Evaluasi Empiris Bilangan Laba Akuntansi Teori Akuntansi umumnya mengevaluasi kegunaan praktik akuntansi oleh sejauh perjanjian mereka dengan model analitik tertentu. Model ini dapat terdiri dari hanya beberapa pernyataan atau mungkin sebuah argumen ketat dikembangkan. Dalam setiap kasus, metode evaluasi telah membandingkan praktek-praktek yang ada dengan praktek-praktek yang lebih disukai tersirat oleh model atau dengan beberapa standar yang model berarti semua praktek-praktek harus dimiliki. Kelemahan dari metode ini adalah bahwa ia mengabaikan sumber besar pengetahuan dunia, yaitu, sejauh mana prediksi model sesuai dengan perilaku yang diamati. Tidaklah cukup untuk membela sebuah penyelidikan analitis atas dasar bahwa asumsi yang secara empiris supportable, untuk bagaimana adalah salah satu untuk mengetahui bahwa teori mencakup semua asumsi dukung relevan? Dan bagaimana seseorang menjelaskan kekuatan prediktif dari proposisi yang didasarkan pada asumsi diverifikasi seperti maksimalisasi fungsi utilitas? Selanjutnya, bagaimana satu untuk menyelesaikan perbedaan antara proposisi yang timbul dari mempertimbangkan aspek yang berbeda dari dunia? Keterbatasan pendekatan yang sama sekali analitis untuk kegunaan diilustrasikan oleh argumen bahwa jumlah pendapatan tidak dapat didefinisikan secara substansial, bahwa mereka kurang "berarti" dan karenanya utilitas diragukan. Argumen berasal sebagian dari pembangunan tambal sulam praktek akuntansi untuk memenuhi situasi baru yang muncul. Akuntan harus berurusan dengan konsolidasi, sewa, penelitian merger, dan pengembangan, perubahan harga-tingkat, dan biaya perpajakan, untuk nama hanya beberapa masalah daerah. Karena akuntansi tidak memiliki kerangka teori semua-merangkul, ketidakmiripan dalam praktek telah berevolusi. Sebagai akibatnya, laba bersih adalah agregat dari komponen yang tidak homogen. Dengan demikian diduga menjadi "bermakna" tokoh, tidak seperti perbedaan antara kursi 27 meja dan delapan. Berdasarkan pandangan ini, laba bersih dapat didefinisikan hanya sebagai hasil dari penerapan serangkaian prosedur {X1, X2, ...} untuk satu set peristiwa {Y1, Y2, ...} tanpa makna substantif lain definitif sama sekali. Pengalengan mengamat i:
Apa yang ditetapkan sebagai ukuran dari laba bersih tidak pernah bisa dianggap menjadi fakta dalam arti sama sekali kecuali bahwa itu adalah sosok yang terjadi ketika akuntan telah selesai menerapkan prosedur yang ia mengadopsi.
Nilai upaya analitis untuk mengembangkan pengukuran yang mampu interpretasi definitif tidak pada masalah. Apakah di masalah adalah kenyataan bahwa model analitik sendiri tidak menilai pentingnya keberangkatan dari pengukuran tersirat nya. Oleh karena itu berbahaya untuk menyimpulkan, dengan tidak adanya pengujian empiris lebih lanjut, bahwa kurang nya makna substantif menyiratkan kurangnya utilitas.
Evaluasi empiris angka laba akuntansi membutuhkan kesepakatan seperti apa dunia nyata merupakan hasil tes yang sesuai kegunaan. k egunaan. Karena pendapatan bersih sejumlah kepentingan tertentu kepada
investor, hasil yang kita gunakan sebagai kriteria prediktif adalah keputusan investasi seperti yang tercermin pada harga sekuritas. Baik isi dan waktu yang ada angka pendapatan tahunan bersih akan dievaluasi karena kegunaannya bisa dirugikan oleh kekurangan baik.
Sebuah Uji Empiris
Perkembangan terkini dalam teori modal memberikan justifikasi untuk memilih perilaku harga keamanan sebagai tes operasional kegunaan. Sebuah badan yang mengesankan teori mendukung dalil bahwa pasar modal efisien dan tidak bias dalam bahwa jika informasi berguna dalam pembentukan harga modal aset, maka pasar akan menyesuaikan harga aset untuk informasi yang cepat dan tanpa meninggalkan kesempatan untuk keuntungan abnormal lebih lanjut. Jika, sebagai bukti menunjukkan, harga keamanan pada kenyataannya menyesuaikan dengan cepat terhadap informasi baru itu menjadi tersedia, maka perubahan pada harga sekuritas akan mencerminkan arus informasi ke pasar. Sebuah revisi mengamati harga saham yang terkait dengan merilis laporan pendapatan maka akan memberikan bukti bahwa informasi yang tercermin dalam jumlah pendapatan berguna. Metode kami untuk berhubungan laba akuntansi terhadap harga saham didasarkan pada teori dan bukti dengan berfokus pada informasi yang unik untuk suatu perusahaan. Secara khusus, kami membangun dua model alternatif apa yang pasar mengharapkan pendapatan yang akan dan kemudian mengetahui reaksi pasar ketika harapan terbukti palsu.
DIHARAPKAN DAN PERUBAHAN PENGHASILAN TIDAK TERDUGA
Secara historis, pendapatan perusahaan cenderung untuk bergerak bersama. Satu studi menemukan bahwa sekitar setengah dari variabilitas tingkat laba sebuah perusahaan rata-rata per saham (EPS) dapat dikaitkan dengan efek ekonomi yang luas. Dalam terang bukti ini, setidaknya sebagian dari perubahan laba perusahaan dari satu tahun ke tahun berikutnya a dalah diharapkan. Jika, pada tahun-tahun sebelumnya, pendapatan perusahaan telah terkait dengan pendapatan dari perusahaan-perusahaan lain dengan cara tertentu, maka pengetahuan itu hubungan masa lalu, bersama dengan pengetahuan tentang pendapatan perusahaan-perusahaan lain untuk tahun ini, menghasilkan bersyarat harapan untuk penghasilan kini perusahaan. Jadi, selain dari efek konfirmasi, jumlah i nformasi baru disampaikan dengan jumlah pendapatan ini dapat didekati dengan perbedaan antara perubahan sebenarnya pendapatan dan ekspektasi bersyarat nya.
Tetapi tidak semua perbedaan ini tentu informasi baru. Beberapa perubahan dalam hasil pendapatan dari pembiayaan dan keputusan kebijakan lain yang dibuat oleh perusahaan. Kami berasumsi bahwa, untuk pendekatan pertama, perubahan tersebut tercermin dalam rata-rata perubahan pendapatan melalui waktu.
Karena dampak dari dua komponen perubahan - efek ekonomi yang luas dan kebijakan - dirasakan secara bersamaan, hubungan harus diestimasi bersama. Spesifikasi statistik kita mengadopsi adalah pertama untuk memperkirakan, dengan Kuadrat Terkecil Biasa (OLS), koefisien (1jt, 2jt) dari regresi linier perubahan pendapatan perusahaan j's (I j, tr) tentang perubahan dalam pendapatan rata-rata semua perusahaan (selain perusahaan j) di pasar (M j , tr) menggunakan data sampai akhir tahun sebelumnya (r = 1,2, ..., t-1): (1) Dimana benci menunjukkan perkiraan. Perubahan pendapatan yang diharapkan untuk perusahaan j dalam tahun t kemudian diberikan oleh prediksi regr esi menggunakan perubahan pendapatan rata-rata untuk pasar di t tahun: Perubahan pendapatan tak terduga, atau kesalahan peramalan (U ji), adalah perubahan pendapatan aktual minus diharapkan: (2) Ini adalah kesalahan ini ramalan yang k ita anggap menjadi informasi baru yang disampaikan dengan jumlah pendapatan ini.
PASAR'S REAKSI
Ini juga telah menunjukkan bahwa harga saham, dan karenanya tingkat pengembalian dari memegang saham, cenderung bergerak bersama. Dalam satu penelitian, diperkirakan bahwa sekitar 30 sampai 40 persen dari variabilitas dalam tingkat bulanan saham terhadap return selama periode Maret, 1944 sampai Desember 1960, dapat dikaitkan dengan efek p asar luas. Pasar-variasi yang luas dalam return saham yang dipicu oleh rilis informasi yang menyangkut semua perusahaan. Karena kita sedang mengevaluasi laporan laba rugi yang berhubungan dengan perusahaan individu, isi dan waktu harus dinilai relatif terhadap perubahan dalam tingkat pengembalian saham perusahaan efek bersih pasar luas.
Dampak dari informasi pasar yang luas pada tingkat bulanan pengembalian dari investasi satu dolar dalam saham perusahaan j dapat dihitung dengan nila i yang diprediksi dari regresi linier dari kerabat harga bulanan saham perusahaan biasa j di indeks pasar kembali : (3)
Dimana PRjm adalah relatif harga bulanan untuk perusahaan j m dan bulan, L di link relatif Fisher "Kombinasi Investasi Performance Index" [Fisher (1966)], dan vjm adalah pengembalian sisa saham untuk perusahaan j dalam bulan m. Nilai [Lm - 1] ada lah perkiraan tingkat bulanan pasar pengembalian. M-Subskrip dalam sampel kami mengasumsikan nilai untuk semua bulan sejak Januari, 1946 yang datanya tersedia.
Residual dari regresi OLS diwakili dalam persamaan (3) mengukur sejauh mana kembali menyadari berbeda dari keuntungan yang diharapkan kondisional atas estimasi parameter regresi (b1j, b2j) dan indeks pasar [Lm - 1]. Jadi, karena pasar telah ditemukan untuk menyesuaikan diri dengan cepat dan efisien untuk informasi baru, sisa harus mewakili dampak informasi baru, tentang perusahaan j saja, setelah kembali dari memegang saham biasa di perusahaan j.
BEBERAPA ISU EKONOMETRIKA
Salah satu asumsi model regresi OLS pendapatan a dalah bahwa Mj dan UJ tidak berkorelasi. Korelasi antara mereka dapat mengambil setidaknya dua bentuk, yaitu dimasukkannya perusahaan j dalam indeks pasar pendapatan (Mj), dan adanya efek industri. Yang pertama telah dieliminasi oleh konstruksi (dilambangkan oleh subskrip-j di M), tetapi belum ada pe nyesuaian dibuat untuk adanya efek industri. Diperkirakan bahwa efek industri mungkin account hanya sekitar 10 persen dari variabilitas dalam tingkat pendapatan perusahaan. Untuk alasan persamaan (1) telah diadopsi sebagai spesifikasi yang sesuai da lam keyakinan bahwa setiap bias dalam 1jt estimasi dan 2jt tidak akan signifikan. Namun, sebaga i memeriksa efisiensi statistik model, kami juga hasil hadir untuk alternatif, model naif yang memprediksi pendapatan yang akan sama untuk tahun ini untuk yang terakhir. kesalahan ramalan adalah hanya perubahan pendapatan sejak tahun sebelumnya.
Seperti halnya dengan model regresi pendapatan, model return saham, seperti yang d isajikan, berisi pelanggaran jelas beberapa asumsi model regresi OLS. Pertama, indeks pasar kembali berkorelasi dengan sisa karena indeks pasar berisi return pada perusahaan j, dan karena efek industri. pelanggaran Baik adalah serius, karena indeks Fisher dihitung atas seluruh saham yang tercatat di New York Stock Exchange (maka laba atas keamanan j adalah hanya sebagian kecil dari indeks), dan karena efek industri akun paling lama 10 persen dar i variabilitas dalam tingkat pengembalian saham rata-rata.
