An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers

מבוא

מכיוון שבאסכולת ראיית החשבון לא קיימת מסגרת תיאורטית שמקיפה את כל הגורמים האפשריים, התפתחו תיאוריות, שיטות הערכה ופרקטיקות שונות. מרביתן של התיאוריות מוערכות לפי מידת התאמתם למודל אנליטי כלשהו. בכל המקרים, שיטת ההערכה שמשוות בין הפרקטיקה הקיימת לבין פרקטיות רווחיות יותר שמוצעות על ידי המודל או לתקן (סטנדרט) כלשהו אשר המודל טוען שכל הפרקטיקות צריכות לעמוד בו.

החיסרון של שיטות שמסתמכות רק על ניתוח תאורטי של נתונים הוא בכך שהתחזיות שהן מציעות אינן מבוססות על התנהגויות נצפות, ואף אם קיים בסיס של עדויות אמפיריות הוא לא בהכרח יקיף את כל האספקטים הרלוונטיים והסיטואציות האפשריות שיכולות להתרחש במציאות, ובעצם מייצר מספרים “חסרי משמעות” שלא יביאו לתועלת מרובה. כדי שההערכה של נתוני הכנסה תהיה אמפירית מקיפה ומהימנה, עליה לעמוד במבחן התועלתיות בעולם האמיתי. לדוגמה, חישוב אחד אשר מהווה מוקד עניין מרכזי למשקיעים הוא “הכנסה נטו”. חישוב זה משמש משקעים רבים כקריטריון ניבוי שמסייע לקבלת החלטות בנוגע להשקעות. חישוב ההכנסה נטו אינו אחיד ומבוסס על מספר רכיבים שונים, מה שהופך את הנתונים המתקבלים לחסרי משמעות (כמו לנסות לערוך השוואה בין 27 שולחנות ל 8 כיסאות). כדי לקבל הערכה מדייקת יש להעריך הן את התזמון והן את התוכן מכיוון שיכולים להיות ליקויים בכל אחד מהם. לפי תפיסה זו, את ההכנסה נטו ניתן להגדיר כתוצאה של סט הליכים (X2,X1, …. ) לסט של אירועים ( Y2 ,Y1, …. ) ללא משמעויות מהותיות נוספות.

במאמר יסקרו מודלים  אנליטיים שונים הקיימים כיום בתחום ראית החשבון, תיבדק  מידת התועלת והשימושיות בהם.  

מטרת המחקר

מטרת המחקר היא לערוך הערכה שמבוססת על עדויות אמפירית של נתוני ההכנסה השנתיים, וליצור מודלים שיעריכו באופן מדויק את הכנסה השנתית הצפויה של חברה מסוימת ואת התשואה שתתקבל מהמניה שלה באופן ספציפי (ואת שווי השוק שלה).

השערת המחקר

המודלים הקיימים לניתוח נתונים כספיים של חברות מספקים מידע חלקי ומוטה בנוגע לשווי השוק של חברה ספציפית ופוטנציאל ההשקעה בה, מכיוון שאינם בעלי יכולת לחשב משתנים שנגרמים על ידי שינויים בלתי צפויים ב”עולם האמיתי”, ומשקפים רק מידע שנוגע לכלל החברות בשוק ולא  נתונים מדויקים לחברה ספציפית.

המדגם

המדגם מבוסס על נתונים שמופיעים במאגרי מידע Compustat tapes על חברות שפעלו בין השנים                       1946-1966. ניתוח הנתונים מתמקד בשנות הכספים 1957-1965.

הקריטריונים להשתתפות במדגם הם :

1. קיומם של נתונים על רווחי במאגרי המידע הנ”ל בתנאי שפורסם מידע על נתוני החברה בכל אחת מהשנים בין השנים 1946-1966.
2. סיומה של שנת הכספים ב 31 לדצמבר
3. קיומו של מידע על מחירים ברשומות CRSP לתקופה של לפחות 100 חודשים.
4. זמינות של תאריכי הודעות בוול סטריט ז’ורנל  (Wall Street Journal)

שיטות המחקר (מודלים)

מודל רגרסיה לינארית

מודל זה משמש למציאת הפרמטרים של הקשר בין משתנה בלתי תלוי X למשתנה תלוי Y, בהנחה שהקשר ביניהם ליניארי  במחקר השתמשו במודל זה כדי לחשב שני אמצעים של הכנסה. המשתנים הם: הכנסה נטו (1), רווח למניה ESP (2).

המודל הנאיבי

מודל זה בוחן את השווי של אופציה כלשהי  על ידי השוואת ההפרש בין מחיר המניה לבין הערך הנוכחי של תוספת המימוש של האופציה.  במחקר השתמשו במודל זה כדי לחשב אמצעי אחד של הכנסה. המשתנה הוא: רווח למניה ESP (3).

הליך המחקר

במחקר נבחנו ההשפעות של גורמים צפויים ובלתי צפויים ברמת המקרו על שינויים בהכנסה השנתית לאורך זמן. כדי לבחון אץ השפעות אלה השתמשו החוקרים במבחן רגרסיה ליניארית OLS

המקדמים   מהרגרסיה הליניארית של הכנסות חברה J ביחס להכנסות של חברות אחרות בשוק באמצעות שימוש בנתונים שנאספו עד לסוף השנה הקודמת, לכן

נבחנה גם ההשפעה של תנודות רוחביות בשוק שנגרמות משחרור של מידע חדש שנוגע לכלל החברות על ההחזר החודשי של חברה ספציפית בשוק. נבדקה ההשפעה של המידע על קצב ההחזר החודשי מהשקעה של דולר אחד בחברה ספציפית:

כאשר מייצג את  המחיר החודשי של חברה  J  בחודש M. האות L מייצגת את הקשר היחסי לאינדקס ההשקעות המשולבות של פישר (פישר, 1966). מייצג את יתרת ההחזר ממניה של חברהJ  בחודש M. הערך מייצג הערכה של התשואה החודשית של השוק.  

מדד APIM מודד את הביצועים האבנורמליים בחודש  M כאשר חודש 0 מוגדר כחודש של פרסום הדו”ח השנתי

ה API  עוקב אחר ערכו של דולר שהושקע בביטחונות n ((n=1,2,…,N בסופו של החודש 12- (כלומר 12 החודשים שקדמו לחודש של פרסום הדו”ח השנתי) והוחזק עד לסיומה של תקופת ההחזקה המתחייבת לאחר שגורעים את השפעות השוק (…T,11-,10-=M).

 מכיוון שסט התוצאות הראשונות עלול להיות מוטה נערך מבדק chi-square כדי לבדוק את ההתאמה של התפלגות הנתונים (טבלה 5)

תוצאות המחקר

מניתוח התוצאות עולה שהנתונים בדו”ח ההכנסות השנתי יעילים ביחס למחירי מניות, אבל מהווים רק מקור מידע אחד מבין רבים בהם יכולים משקיעים להשתמש. הערך של נתוני ההכנסה בזמן בו הם פורסמו הוא רק  כ 20% מסה”כ המידע שנכנס לשוק באותו החודש, ומכסים רק כחצי מאפקט הרשת של 12 החודשים הקודמים.

מהמחקר נובעות כמה מסקנות:

1. אין הבדלים משמעותיים בין המשתנים של שני המודלים.
2. הירידות באינדקס הביצועים החריגים שמחושב לפי נתונים על כל החברות והשנים במדגם משקפות הטיה חישובית.
3. כדי לחשב את תוצאות מודל הרגרסיה הכותבים השתמשו בשתי הגדרות נוספות להכנסה:                                א – תזרים מזומנים (מחושב לפי הרווח התפעולי)                                                                                                 ב – הכנסה נטו לא כולל פריטים שאינם חוזרים

אף אחד מהמשתנים הנ”ל לא ניבא בהצלחה את התשואה שתתקבל ממניות  

1. שני המבדקים שנערכו (API, c-square ) מצביעים על כך שעבור משתנה (3) הקשר בין הסימנים לטעויות בתחזית ההכנסה הצפויה לבין תחזית ההחזר הצפוי מהמניה נמשך כחודשיים לאחר ההכרזה השנתית.

סיכום

כפי שאפשר לצפות ממדגם גדול, שתי הסדרות של התוצאות משקפות בעיקרן את אותה תמונה. הן ממחישות את כך שהמידע שמוצג בדו”ח ההכנסה השנתית הוא שימושי הכך שהם מראים שכאשר ההכנסה בפועל שונה מהכנסה המשוערת, השוק בדרך כלל מגיב באותו כיוון.

המחקר מעלה כמה נושאים שיש לתת בהם את הדעת, ולהמשיך ולחקור אותם לעומק. למשל, נותרה המשימה לזהות את המדיה שבעזרתה מסוגל השוק לצפות את ההכנסה נטו: במה מסייעים דיווחי הביניים והכרזות הדיבידנד? עבור רואי חשבון, קיימת בעיה של הערכת העלות של הכנת דוחות הכנסה שנתיים ביחס לדוח העדכני ביותר.

הקשר בין סדר הגודל של השינוי בהכנסה הבלתי צפויה וההתאמה למחיר המניה המשויכת יכול להיחקר עוד גם הוא. הדבר מציע דרך שונה למדידת הערך של מידע אודות שינויי הכנסות ועשוי, בנוסף, לשפר את ההבנה

של  האופי הסטטיסטי של תהליך ההכנסה, תהליך שמובן אך במעט, ומהווה מקור לעניין לחוקרי החשבונאות.

בסוף הוצג מנגנון שמאפשר גישה אמפירית לסוג מוגבל של דו”חות חיצוניים ששנויים במחלוקת.

טבלה 5