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盈余管理、分析师预测与企业债券评级

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究内容与框架

1.2.1 研究内容

1.2.2 研究框架

1.3 研究思路与方法

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究方法

1.4 创新之处

2.1 国外研究文献综述

2.1.1 有关债券评级的研究

2.1.2 有关盈余管理的研究

2.1.3 有关分析师预测的研究

2.1.4 盈余管理、分析师预测与债券评级关系的研究

2.2 国内研究文献综述

2.2.1 有关债券评级的研究

2.2.2 有关盈余管理的研究

2.2.3 有关分析师预测的研究

2.2.4 盈余管理、分析师预测与债券评级关系的研究

2.3 文献述评

第3章 理论基础

3.1 委托代理理论

3.2 信号传递理论

3.3 外部监督理论

3.4 有效市场假说理论

第4章 研究设计

4.1 研究假设

4.1.1 盈余管理影响债券评级的假设

4.1.2 分析师预测影响债券评级的假设

4.1.3 盈余管理、分析师预测综合影响债券评级的假设

4.2 变量设计

4.2.1 被解释变量

4.2.2 解释变量

4.2.3 控制变量

4.3 模型构建

4.3.1 盈余管理影响债券评级的模型构建

4.3.2 分析师预测影响债券评级的模型构建

4.3.3 盈余管理、分析师预测综合影响债券评级的模型构建

5.1 样本选择与数据来源

5.2 变量的描述性统计

5.3 变量的相关性分析

5.4 多元线性回归分析

5.4.1 盈余管理影响债券评级的实证分析

5.4.2 分析师预测影响债券评级的实证分析

5.4.3 盈余管理、分析师预测综合影响债券评级的实证分析

5.5 稳健性检验

6.1 本文研究结论

6.2 相关建议

6.2.1 对投资者的建议

6.2.2 对发债企业的建议

6.2.3 对政府等监管部门的建议

6.3 研究局限和研究展望

6.3.1 研究的局限性

6.3.2 研究的展望

参考文献

致谢

在学期间科研情况

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摘要

随着我国金融市场的不断繁荣以及金融危机的爆发,资本市场的重点关注内容再一次转向关于企业债券评级的研究。债券评级需要对企业的信用记录、财务情况、经营的业绩等因素进行综合评价[1]5,所以评定企业的债券评级时,企业的盈利能力成为评级机构的重点关注对象。  尽管我国相关学者对盈余管理的研究已有一段历史,但主要是围绕包装上市、获取配股权等,国内很少有学者研究企业基于提高债券评级的动机而进行盈余管理行为的研究,因企业可能存在盈余管理的行为,所以其债券评级的真实性有待观察。  另外,分析师通过实地调研等途径可获取公司年报中未披露的信息,通过将这些信息进行专业处理,可对企业未来盈利能力等信息进行预测,分析师预测可否影响企业的债券评级,促进资本市场的有效运转呢?  为了探究盈余管理、分析师预测对债券评级的影响,本文以在2011-2015年间中国首次发行债券的上市企业为研究对象,从企业的内部角度来看债券首次发行前盈余管理行为的存在与否,以及盈余管理对债券评级的影响。从外部角度研究分析师预测对债券评级的影响,并进一步探究其综合影响。  本文的研究思路是,在企业内部角度,上市公司为了提高其发行债券的评级,可能在首次评级前存在着盈余管理行为,在企业外部角度,分析师预测可能会影响评估机构的评级结果。若分析师预测能代表外部第三方的公正性,将抑制企业盈余管理对债券评级的影响,当然,其也有可能与企业管理层合谋盈余管理行为。  根据文章的思路,本文对以下几部分内容做了研究:构建盈余管理与债券评级的模型进行实证分析,发现,上市企业在首次发行债券前是存在着盈余管理行为的,且公司进行盈余管理的程度越高,债券评级越高;构建分析师预测与债券评级的模型进行实证分析,结果发现,在其他条件一定的情况下,分析师预测越高,债券评级越高;构建两者对债券评级综合影响的模型进行实证分析,结果发现,在全样本数据中,分析师预测与盈余管理共同作用对债券评级的影响并未通过显著性检验,而在民营企业样本中,分析师预测与盈余管理共同作用弱化了其对债项评级的影响。  本文的贡献主要有:从理论意义上来说,从企业内部角度和外部角度两个方面研究盈余管理以及分析师预测对债券评级的影响,在一定程度上丰富了我国对债券评级的研究。从现实意义上来说,因我国债券市场起步较晚,尚存在许多不足之处,评级体系与方法还不够完善,本文从上市公司内部盈余管理与外部分析师预测两个角度出发,将在一定程度上启发评估公司完善其评级方法以及评级的公正性。本文的研究局限主要有:我国债券市场起步较晚,发行债券的上市公司数量有限,因此本文检验过程中所搜集到的样本数据比较少,最终得到的本文样本数据仅有331条,且因企业首次发行债券评级均较高,对其量化后的分值也比较高且较集中。

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