GPT等大语言模型在会计与审计中的应用

以GPT为代表的大语言模型近期成为社会讨论热点。文章从大语言模型的发展路径出发,从管理会计、财务会计与审计三个方面对大语言模型可能的应用场景进行分析,并探讨相关风险与可能对策。现阶段的大语言模型已具有非常强大的自然语言处理、生成能力,GPT-4甚至可以处理多模态的信息,在管理会计利益相关者管理、信息分析与报告生成、财务会计核算、报告,审计信息获取与分析、计划制定等工作中有广泛的应用场景。但同时也可能带来可靠性风险、信息安全风险与技术滥用风险等问题,需要监管手段介入。如何趋利避害,让大语言模型更好地为财务数字化、智能化服务,为企业经营与市场发展提供新动力,是未来较长时期内,学术界、实践者和监管当局面临的共同难题。

系统风险的会计决定:企业财务风险、经营风险、系统风险的时变关联

新企业会计准则的颁布有力推进了我国金融工具信息披露制度建设,但是到目前为止,研究者对会计信息和上市公司系统风险的关系还不是很清楚.本文提出了新的经济理论模型用于研究财务风险、经营风险和系统风险的动态关联.主要结论:一、财务杠杆和经营杠杆以乘子的形式放大了无杠杆条件下的企业系统风险,这一结论在时变的条件下仍成立;二、理论证实了无杠杆条件下的企业系统风险来源于公司净利润-流通市值比率、销售增长率和平均价格增长率的变动;三、财务风险和经营风险间存在一个权衡,例如经营风险高的公司,将会选择一个较低的财务风险,使得公司有一个相对合理的系统风险.因此,会计风险披露制度的推进可以为投资者提供更多和更好的有关公司风险的信息.

分析师文本语调会影响股价同步性吗?--基于利益相关者行为的中介效应检验

文章考察了分析师研究报告的文本语调对股价同步性的影响与作用机制.首先爬取2006年至2018年中国A股上市公司377644份分析师研究报告,随机选出10434句文本并人工分为积极、中性、消极三类形成语料库,以此训练11种机器学习方法并比较各方法的预测准确性,最终选择朴素贝叶斯方法估计出分析师研究报告的文本语调.实证分析发现,分析师积极的文本语调显著降低了所追踪公司的股价同步性.这一结果与已有多数研究结论不同,但在做空机制欠发达的中国资本市场,个体选择性知觉理论为此提供了很好的解释.进一步地,中介效应检验结果表明,分析师积极的文本语调通过激励公司发布更多公告、引导机构投资者买入和吸引其他分析师发布研究报告,显著降低了股价同步性.该研究对于投资者关注研报语调指标、上市公司加强信息披露、政府部门完善资本市场制度均具有重要启示.

人民币汇率、汇率风险对中国对美国出口的经济影响分析

汇率影响出口有两个途径,一是汇率变动(升值或贬值),二是汇率波动(汇率风险).2003年以来,中国一直面临人民币升值的压力,特别是来自美国和日本对人民币重新估值的压力;人民币汇率升值是否对出口产生负面效应,影响程度有多大,一直是这段时期的关注焦点.本文利用1990.01-2007.08间的月度数据主要从时间序列数据的季节效应分解(UCM)、自回归建模(自回归-GARCH)和动态条件相关系数(DCC)三个角度实证的分析了人民币汇率升值对中国对美国出口的经济影响,几个不同的角度,都揭示了人民币汇率升值会减少中国对美国的出口;本文还发现汇率风险的增加会减少出口贸易的增速.通过动态条件相关系数分析发现实际汇率对出口的解释能力为20%-30%;通过汇率对出口的弹性分析发现人民币月度汇率弹性为150～220(亿元/人民币兑美元);此外,近两年实际汇率升值起点滞后名义汇率升值起点1年左右,而中国对美国的出口又滞后实际汇率的升值起点3-4个月.最后,本文指出通过有效地抑制通货膨胀,降低美元储备,转移汇率风险等途径在一定程度上可缓解人民币汇率升值压力和对冲汇率风险.

企业信息化建设与审计费用——数字化转型时期的新证据

基于2007-2018年A股上市公司数据,实证检验企业信息化建设程度对审计费用的影响。研究发现,企业信息化建设程度显著提高了审计费用;相对于本土事务所,"四大"事务所审计时,信息化建设对审计费用的正向影响更弱;财务软件著作权数量对企业信息化建设与审计费用之间的正向关系有显著的负向调节作用。进一步,企业信息化建设并未提高反而降低了审计质量。上述结果表明,"大智移云物"时代的到来对审计工作产生新的冲击,事务所信息化建设和审计技术升级有新的必要性。

波动率度量模型的评价方法:拟合优度和平滑性

提出了一种评价波动率模型的方法,与文献中已有准则有较大不同.该方法兼顾了模型拟合新息平方序列的能力和模型的平滑性,而避免了经典的评价方法只考虑模型拟合能力的缺陷.该方法有利于投资者挑选出交易成本相对较低和风险对冲能力相对较强的波动率模型.实证例子是估计中国股票市场的行业时变风险:对三大类波动率模型进行了评价,并指出评价方法或标准的选择直接影响金融风险估计或预测的评价结果.

表外数据资源披露与资本市场资源配置效率——基于文本分析的经验证据

将数据资源视为生产要素、充分释放数据资源价值已经成为国家战略,然而现有财务报表却忽视了数据资源的披露,导致会计信息相关性下降。那么,企业表外披露的数据资源文本信息是否有助于缓解投资者的信息不对称程度,从而提高资本市场资源配置效率?为了检验这一问题,文章以2010—2019年A股上市公司为样本,通过分析发现:企业年报中数据资源披露程度越高,企业权益资本成本越低,表明数据资源披露有助于提高资本市场资源配置效率。该结果在经过样本匹配、替换变量衡量方法、延长样本期间等一系列稳健性检验之后仍然显著。机制检验发现,数据资源的披露提高了投资者对企业未来发展的预期,进而降低企业权益资本成本。

中国股市周内效应研究--来自时变贝塔、时变特雷诺比率和交易量的新结果

本文首次关注时变市场风险度量指标——时变贝塔和单位市场风险收益率度量指标——时变特雷诺比率的周内效应,重点对中国股市行业指数的收益率、时变贝塔、时变特雷诺比率和交易量进行了周效应和周内各交易日效应研究,并比较研究了个股时变贝塔的周内效应。研究发现行业指数的收益率、时变特雷诺比率、交易量有明显的周效应;收益率和时变特雷诺比率有明显的周二和周四效应,但周一和周五效应并不明显,比如行业收益率基本上没有周一效应;上证指数收益率有明显的周四效应;行业指数交易量的各周内交易日效应比较显著;但行业指数的时变贝塔周效应并不显著;此外,个股的时变贝塔表现出不同于行业指数的特点,其周内效应相对比较明显.

双重委托-代理理论在税收流失中的应用

本文研究了我国国税局和地税局在税收征管上的合作问题。首次应用双重委托-代理理论对该问题进行了经济分析。研究发现,国税局和地税局在税收征收和税收监管上完全合作时,相对而言,能最大化它们的总效用;而当国税局和地税局只在税收监管上合作时,税收征收上的"正外部性"将导致相对"过剩"的监管;最后,如果国税局和地税局完全不合作时,监管上的"搭便车"效应是影响博弈结果的主导因素。研究结果有一定的现实意义。

中国进口和出口的相依性:时变相关系数方法

进口和出口的协变性研究对于宏观政策分析和金融决策具有非常重要的意义。本文通过VAR（Vector autoregression）和DCC（Dynamic conditional correlation）建模研究了我国进口和出口之间的静态和时变相依性。主要研究结论如下：13个经济体中，有5个经济体对我国的进口和出口之间的相依性表现出长期的稳定性，其余8个经济体的时变相依性显著，时变路径也趋一致；在汇率变动等外部经济事件的冲击下，影响程度的非对称性和共同影响因素的改变，导致相依结构发生变化；VAR建模显示国际贸易平衡依赖于进口和出口增长率的协调发展。此外，有8个经济体的进口和出口能为彼此提供20％-55％的解释能力。

股指期货基差的非线性特征和均值回复机制研究

只有当股指期货与现货之间的基差足够大到能够补偿交易成本时,指数套利者才会进入市场进行套利.利用三阶段门限自回归模型研究了我国股指期货市场的非线性特征及均值回复机制,并给出了有别于传统持有成本模型的无套利区间.实证结果表明:该模型刻画了股指期货市场的非线性均值回复特征;由模型识别出的门限值反映出我国反向套利成本过高的事实.

企业盈余管理与流动性风险

基于双重差分模型(DID)方法,考察融资融券推出对企业盈余管理和流动性风险间关系的影响.实证结果表明公司盈余管理程度与流动性风险呈正相关关系.具体而言,公司盈余管理的程度越强,其股票的流动性风险越大;并且存在正向(向上)盈余管理的风险效应相对小于负向(向下)盈余管理的现象.通过自然实验,发现企业盈余管理和流动性风险的正向关系在融资融券推出后得到了显著削弱.同时,融资融券机制本身也能降低股票的流动性风险.这表明融资融券起到了稳定股市,增强流动性的作用.

财政收支和经济增长关系的实证分析

本文利用金融危机爆发前近十三年的中国财政收支季度数据,系统地分析了财政收支结构和经济增长之间的关系;并利用Panel数据分析方法处理了经济数据的季度效应问题。通过构建理论模型和实证分析,本文得出以下结论:固定效应建模表明经济增长有显著的季节效应;财政收支与经济增长负相关,相对于财政收入,财政支出对经济增长影响更大;财政收支分项建模表明财政收支分项对经济发展有负效应。通过对经济高速增长的10余年财政收支和经济增长关系的研究,为后金融危机时代如何制定更详尽、准确的财政政策提供了量化依据。

基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断

利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验,给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量,并证明了该统计量渐近服从χ2-分布.数值模拟结果表明,经验似然方法优于拟似然方法.

货币政策对国债流动性冲击研究

为研究国债市场对货币政策冲击反应的有效性,基于货币政策持续期,建立综合度量国债流动性模型。研究我国货币政策密集调整时期,国债流动性受冲击的显著性、强度和阶段性。

基于多任务支持向量机的能源互联网数据深度融合方法

在多任务环境下,能源互联网数据冗余干扰较强,后期数据处理误差较大,故提出一种基于多任务支持向量机的能源互联网数据深度融合方法。数据层融合接收待融合能源互联网数据后实施数据离散化、矩阵化处理,将处理后数据发送至特征层融合内,特征层融合利用互信息变量选择算法,提取数据分类特征,并将所提取特征作为决策层融合多任务支持向量机输入,多任务支持向量机将支持向量机各数据分组视为子任务,运算过程中需保证全部学习机间全局差异最小化实现子学习机局部最优化,多任务支持向量机实施数据决策级融合后输出最终融合结果。实验结果表明,该方法准确率高于99%,且融合加入10 dB白噪声的能源互联网数据最小均方误差仍低于1%。

独立董事的高管背景与“独立性”——基于董事会投票的经验证据

独立性是独立董事制度的灵魂,而在董事会会议中发表独立意见是独立董事监督功能和独立性的重要体现。本文将独立董事是否提出异议意见作为“独立性”的一个重要标志,利用我国A股上市公司2007—2016年的董事会投票数据,在控制了个人、议案以及公司等层面的相关变量后,重点考察独立董事的高管背景对其公开质疑行为乃至独立性的影响。结果表明,高管背景的独立董事更具有独立性。进一步研究发现,相比于非会计背景的高管背景独立董事,具有会计背景的高管背景独立董事独立性更强;国有企业的高管背景独立董事比非国有企业的高管背景独立董事更倾向于提出公开质疑。研究结果对于监管部门完善独立董事制度,投资者考察公司治理水平、投资效率以及会计信息披露质量等方面有借鉴意义。

数据资产会计计量研究——以大数据企业为例

随着企业数据资源的积累与技术的发展,数据成为企业的重要资源。由于不同行业数据特征及使用方式存在很大差异,数据资产的会计计量成为了一个难题,国内外会计准则尚未对大数据资产的会计确认与计量作出明确规定。本文聚焦于以数据为核心竞争力的大数据行业,系统分析讨论了大数据企业数据资产的会计计量问题,并创新性地提出了改进方案,将数据资产分为交易型数据资产和自用型数据资产,引入数据资产的现值计量属性,建议针对不同情况采用公允价值、现值和历史成本三类不同的计量模式对数据资产进行初始计量和后续处理。

革命文化的时代价值:来自长征精神抑制企业违规的证据

革命文化与精神是中国人民前进的强大精神动力,却鲜有研究探讨其将如何引导企业微观行为。本文聚焦长征精神这一代表性革命文化,利用长征胜利80周年系列弘扬伟大长征精神活动构建自然实验。通过双重差分方法检验发现,在2016年及后续期间,位于红军长征景点地区企业违规行为显著减少,表明长征精神抑制了企业违规行为。机制检验发现,长征精神从引导企业文化建设与提高外部利益相关者期望两条路径对违规行为产生抑制作用。进一步研究中,发现违规类型、高管年龄、企业外部监督环境与产权性质均会对该效应产生异质性影响。本文提供了长征精神这一革命文化影响企业行为的经验、微观证据,丰富了坚持中国特色社会主义文化发展道路的优秀范例。

数据资产的会计计量问题研究

在数据市场蓬勃发展的背景下,对于数据资产的会计计量相关问题却一直未有明确的规定。文章首先对大数据资产概念进行界定,并对大数据资产的特征和分类进行研究;基于此将数据资产的特点与会计理论中的资产的计量理论进行比较分析,从而来对数据资产的计量问题进行深入研究,以期对数据资产的会计计量问题提出一些有针对性、有价值的意见和建议,积极推动数据资产会计理论研究的完善。