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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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7. Grenzen der empirischen Untersuchung

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7. Grenzen der empirischen Untersuchung

Man sollte sich über die allgemeinen Grenzen der Aussagekraft von empirischen Untersuchungen bewusst sein.554 Ihre Erörterung ist aber nicht die Zielsetzung dieses Kapitels, sondern vielmehr werden spezifische Probleme der empirischen Untersuchung der vorliegenden Arbeit betrachtet.

Aggregierte Periodenabgrenzungsmodelle auf Basis der Unternehmensleistung basieren unabhängig von der Ausgestaltung der Simulationsstudie oder des Schätzverfahrens auf einer angreifbaren Annahme. Sie bestimmen Gewinnsteuerung als die Abweichung vom Mittel der Stichprobe. Warum eine Abweichung vom Mittel Gewinnsteuerung sein soll, erscheint unklar. Sie kann ebenso durch unternehmensspezifische Effekte verursacht sein, die nicht im Zusammenhang mit Gewinnsteuerung stehen.

Das bereits in Abschnitt 3.2.2 diskutierte Endogenitätsproblem – das kann man vorausschicken – lässt sich niemals vollständig lösen. Es führt zu verzerrten Schätzungen der Koeffizienten, egal ob die KQ-Methode oder eine Fixed-Effects-Schätzung durchgeführt wird. Die Ursachen sind ausgelassene Variablen, Messfehler in den Variablen und simultane Kausalität.555

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