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使用会计异常指标预测业务失败

作者

上市的:
  • 卡洛斯·塞拉诺·辛卡
  • 贝戈尼亚古铁雷斯-尼托
  • 玛莎·伯纳特·瓦尔布纳

摘要

大多数试图预测商业失败的研究都假设账目真实公正地反映了公司的财务状况,而没有考虑到管理者可以随意应用会计规则,甚至进行会计欺诈。本文采用一组专门用于检测会计异常的财务比率作为破产预测因子。这些比率在破产预测研究中并不常见,但它们来自创造性的会计研究。该比率试图识别异常折旧数字、夸大的应收账款或激进会计做法之前不断恶化的财务状况。2012年至2016年期间,对51337家欧洲上市和私营公司进行了实证研究。应用的分析技术是逻辑回归和决策树,可以获得规则来预测失败或未失败的状态。研究发现,文献中提出的几个盈余管理指标在失败企业和非失败企业之间存在统计显著差异,但它们没有足够的预测能力将其纳入预测模型。然而,为衡量会计异常情况而制定的指数显示出与经典财务比率类似的高度区分能力。该指数的构建及其在私营企业样本中的应用是本文的主要贡献,因为结果表明,只有私营企业样本的预测精度稍好。在开发新的破产预测模型时,尤其是在私营公司中,应考虑纳入检测会计异常的指标。

建议引用

  • Serrano-Cinca、Carlos&Gutiérrez-Nieto、Begoña&Bernate-Valbuena、Martha,2019年。"使用会计异常指标预测业务失败,"欧洲管理期刊爱思唯尔,第37卷(3),第353-375页。
  • 手柄:RePEc:eee:eurman:v:37:y:2019:i:3:p:353-375
    DOI:10.1016/j.emj.2018.10.006
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