“好”的控制變量干擾變量控制變量的甄選方法定義：介于實(shí)驗(yàn)變量和因變量之間，是傳遞或解釋因果關(guān)系的機(jī)制示例：需要控制中介變量的情形，考察客戶規(guī)模對審計(jì)費(fèi)用的直接影響示例：不需要控制中介變量的情形，考察客戶規(guī)模對審計(jì)費(fèi)用的總影響中介變量對撞變量定義：實(shí)驗(yàn)變量和因變量的結(jié)果變量示例：X為CSIZE，Y為BIG4，此時AUDFEE屬于對撞變量對撞變量可視為“壞”的控制變量同構(gòu)念變量定義：與實(shí)驗(yàn)變量或因變量在很大程度上反映相同構(gòu)念示例：X為CSIZE，用公司資產(chǎn)規(guī)模衡量，此時反映客戶規(guī)模的股票市值屬于同構(gòu)年變量納入同構(gòu)念變量會導(dǎo)致嚴(yán)重的多重共線問題，是“壞”的控制變量控制變量的甄選方法控制變量的度量誤差控制變量的度量應(yīng)盡可能準(zhǔn)確地反映變量背后的構(gòu)念固定效應(yīng)的使用關(guān)注組內(nèi)變異的來源避免放大反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題控制變量使用的其他注意事項(xiàng)利用因果圖識別因果機(jī)制從簡單相關(guān)關(guān)系出發(fā)尋找替代性解釋結(jié)合已納入的控制變量對模型進(jìn)行解讀盡可能減少控制變量的度量誤差形成一套基準(zhǔn)控制變量，并展示包含和不包含特定控制變量的結(jié)果利用隨機(jī)差異估計(jì)因果關(guān)系（例如準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)）合理設(shè)置控制變量的建議06復(fù)制式研究廣義：緊密型復(fù)制和差異化復(fù)制緊密型復(fù)制：試圖遵循原始研究中所有的條件和研究設(shè)計(jì)差異化復(fù)制：允許對原始研究中的重要組成部分實(shí)施審慎變化狹義：指緊密型復(fù)制復(fù)制式研究的界定復(fù)制式研究的概念與意義復(fù)制式研究是檢驗(yàn)現(xiàn)有結(jié)論的重要途徑復(fù)制式研究是偵測數(shù)據(jù)造假的核心方法復(fù)制式研究是實(shí)現(xiàn)理論創(chuàng)新的必要前提復(fù)制式研究的重要性復(fù)制式研究的概念與意義四項(xiàng)參考標(biāo)準(zhǔn)（Salterio，2014）：文獻(xiàn)來源原始研究的結(jié)論外部影響市場實(shí)踐文章符合以上的部分或全部條件時，研究者才有必要對其進(jìn)行復(fù)制如何判斷文章是否值得復(fù)制復(fù)制式研究的概念與意義六種設(shè)計(jì)復(fù)制式研究的方法（TsangandKwan，1999）：對分析過程的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)再分析精確復(fù)制概念性延伸普適性檢驗(yàn)推廣及延伸如何規(guī)劃復(fù)制過程復(fù)制式研究