如何检验jones多元回归模型分析案例中残差的显著性

方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确 的说明并表示谢意。 签名: 日期: 年 月 日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘, 允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 (保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名: 导师签名: 日期: 年 月 日 万方数据 摘 要 摘 要 由于国际经济的迅速发展,国际金融市场之间日益紧密的联系与协调,国际 金融市场出现了一体化趋势。特别是计算机、通讯和信息技术的飞速发展,使得 国际金融市场之间的联系与协调更加明显,国际市场金融市场一体化趋势更加显 著。在国际金融市场一体化的进程中,各国的金融市场以及不同类型的金融市场 之间相互促进,相互影响。同时,国际金融市场一体化加强了各国的金融市场以 及不同类型的金融市场之间的联动性,在这种背景下,国际金融市场的风险容易 在不同国家以及不同类型的金融市场上传导,一个金融市场的波动容易引起其它 金融市场的波动。为了挖掘国际金融市场的相互作用机理、金融市场风险的传导 方向及传导路径,本文选取原油期货与原油现货市场、美国股票市场和黄金市场 作为国际金融市场的代表,利用超级贝叶斯影响网络理论和计量经济学相关理论 与方法,深入研究国际金融市场的动态传导与波动溢出效应。 首先,本文提出了超级贝叶斯影响网络理论,建立了在此理论下的动态传导 与波动溢出的金融信息融合框架。在金融信息融合框架下,引入了本文所采用的 理论和模型,重点介绍了贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、超级贝叶斯影响网络、 协整检验、向量自回归理论和多元GARCH 模型。 其次,本文研究了国际金融市场动态相关性。国际金融市场相关性是国际金 融市场风险动态传导及波动溢出效应的基础。以原油期货与原油现货市场、美国

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本人用jones回归模型,以残差计算盈余管理程度,在分行业回归时某些行业3个自变量系数都不显著,调整r2为负值,那残差还有意义吗?如果用全样本不分行业回归,系数是显著的,调整R2也没问题jones模型基本设置是:Y=ax1+bx2+cx3+残差,用残差表示特定公司的应计利润(Y)偏离行业均值的程度
论坛里以前好像也有人提到过这个现象,但一直没有得到解答,我的理解是,如果系数不显著,则选取的自变量x对因变量y没有显著影响,用这些因变量算出来的拟合值毫无意义,残差就没有任何意义了,不知道对不对,期待高人指点!

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【摘要】:盈余管理问题是实证会计领域的一个重要的问题,自上个世纪80年代以来,许多学者都致力于如何量化、度量盈余管理程度,继而产生了众多的模型。其中有很大一部分模型都是将应计利润分离成操纵性应计利润与非操纵性应计利润两部分,并且通过多元线性回归的方法来确定操纵性应计利润的大小,以此来代表盈余管理,这类模型统称为操纵性应计利润分离模型,是目前实证会计界普遍认同的度量盈余管理程度的方法。 然而在广泛使用的同时,这类方法也饱受争议:批判者认为操纵性应计利润模型在设定上存在着问题,此外,操纵性应计利润分离法本身也无法全面客观地计量盈余管理,具有很大局限性。尽管如此,很少有人关注在众多的操纵性应计利润分离模型到底能多大程度上反映盈余管理现象,众多的操纵性应计利润分离模型中到底哪一个能最好地反映盈余管理的程度,哪一个模型最符合中国目前的企业情况。 本文运用1999—2012年A股市场沪、深证券交易所公司年报数据,通过计算机模拟检验和真实数据检验的方法,研究操纵性应计利润分离模型对于盈余管理的检验能力。本文选取了目前为止运用较多、较有代表性的八个操纵性应计利润分离模型进行比较,它们分别是:Jones模型、修正Jones模型、扩展的Jones模型(陆建桥模型)、业绩控制模型I(a)(业绩匹配Jones模型,收益当期)、业绩控制模型I(b)(业绩匹配Jones模型,收益前期)、业绩控制模型II(a)(业绩匹配修正Jones模型,收益当期)、业绩控制模型II(b)(业绩匹配修正Jones模型,收益前期)、D-D模型(现金流量Jones模型)。笔者运用分行业、分年度的截面数据进行回归分析,得到不同模型下的操纵性应计利润(DA)。本文通过对各变量和残差的描述性统计,运用R语言编程、计算机模拟,检验八个模型犯第一类和第二类错误的频率,以及证监部门的真实违规数据,检验了各种操纵性应计利润模型对于盈余管理程度的度量情况。 通过实证检验发现,模型二(修正Jones模型)犯第一类错误和第二类错误的可能性均比较小,对于真实违规数据的检验也较优,是比较好的盈余管理检测模型。模型八(D-D模型)虽然在犯第二类错误的检验和真实违规数据检验中有很好的表现,但犯第一类错误的概率较大,易夸大中国上市公司盈余管理的程度。模型一(Jones模型)在犯第一类错误的检验中表现较好,但在犯第二类错误的检验和真实违规数据的检验中表现一般。模型三(扩展的Jones模型)、模型六(业绩控制模型II(a)(收益匹配修正Jones模型,收益当期))、模型七(业绩控制模型II(b)(收益匹配修正Jones模型,收益前期))的表现相对比较一般在上述检验中的表现均不太突出。模型四(业绩控制模型I(a)(收益匹配Jones模型,收益当期))、模型五(业绩控制模型I(b)(收益匹配Jones模型,收益前期))在上述检验中均表现比较差,不宜作为盈余管理的度量模型。

【学位授予单位】:新疆财经大学
【学位授予年份】:2014


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