第三章 审计意见

第三章 审计意见

审计意见是审计服务的最终产品,对客户及审计师都有重要影响,由于这个问题的重要性,形成的许多的研究文献,本章对这些研究文献做一简要概述。综观这些文献的研究主题,可以分为二部分,一是审计意见的影响因素和形成过程,二是审计意见的信息含量。根据这些主题,本章分为以下三节:

★审计意见影响因素;

★审计意见决策过程和预测;

★审计意见信息含量。

 

第一节 审计意见影响因素

Jeter & Shaw1995指出,由于审计独立性的考虑,美国许多州禁止审计师直接无邀请业务恳请(direct uninvited solicitation),即在没有得到邀请的情况下向其他审计师的客户提出业务恳请。后来,一些州取消了这种限制,审计师可以直接无邀请业务恳请。随着这种限制的取消,有一种观点认为,这可能会降低审计独立性,从而降低审计质量,出现更多的审计意见购买。Jeter & Shaw研究直接无邀请业务恳请对审计质量的影响,具体来说,就是研究直接无邀请业务恳请对非标准审计意见的影响,在控制其他因素影响的前提下,如果在禁止直接无邀请业务恳请的州,审计师签发的非标准审计意见的概率显著低于禁止审计师直接无邀请业务恳请的州,则说明直接无邀请业务恳请确定是损害了审计独立性,降低了审计质量。

Jeter & Shaw认为,由于以下二个原因,直接无邀请业务恳请可能会提高审计质量:第一,在允许直接无邀请业务恳请的情况下,审计师任期可能会缩短,而有研究表明,审计师任期与审计质量负相关(Mautz, Sharf, 1961; Beck, Frecka, Solomon, 1988; Deis, Giroux, 1992),所以,审计师任期的缩短有利于审计质量的提高;第二,有在允许直接无邀请业务恳请的情况下,审计师与潜在客户的信息沟通更多,从而审计师与客户的组合可能更为恰当,每个客户选择的审计师可能是交易成本最低的审计师,从而降低审计费用。

检验直接无邀请业务恳请对非标准审计意见签发概率的影响,如果选择的样本包括很大部分标准审计意见企业,则可能显现不出检验直接无邀请业务恳请的,因为在客户应该得到标准审计意见的情况下,检验直接无邀请业务恳请并不影响审计质量。所以,Jeter & Shaw的方法是选择最可能得到第一次非标准审计意见的企业作为样本,研究允许直接无邀请业务恳请和不允许直接无邀请业务恳请两种制度下实际得到的非标准审计意见的概率区别,就能显现这两种制度对非标准审计意见的影响。

根据这种检验思路,问题的关键是如何识别最可能得到第一次非标准审计意见的企业,即如何选择出样本企业。Jeter & Shaw采用非标准审计意见预测模型来识别亲本企业,Jeter & Shaw选用了两个模型,模型之一是Dopuch, HolthausenLeftwich1987)的模型,Jeter & Shaw称为DHF模型,根据这个模型,Compustat Annual Industrial Tape19801987年数据中,对没有提到过非标准审计意见企业得到非标准审计的概率进行预测(剔除数据不全和特殊行业企业),选择概率在50%以上的企业,共识别出183家,采用同样的方法识别出标准审计意见企业787家,这些企业分布于不同制度下,所以,DHF模型为970家企业。模型之二是Bell & Tabor(1991)的模型,Jeter & Shaw称为BT模型,根据这个模型,从Compustat19801987NYSEASE上市企业中,对标准审计意见的企业得到非标准审计意见的概率进行估计,选择概率大于50%的企业,并剔除数据不全和特殊行业企业,得到55家企业,采用同样的方法识别出标准审计意见企业133家,这些企业分布于不同制度下,所以,BT样本为183家企业。

根据上述两个样本,Jeter & Shaw分别检验这两个样本下,直接无邀请业务恳请与非标准审计意见的相关性。由于预测模型所界定的影响非标准审计意见的变量不同,所以,检验两个样本的模型也不同。

BT样本的检验模型如公式(1)所示。公式(1)中,下标i表示企业,下标j表示变量编号,Y是依存变量,第一次非标准审计意见取值为1,标准审计意见取值为0Xi01是解释变量,即是否允许直接无邀请业务恳请,允许的取值为1,不允许的取值为0;其他变更都是控制变量,Xi02是企业规模,用客户年末总资产账面价值的自然对数表示;Xi03Xi01Xi02相结合的作用,用二者之乘积表示;Xi04是审计师类型,Big 8取值为1,其他为0Xi05是股权收益率年度变化率(收益中不包括非正常项目);Xi06是存货周转率年度变化;Xi07是应收账款与存货之比的年度变化;Xi08是变动比率的年度变化;Xi09是行业标准化之后的股权收益率年度变化率;Xi10表示企业负债与权益之比的年度变化,先计算这个指标的年度变化,然后进行行业标准化处理;ε是误差项目。

(1)

 

DHF样本的检验要模型如公式(2)所示。公式(2)中,依存变量和解释变量与公式(1)相同,控制变量有些区别,Xi02是企业规模,用客户年末总资产账面价值的自然对数表示;Xi03Xi01Xi02相结合的作用,用二者之乘积表示;Xi04是审计师类型,Big 8取值为1,其他为0Xi05是上市时间长短,5年及其以上的取值为1,其他为0Xi06是市场调整后的股票收益率;Xi07Beta风险年度变化;Xi08是股票市场模型中的剩余标准差年度变化;Xi09是应收账款与总资产之比的年度变化;Xi10是存货与总资产之比的年度变化;Xi11是负债率的年度变化;ε是误差项目。

(2)

 

根据上述设计和样本,Jeter & Shaw进行统计分析的结果是,两个样本中,直接无邀请业务恳请都是与非标准审计意见显著正相关。这个结果说明,直接无邀请业务恳请制度下,审计师更可能签发非标准审计意见。

 

Mutchler, HopwoodMcKeown1997研究破产企业破产前的持续经营审计问题审计意见,即这些企业在破产前引致其得到持续经营问题审计意见的因素有哪些?在文献综述的基础上,他们将引致企业得到持续经营问题审计意见的因素分为三类,一是基本因素,包括破产可能性、客户规模、审计师类型及审计报告是否推迟;二是债务因素,包括付款违约和债务违约情况;三相关消息,分为有利和不利两类,每类下再分为温和与极端两种。在此基础上,Mutchler, HopwoodMcKeown提出的检验模型如公式(1)所示。

 

(1)

 

公式(1)中,GCB是依存变量,表示是否是持续问题审计意见,是这种情况的取值为1,其他为0PB)以财务指标、支付违约和相关消息为基础(截止到审计报告日)所预测的破产可能性,根据Hopwood, McKeown Mutchler1989)的模型预测;ARLAG表示审计报告是否推迟,用财务报告截止日到审计报告提出日之间的天数表示;BRLAG是审计报告提出日至破产申请日之间的天数;SIZE是客户规模,用营业收入的自然对数表示;AUD是审计师类型,Big 6取值为1,其他为0MILDPOSB审计报告日前2年的温和的有利消息数;MILDNEGB审计报告日前2年的温和的不利消息数;EXTNEGB审计报告日前2年的极端的不利消息数(未包括在报表在附注或说明中);MILDPOSA审计报告日后的温和的有利消息数;MILDNEGA审计报告日后的温和的不利消息数;EXTNEGA审计报告日前2年的极端的不利消息数(包括在报表在附注或说明中);PAYDEF指截止财务报告日是否有逾期未付款(指未展期或展期不超过一年的付款项目),是这种情况的取值为1,其他为0COVDEF指截止财务报告日是否有违约(指未修改的合约或修改后的付款展期不超过一年的合约),是这种情况的取值为1,其他为0CURED指截止财务报告日债务违约是否治愈,如果展期超过一年的或违约支付已经付清,则可以视为治愈,是这种情况的取值为1,其他为0

由于SAS No. 59Statement on Auditing Standards No. 59)前后,审计准则对持续经营问题的要求不同,为了使样本更具有代表性,Mutchler, HopwoodMcKeown的样本取自于两个时期,一是SAS No. 59之前的一段时期(SAS No. 59颁布于1988,实施于1999),他们选择的是19741985年,二是SAS No. 59之后和一段时期,他们选择的是19901994年。在此基础上,他们以NYSEASE破产企业为选择对象,剔除数据不全和特殊行业企业,两个时期共得到208个破产企业的数据,这些企业破产前最后一次审计的审计师和审计意见类型如表1所示。

1 破产企业的审计师和审计意见类型

审计师

审计师意见

客户数量

Big 6

持续经营问题

96

无持续经营问题

77

小计

173

其他审计师

持续经营问题

11

无持续经营问题

24

小计

35

全部审计师

持续经营问题

107

无持续经营问题

101

合计

208

 根据上述设计和样本,Mutchler, HopwoodMcKeown进行统计分析的结果是:破产可能性对持续经营问题审计意见具有显著解释力,逾期未付款(PAYDEF)和违约(COVDEF)与持续经营问题审计意见显著正相关,审计报告日前极端不利消息与持续经营问题审计意见显著正相关。

 

S & L The savings and loan)行业一些企业的失败引致了对审计师的诉讼。Blacconiere & DeFond (1997)研究S & L企业审计师意见及其与诉讼的关系。具体来说,研究三个问题,第一,S & L失败企业前一年度的审计意见中是否有持续经营问题?第二,S & L失败企业前一年度,审计师的审计意见是否正确?第三,S & L失败企业的审计师意见与审计师诉讼的关系是什么?

Blacconiere & DeFond样本来自于1982-1989期间S & L行业的失败企业,这个期间有400多个失败企业,能获得失败前一年度审计意见的企业为24家。

1S & L失败企业前一年度的审计意见类型。24个企业中,19个企业是持续经营问题审计意见,5个企业是其他意见(其中标准意见3个,非标准审计2个)。看来,企业失败前,得到持续经营问题审计意见的比例相当高。

2S & L失败企业前一年度,审计师的审计意见是否正确?Blacconiere & DeFond的方法是根据影响S & L企业审计意见类型的客户因素,建立审计意见预测模型,然后用这个模型来预测企业的审计意见类型,将预测的意见类型与审计师的实际意见相比较,检验审计师意见的正确程度。关于影响S & L企业审计意见类型的客户因素,在文献综述的基础上,Blacconiere & DeFond将其分为三类,一是财务因素,二是证券市场因素,三是其他因素,在此基础上,Blacconiere & DeFond设计了每个方面的具体指标。关于财务因素,Blacconiere & DeFond将其分为财务生存能力Financial viability)和资产组合(Asset portfolio mix)两个方面,对于财务生存能力,从S & L企业的特点出发,Blacconiere & DeFond设计了四个指标,一是净资产与全部资产之比,二是净资产是否符合监管要求,三是净资产是否为负,四是净利息收获(利息收入与利息支出之比)。对于资产组合,Blacconiere & DeFond的量度指标是非传统业务资产与总资产之比,这里的非传统业务资产包括:抵押,土地购买和开发抵押,投资目的持有的房地产,在服务型企业的股权投资,无保护的建筑贷款,无改善土地抵押。关于证券市场因素,Blacconiere & DeFond将其分为股票价格变动和股票报酬标准差,股票价格越是下降,股票报酬标准差越大,得到持续经营审计意见的可能性越大。Blacconiere & DeFond量度股票价格变动的方法是用审计意见公告当天的股票价格减去前250天的平均价格,再用这个结果除以前250天的价格,计算价格变动率。量度股票报酬标准差根据审计意见公告前250天的报酬数据计算。关于其他因素,他们分为使用的会计准则类型和财务报告是否推迟。第一,S & L企业可以使用两种会计准则,一是GAAP ,二是RAP regulatory accounting principles),后者比前者更宽松些,报告的财务指标更好些,所以,Blacconiere & DeFond预期,在相同数字的情况下,RAP引致持续经营问题审计意见的可能性大些。第二,Blacconiere & DeFond预期,财务报告越是推迟,得到持续经营问题审计意见的可能性越大,这个指标从财务年度结束后到审计报告提交期间的天数表示。

根据上述因素建立审计意见预测模型,对样本企业的审计意见类型进行预测,并与实际审计意见进行比较,Blacconiere & DeFond提出的结论是审计师能正确地区分具有持续经营问题和不具有持续经营问题的企业,这个结果说明,在S & L失败企业前一年度,审计师的审计意见是正确的。

3S & L失败企业的审计师诉讼。24家失败中,诉讼审计师的7家,其中两家是非持续经营问题审计意见,5家是持续经营问题审计意见(包括无法表达意见)。看来,持续经营问题审计意见并不能为审计师免去诉讼。

 

Louwers1998研究财务困境企业得到持续经营问题审计意见的影响因素。他指出,许多研究持续经营问题审计意见的文献只考虑客户因素,不考虑审计师因素,Louwers认为,审计师本身的因素也可能影响持续经营问题审计意见决策。所以,Louwers将影响持续经营问题审计意见的因素分为客户因素和审计师因素,在文献综述的基础上,提出的检验模型如公式(1)所示。

(1)

 

公式(1)中,下标i表示客户,下标j表示审计师;GCM是依存变量,表示客户是否得到持续经营问题审计意见,是这种情况的取值为1,其他为0FC表示客户破产可能性,根据Hopwood, McKeownMutchler1989)的方法计算;FEES表示审计师对特定客户的依赖程度,用特定客户存货及应收账款之和占该审计师全部客户的存货及应收账款之和的比例表示;CLIENTLOSS表示审计师前年的客户丧失率,用丧失客户数量与全部客户数量之比表示;TENURE是审计师任期,用年数表示;PFEVID表示客户是否有持续经营问题的初步迹象,包括不能如期付款或违约等,是这种情况的取值为1,其他为0LITIG审计师前年的诉讼情况,用前年诉讼审计师的客户占审计师全部客户的比例表示;DELAY明示审计报告是否推迟,用财务报告截止日到审计报告的天数表示;ε是误差项目。

Louwers的样本来自Standard & Poor Compustat Annual Industrial 数据库19841991年的财务困境企业,共808家,这些企业的破产及破产前审计意见类型如表2所示。

2 财务困境企业的审计意见类型

审计意见类型

未破产企业

破产企业

合计

持续经营问题

51

48

99

无法表示意见

647

62

709

合计

698

110

808

  根据上述样本和设计,Louwers进行统计分析的结果是,客户因素对持续经营问题审计意见具有显著解释力,未发现审计师因素对持续经营问题审计意见的解释力。这个结果不支持Louwers的预期。

 

Vanstraelen1999)以比利时企业为对象,研究持续经营问题审计意见的决策影响因素。Vanstraelen认为,审计意见是审计能力和审计独立性相结合的产物,审计能力决定审计师能否查出客户存在的问题,而审计独立性决定审计师能否如实报告所查出的问题,所以,持续经营问题审计意见能否出现,是审计师能力和审计师独立性共同作用的结果。根据这个观点,在文献综述的基础上,就影响持续经营审计意见的各个方面,Vanstraelen提出如下具体假设:

假设1:在资产负债表日,企业失败的可能性越大,得到标准审计意见的可能性越少。假设2A:如果在资产负债表日之后6个月内,董事会不能向股东会提交财务报告和审计报告,则标准审计意见的可能性降低。假设2B:股东大会之后30天内,如果财务报告和审计报告不能提交给比利时国家银行,则标准审计意见的可能性降低。假设3:与非Big 6审计的企业相比,由Big 6审计的企业,标准审计意见的比例要低些。假设4:在t-1年得到持续经营问题审计意见的企业,在t年的破产可能性要高于在t-1年没有得到持续经营问题审计意见的企业,持续经营审计意见具有自我实现效应(self-fulfilling prophecy)。假设5A:与没有变更审计师的企业相比,变更审计师的企业得到标准审计意见的可能性不会增加。假设5B:与审计师较短的企业相比,审计师任期较长的企业,得到标准审计师意见的可能性较大。假设5C:审计师预期得到较高未来收入的企业得到标准审计意见的可能性高于审计师没有这种预期的企业。假设5D:审计师最近丧失客户的企业得到标准审计意见的可能性高于其审计师最近没有丧失客户的企业。假设6:董事会披露的财务年度结束后重要事项增加非标准审计意见的可能性。假设7:董事会披露的严重影响公司未来发展的重要事项增加非标准审计意见的可能性。假设8:董事会披露的article 103104增加非标准审计意见的可能性。

根据上述假设,Vanstraelen提出的检验模型如公式(1)所示。公式(1),GCUD是依存变量,持续经营问题审计意见取值为1,其他为0FINC表示企业财务状况,根据破产预计模型计算;GMDELAY向股东大会提交财务报告和审计报告的延期天数;SUBMLAG向比利时国家银行提交财务报告和审计报告的延期天数;SWITCH2年内是否变更过审计师,是这种情况的取值为1,其他为0TENURE是审计师任期,按年数表示;B6NB6表示审计师类型,Big 6取值为1,其他为0LNFEE表示审计师从客户得到的收入,用审计费用或其替代变量的自然对数表示;CLIENTLOSS表示审计师前一年客户丧失情况,用丧失的客户数量与审计师的总客户数量之比表示;PAR2表示董事会报告中是否有财务年度结束后重要事项,是这种情况的取值为1,其他为0PAR3表示董事会报告中是否有严重影响公司未来发展的重要事项,是这种情况的取值为1,其他为0 ADINFO表示董事会报告中是否还有其他事项,按事件数量取值,无其他事件取值为0,1件为1,2件为1,如此类推;ART103014表示董事会报告中是否有article 103104,是这种情况的取值为1,其他为0є是误差项目。

 

(1)

 

GCUD=β01×FINC+β2×GMDELAY+β3×SUBMLAG+β4×SWITCH

5×TENURE+β6×B6NB6+β7×LNFEE+β8×CLIENTLOSS+β9×PAR2

10×PAR3+β11×ADINFO+β12×ART103014+є

上述模型只能检验影响持续经营问题审计意见的因素,为了检验持续经营审计意见的自我实现效应,也就是说,持续经营审计意见会加剧企业失败,Vanstraelen提出的检验模型如公式(2)所示。STATE是依存变量,如果持续经营审计意见后一年内,企业破产了,则取值为1,其他为0  其他变量与公式(1)相同。

(2)

 

 STATE =β01×FINC+β2×GMDELAY+β3×SUBMLAG+β4×GCUD+β5×PAR2

6×PAR3+β7×ADINFO+β8×ART103014+є

Vanstraelen研究的基准年度是的1996/1997年度,样本是比利时大企业,由三部分企业组成,第一部分是该年度破产的101家大企业(其中标准审计意见44家,持续经营问题审计意见26家,其他非标准审计意见31家),第二部分是前一年度财务困难但是在1996/1997年度还没有破产的101家企业(其中标准审计意见69家,持续经营问题审计意见18家,其他非标准审计意见14家),第三部分企业是第一部分企业的控制配对企业,配对标准是财务年度、行业的规模,共101家(其中标准审计意见96家,持续经营问题审计意见0家,其他非标准审计意见5家)。根据上述样本,Vanstraelen进行统计分析的结果是,假设1、假设4和假设5B没有得到支持,假设5A的结果是,与没有变更审计师的企业相比,变更审计师的企业得到标准审计意见的可能性降低,其他假设均得到支持。

 

Martin2000指出,相同的审计准则或会计准则在不同的环境下可能会有不同的审计或会计实务。德国、法国和美国三个国家的持续经营披露准则并无重要区别,如果不考虑环境因素,则应该预期这三个国家的持续经营披露实务没有重要区别。Martin认为,由于德国和法国与美国具有不同的公司资本结构和法律环境,德国和法国的企业具有股权较为集中的资本结构,而美国企业则具有股权分散的资本结构,这种区别可能使得投资者对持续经营披露的期望不同,由于德国和法国企业的股权较为集中,股东对企业了解较多或不必要通过公开披露这个渠道,并且与美国具有不同的法律环境,所以,Martin预期,与美国企业相比,德国和法国企业的持续经营披露较少。

由于要检验三个国家的企业对持续经营问题的披露,则这种问题一般是性的具有财务困境的企业,所以,Martin2年期间的股票业绩为基础,选择财务困难企业。德国和法国企业的数据来自于CFAR base数据库19871991年期间股票业绩较差(根据1988-1989年市场调整后报酬率排名的最后1/4)的企业(剔除数据不全的企业),德国企业31家,法国企业30家,其中持续经营问题审计意见1家(法国企业)。美国企业实际上是作对德国和法国企业的配对控制企业,数据来自于Compustat database19871991年期间的数据,从这个数据库中的股票业绩较差的企业中,选择配对控制企业,配对的标准是行业和规模,为每个德国和法国样本企业选择一个配对企业,所以,共选择61个配对的美国企业,这些企业中,得到支持经营问题审计意见的11家。

很显然,美国企业的持续经营问题披露频率高于德国和法国企业。但是,由于这种披露可能还受到其他因素的影响,所以,Martin设计多元回归模型来控制这些其他因素的影响。Martin提出的检验模型如公式(1)所示。

(1)

 

    公式(1)中,GCD是依存变量,表示是否是持续经营问题审计意见,是这种情况的取值为1,其他为0SYSTEM是解释变量,美国企业取值为1,德国和法国企业取值为0;其他变量都是控制变量,RETURN1988-1989年的市场调整后股票报酬;CR1988-1989的平均流动比率,并按每个国家进行标准化处理;LEV1988-1989的平均负债率,并按每个国家进行标准化处理;PROF1988-1989的平均资产收益率,并按每个国家进行标准化处理;SIZE是企业规模,用1989年销售收入的自然对数表示;GCF1987-1991年期间,与负债无关的而影响持续经营的因素数;e是误差项目。

根据上述模型和样本,Martin进行统计分析的结果是,SYSTEM与依存变量显著正相关,这说明美国企业的持续经营问题披露显著高于德国和法国企业。

 

Reynolds & Francis (2001)研究客户规模对审计师审计意见的关系。关于大客户与审计师审计意见之间的关系有两种不同的观点。一种观点认为,大客户形成审计师较大的收入来源,所以,审计师为了获得较多的收入,有可能对大客户妥协,从而对大客户的审计意见更友好些,这种观点称为经济依赖观(economic dependence)。但是,大客户如果出现问题,对于审计师的诉讼影响将是很大的,所以,另外一种观点认为,从保护名誉和防护诉讼风险出发,审计师又可能对大客户的审计意见更稳健些,这种观点称为名誉保护观(reputation protection)。Reynolds & Francis要对这个两种观点进行检验。具体来说,Reynolds & Francis要研究两个问题,第一,客户规模与审计师允许的应计水平相关吗?即审计师是否允许大客户计提较高程度的酌量性应计。第二,客户规模影响审计师的持续经营问题审计意见决策吗?即审计师在决策持续经营问题审计意见时,对大客户是否更宽松些。

Reynolds & Francis选择的会计公司是Big 5,但是区分会计公司(firm)和办事处(office)。Reynolds & Francis认为,对于Big 5中的任何一个会计公司来说,任何客户都是无足轻重的,但是,对于办事处来说,有些客户可能就形成其收入的很大部分。并且,大多数的审计决策都是在办事处层面完成的。所以,要分析审计师对客户的经济依赖,必须以办事处为分析单元,而不能以整个会计公司作为分析单元。

1)客户规模与审计师允许的应计水平。在文献综述的基础上,Reynolds & Francis提出如下两个假设:假设1:对于客户的经济依赖使得办事处对大客户更友好,在一个既定的办事处中,客户相对规模越大,应计程度越高。假设2:对于客户的经济依赖使得办事处对大客户更友好,在一个既定的办事处中,客户相对规模越大,应计的变化程度越高。检验这两个假设的模型如公式(1)所示。

(1)

 

公式(1)中,INFLUENCE解释变量,表示办事处对特定客户的依赖程度,根据客户自身的销售收入(即客户规模)来量度,首先计算该客户销售收入占该办事处全部客户的销售收入的比例,然后对这个比率取自然对数;其他变量都是控制变量,OCF是经营现金流量与年初总资产之比;SALES是客户销售收入的自然对数;DEBT是客户全部负债与总资产之比;PBANK是客户破产可能性,用Z-score表示;ACCRUAL是依存变量,表示客户财务报告中的应计程度(也就是审计师认可的应计程度),有两个指标,一是全部应计与年初总资产之比,二是酌量性应计与年初总资产之比。全部应计和酌量性应计根据Jones1991)模型进行估算。估算过程分为二个步骤,第一步是估算特定客户的正常应计,首先采用客户所在行业的企业作为样本,估算应计水平计算公式,估算模型如公式(2)所示。公式(2)中,下标i表示特定企业,下标j表示特定行业,下标t表示特定年度(t-1)表示前一年度或年初数;TA是全部应计,等于经营收益减去经营现金流量;A是总资产,用年初数;ΔREV是年度内应收账款变化率;PPE是有形固定资产原值;e是误差项目。根据行业样本对公式(2)中的系数进行估算之后,将特定企业的解释变量代入,就能计算出该企业的TA/A,从而就能得出特定的TA,这个数值代表客户的正常应计。将客户的全部应计减去这个正常应计就是酌量性应计。

(2)

 

Reynolds & Francis检验这两个假设的样本来自Compact Disclosure 数据库中6747家由Big 5 审计的客户(1996年度审计),这些客户Big 5499个办事处完成。根据上述设计和样本,Reynolds & Francis进行统计分析的结果是与两个假设的预期恰好相反,这表明审计师对大客户更稳健些。

2)客户规模与审计师的持续经营问题审计意见。在文献综述的基础上,Reynolds & Francis提出如下假设:假设3:对于客户的经济依赖使得办事处对大客户更友好,在一个既定的办事处中,客户相对规模越大,审计师给该客户签发持续经营问题审计意见的可能性越少。Reynolds & Francis提出的检验模型如公式(3)所示。

(3)

 

公式(3)中,OPINION是依存变量,表示是否是持续经营问题审计意见,是这种情况的取值为1,其他为0INFLUENCE是办事处对客户的依赖程度,用客户自身销售收入的占全部客户销售收入的比例的自然对数表示;PBANK是客户破产可能性,用Z-score表示;LOSS表示客户前年是否亏损,是这种情况的取值为1,其他为0DEBTCHG是客户两个年度的资产负债率之差;MITIGATE表示持续经营问题的减轻因素,如果客户在随后的年度内出售资产或发行新的债券或股票则取值为1,其他为0SALES是客户规模,用客户销售收入的自然对数表示;PRIORGC表示前年是否提到持续经营问题审计意见,是这种情况的取值为1,其他为0

检验假设3的初始样本来自检验假设1和假设2的样本,即Compact Disclosure 数据库中6747家由Big 5 审计的客户(1996年度审计),这些客户Big 5499个办事处完成。从这6747家企业中,Reynolds & Francis选择其中有财务困难的企业Reynolds & Francis样本,因为没有财务困难的企业得到持续经营问题审计意见的可能性很少,为了检验审计师对客户的依赖程度与审计师签发持续经营问题审计意见之间的关系,所以,Reynolds & Francis剔除其中没有财务困难的企业,最后样本是由402家办事处完成的2439家具有财务困难的企业。

根据这个样本和上述设计,Reynolds & Francis进行统计分析的结果是与假设3恰好相反,即审计师更可能对大客户签发续经营问题审计意见。

根据上述三个假设的检验结果,Reynolds & Francis的结论是,名誉保护观得到支持。

 

Ireland 2003以英国公司为背景,研究影响审计意见类型的客户因素和审计师因素。Ireland认为,对于非标准审计意见要区分其严重程度,Ireland分为持续经营问题审计意见和非持续经营问题非标准审计意见,所以,加上标准审计意见,审计意见共有三种类型。在这种情况下,Ireland采用多项式逻辑模型(multinomial logit model)来检验影响审计意见类型的客户因素和审计师因素。检验模型如公式(1)所示。

 

(1)

 

公式(1)中,Q表示审计意见类型,由于关心的重要问题是非标准审计意见的引致因素,所以,持续经营问题审计意见取值为2,非持续经营问题的非标准审计意见取值为1,其他种类审计意见(标准审计意见)取值为0,取值用j表示,所以,Pr(Q=j)表示审计意见为j的概率;X是影响审计意见的客户因素和审计师因素,具体指标如表3所示;下标i是表示企业,β是需要估算的回归系数。

3 影响审计意见类型的客户因素和审计师因素

因素类型

变量名称

变量描述

 
 

客户

因素

ln(totass)

总资产自然对数

 

subsid

子公司取值为1,其他为0

 

quick

速动比率

 

gear

长期负债与净资产之比

 

loss

当年及前年是否亏损,亏损取值为1,其他为0

 

Cont/totass

或有负债与总资产之比

 

lag

财务年度结束至财务报告提交的天数

 

gc

前年审计意见类型,持续经营问题审计意见取值为1,其他为0

 

ngc

前年审计意见类型,非持续经营非标准审计意见取值为1,其他为0

 

div

公司是否支持红利,支付者取值为1,其他为0

 

public

公司是否是公众公司,公众公司取值为1,其他为0

 

list

英国上市的取值为1,其他为0

 

审计师

因素

Big

审计师是Big 6取值为1,其他为0

 

ln(afee)

审计费用的自然对数

 

ln(nafee)

非审计费用的自然对数

 

Ireland的样本是数据来自于OneSource UK Companies Volume OneJuly 1998.6),共9304个企业,其中7125家企业是标准审计意见,431家是持续经营问题审计意见,1748家是非持续经营非标准审计意见;8289家企业是私营公司,1015家是公众公司,公众公司中374家是英国上市公司。根据这个样本和上述多项式逻辑模型,Ireland进行统计分析的结果是:影响持续经营问题审计意见和非持续经营问题非标准审计意见的因素不同;大公司,具有较好流动性的公司,支付红利的公司,较少可能得到持续经营问题审计意见;负债率高,或有负债较高,亏损,前年得到非标准审计意见的公司较多可能得到持续经营问题审计意见;支付审计费用较高的公司较多可能得到持续经营问题审计意见;其他因素影响非持续经营问题非标准审计意见。

 

Carcello, HermansonNeal (2003)指出,审计报告中一直存在灵活模式Flexible和样本模式boilerplate之争。1988年公布的SAS No. 59Statement on Auditing Standards No. 59)要求,当将企业持续经营存在重大不确定性时,审计师必须在审计报告中对这种不确定性予以说明,但是,SAS No. 59并没有规定说明时的具体措辞。在这种背景下,产生了两个问题,第一,许多审计报告中有说明持续经营不确定性时,措辞委婉,没有用于“重大怀疑”和“持续经营”之类的词。1990年公布的SAS No. 64明确规定了对持续经营不确定性的措辞,要求使用“重大怀疑”和“持续经营”之类的词。第二,许多审计报告中使用条件措辞(conditional language)即使用“如果…则…”之类,例如,“如果这种亏损状况持续下去,则企业可能面临持续经营问题”,1995年公布的SAS No. 77禁止使用这类条件措辞。

根据上述三个职业规范,Carcello, HermansonNeal将措辞委婉或使用条件措辞的持续经营问题审计意见称为不规范持续经营问题审计意见,当然,这时的不规范是与SAS No. 64SAS No. 77之后的标准的持续经营问题审计意见相比,这些报告在其签发的当时并没有SAS No. 64SAS No. 77,所以,本身是符合职业规范的,不是违规行为。根据对于不规范持续经营问题审计意见的上述界定,可能生产两类不规范意见,一是在1990年公布的SAS No. 64措辞委婉,二是1995年公布的SAS No. 77的条件措辞,所以,由于SAS No. 591989年开始生效,所以,不规范持续经营问题审计意见应该分布在1989年至1995年期间,在此之前没有持续经营问题审计意见,在此之后应该没有不规范意见。

根据上述界定,Carcello, HermansonNeal研究四个问题:第一,不规范持续经营问题审计意见的内容是什么?第二,审计师对不规范持续经营问题审计意见如何看待?第三,与不规范持续经营问题审计意见相关的审计师和客户因素是什么?第四,与标准的持续经营问题审计意见相比,得到不规范持续经营问题审计意见的企业是否失败可能性降低?

Carcello, HermansonNeal的样本来自于Disclosure, Inc Compact D/SEC19891995期间的制造业企业的不规范持续经营问题审计意见,共有160家,由于相关数据问题,最后样本是34家企业。同一时期间内,标准的持续经营问题审计意见共有85家,37家相关数据不全,最后样本是48家。所以,Carcello, HermansonNeal的全部样本是1989年至1995年期间的34家不规范持续经营问题审计意见和48家标准的持续经营问题审计意见。

1)不规范持续经营问题审计意见的内容.34家样本企业中,6家措辞委婉,28家使用条件措辞。

2)审计师对不规范持续经营问题审计意见的看法。Carcello, HermansonNeal9位审计人员进行了访问,以了解不规范持续经营问题审计意见的产生原因,这些审计师表示,签发不规范持续经营问题审计意见的主要原因是来自于客户的压力。

3)与不规范持续经营问题审计意见相关的审计师和客户因素。在文献综述的基础上,Carcello, HermansonNeal提出的检验模型如公式(1)所示。公式(1)中,REPORT是依存变量,不规范持续经营问题审计意见取值为1,标准的持续经营问题审计意见取值为0CPA是审计师类型,Big 6取值为1,其他为0ESTRELAT表示审计师任期,三年及其以上的取值为1,其他为0SIZE是客户规模,用总资产的自然对数表示;SOTCKOWN是内部人士持股比例;EXPOSTCAPITAL审计意见公告之后,客户从资本市场通过发行债券或股票筹资的资金,用客户销售收入进行标准化;ZFC批客户的资产负债表日的财务状况,用Zmijewski1984)的财务困境预测模型计算;OTHERFINANA指审计意见公告之后,客户是否得到EXPOSTCAPITAL之外的筹资,得到的取值为1,其他为0EXPOSTFAILURE表示审计师有签发持续经营审计意见时是否具有私人信息,如果有,则可能预测较为准确,所以,可以用审计意见之后,企业是否真的失败来表示审计师当时是否具有私人信息,根据这个界定,审计意见之后2年内失败的取值为1,没有失败的取值为0ε是误差项目。

 

(1)

 

  (4)不同持续经营问题审计意见下的企业失败比率。为了检验与标准的持续经营问题审计意见相比,得到不规范持续经营问题审计意见的企业是否失败可能性降低,Carcello, HermansonNeal在文献综述的基础上提出的检验模型如公式(2)所示。公式(2)中,BANKRUPT是依存变量,表示审计意见之后的2年内,企业是否失败,失败的取值为1,没有失败的取值为0REPORT是持续经营问题审计意见类型,不规范意见取值为1,标准的持续经营问题审计意见取值为0SIZE是客户规模,用销售收入的自然对数表示;ZFC是客户财务状况,用Zmijewski1984)的财务困境预测模型计算;CAP审计师类型,Big 6取值为1,其他为0DEFAULT指客户是否出现付款违约,出现违约的取值为1,其他为0ε是误差项目。

 

(2)

 

根据上述样本和检验设计,Carcello, HermansonNeal对问题(3)和(4)进行统计分析的结果是,审计师任期与不规范持续经营问题审计意见显著正相关,客户财务状况与不规范持续经营问题审计意见显著负相关,得到不规范持续经营问题审计意见的企业失败的可能性低于得到标准的持续经营问题审计意见的企业。

 

第二节 审计意见决策过程和预测

一、审计意见决策过程

Felix & Kinney1982提出了一个审计意见形成过程相关研究的分类体系,并对1980年以前的审计意见形成过程的相关研究按这个体系进行了分类,在此基础上,介绍了每种类型的研究结果。Felix & Kinney将审计意见形成过程的相关研究从两个维度进行分类,第一个维度是从审计的问题所涉及的审计过程,Felix & Kinney将审计过程分为四个阶段:计划阶段,内部控制评估和测试阶段,实质性测试阶段,证据汇总和审计意见形成;第二个维度是研究性质,Felix & Kinney将研究性质分为三种类型:现状描述,理论或模型发现,假设检验。根据这二个维度,Felix & Kinney1980年以前的审计意见形成过程的相关研究进行了分类,结果如表4所示。

4 审计意见形成过程相关研究的分类

项目

研究所涉及的审计过程

计划阶段

内部控制评估和测试

实质性测试

证据汇总和审计意见形成

研究性质

现状描述

10项研究

32

12

0

理论或模型发现

5

9

20

14

假设检验

1

0

0

0

 

Asare1992研究信息评估顺序对持续经营审计意见决策的影响。SAS No. 59Statement on Auditing Standards No. 59)要求审计人员在提出审计意见之前对客户的持续经营可能性进行判断,如果对客户的持续经营可能性存在重大怀疑,这种怀疑应该体现在审计意见中。同时,SAS No. 59还提供了这种判断的步骤以作为实际实施的指南。

Asare认为,持续经营问题审计意见的形成上是分为两个阶段,第一阶段是判断(judgment),完成的对各种信息的评估,这些信息主要包括对持续经营不利的信息(contrary information)、抵消不利局面的信息或称为抵消因素(mitigation factors),三是客户管理者应对不利局面的方案。第二阶段是决策阶段,决策审计意见的类型,即是否提出持续经营问题审计意见。

Asare认为,从理论上来说,审计人员似乎应该等到全部相关信息都得到之后才对信息进行评估。但是,一方面,审计证据的收集是分步进行的,所以,相关信息是在不同时间获得的;另一方面,SAS No. 59也提供了按顺序进行的评估步骤,先评估不利信息和有利信息,然后是管理者的应对方案。所以,Asare认为,事实上,在判断阶段对信息的评估是按顺序进行的。Asare要研究的问题是,审计人员对信息评估的不同顺序是否会影响最终审计意见的结果。

在文献综述的基础上,Asare提出如下假设:假设1:先评估不利信息再评估抵消因素的审计人员对初始判断的修改平均数要大于按相反方向进行评估的审计人员。假设2:评估所有相关信息之后,对企业存续可能性评估结果低于他们要求的临界值的审计人员将会签发非标准审计意见,而企业存续可能性评估结果高于他们要求的临界值的审计人员将会签发标准审计意见。假设3:先评估不利信息再评估抵消因素的审计人员将会签发更多的标准审计意见和更少的非标准审计意见,而按相反顺序进行评估的审计人员则会签发更多的非标准审计意见和更少的标准审计意见。

实验参与人员是来自四个Big 6 120审计人员,获得58%的有效答卷。实验任务是审计意见相关信息评估及决策。实验分为两个步骤,第一步骤为每个审计人员提供相同的材料,包括企业背景(中型制造业企业)、前4年财务报表和审计意见(都是标准审计意见)及要本年度报表,报表显示,本年度亏损,并且盈利盈余公积已经为借方。在此基础上,要求审计人员对企业持续经营可能性按百分制做出判断。这个判断结果作为审计人员形成审计意见的初始判断。第二步将审计人员分成两组,分别按不同的顺序为他们提供相同的四条信息(不利信息和抵消因素各两条),一组先提供两条不利信息,然后再提供抵消因素信息,另外一组按相反顺序提供。在此基础上,要求审计人员再次对企业持续经营可能性按百分制做出判断并决策审计意见类型(即签发持续经营审计意见是否标准审计意见)。根据上述实验取得的数据,Asare进行统计分析的结果是三个假设均得到支持。

 

许多研究表明,非标准审计意见可能导致审计师更换。Matsumura, SubramanyamTucker1997)建立了一个包括现任审计师、后任审计师和客户三者在内的博弈模型,分析持续经营问题审计意见的决策过程。根据现任审计师和后任审计师之间的区别程度,Matsumura, SubramanyamTucker的博弈模型分成从简化至一般的三个阶段。

1)现任审计师和后任审计师无区别。从现任审计师来说,当观察到信息Y时,是否做出持续经营问题审计意见,依赖于根据信息Y对企业破产可能性的判断,考虑自己的报酬(破产情况下审计师的损失、保留这个客户可能带来的收入及如果做出持续经营问题审计意见的决定后客户会有什么反应),在此基础上,根据效用最大化做出决策。对于客户来说,当然期望审计师做出不是持续经营意见的决策,所以,在预计到审计师会做出持续经营问题审计意见时,是否变更审计师的决策依赖于客户对新任审计师不做出持续经营问题审计意见的可能性的估计及更换审计师的客户成本,考虑这些因素后,根据效用最大化原则,再做出决策。如果后任审计师与现任审计师无区别,则客户会理性地预计到,通过更换审计师并不能改变得到持续经营问题审计意见的概率,所以,客户没有激励更换审计师。所以,这种情况下的均衡结果是:客户保留现任审计师,现任审计师根据自己的效用最大化做出是否签发持续经营问题的审计意见,后任审计师没有机会出现。

2)现任审计师和后任审计师信息量有区别。在这种情况下,后任审计师与前任审计师具有信息量的区别或是观察到不同的信息,所以,对于客户是否有持续经营问题可能会做出不同的估计,但是,并不一定是签发标准审计意见,虽然对破产的估计程度不同,但是,也可能签发出相同的审计意见。与第一种情况不同的是,在第二种情况下,后任审计师有可能签发标准审计意见。在这种背景下,与第一种情况相比,现任审计师在考虑自己的审计意见决策时,还要考虑被解聘的可能性及解聘的可能损失,客户要考虑后任审计师签发标准审计意见的可能性。所以,这种情况下的均衡结果是:客户在第一种情况下考虑的因素在基础上,根据自己的效用最大化得出一个要求的后任审计师签发标准审计意见的要求概率,如果估计的概率超过这个值,就更换现任审计师,否则就留任现任审计师;现任审计师在第一种情况下考虑的因素在基础上,加入解聘后的损失,确定一个不签发持续经营审计意见的客户破产概率,如果根据现有信息估计的客户破产概率低于这个估计值就签发标准审计意见,否则,签发持续经营问题审计意见,离开这个客户;后任审计师(假设不再补解聘,也不会欺骗客户)根据掌握的信息对客户的破产可能性做出估计,并根据自己的效用最大化决定审计意见类型。

3)现任审计师和后任审计师信息量及报酬结构有区别。第二种情况只是考虑了现任审计师与后任审计师的信息量方面的区别,实际上是假定他们的报酬结构相同。但是,由于审计师的类型不同,相同的责任可能会有不同的经济后果,例如,在“深口袋”政策下,不同类型的审计师可能最终承担的责任不同,由于审计师的客户组合不同,对于特定客户的风险偏好可能也不同,从而出现对于特定客户的报酬结构不同。所以,这些因素会影响客户对后任审计师签发标准审计意见可能性的估计,也会影响审计师在自己的效用最大化的前提下对要求的最低客户破产概率的估计。至于均衡结果,从形式上来说,与第二种情况很相似,只是审计师的效用函数不同。

 

Rau & Moser1999指出,1998年公布的SAS No. 59Statement on Auditing Standards No. 59)要求审计师在每个审计中都要评估客户的持续经营可能性。但是,SAS No. 5同时又指出,没有必要专门为这种评估设计程序来收集证据。说就意味着,评估客户持续经营可能性的信息是其他审计程序的副产品。会计公司对于客户的财务报告进行审计时的一般组织方式是由一个高级审计人员负责(supervising senior),再配备其他一些审计人员,同时,还有专门的合伙人负责这个项目。但是,审计意见的初步方案应该是由负责这个项目的高级审计人员提出的。就审计意见形成之外的审计程序来说(Rau & Moser称为其他审计程序),高级审计人员不能完成所有的其他审计程序,只能是自己完成一部分,安排其他人员完成一部分。Rau & Moser要研究的问题,在高级审计人员自己完成一些其他审计程序的情况下,在提出持续经营审计意见时,是否会形成信息偏见,即由高级审计人员自己亲自完成的审计程序得到的信息对审计意见的形成影响较大,而其他人完成的审计程序所形成的信息影响较少。Rau & Moser指出,尽管高级审计人员提出的初步审计意见并是否最终审计意见,这个初步审计意见还要由合伙人来复核,但是,这个初步审计意见毕竟是合伙人复核的重要投入要素,所以,对最终审计意见可能有重要影响。

Rau & Moser对信息偏见相关文献进行综述,得出的结论是,有的文献认为信息偏见存在,而有的文献认为信息偏见不存在,并且将信息偏见分为二个信息记忆和判断两个阶段。所以,Rau & Moser提出了三对假设,第对假设是相互对立的两个假设组成:假设1A:高级审计人员完成其他审计程序会使这个审计人员对持续经营相关信息的记忆形成偏见。假设1B:高级审计人员完成其他审计程序不会使这个审计人员对持续经营相关信息的记忆形成偏见。假设2A:高级审计人员完成其他审计程序会使这个审计人员对持续经营的判断形成偏见。假设2B:高级审计人员完成其他审计程序不会使这个审计人员对持续经营的判断形成偏见。假设3A:高级审计人员对持续经营的判断与其信息记忆相关。假设3B:高级审计人员对持续经营的判断与其信息记忆无关。

Rau & Moser用实验的方法来检验上述假设。实验分为两个步骤,第一步是在上午完成,由高级审计人员完成一个审计程序(也就是其他审计程序),高级审计人员的角色是一个中型制造企业的审计项目负责人,每高级审计人员得到相同的背景材料(公司的描述、本年度未审计的财务报表,前一年度审计过的财务报告)。由高级审计人员亲自完成的其他审计程序控制成三种类型,一是对公司持续经营有正面影响的事项的分析,二是对对公司持续经营有负面影响的事项的分析,三是不做任何其他程序。第二步是在下午完成,为高级审计人员提供全部审计工作底稿(包括他们自己在上午完成的工底稿),要求高级审计人员完成2项工作,一是确定影响企业持续经营的因素,二是判断企业持续经营的可能性。对于影响企业持续经营的因素,要求高级审计人员列出影响企业持续经营的因素,对于每种因素区分为正面影响(W)和负面影响(NW)。对于企业持续经营的可能性,要求高级审计人员按百分制确定企业持续经营的可能性。  

参与实验的人员是来自Big 5131个高级审计人员,得到有效答卷120份。根据这120份问卷数据,Rau & Moser的分析设计如下:(1)假设1检验:假设是关于信息记忆是否有偏见,分别计算三个组(指高级审计人员在第一步分别完成的三类其他审计程序)的W/(W+NW),即正面影响因素占全部因素的比例,然后比较三个组的这个比例的区别,就能显现高级审计人员对影响持续经营的因素确定是否有记忆偏见。检验的结果是,高级审计人员完成的其他审计程序对信息记忆有显著影响。(2)假设2检验:假设2是关于持续经营判断偏见,比较三个组对企业持续经营可能性的判断,就能显现是否有判断偏见。检验的结果是高级审计人员完成的其他审计程序对其持续经营可能性的判断有显著影响。(3)假设3检验:假设3是关于对持续经营的判断是否与信息记忆相关,检验W/(W+NW)和持续经营可能性判断之间是否具有正相关关系,就能显现对持续经营的判断是否与信息记忆相关。检验的结果是,高级审计人员对持续经营的判断与其信息记忆相关。

 

  由于企业失败增多,审计师界受到各界的批评,这些批评指出,审计师没有能正确地发表审计意见。Arnlod et al (2001) 分析审计意见特别是持续经营问题审计意见的形成过程。Wright1992)认为审计意见决策过程由四个要素组成,它们是审计师、证据收集和分析,审计测试数据,环境因素。Arnlod et al认为,Wright的的界定中,缺乏社会及政治因素,而这些因素也可能影响审计意见的形成。Arnlod et al在文献综述的基础上,提出一个由四方面内容组成的审计意见决策模型如图1所示。模型中包括决策要素由审计师技能、证据收集和分析、审计师与客户合约及社会合约四分部组成,他们共同影响审计意见决策过程(假定财务报告作为既定的投入要素)。上述四个方面中,审计师技能包括人类信息加工能力限制(HIP)、审计师培训和经验;证据收集和分析包括对审计师对客户及客户行业的了解、内部控制评估、分析性程度和实质性测试;审计师与客户合约包括客户压力、审计费用压力、竞争压力、独立性压力及时间压力;社会合约包括审计行业诚信、行业自律和诉讼威胁。图1中还表明,就审计意见的具体形成过程来说,是审计业务管理者、主管这个业务的合伙人和这个业务的商讨合伙人相互作用的结果。所以,审计意见的形成一人复杂的过程,其中包括社会及政治因素的影响。

就持续经营审计意见来说,Arnlod et al认为,有两个问题特别重要,第一,审计师是否对客户及客户所在行业真正了解?第二,审计师能否正确地评估客户管理者提出的挽救方案?则这两个方面都是决策是否会做出持续经营问题的审计意见的关键所在。为此,Arnlod et al以案例研究的方式来了解审计师和破产专家(insolvency specialists)对企业破产可能性的评估。Arnlod et al发现,审计师和破产专家在评估企业破产可能性方面较大差异,审计师更关注一般信息,则破产专家更关注特定企业的特定信息,并且,审计师希望有关于破产评估的一般规则,则破产专家则认为必须具体分析,希望用一般规则来评估特定的破产可能性是浪费时间。

 

二、非标准审计意见预测

Dopuch, HolthausenLeftwich1987根据公开的财务变量(数据)和股票市场业绩变量(数据)建立非标准审计意见的预测模型。他们界定的财务变量括资产负债率变化、应收账款比率变化、存货比率变化、企业规模(用总资产账面价值的自然对数表示)和当年是否亏损(按哑变量处理),市场变量(表1)包括上市时间(区分为5年及其以上和5年以内,按哑变量处理)、Beta风险变化、股票报酬剩余标准差变化和行业调整后股票报酬。

Dopuch, HolthausenLeftwich的样本来自19691980年期间NYSEAMEX上市企业的审计意见,首次非标准审计意见275家,标准审计意见441家(作为配对控制企业)。根据这个样本,他们建立一个预测审计意见的概率单位模型(probit model),这个模型的依存变量是得到非标准审计意见的概率,解释变量是前面界定的财务变量和市场变量。然后,Dopuch, HolthausenLeftwich用这个模型去预测企业的审计意见类型,以检验这个模型的可靠性。检验结果是,不同类型的非标准审计意见的预测准确性不同,持续经营问题审计意见预测准确性最高,诉讼问题预测准确性最低,资产实现问题预测准确性居中。

 

Bell & Tabor1991)认为,如果能事先或事后预测非标准审计意见的概率,则对于审计师和社会都是有用的。所以,Bell & Tabor根据财务因素和其他因素建立一个非标准审计意见的预测模型。Bell & Tabor在文献综述的基础上,确定的财务因素包括七个方面:投资报酬率(return on investment),用净收益与净资产之比表示;资本强度(capital intensiveness),用净资产与销售收入之比表示;存货强度(inventory intensiveness),用存货与销售收入之比表示;应收账款强度(receivable intensiveness),用应收账款与存货之比表示;短期流动性(short term liquidity),用流动资产与负债之比表示;现金状况(cash position),用现金与付款总额之比表示;财务标杆(leverage),用全部负债与净资产之比表示。上述七个方面,分别取三种指标,一是比率,就是指标本身;二是比率变化,即这个指标在审计年度的值减去前年的值再与前年的值相除;三是行业标准化的比率,方法是用企业本年度的该指标减去该指标前年的行业平均数,然后再将这个结果与前年的该指标的标准差相除。这样一来,7个方面共有21个指标。Bell & Tabor又确定了三个财务因素之外的指标,包括企业规模(用销售收入表示)、企业成长性(用销售收入的变化表示)和企业股票报酬变异性(按天计算)。所以,全部指标是24个。

Bell & Tabor的样本来自于NAARS数据库中19791984年的审计意见数据,包括131家第一次得到非标准审计意见的企业(其中资产实现问题36家,持续经营问题95家),作为控制企业,样本中还包括1217家标准审计意见。控制企业的数量是样本企业的9倍之多,Bell & Tabor认为,这样设计样本可能使预测模型更具有可靠性。

根据上述样本,Bell & Tabor以审计意见类型为依存变量,以上述变量为解释变量,建立非标准审计意见预测模型。检验的结果是:7个财务因素中,投资报酬率、存货强度、应收账款强度、短期流动性和财务标杆这五个方面具有解释力,另外2个方面没有解释力,三个其他因素中,企业成长性和企业股票报酬变异性不具有增量解释力,企业规模具有增量解释力。所以,最后的预测模型中的解释变量由五个方面的财务因素和企业规模组成。根据这个模型对样本企业审计意见类型进行预测,108家首次得到非标准审计意见的企业得到非标准审计意见的平均概率是83%995家得到标准审计意见的企业得到标准审计意见的平均概率是2%,这说明模型具有相当的预测力。

 

Tucker, Matsumura Subramanyam (2003)研究持续经营问题审计意见的自我实现效应及预测准确性对持续经营审计意见决策的影响。他们首先建立了一个由审计师和客户组成的持续经营问题审计意见博弈模型,分析审计师和客户对与持续经营问题审计意见的相关选择。以这个模型的分析为基础,Tucker, Matsumura Subramanyam提出如下四个假设:假设1:与持续经营问题审计意见没有自我实现效应的情形相比,在持续经营问题审计意见具有自我实现效应的情形下,审计师将签发较多的标准审计意见(clean opinion)。假设2:与持续经营问题审计意见没有自我实现效应的情形相比,在持续经营问题审计意见具有自我实现效应的情形下,如果审计师签发持续经营问题审计意见,客户更有可能更换审计师。假设3:如果预测错误降低,审计师将签发更多的持续经营问题审计意见。假设4:与策略相互依存程度较低的情形相比,当审计师和客户的策略相互依赖程度较高时,审计师报告平均数和客户更换审计师平均数将会与预期相差较远。Tucker, Matsumura Subramanyam用实验的方法收集数据对上述假设进行检验,实验参与人员是160个学生。根据实验的数据,Tucker, Matsumura Subramanyam进行统计分析的结果是,假设1、假设2和假设4得到支持,假设3得到拒绝。

 

Spathis2003)以希腊为背景,以财务数据和非财务数据为基础,建立非标准审计意见的预测模型。Spathis在文献综述的基础上,将影响非标准审计意见的因素分为客户诉讼、客户财务困境、审计风险和流动性,并且以上述这几个方面为基础,提出预测模型如公式(1)和公式(2)所示。两个模型的区别是,公式(2)中没有FDISTR,其他均相同。公式中的变量含义是,Prob(QUAL)是依存变量,表示审计师意见类型,非标准审计意见取值为1,其他为0LITIG是客户是否在当年有诉讼,是这种情况的取值为1,其他为0FDISTR是客户财务状况,用Z-score表示,只用于公式(1);INVREC是客户应收账款与全部资产之比;LOSS表示客户是否亏损,是这种情况的取值为1,其他为0CA/TA是客户流动资产与流动负债之比;WC/TA是营运资本与客户总资产之比;є是误差项目。

(1)

 

Prob(QUAL)=β0×+β1×LITIG+β2×FDISTR+β3×INVREC+β4×LOSS

(2)

 

5×CA/TA+β6×WC/TA+ є

Prob(QUAL)=β0×+β1×LITIG+β2×INVREC+β3×LOSS+β4×CA/TA

5×WC/TA+ є

Spathis的样本1997-1999年期间的100个制造业企业的审计意见,其中标准审计意见50和非标准审计意见各50家。根据这个样本,Spathis估算出模型中的系数,然后用这个模型来预测企业非标准审计意见,结果是,公式(1)以78%的正确性将企业区分为标准审计意见和非标准审计意见,公式(2)以75的正确性将企业区分为标准审计意见和非标准审计意见。

 

Spathis, DoumposZopounidis (2003)以希腊企业为对象,研究使用客户业绩指标来预测非标准审计意见。关于影响企业得到非标准审计意见的因素,他们在文献综述的基础上,确定为三个方面的20个变量。第一个方面是客户诉讼,处于诉讼中的企业可能得到非标准审计意见,审计意见提出之前客户如果有诉讼,则取值为1,其他为0。第二个方面是财务困境,处于财务困境中的企业可能得到非标准审计意见,财务困境与Z-score表示;第三个方面是财务信息,因为客户的不确定性反应在财务报告中,所以,财务报告中的信息与审计意见类型相关,Spathis, DoumposZopounidis选择了18个财务指标,它们是:负债与权益之比,销售收入与总资产之比,净利润与销售收入之比,应收账款与销售收入之比,固定资产净值与总资产之比,存货与总资产之比,现金与总资产之比,总资产的自然对数,负债的自然对数,净利润与固定资产之比,全部负债与总资产之比,净利润与总资产之比,流动比率,营运资本与总资产之比,速动比率,毛利润与总 资产之比,长期负债与总资产之比。

Spathis, DoumposZopounidis的初始样本是1997年至1999年期间的得到非标准审计意见的50家企业,Spathis, DoumposZopounidis为这50家企业配对了50家标准审计意见企业,全部样本共100家企业。

根据上述样本,Spathis, DoumposZopounidis采用的基本分析方法是多标准决策帮助分类模型(multicriteria decision aid classification method, UTADIS),并将判别分析和逻辑回归作为补充方法,这UTADIS的结果与这些方法相比较。统计分析的结果是,UTADIS模型中,客户诉讼、财务困境和8个财务指标具有解释力(销售收入与总资产之比,净利润与销售收入之比,应收账款与销售收入之比,净利润与固定资产之比,净利润与总资产之比,流动比率,营运资本与总资产之比,毛利润与总资产之比),模型判断正确性为80%

 

第三节 审计意见信息含量

Firth1978)研究股票市场对非标准审计意见的反应。他认为,由于不同非标准审计意见的严重程度不同,所以,市场的反应可能也不再,同时,非标准审计意见是由不同的审计师签发的,市场的反应也可能不同。Firth将非标准审计意见分为8种,它们是持续经营问题,资产估价问题,子公司审计问题,会计准则问题,会计准则和其他同时发生,连续非标准审计意见,一般非标准审计意见。Firth将审计师分为四类,它们是Peat Marwick Mitchell, Price Waterhouse, Deloitte和其他。

Firth的样本是1974/1975年度美国1500家最大上市公司中的非标准审计意见,共247家,其中持续经营问题35家,资产估价问题28家,子公司审计问题15家,会计准则问题32家,会计准则和其他同时发生29家,连续非标准审计意见72家,一般非标准审计意见36家。

根据上述样本,Firth用事件法进行统计分析的结果是:市场对不同类型非标准审计意见的反应程度不同,对于持续经营问题和资产估价问题的显著负面反应,对于其他类型的非标准审计意见有负面反应,但是不显著,未发现市场对不同审计师的签发的非标准审计意见的反应不同。

 

Elliott1982)研究市场对带说明的无保留意见(subject to audit opinions)的反应。带说明的无保留意见是指如果排除需要说明的重大不确定性,则企业的财务报告是公允的,但是,由于存在重大不确定性,所以,财务报告报告的公允性取决于不确定性事项的结果。Elliott将重大不确定性分为五类,一是持续经营问题(going concern),二是资产实现(asset realization,指资产计价存在不确定性),三是诉讼(litigation,指企业在具有重要影响的诉讼中),四是公用事业价格(utility rate,指公用事业企业与监管当局就价格问题存在分歧),五是利好事项(favorable,即对企业有好处的未来不确定性)。其中,前面三种不确定性可能对企业现金流量有负面影响,从而会降低企业价值,公用事业价格只是对公用事业企业才适用,利好事项对企业现金流量有正面影响。

Elliott的初始样本来自national automated accounting research system数据库19731978年期间的subject to审计意见,共有760家,Elliott随机选择328家,这328家企业中,183家数据相关数据不全,所以,最后样本是145家,其中持续经营问题16家,资产实现46家,诉讼60家,公用事业价格17家,利好事项6家。

Elliott指出,要量度非标准审计意见的信息含量,必须控制三个因素对股票非正常报酬的影响,一是行业特定因素(industry specific factors),二是非预期盈利的信息含量(unexpected earnings),三是广泛经济因素(economy wide factors)。这三个因素中,前两个因素通过配对企业的选择来控制,第三个因素通过证券市场报酬模型来控制。对于上述样本,广泛经济因素通过使用证券市场报酬模型来控制,行业特定因素和非预期盈利通过为每个样本企业在同一行业选择一个非预期盈利水平相当(审计意见所包括的年度)的企业来控制。Elliott量度非预期盈利水平的方法如公式(1)所示,公式(1)中,ESIT是标准化之后的预期误差,ΔEPS是事件当年的年度EPS变化率,是以前年度ΔEPS的平均数,EPS变化的估计标准误差。根据上述方法,Elliott为每家样本企业选择了一个配对企业。所以,全部样本共290家企业。

 

(1)

 

用事件法研究信息含量的另外一个重要问题是选择研究的时期,即以什么时期的股票价格或报酬变化作为这个事件的反应。Elliott认为,由于subject to审计意见主要涉及的是企业的重大不确定性,这种不确定性并不是一时显现出来的,应该有一个过程,而在这个过程中,市场可能已经观察到这种变化,所以,应该在审计意见公告前就有反应,审计意见本身可能也具有一定的信息含量,因为它确认了这种不确定性。根据上述分析,Elliott选择了两个事件周期,一是审计意见公告前45周,二是审计意见公告本周。

根据上述全部样本和设计,Elliott进行统计分析的结果是:审计意见公告45周前,与配对控制企业相比,持续经营意见企业的股票报酬率下降30%,资产实现意见企业的股票报酬率下降24%,未发现诉讼和公用事业价格意见企业的股票报酬率有显著性非正常变化;审计意见公告本周,未发现股票报酬率有显著非正常变化;subject to审计意见与盈利公告推迟显著相关。根据 这个检验结果,Elliott的结论是:subject to审计意见与多种不确定性相关,具有多种类型;审计意见公告前45周股票具有显著的负非正常报酬,这说明在这期间市场已经觉察到这些不确定性,并且有投资价值评估中已经反应出来;subject to审计意见本身是否具有信息含量还是一个未决的问题,但是,即使有信息含量,与不确定性相向相比,审计意见的信息含量也是很少的。

 

Bailey1982)分析关于审计意见信息含量的研究中所存在的研究设计问题并提出了一个新的检验方法。Bailey将审计意见信息含量的检验分为两类,一是一般意义上的检验,二是不同审计意见的信息含量。对于审计意见信息含量一般意义上的检验,只有比较证券市场对未审计的财务报告和审计后的财务报告之间的反应之差别才能检验出审计意见的信息含量。但是,上市公司并不同时公告同一会计期间的审计后和未审计的财务报告,所以,这种检验无法进行。对于不同审计意见的信息含量,标准的做法是选择一些非标准审计意见企业并区分非标准审计意见类型,然后再为这些企业配对控制的,通过回归分析检验股票非正常报酬率与不同审计意见的相关性。Bailey认为,这种方法是存在问题的,尽管不同的审计师有可能对于相同的财务报告内容可能做出不同的审计意见(例如,出于稳健程度不同),但是,不能排除审计意见与财务报告内容之间的关系,即财务报告中所反应的企业财务状况及其变化与审计意见之间的关系,所以,审计意见可能是财务报告内容的反应,不同的财务报告内容可能会有不同的审计意见。如果是这种情况,则不同审计意见下,证券企业的不同反应就很难区分是由于财务报告的内容不同不是审计意见不同,即财务报告内容和审计意见的信息含量难以区分。当然,有的研究表明(Beaver, 1968a; Ball, Brown,1968),在盈利报告公告之前,关于盈利的信息已经为市场所掌握,所以,盈利报告与审计报告同时公告时的市场反应可以看作是对审计意见的反应。但是,也有一些研究表明(Beaver, 1968b; Deakin, 1972; Libby, 1975),盈利构成及财务报告中的其他内容也具有信息含量,所以,这些内容的信息含量是与审计意见难以区分的。根据以上分析,Bailey的结论是,在审计意见和财务报告同时公告的情况下,从市场反应中无法区分出审计意见的信息含量。

Bailey认为,区分审计意见信息含量的唯一方法是实验为基础的问卷调查,分为两种实验方法,第一种方法适用于相同财务报告内容可以有多种审计意见的情况,这个实验是赋同样的财务报告同,但是,审计意见分成多种类型,然后通过问卷调查实验参与人员的反应,判断不同审计意见的信息含量。由于有此财务报告无法给出多种审计意见,即在既定财务报告下,只能是一种审计意见,所以,Bailey认为,对于这种情况下,只能比较实验参与人员对审计过的财务报告和未审计过的财务报告的反应的区别来检验审计意见的信息含量。

 

Dodd et al (1984)指出,根据美国独立审计准则的要求,当客户存在重大不确定性时(其他方面均公允表达和披露),审计师应该出具带说明段的无保留审计意见,如果这种不确定性足够大,以至于审计师无法判断这种不确定性对客户未来的影响时,审计师应该出具无法表示意见的审计意见。总之,审计师必须对客户的重大不确定性进行评估,并必须反映在审计意见之中。但是,Cohen Commission of AICPA1977)指出,审计师并不比较财务报告的使用者更能较好地评估客户的重大不确定性,如果客户有关不确定性的信息已经在报表的附注或说明中充分披露了,则审计师没有必须再估这种不确定性评估,应该由财务报告的使用者自己去评估,所以,在审计意见类型中应该取消带说明段的无保留意见这种类型,这种情况下的审计意见应该是标准的无保留意见。当然,AICPA没有接受这个建议,但是,这个建议本身说明职业界对这个问题是有不同看法的。Dodd et al研究由于不确定性引致的带说明段的无保留审计意见和无法表示意见这两种审计意见类型的信息含量,即证券市场对这两种审计意见的反应。

Dodd et al指出,有三个问题会影响对于审计意见信息含量的检验,一是审计意见宣告日的选择,二是预期和以前披露,三是同时披露。(1)审计意见宣告日的选择。如果选择的宣告日不同,则事件研究的周期也不同,从而得出的信息含量也不同,所以,选择审计意见的宣告日期是很重要的一个问题。Dodd et al通过查阅Wall Street Journal发现(企业盈利宣告主要在这个杂志上),对于非标准审计意见企业来说,企业盈利宣告时,很少有企业提高审计意见类型,Dodd et al查阅了643家非标准审计意见企业在Wall Street Journal的盈利宣告,636家没有提高审计意见类型。进一步的探索发现,企业对非标准审计意见的宣告时间有以下几种情况:一是有盈利宣告时同时宣告审计意见类型(Dodd et al前面已经指出,这种情况很少),二是当年报可以公开查阅时(注意,盈利宣告一般比年报可以公开查阅要早些,因为盈利宣告只要从年报中摘取一部分内容就可以了),二是当10-K可以公开查阅时,四是企业单独披露非标准审计意见。根据上述分析,Dodd et al提出的结论是,对于特定企业的非标准审计意见来说,要确定其具体的宣告日期是比较困难的。(2)市场预期和以前的信息披露。Dodd et al指出,非标准审计意见只有包括股票价格中没有包括的信息才会有信息含量,如果非标准审计意见所披露的不确定性是市场已经感受到的,并且已经反映的股票价格中,则这种非标准审计意见就没有信息含量。只有当非标准审计意见披露出企业的不确定性要大于市场预期时,市场会将审计意见作为“坏消息”处理,股票价格会有显著变化,只有当非标准审计意见披露出企业的不确定性要少于市场预期时,市场会将审计意见作为“好消息”处理,股票价格会有显著变化,如果非标准审计意见披露的不确定性与市场预期一致,则这种非标准审计意见就没有信息含量。(3)同时披露。如果选择的业绩视窗时间较长,则这种较长时期内包括其他信息宣告的可能性就大,所以,为了排除其他信息的影响,最好是缩短业绩视窗包括的时间。但是,存在的问题是,由于确定具体的非标准审计意见的宣告日期较为困难,而解决这个困难的方法之一就是延长业绩视窗包括的时间。所以,解决审计意见宣告日的选择存在的困难和解决同时披露问题所要求的绩视窗时间相矛盾,必须在二者之间做出均衡。

Dodd et al的样本来自NAARS数据库,是19691976年期间NYSEASE上市企业的604家首次非标准审计意见(由不确定性引致),其中诉讼问题240家,资产实现问题183家,多项不确定性101家,未来筹资问题34家,无法表示意见的共26家。

为了确定较为可靠的审计意见宣告日期并排除盈利宣告的影响,Dodd et al选择审计意见宣告日期(事件日期)的方法如下:第一,企业一定会有盈利、10-K和年度报告这三个公开日期;第二,盈利公开日期至少在10-K和年度报告公开前5天;第三,所有满足上述两个条件的企业,事件日期是10-K或年度报告公开日,二者谁先公开,这个公开日期就是事件日。根据这个规则,作需要确定四个具体的日期,一是年度结束日,二是Wall Street Journal刊登企业盈利信息的日期(盈利公开日),三是SEC收到10-K的日期(10-K公开日),四是SEC收到年度报告的日期(年报公开日)。上述604家企业中,年度结束日是没有问题的,能找到575家的10-K公开日,560家的盈利公开日,381家的年报公开日。

根据上述样本,Dodd et al用事件法进行统计分析的结果是:在非标准审计意见公开之前,市场有负面反应,不同类型的非标准审计意见的反应程度不同;非标准审计意见公开时,未发现市场有明显反应。

 

关于审计意见的信息含量之研究最困难是分离审计意见的信息含量与其他公告事项(例如财务报告)的信息含量。Mutcher1985)认为,如果审计意见类型根据公开信息预测出来,则说明审计意见没有信息含量,如果不能从公开信息中预测,则说明审计意见具有信息含量。所以,Mutcher研究能否根据已经公开的信息来预测持续经营问题审计意见。

Mutcher的样本选择如下:Disclosure II Databasek1981年度119家得到持续经营问题审计意见的制造业企业,Mutcher将这119家企业分为两组,一是首次得到持续经营问题审计意见的,共42家,其他企业是已经非首次得到这种意见。在此基础上,Mutcher选择119家配对企业,这些企业同样具有持续经营问题的特点,但是,并没有得到持续经营问题审计意见,Mutcher选择这种企业的标准是具有持续经营问题的特点,这个特点是根据对审计师的访谈确定的,共有11种:破产接管,重组,不能支付利息,去年有持续经营问题审计意见,清算,净资产为负,负的净现金流量,经营收益为负,营运资本为负,当年亏损或连续2年以上亏损,留存收益为负。企业只要符合上述11种情况中的一种,就可以确定为具有持续经营问题的特点。为了将配对企业与初始样本企业配比,这119家企业也随机分成两组,即42家和77家。根据上述初始样本和配对企业,Mutcher将样本分成两个组,一组是全部企业,即119家初始样本企业和119家配对企业,共238家企业,Mutcher称为全部样本组,另一组是首次得到持续经营问题审计意见的42家企业配对组中的42家企业,即84家企业,Mutcher称为小样本组。Mutcher预期,根据分开数据对这两个组的持续经营问题审计意见的预测准确性应该是有区别的,由于企业一旦得到持续经营问题审计意见就比较难以在后续年度中改变这种审计意见,即使企业的业绩有所改善,所以,全部样本中的可能包括一些以前年度得到持续经营问题审计意见,业绩在本年度有所改善,但是仍然是持续经营问题审计意见的企业,所以,全部样本组的预测准确性要低于小样本组。

Mutcher认为,使用的公开信息的程度不同,可能预测结果也不同,所以,根据这个样本,Mutcher分别检验不同信息程度下的预测结果。

1)根据财务比率预测持续经营问题审计意见。Mutcher通过对审计师的访谈,确定了六个预测持续经营问题审计意见的财务比率,它们是:经营现金流量与全部负债之比,流动资产与流动负债之比,净资产与全部负债之比,全部长期负债与总资产之比,全部负债与总资产之比,税前收益与销售收入之比。根据上述财务指标,采用聚类分析方法,检验根据这些财务对企业持续经营问题审计意见的分类的准确性。

2)根据财务比率加信息预测持续经营问题审计意见。Mutcher将企业对一些事件的公告称为信息,将这些消息分为“好消息”和“坏消息”两类,然后将两个组内的企业分成具有好消息的企业和具有坏消息的企业,然后采用聚类分析方法,检验根据这些财务对企业持续经营问题审计意见的分类的准确性。

3)根据财务比率加业绩改善程度预测持续经营问题审计意见。Mutcher根据对审计师的访谈发现,企业本年度业绩与以前年度业绩的相对水平对是否得到持续经营问题审计意见有影响,所以,Mutcher的原来六个财务比率的基础上,增加业绩改善指标,用这7个指标来预测审计意见。业绩改善指标是两个年度的资产收益率之差。根据这7个指标,采用聚类分析方法,检验根据这些财务对企业持续经营问题审计意见的分类的准确性。

4)根据财务比率和以前年度是否有持续经营问题审计意见来预测预测持续经营问题审计意见。Mutcher通过对审计师的访谈发现,以前年度的审计意见类型对本年度的审计意见类型有影响,所以,Mutcher的原来六个财务比率的基础上,增加以前年度是否是持续经营问题审计意见这个指标(按哑变量处理),用这7个指标来预测审计意见,采用聚类分析方法,检验根据这些财务对企业持续经营问题审计意见的分类的准确性。

根据上述样本和设计,Mutcher进行统计分析的结果是,财务比率加以前年度审计意见对本年度持续经营问题审计意见的预测准确程度最高,在全部样本组达到89.9%,在小样本组达到83%。所以,Mutcher的结论是,对于大多数的公司来说,持续经营问题审计意见并没有信息含量。

 

许多研究表明,证券市场对非标准审计意见并无非正常反应(Davis, 1982; Dodd et al ,1984; Elliott, 1982)。Dopuch, HolthausenLeftwich (1986)研究证券市场对保留意见的反应。他们认为,保留意见应该被市场视为“坏消息”,所以,应该预期保留意见的公告后与股票报酬率会显著下降。

Dopuch, HolthausenLeftwich的样本是Wall Street Journal Index披露的1970年至1982年期间New York Stock Exchange (NYSE)American Stock Exchange (ASE)上市公司的114家保留意见,其中75家是首次保留意见,39家是非首次保留意见。根据上述样本,Dopuch, HolthausenLeftwich用事件法(3天)进行检验的结果是,保留意见的公告对股票报酬率有显著负面影响,样本企业3天内的股票非正常报酬率下降4.7%

这个结论与以前其他人的研究结论不一致Davis, 1982; Dodd et al ,1984; Elliott, 1982)。Dopuch, HolthausenLeftwich研究其中的原因。首先,区分审计意见与其他事项的信息含量,Dopuch, HolthausenLeftwich将样本分为无污染(non-contaminated)和污染contaminated)两种情况,前者指在审计意见公告的5天内(当天及前后各2天)没有其他事项的公告,后者指不满足这个条件的企业,根据这个标准,114家企业中,59家是污染(其中首次保留意见的43家,非首次保留意见的16家),55家是无污染(其中首次保留意见的32家,非首次保留意见的23家)。此外,Dopuch, HolthausenLeftwich还提出了信息披露时间等其他三种原因。统计分析的结果是,上述五种原因中,没有一种原因能解释他们的结果与以前研究的结论的差异。

 

Fargher & Wilkins1998)研究审计意见的信息含量。有些研究将股票价格变动与审计意见的信息含量相联系,从股票价格的变动中来研究审计意见的信息含量。Fargher & Wilkins认为,股票价格的变动可能基于两个方面的原因,一是未来现金流量的估计,二未来现金流量的风险估计(即不确定性),由于审计意见只是表明企业的财务报告是否公允,其本身并不是改变现金流量,所以,非标准审计意见主要是与未来现金流量风险程度相关。根据这个分析,Fargher & Wilkins认为,应该从风险的变动中研究非标准审计意见的信息含量,如果非标准审计意见公告之后,企业风险(包括系统风险和非系统风险)变化,则说明审计意见是否有信息含量的,如果不发生变化,则说明审计意见没有信息含量。

基于资本资产定价模型,Fargher & Wilkins提出的检验模型如公式(1)所示。公式(1)中,下标i表示企业,下标t表示时间,Rit是企业股票报酬率,α1i是截距,α2i×Di是为了控制截距,Rmt是市场股票报酬率,Di表示时期,有非标准审计意见公告前取值为0,公告之后取值为1εit是误差项目,β2i就是企业股票的系统风险系数,如果非标准审计意见能增加企业系统风险,则应该预期,β2i为正,并且具有显著性。

Ritα1i2i×Di1i×Rmt2i×Rmt×Diit 1

根据上述模型,Fargher & Wilkins进行了三种检验。第一,Fargher & Wilkins根据19721992年期间,Wall Street Journal Index110家纯粹非标准审计意见(这个样本不包括同时公告盈利信息的非标准审计意见,也不包括在同时公告其他重要内容的非标准审计意见公告),采用事件法检验的结果是,未发现非标准审计意见与系统风险之间的系统关系。Fargher & Wilkins的解释是,可能是非标准审计意见的信息已经在此之前就已经为市场所知道。第二,Fargher & Wilkins将上述样本分为两种情况,一是首次非标准审计意见,二是首次非标准审计意见,Fargher & Wilkins预期,如果非标准审计意见具有信息含量,则前者的系统风险变化应该显著高于后果。采用事件法检验的结果是,未发现二者之间系统风险变化的显著差别。第三,非标准审计意见撤销。如果非标准审计意见具有信息含量,则非标准审计意见的撤销应该被市场视为好消息,从而系统风险会降低。此时,公式(1)中的β2i应该,且具有显著性。Fargher & Wilkins根据1970年至1989年期间的50例非标准审计意见撤销公告采用事件法进行检验的结果是,这种公告能显著降低企业股票的系统风险。

以上是关于非标准审计意见与系统风险之间的关系,Fargher & Wilkins还采用事件法检验了非标准审计意见公告和撤销与非系统风险的关系,检验的结果是,非标准审计意见公告显著增加企业非系统风险,非标准审计意见撤销显著降低企业系统风险。根据上述检验结果是,Fargher & Wilkins的结论是,非标准审计意见具有评估企业风险相关的信息含量。

 

有些企业在IPO时的审计意见就是持续经营问题意见,Willenborg & McKeown (2001) 研究这种持续经营问题审计意见的信息含量。具体来说,他们要研究两个问题,第一,IPO时,持续经营审计意见的预测信息含量,即企业IPO之后,是否会出现失败,如果失败了,则说明审计意见具有预测信息含量;第二,持续经营问题审计意见对IPO价格的影响,即持续经营问题审计意见是否会降低IPO的价格。对于IPO之后的企业失败,Willenborg & McKeown界定为企业退出上市(delist),而不是一般意义上的企业破产,因为如果企业破产,则退出上市可能是其前奏,并且从IPO的特殊背景出发,将退出上市作为企业失败可能更为恰当。所以,Willenborg & McKeown实际上是要研究持续经营问题审计意见与企业上市之后退市之间的关系。对于持续经营问题审计意见对IPO价格的影响,Rock (1986)指出,在IPO时,由于投资者与企业之间存在信息不对称,投资者对企业的真实价值不了解,所以,可能出现低定价,在这种背景下,有些事先投资者花费时间和财力研究IPO企业,对IPO企业的真实价值较为了解,这种投资者在选择投资对象是会选择定价低于其真实价值的股票,这种股票上市之后,随着市场对其了解,股票会升值,从而投资者会获益,这种获益可以看作是前期投资研究IPO企业的回报,哪些不投资于前期研究的投资者,并不知道IPO企业的真实价值,就难以获得这种回报。根据Rock的分析,Willenborg & McKeown指出,IPO的降价程度是与信息不对称程度相关的,信息不对称越是严重,可能降价幅度越大,而持续经营问题审计意见一定程度上降低了投资者关于企业的不确定性,所以,可能对降价幅度有抑制作用。根据上述分析,Willenborg & McKeown结合其他文献综述,提出如下两个零假设(null hypothesis):假设1:在控制其他因素的情况下,持续经营问题审计意见的IPO与没有这种审计意见的IPO上市之后退市的可能性无显著差异。假设2:在控制其他因素的情况下,持续经营问题审计意见的IPO与没有这种审计意见的IPO有降价幅度方面无显著差异。

Willenborg & McKeown的样本来自The IPO Report1993-1994),19931月至199412月期间,共有1441IPO企业,剔除其中的金融企业和境外在美国上市企业,得到997IPO的初始样本。分析这997IPO企业的审计意见,发现持续经营问题审计意见重要分布在小规模企业,所以,Willenborg & McKeown将样本确定为Nasdaq市场进行IPO的小规模企业,共270家,这些企业中,64家企业是持续经营问题审计意见。

Willenborg & McKeown的检验设计如下:(1)持续经营问题审计意见与企业退市的关系(假设1)。Willenborg & McKeown在文献综述的基础上,提出的检验模型如公式(1)所示。

 

 

(1)

 

公式(1)中,Delist是依存变量,如果企业IPO后两年内退市的取值为1,没有退市的取值为0GoingConcern是解释变量,如果企业IPO时审计意见为持续经营问题的,取值为1,其他为0;其他变量都是控制变量,UnitIPO股票的种类,如果是unit PO(即普通股与保证的捆绑,bundles of common stock and warrants)的取值为1,其他为0 Ln(Preceeds)是企业IPO总收入的自然对数;Underwtiter指承销商评级,按Carter et al (1998)的方法,取值范围的0-9之间;Ln(1+Age)1加上公司组建至IPO的年数的自然对数;Int/LiqAssets等于利息费用除以现金、应收账款及存货三个项目之各所得到的比率;Inv/Assets表示存货与IPO前的总资产之比;LTD/Assets表示长期负债与IPO前的总资产之比;1/PRIPO当天的基准利率的倒数,PRIPO当天的基准利率;NI/Assets是净收益与与IPO前的总资产之比;Ln(Assets)IPO前的总资产的自然对数;Default表示企业是否出现支付困难,是这种情况的取值为1,其他为0ε为误差项目。

2)持续经营问题审计意见与IPO定价的关系(假设2)。Willenborg & McKeown在文献综述的基础上,提出的检验模型如公式(2)所示。

 

(2)

 

   

公式(2)中,Ln(Underpricing) 是依存变量,计算公式是:ln1+市场调整后的IPO当天的报酬);GoingConcern是解释变量,如果企业IPO时审计意见为持续经营问题的,取值为1,其他为0;其他变量都是控制变量,%Retained表示IPO时以前的股东持有的股票权普通股比例;PriceIPO的报价;#Risk FactorsIPO时列出的风险因素的数量;Underwtiter指承销商评级,按Carter et al (1998)的方法,取值范围的0-9之间;Ln(1+Age)1加上公司组建至IPO的年数的自然对数;Ln(Assets)IPO前的总资产的自然对数;Ln(Preceeds)是企业IPO总收入的自然对数;Auditor表示IPO时的审计师类型,非全国性的审计师取值为1,其他为0Proceeds Auditor等于{Ln(IPO resseds)- Ln(Median proceeds)}×AuditorPr(Delist)在公式(1)中的控制变量作为解释变量(即变量中删除oingConcern)对企业退市可能性的预测值;ε为误差项目。

根据上述设计和样本,Willenborg & McKeown进行统计分析的结果是两个零假设均得到拒绝,IPO时的持续经营问题审计意见与企业2年内退市显著正相关,IPO时的持续经营问题审计意见与企业IPO时的Ln(Underpricing)显著正相关,表示这种意见对降价有抑制作用。

 

许多研究发现,市场需要时间才能吸收(assimilate)坏消息(Womack, 1996; Dichev, 1998; Dichev & Piotroski, 2001)。Taffler, LuKausar (2004) 以英国上市公司为对象,研究市场对其中一种特定坏消息,即持续经营问题审计意见的吸收速度。Taffler, LuKausar选择的时间周期是12个月,也就是说,研究在持续经营问题审计意见公告之后的12个月内市场的反应情况。

Taffler, LuKausar的样本是London Stock Exchange (LSE) 19952000年中得到持续经营问题审计意见的非金融企业,共108家。根据这个样本,Taffler, LuKausar的检验设计如下:为了量度审计意见的信息含量(即市场对审计意见的反应),Taffler, LuKausar采用了两种方法,一是控制企业方法(control firm approach),即为样本企业配对控制企业,通过样本企业与控制企业的对比来量度审计意见的信息含量,二是三因素参考组合方法(three factor reference portfolio approach),即根据方面的参考因素来构建比较的标杆,通过样本企业与标杆的比较来量度审计意见的信息含量。对于控制企业,Taffler, LuKausar为每个样本企业选择一个没有得到持续经营审计意见的企业作为配对控制企业,选择的标准是企业规模和权益的账面价值与市场之比,前者控制在70%130%之内,后者按最相近原则选择。对于三因素参考组合方法,Taffler, LuKausar选择的三个因素是企业规模、权益的账面价值与市值之比及前一年度的冲量(momentum),企业规模分成四个层级,权益的账面价值与市值之比分成三个等级,冲量分成三个等级,所以,共有36个组合。Taffler, LuKausar根据London Share Price Database1100家企业19942001年的数据计算各个组合的市场业绩以作为对比的标杆。

根据上述样本和设计,Taffler, LuKausar进行统计分析后得出的结果是,持续经营问题审计意见公告之后的12个月内,市场有显著反应,与控制企业相比,负面影响为24%,与三因素参考组合标杆相比,负面影响是31%。并且,这种影响不是盈余公告之后的观望效应(post earnings announcement drift effect),企业配对不好及模型问题及企业财务困境也不能解释这种负面反应。

 

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