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Die Messbarkeit von Gewinnsteuerung mit Hilfe von Periodenabgrenzungen

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Sebastian Keßler

Dieses Buch beschäftigt sich mit Periodenabgrenzungsmodellen (accruals models), die zur Messung von Bilanzpolitik eingesetzt werden. Bestehende Ansätze wie das Jones- oder das McNichols-Modell weisen ein Endogenitätsproblem auf, wonach die erklärenden Variablen mit dem Fehlerterm einer Regressionsschätzung korrelieren. Dieses Problem wird zum Teil durch simultane Kausalität der Rechnungslegung hervorgerufen, die bei doppelter Buchführung durch das Berühren jeder Transaktion von mindestens zwei Konten vorliegt. Der Autor entwickelt zur Berücksichtigung dieses Aspekts ein Mehrgleichungsmodell, das auch Rechnungslegungsidentitäten erfasst. Er zeigt in einer Simulationsstudie für Unternehmen der EU mit Daten von 1995 bis 2011 durch den Modellvergleich, dass Periodenabgrenzungsmodelle nur bedingt zur Messung von Gewinnsteuerung geeignet sind.

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Tabellenverzeichnis

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Tabelle 2.1: Ergebniskomponenten .....................................................................17 Tabelle 6.1: Unternehmensjahre pro Jahr und Land ...................................... 120 Tabelle 6.2: Deskriptive Statistiken der Rechnungslegungsvariablen für die gesamte Stichprobe ............................................................ 121 Tabelle 6.3: Korrelationsmatrix der Rechnungslegungsvariablen ................ 122 Tabelle 6.4: Korrelationsmatrix der zusätzlichen Variablen des abschnittsweisen linearen Verfahrens ......................................... 124 Tabelle 6.5: Anzahl der Unternehmensjahre pro Jahr der DPR-Stichprobe ............................................................... 127 Tabelle 6.6: Deskriptive Statistik der Rechnungslegungsvariablen der DPR-Stichprobe ....................................................................... 128 Tabelle 6.7: Statistische Tests für das Mehrgleichungsmodell ...................... 132 Tabelle 6.8: Berücksichtigung der Rechnungslegungsidentitäten im Mehrgleichungsmodell .................................................................. 137 Tabelle 6.9: Annahmeraten von H1 bei t-Tests der DAPt auf Basis der gesamten Stichprobe............................................... 140 Tabelle 6.10: Ablehnungsraten von H0 bei künstlich erzeugter Gewinnsteuerung: Querschnittregressionen mit KQ-Methode (ACCt CF) ........................................................... 152 Tabelle 6.11: Ablehnungsraten von H0 bei künstlich erzeugter Gewinnsteuerung: Querschnittregressionen mit KQ-Methode (ACCt BS) ........................................................... 153 Tabelle 6.12: Ablehnungsraten von H0 bei künstlich erzeugter Gewinnsteuerung: Panelregressionen mit KQ-Methode (ACCt CF) ........................................................... 154 Tabelle 6.13: Ablehnungsraten von H0 bei künstlich erzeugter Gewinnsteuerung: Panelregressionen mit KQ-Methode (ACCt BS) ........................................................... 155 Tabelle 6.14: Ablehnungsraten von H0 bei künstlich erzeugter Gewinnsteuerung: Panelregressionen mit fixen Effekten (ACCt CF) .......................................................... 156 Tabelle 6.15: Ablehnungsraten von H0 bei künstlich erzeugter Gewinnsteuerung: Panelregressionen mit fixen Effekten (ACCt BS) ........................................................... 157 Tabelle 6.16: Ablehnungsraten von H0 bei künstlich erzeugter Gewinnsteuerung: Panelregressionen mit fixen Effekten und Jahresindikatoren (ACCt CF) ................................... 158 XXVI Tabelle 6.17: Ablehnungsraten von H0 bei künstlich erzeugter Gewinnsteuerung: Panelregressionen mit fixen Effekten und Jahresindikatoren (ACCt BS) ................................... 159 Tabelle 6.18: Mittelwerte der gesteuerten Periodenabgrenzungsposten von Unternehmensjahren mit Fehlerbericht (PART = 1) ......... 169 Tabelle A.1: Branchenverteilung der Stichprobe...

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