持续经营审计意见的预测研究

作者简介：王燕（1991-），女，北京人，首都经济贸易大学硕士研究生。

摘要：本文以2013年被出具非标准无保留审计意见的82家A股上市公司为样本，采用二元Logistic回归模型，对影响持续经营审计意见的因素进行了分析。该模型对非标准无保留意见中的持续经营审计意见的预测准确率为79.7%，显示了较好的预测能力。

关键词：持续经营；审计意见；预测持续经营审计意见，是指由于被审计单位持续经营能力存在重大不确定性，导致注册会计师对其持续经营假设产生重大疑虑，从而出具的一种非标准无保留审计意见。本文的主要研究命题为：持续经营审计意见与其它的非标准无保留审计意见之间是否存在显著差异，影响这种差异的解释性变量是什么？该研究命题对于提高注册会计师出具持续经营审计意见的一致性以及持续经营审计意见在实际应用中的有用性十分重要，也是学者们研究的重要问题之一。

一、研究现状

在国外，最初对预测持续经营审计意见的研究大多借助于财务变量。Anandara和LaSalle（1996）研究发现：对于存在持续经营问题的企业，审计报告类型为无法表示意见的企业比审计报告类型为带强调事项段的无保留意见的企业的财务状况更差一些。

Mutchler（1985）以119家被出具持续经营审计意见的制造业企业为样本，通过与审计师的訪谈，确定了6个预测持续经营审计意见的财务指标。然后采用聚类分析法，检验这些财务指标对企业持续经营审计意见预测的准确性，结果表明财务指标与以前年度审计意见这两者结合对持续经营审计意见的预测准确率达到了89.9%。

后来的学者们又将一些非财务因素引入模型中。比如，Ireland（2003）将客户与审计师这两方面因素加入到模型中，研究其对审计意见的影响。

Joseph Callaghan等（2009）以美国破产公司为样本，检验了持续经营审计意见与非审计费用之间的关系，发现持续经营审计意见与非审计费用、审计服务费用、总费用和非审计服务费用占总费用的比例并无显著的关系。

在我国，李爽，吴溪（2002）发现，资产负债率指标对于出具持续经营审计意见存在显著的影响作用。

廖义刚（2007）以1998-2004年发生财务困境的公司为样本，发现在流动比率、留存收益、资产负债率及营业利润这4个指标上被出具持续经营审计意见的公司比没有其他被出具持续经营审计意见的公司的财务状况更糟，并有很大的波动性。

王怀栋（2009），选取了2004-2007年连续4年审计意见类型均为非标准审计意见的公司为研究样本，实证结果表明，非标准审计意见与公司的盈利能力、经营效率、偿债能力、现金流量以及年报披露的时间显著相关。

张晓岚和张文杰等（2006）以及胡继荣和王耀明（2009）等发现资产负债率及流动比率等5个财务指标对持续经营审计意见的影响显著。

张晓岚，张文杰和鲁晓岚（2007）以2003年、2004年共131家被出具持续经营审计意见的公司为样本，选取了14个主要财务指标及3个反应注册会计师特征的变量进行三分类Logistic回归，结果发现：财务状况的不利程度与审计意见的严厉程度正相关，持续亏损年数及以前年度审计意见的严厉程度也与审计意见的严厉程度存在正相关。

二、样本设计与变量选取

（一）样本设计本文的样本公司为2013年所有被出具非标准审计意见的A股上市公司，共计82家。样本公司按是否被出具持续经营审计意见分为两类，有38家上市公司被出具持续经营审计意见，约占整个非标准无保留审计意见的46%。本文数据来源于深圳国泰安信息技术有限公司开发的CSMAR数据库。

（二）变量选取国内外相关研究中普遍将一些重要的财务指标作为研究变量，通常会从公司的偿债能力、盈利能力、资金周转效率、成长潜力、经营活动获现能力以及公司规模等方面来选取。本文借鉴了以往的研究成果，最终选取了10个财务指标，变量具体选取如下：（1）X1，流动比率；（2）X2，总资产周转率；（3）X3，资产报酬率；（4）X4，净资产收益率；（5）X5，现金流量比率；（6）X6，应收账款周转率；（7）X7，资产负债率；（8）X8，产权比率；（9）X9，利息保障倍数；（10）X10，净利润增长率。

除了持续经营能力的因素外，注册会计师在发表审计意见时，还会受到注册会计特征和审计客户特征的影响。参考以往的研究成果，本文选取了5个控制变量，具体如下：（1）preopinion，哑变量，上年审计意见为非标准无保留意见为1，否则为0；（2）big4，哑变量，报告期内主审会计师事务是国际“四大”为1，否则为0；（3）change，哑变量，公司本年度发生了会计师事务所变更为1，否则为0；（4）lnasset，审计客户年末总资产的自然对数；（5）lnfee，审计费用的自然对数。

三、研究方法及实证结果

（一）描述性统计与单因素方差分析对所选指标在持续经营审计意见与其它非标准无保留审计意见中进行描述性统计和单因素方差分析。结果显示，持续经营审计意见与其它非标准无保留审计意见之间在5%水平下有显著差异的变量有4个：X1（流动比率）、X7（资产负债率）、preopinion（上年审计意见）、lnasset（总资产的自然对数）。这些变量能够用来判别持续经营审计意见，然而，严格的结论还有待于下面的Logistic回归分析。

（二）二元logistic回归分析本文采用了二元logistic回归模型。之所以选择Logistic模型，是因该模型在统计假设上有更少的限制，当变量非正态分布或事件发生概率不对等情况下，回归估计的结果仍然有效。审计意见的估计模型为：

opinion=ez1+ez，z=b0+b1X1+b2X2+…+b10X10

其中opinion为因变量，是一个哑变量，审计意见为持续经营审计意见为1，否则为0。

运用二元logistic回归对所选样本进行研究分析，输出结果如表1：

表1影响因素分析（方程中的变量）BS.E，WalsdfSig.Exp（B）步骤1aX1-167704812183100187常量167505429553100025337步骤2bX1-150404939288100020222preopinion135105755524100193863常量063906910855103551895a.在步骤1中输入的变量：X1.b.在步骤2中输入的变量：preopinion.由上表进行逻辑回归的结果可知，流动比率、上年审计意见与持续经营审计意见显著相关，这两个指标的估计系数对出具持续经营审计意见的解释能力都达到0.05的显著性水平。而其它变量对审计意见的解释性不强，其估计系数对审计意见类型的解释能力都达不到0.05的显著性水平。

由此，我们可以写出估计模型：

opinion=e0639-1504X1+1351preopinion1+e0639-1504X1+1351preopinion

表2分類结果表a表2给出了模型的分类表，以0.5为最佳判定。根据表2可以看出，Logistic估计模型对持续经营审计意见的分类准确率为79.7%，模型具有较好的预测能力。

四、结论及局限性

本文采用多分类Logistic回归模型，结合我国2013年A股上市公司数据，对非标准无保留审计意见中的持续经营审计意见的预测进行了研究。结果发现：持续经营审计意见与其它非标准无保留审计意见之间存在显著差异，流动比率、资产负债率、上年审计意见及总资产规模是影响差异的主要因素。根据分析结果，本文提出了一个非标准无保留审计意见下的持续经营审计意见Logistic回归模型，该模型的预测准确率为79.7%，显示了较好的预测能力。

本文的研究尚存在以下局限：仅研究了2013年A股被出具非标准无保留审计意见的上市公司的年报数据，检验的时间仅为一年；反映企业持续经营能力的指标选取也不够全面，并且没有再进一步将持续经营审计意见细化为不同类型的非标意见。因此，延长样本数据的时间跨度、扩大相应指标、细化非标意见、不断完善预测模型，可以更好地为注册会计师在出具持续经营审计意见时提供有价值的信息来辅助决策。

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