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丹枫在心
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小丸子新

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我国信息技术上市公司资本结构对财务治理效率的影响,那么怎么数据分析呢?下面是我精心收集的会计论文中的数据分析,希望能对你有所帮助。

会计财务教学的传统目标是使学生能够利用会计与财务的基本理论与基本方法对企业的生产经营交易事项进行记录,根据相应的恒等式对企业的相关账户进行整理与汇总,编制相应的财务报表。然而随着计算机水平,会计电算化已经得到了相当大的普及,人工智能已经能够替代人实现会计的传统目标,那么会计财务的传统目标理应有所改变,顺应时代的潮流。所以在传统目标的`基础上,我们应该在教学过程中,应该培养学生的分析能力,加强理论与实践的融合。那么如何培养学生的分析与创新能力将是急需解决的目标。数据分析能力的培养将是在会计财务教学中提出的一个新要求。面对数以万计的财务报表,以及财务报表中的数字,如何从数字中提取价值将是摆在学生面前的难题。所以,本文将以Stata软件为例介绍关于会计财务的数据分析。Stata软件拥有强大的数据分析能力,包括统计分析、回归分析、数据管理等功能。本文将从回归分析、盈余管理度量与事件研究法三个角度介绍Stata软件在会计财务中的应用。

一、Stata在会计财务教学中的应用案例

(一)回归分析方法

回归分析方法是统计学上的一种方法,目的在于检验两个变量之间的因果关系。然而,随着大数据分析技术的普及,回归分析方法越来越被用来检验两个变量之间的相关关系。尽管如此,他们的基本思路都是通过建立相关模型,利用相关数据,采用最小二乘法对变量的系数进行估计,得到变量的系数与相关统计量,并依据统计学知识,对变量的显著性进行分析,从而得到两个变量之间的关系。回归方法经常被用于会计财务的研究中。比如,著名的MM理论认为公司的价值与企业资本结构无关,然而相关研究利用企业数据回归分析发现资本结构与企业价值之间可能存在二次函数关系。另外企业绩效与企业借贷成本之间的关系也得到了数据证实,即企业绩效越好,借贷成本越小。相关的Stata命令如下:reg y x x1 x2 x3...,r /*reg是stata的回归命令,y是因变量,x时自变量,其他x是控制变量,表示模型进行了异方差调整.

(二)盈余管理的度量

许多文献已经证实了企业存在盈余管理(刘慧龙等,2014),盈余管理往往是管理层自利行为的工具。所以如何识别企业的盈余管理程度,对于投资者与监管者相当关键。对于盈余管理的度量,目前较多采用修正的Jones模型按照用行业同年度进行回归(Dechow et al.,1995),得到模型的残差,以此度量出企业的盈余管理水平。其中,当残差为正时,代表正向盈余管理,即调高相应的业绩;当残差为负时,代表负向盈余管理,即调低相应的业绩。那么计算相应的残差将显得十分关键。本文拟从Stata软件介绍相关命令来获得相应残差,以此度量企业盈余管理水平。

1.循环命令实现。如何以循环命令实现同年度同行业的回归。首先,产生一个空变量来存储残差;其次,需要构建两个循环,一个是年度循环、一个是行业循环;最后,使用回归命令进行循环。

(三)事件研究法在会计财务中的应用市场效率假说认为市场中所有可能影响股票涨跌的因素都能即时且完全反应在股票涨跌上面。并在此基础上,Fama提出了弱势效率、半强势效率及强势效率市场的概念,以此来分析相关信息对于股票价格的影响。现阶段,事件研究法是分析市场有效性的一个工具,其原理是检验某一事件发生前后,股票价格是否存在剧烈波动,从而产生异常报酬率。从而达到检验该事件是否存在信息含量。通过事件法的研究,能够了解投资者对于该事件的认知。在会计财务教学中,可以使用的事件很多,比如公司并购行为、定向增发股票行为、回购行为、诉讼风险行为等。

二、结论

通过上述对Stata在会计财务中的应用案例分析可知,会计计量分析在会计财务中有着很强的应用价值。会计人员能够有效的利用财务报表相关数据进行分析,挖掘出数据背后的价值。因此,我们有必要在会计财务教学中提高学生的实际操作能力与数据处理能力。鉴于此,我们应该在教学中引入相关数据分析课程,使得理论分析与实际相结合,提高学生自主学习的积极性,同时也能够适应时代的要求以及使得教学效果的提升。

183 评论

凯大大!

确实比较难,主要由3个原因:①模型即理论的问题,也就是说,模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题,比如你要测量“品牌忠诚”(只是举一个简单的例子),真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果,测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括:原始量表为英文量表时,翻译出现了问题,所以严谨的文献中要求用back-translation的方法;量表中遗漏了关键的要素,导致测量的充分性(measurementadequacy)不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题,数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如,针对谁调研,明确告知调研目的,匿名性保证,清晰的问卷填写说明,设置陷阱题,尽可能采用线下问卷调研,给予被调适当的激励,尽可能随机地发放问卷,等等。

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