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1、会计实证研究方法,论文选读,1:会计实证研究数据库,1:CSMar 国泰安数据库CSMAR (China Stock Market Accouting Research) :http:/ 2:色诺芬数据库 CCER 色诺芬中国证券市场数据库： 提供各类经济统计类数据，由我校统计系引进并与 图书馆联合使用。读者可以针对两个数据库提取数据。 基础数据库：提供价格、财务、 指数、基金、国债等类数据； 特色数据库： 提供兼并重组、治理结构、一级市场、资产交易 http:/ 复旦大学管理学院 张文贤* 茅 羽*,综述:据我们的不完全统计，从1988 年到2003 年，我国的实证会计研究总共有472 项研
2、究成果，其中著作类6 项，理论类64 项，问卷类10 项，实验类1 项，数理统计、数学模型类391 项。 1998-2003年:初始阶段、起步阶段和发展阶段。 实证会计研究的步骤(程序) （1）确立研究课题；（2）文献评述；（3）确立假设；（4）建立数学模型；（5）选择数据样本；（6）测试假设；（7）分析研究结果。 研究领域:（1）资本市场有效性、功能锁定、周效应、过度反应共62 篇；（2）股市风险性、资本资产定价模型共17 篇；（3）会计盈余的信息含量共14 篇；（4）会计政策选择共5 篇；（5）财务危机预警共21 篇；（6）股利政策共35 篇；（7）盈余管理共19 篇；（8）融资与资本结构
3、共57 篇；（9）公司治理54 篇；（10）资产重组与并购共36 篇；（11）国内国际会计差异共7 篇；（12）审计共19 篇；（13）其他共45 篇。,审计收费的决定因素* -回归模型 基于Simunic 模型的实证研究 上海财经大学会计与财务研究院 蒋义宏* 薛 爽* 大地财产保险股份有限公司财务部 成 煜*,Simunic（1980）建立了多元回归模型（下称Simunic 模型），对美国会计师事务所审计收费的决定因素进行了研究。他发现审计收费取决于审计工作量的多少、审计工作的复杂程度、会计师事务所承担的审计风险和会计师事务所的生产特征等因素。总体而言，美国会计师事务所在决定审计收费时考虑
4、到了审计成本与审计风险。后来许多学者用Simunic 模型对美国及其他一些西方国家的会计师事务所审计收费的影响因素进行了研究（如Francis、Simon，1987；Craswell、Taylor、Francis，1996；Firth，1985；Firth，1997；,审计收费的决定因素*-回归模型 基于Simunic 模型的实证研究 上海财经大学会计与财务研究院 蒋义宏* 薛 爽* 大地财产保险股份有限公司财务部 成 煜*,国内对审计收费的实证研究凤毛麟角，这主要是因为在2001 年以前没有公开披露的审计收费数据。国内最早的研究见于王振林（2002），该文所使用的数据来自中国证监会内部调查资
5、料中，国内会计师事务所自行申报的1997-1999 年的审计收费。2001 年12 月24 日中国证监会颁布了公开发行证券公司信息披露规范问答第6 号支付会计师事务所报酬及其披露，首次要求上市公司在年报中披露审计费用。罗栋梁（2002）用2001 年报披露的数据对审计费用的决定因素进行了研究。王振林和罗栋梁的研究结果都发现，公司规模及审计工作的复杂程度与审计收费显著正相关，而审计风险对审计收费则没有显著影响，说明会计师事务所以低价揽业的手段进行竞争，只重视审计成本的补偿，而忽略了审计风险的补偿。,企业内部审计模式的实证分析* 对外经济贸易大学国际商学院/南开大学商学院 叶陈刚* 南开大学商学院
6、/南开大学公司治理研究中心 程新生*,是否建立内部审计为标准,分两组样本,做两独立样本非参数检验. 依内部审计类型,分为五组,对已有内部审计组细分,多个独立样本的非参数检验 行业比较,未做,还是可用多个独立样本的非参数检验,The Relationship between the Firm Size and the Quantity of Accountants Employed by the Firm: An Analysis of the 436 Listed Firms in the Chinese Shenzhen Stock Exchange Jianan Cao* He Zhang* Yan Liao* Xian Jiaotong University,简单相关系数分析； 多重共钱性的简单处理； 多元回归模型,The Empirical Research on Auditor Independence and Mandatory Auditor Rotation Buxi Li * Pingxin Wang * Xian Jiaotong University,一个好的故事：审计任期，验证政策有效性； 相关分析； Logist回归:univariate logistic model,