盈余管理的原因、动机及测度方法前沿研究综述

盈余管理的原因、动机及测度方法前沿研究综述

盈余管理是公司在财务报告中有意地调整收益或费用来影响期末盈余的行为。这种行为可能是为了满足管理层的目标、市场预期或其他激励、奖励机制。本文将对盈余管理的原因、动机及测度方法进行综述，并着重介绍前沿研究的进展与发展趋势。

一、盈余管理的原因

1. 税务考虑：企业通过盈余管理来减少税负，合法降低利润。通过调整收入和支出的时机和数额，企业可以在特定时间段内实现纳税责任的最小化。

2. 资金约束：企业在面临资金短缺时可能会通过盈余管理来提高贷款融资的可能性。通过调整账面利润、资产价值和财务指标，企业可以改善自身的信用状况，从而更容易获得外部融资。

3. 经营业绩操纵：盈余管理可能是管理层为了满足市场预期或提高公司股价而进行的行为。这种操纵行为可能包括延迟公布负面消息、提前确认收入或推迟确认费用等。

二、盈余管理的动机

1. 管理层报酬：盈余管理可以使管理层的绩效看起来更好，进而实现薪酬激励和股票期权激励的最大化。管理层通常与公司的财务指标和业绩绩效挂钩，因此他们有动机通过盈余管理来影响这些指标。

2. 市场反应：盈余管理可以影响公司的股票价格。管理层可能会利用盈余管理来调整公司的盈利预期，从而引起市场的反应，进而影响股票价格。这种操纵行为可能会使投资者做

出错误的决策，产生市场效应。

三、盈余管理的测度方法

1. 离群值分析：通过分析公司盈余数据的离群值来判断是否存在盈余管理行为。离群值的存在可能意味着公司有意地扭曲了财务报告的数据。

2. 偏度和峰度分析：通过计算盈余数据的偏度和峰度来判断是否存在盈余管理行为。偏度和峰度的异常程度可能表明财务报告中存在不正常的调整。

3. 福利变化分析：通过分析企业主要利益相关方的福利变化来判断是否存在盈余管理行为。利益相关方在公司盈余变动时可能会出现不正常的变化。

四、前沿研究的进展与发展趋势

1. 基于人工智能的盈余管理识别：近年来，人工智能技术的发展为盈余管理识别提供了新的方法。利用机器学习和自然语言处理等技术，可以更准确地识别盈余管理行为，并提供更多的案例和证据。

2. 行为金融学视角的盈余管理研究：传统的盈余管理研究主要从经济学的角度去分析其原因和动机。而行为金融学视角的研究则更关注管理层行为的心理和行为动机，从而深入理解盈余管理的本质。

3. 盈余管理对企业价值的影响研究：未来的研究可重点关注盈余管理对企业长期价值的影响。通过定量分析和实证研究，揭示盈余管理对企业投资者信任、长期发展和绩效的潜在影响。

综上所述，盈余管理是企业在财务报告中有意地调整收入或费用来影响期末盈余的行为。其原因和动机多样，包括税务考虑、资金约束和经营业绩操纵等。同时，盈余管理的测度方

法也日益完善，包括离群值分析、偏度和峰度分析以及福利变化分析等。未来的研究将更加关注基于人工智能的盈余管理识别、行为金融学视角的研究以及盈余管理对企业价值的影响研究

综上所述，盈余管理是一种企业在财务报告中有意地调整收入或费用来影响期末盈余的行为。该行为可能会导致公司盈余变动出现不正常的变化。为了更准确地识别盈余管理行为，近年来基于人工智能的盈余管理识别方法得到了广泛应用，并提供了更多的案例和证据。此外，行为金融学视角的研究也为深入理解盈余管理的本质提供了新的途径，更加关注管理层的心理和行为动机。未来的研究应重点关注盈余管理对企业长期价值的影响，揭示其潜在影响因素并提供有力的实证研究。这些研究的进展将有助于更好地理解盈余管理行为及其对企业和利益相关方的影响