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会计盈余能预测宏观经济增长吗?——盈余结构分析视角
  • ISSN号:1006-4885
  • 期刊名称:《科学决策》
  • 时间:0
  • 分类:F830.91[经济管理—金融学]
  • 作者机构:[1] 首都经济贸易大学会计学院, [2] 首都经济贸易大学工商管理学院
  • 相关基金:教育部人文社科青年基金项目(项目编号:15YJC630102):首都经济贸易大学2016年教育教学改革立项项目(项目编号:00691654210151);国家自科青年基金项目(项目编号:71402199).
中文摘要:

基于A股上市公司2007年第一季度至2017年第一季度公开披露的季度会计数据,从盈余结构入手,直接考察对净利润进行分解能否提高会计盈余对宏观经济增长的预测能力.研究发现,相比总括会计盈余,扣除非经常性损益的净利润增长率与未来GDP增长率的相关性较强;对总括盈余进行分解能提高会计盈余对未来GDP增长率的预测效力,表明对盈余结构的分析可为预测宏观经济增长提供增量信息.此外,分产业分析发现,第一产业分解的会计盈余对前推三期GDP增长率的预测力较强,而第二、三产业会计盈余对GDP预测的增量贡献在前推两期较为突出.本文的研究结果不仅为"会计盈余与GDP预测"补充了新的经验证据,也能为政府部门适时调整产业经济政策提供决策支持.

英文摘要:

The article started with the earnings structure discusses whether earnings decomposition makes accounting earnings more helpful to the forecast of macroeconomic growth, based on the quarterly accounting data, from the first season in 2007 to the first season in 2017, disclosed by fisted corporations in A-share of China. According to the research, compared to the total earnings, the growth rate of net income after extraordinary gains and losses has stronger correlated relationship with the future Gross Domestic Product (GDP) growth rate. The decomposition of the eamings can improve the predictive effect of accounting earnings on future GDP growth rates, which means the structure of accounting earnings has an incremental information contribution to the forecast of future GDP growth.Also, according to the industrial analysis, the earning decomposition of the primary industry can provide stronger incremental contribution to the forecast of three-period-advanced GDP growth, while the earning decomposition of secondary industry and tertiary industry have an outstanding incremental contribution to the forecast of two-period-advanced GDP growth. The results of the article not only provide the latest evidences of the "accounting earnings and GDP forecast" but also give endorsement for government departments to timely adjust industrial economic policies.

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期刊信息
  • 《科学决策》
  • 主管单位:中国航天科技集团
  • 主办单位:中国社会经济系统分析研究会 欧亚系统科学研究会 中国航天科技集团公司第710研究所
  • 主编:于景元
  • 地址:北京市海淀区阜成路14号
  • 邮编:100048
  • 邮箱:kxjc@alljournal.cn
  • 电话:010-68371091
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-4885
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3472/G3
  • 邮发代号:82-941
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:4367