DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 融资租赁作为一种融资方式虽然在我国已经又发展几十年之久，但是在具体解决企业融资问题上依然存在较大发展空间。本文首先以关于融资租赁发展比较成熟的三大理论为基础，分析西部地区上市公司釆用融资租赁的影响因素，并提出相应的假设；最后以西部地区上市公司2017年的财务报表数据为依据，进行样本T检验，对理论分析所提出的假设加以验证，根据得出的实证结果提出对策与建议。 关键词 :融资租赁，西部上市公司，实证分析 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在经济全球化的今天，一个国家GNP发展程度的检测指标之一就是国家上市公司的发展情况，这说明我国的上市公司的重要性。自改革开放以来，我国的上市公司的发展速度加快，上市公司在经济发展建设中发挥着重要的作用。在我国西部地区面积辽阔，资源众多，如何利用西部地区的优势在经济发展中做贡献，上市公司作为主要的一环，应该要发挥出其主要作用。 中国西部地区的上市公司可以把西部的资源进行有效的配置，对接西部经济的发展，从而发挥出上市公司在西部地区的作用。另外，西部地区上市公司上市初期有很多优势，比如上市初期所需要筹集的资金少，资产增值快。公司建设周期比较短，生产产品灵活性大，改变产品生产方案容易，市场适应性强，经营机制灵活，这些优点，为西部地区经济发展提供动力 [ 1 ] 。但是，西部地区上市公司在发展过程中出现了很多问题，例如融资难问题，因此研究西部地区上市公司融资租赁中存在的缺陷，找到这些问题产生的原因，提出解决问题的办法，就显得很重要 [ 2 ] 。
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user: 2. 融资租赁相关理论及假设 在西部地区融资租赁模式相对于其他融资手段优势还是很明显的，企业选择融资租赁的重要动机有获取现金流、递延税款、调整债务结构等等 [ 3 ] 。这里将选取税收、债务结构、成长水平、盈利能力、资金流动性管理五个方面作为融资租赁的影响因素进行分析并提出假设。 2.1. 税收 根据税率差别理论认为，税率的差异的存在是因为出租人与承租人的税率不同，减轻了双方企业的税负负担。对于税率与融资租赁是否存在相关系，大部分学者通过研究认为税负的减少时融资租赁的动因之一 [ 4 ] 。也就是说一个企业的税负越高，在使用融资租赁后所抵扣的金额越多，从而获得更大的税收收益 [ 5 ] 。 由此提出假设一：企业采用融资租赁的意愿与企业实际所得税税率是正相关，也就是企业的实际所得税越高，企业越倾向使用融资租赁。 2.2. 负债结构 债务替代理论认为，当企业的资金需求量一定时，企业选择贷款融资多，则融资租赁就少，相互之间是此消彼长的关系。根据我国企业融资市场的发展特点，企业不会选择股权融资或者债券融资，因为这两种方式融资门槛太高。而通过银行贷款，难以达到企业需要的资金量，从而只能通过融资租赁方式融资。 由此提出假设二：企业是否使用的融资租赁与负债结构是正相关关系，一个企业负债越高，企业越希望采用融资租赁。 2.3. 现金流管理 根据破产成本理论，企业具有破产风险时，企业越需要流动资金来缓解破产风险，融资租赁方式可以解决这个问题。因为出租人拥有设备所有权，在企业破产风险较大时，企业可以利用融资租赁方式减少破产成本，并且通过出租人降低租金的方式使得融资双方都获得好处。而稳定的现金流对保证企业正常生产经营具有重要的作用，现金流短缺会影响企业生产计划，甚至会导致企业破产。如果企业采用融资租赁，在合同期开始时可以支付租金来获得设备的使用权，保持了现金流的灵活性 [ 6 ] 。 由此提出假设三：企业现金流性对于要不要使用融资租赁是正相关的。也就是说一个企业现金流风险越小，资金链通畅，企业使用融资租赁的可能性越小。 2.4. 成长水平 企业的成长水平越快，在企业发展过程中需要的资金越多。融资租赁可以灵活方便的获取资金，这对于承租人可以方便获得资金，也同时减小了出租人设备出租的风险，保证了出租人的利益 [ 7 ] 。说明了企业成长水平和融资租赁的关系密切。 由此提出假设四：企业成长能力与是否使用融资租赁成正相关。也就是说成长水平越高的企业越愿意选择融资租赁。 2.5. 盈利能力 一个企业的盈利能力越强，赚取的利润越多，说明这个企业需要的融资的外部资金量会越小，说明企业会较少使用融资租赁去融资。 由此提出假设五：企业是否使用融资租赁与企业盈利能力成负相关关系。
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user: 3. 西部地区上市公司融资租赁影响因素实证分析 3.1. 变量的选取 在实证分析研究中相关指标的设计如“表1”，文章选择了税收、负债、企业成长水平、企业盈利能力、企业现金流水平影响因素作为自变量，把是否采用融资租赁作为因变量。对西部地区上市公司融资租赁进行实证分析，采用的软件为SPSS12.0。 Table 1 Variable indicator desig 融资租赁理论依据 相关指标 计算方法 税收差别理论 实际所得税率 企业的实际所得税率 = 应交所得税额/税前利润总额 债务替代理论 资本负债率 资产负债率 = 总负债/总资产 破产成本理论 主营业务增长率 现金流负债比率 = 年经营现金净流量/年末流动负债 营业利润率 营业利润率 = 营业利润/业务收入总额 × 100% 现金流负债比率 现金流负债比率 = 年经营现金净流量/年末流动负债 表1. 变量指标设计 3.2. 样本企业数据 本文的数据主要是来自同花顺软件按区域划分的股票。样本中去剔除了金融机构股票和ST股票，以提高实证分析的准确性。文章选择2016年到2017年西部地区上市的数据进行实证分析，根据在同花顺网站查询西部地区上市公司的财务报表，依据以下条件筛选：①在固定资产项目里，是否存在融资租赁融入的固定资产；②在现金流量表项目里，是否表明在现金收支投资活动中是否通过融资租赁租入固定资产；③在负债表项目里，是否存在融资租赁融入债务。这三条表明了企业存在融资租赁决策的行为。 查找的数据结果是：西部地区公开上市的企业一共有463家，去除证券类，保险类和标有ST样式的股票后共有384家，其中公司釆取融资租赁决策的共75家，西部地区企业融资租赁情况见“表2”。 Table 2 Financial leasing of enterprises in the western regio 企业数量 是否使用融资租赁 比例 西部地区上市公司 75 是 19.53% 309 否 80.46% 表2. 西部地区企业融资租赁情况 资料来源：同花顺数据网。 可以看出目前在西部地区企业使用融租赁方式融资的企业数量较少，在西部地区企业中所占比例低，仅占全部企业的19.53%。 3.3. 单变量T检验 1) 税收因素影响分析 Table 3 T test results of actual income tax rat 选取变量 融资租赁情况 企业个数 均值 P值 实际所得税率 是 75 18.30% 0.524 否 309 18.15% 表3. 实际所得税率的T检验结果 从“表3”中的均值分析，我们可以看出融资租赁企业与没有融资租赁企业的实际所得税率的均值相差0.15%没有差异，但是p值0.524大于检测值0.05，说明这两组无相关关系，由此得出，税收因素与是否采取融资租赁决策的关系得不到证明，假设一不能得到验证。 2) 负债结构影响分析 Table 4 T test results of asset-liability rati 选择的变量 融资租赁情况 企业个数 均值 P值 资产负债率 是 75 59.72% 0.000 否 309 50.84% 表4. 资产负债率的T检验结果 通过“表4”研究分析，企业采用融资租赁的资本负债率为59.72%，而没有采用融资租赁企业的资本负债率为50.84%，小于采用融资租赁决策企业的资本负债率，同时，p值0.000小于0.05通过检验。这说明了一个企业负债率越高，企业越希望采用融资租赁，这一结果验证了假设二的正确性。 3) 企业成长能力影响分析 Table 5 T test results of main business growth rat 选择的变量 融资租赁情况 企业个数 均值 P值 主营业务增长率 是 75 27.65% 0.000 否 309 13.44% 表5. 主营业务增长率的T检验结果 从“表5”中可以看到，使用融资租赁决策的均值为27.65%企业和没有使用融资租赁企业的均值为13.44%。两类企业在均值比较上有明显差异，但是p值0.000小于0.05，通过检验，这一检验结果证实了假设四：企业的成长能力越强越是愿意选择融资租赁。 4) 企业盈利能力影响分析 Table 6 T test results of operating profit margi 选择的变量 融资租赁情况 企业个数 均值 p值 营业利润率 是 75 13.58% 0.0006 否 309 17.24% 表6. 营业利润率的T检验结果 由“表6”可知，使用融资租赁决策企业和没有采用融资租赁决策的营业利润率的均值差为3.66%，差异显著。虽然均值差异显著但是p值0.0006小于0.05通过检验。这一结果验证了假设五的正确性。 5) 现金流管理的影响分析 Table 7 T test results of cash flow liability rati 选择的变量 融资租赁情况 企业个数 均值 P值 流动负债比率 是 75 10.65% 0.0004 否 309 29.86% 表7. 现金流负债比率的T检验结果 由“表7”可知，两类企业中采用融资租赁决策企业和没有采用融资租赁决策企业的流动负债率差异较大。没有采用融资租赁决策企业的均值大于采用融资租赁决策的企业均值，通过检验，而且p值0.0004小于0.05通过检验。结果验证了假设三的正确性。
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user: 4 实证结果分析 通过对西部地区企业为样本进行T检验，结果如下： 1) 在对实际所得税率与是否融资租赁决策的关系实证中，得出的结论是税收因素与融资租赁的影响因素不能得到验证。面对我国西部地区融资租赁发展的状况，由于我国相关的监管制度，法律法规不完善，加上税收优惠政策在使用过程中对效果企业不明显，不能利用融资租赁进行抵税。说明税收因素在我国西部地区企业是否采取融资租赁决策的影响作用不大。 2) 在对企业资产负债率与融资租赁决策的关系实证中，得出的结论是负债水平高的企业愿意采用融资租赁决策来获取企业所需要的资金量，它们之间的关系是可以相互替代的，支持了债务替代理论。假设的正确性，为我国西部地区企业在面积辽阔，资源丰富，但是交通落后，经济发展缓慢的环境中找到了走出困境的办法。 3) 对企业的成长水平与融资租赁的关系实证中，我们得出的结论是企业成长能力越强则代表需要的资金越多，企业更愿意通过融资租赁来募集资金。在以西部地区为样本中，西部融资租赁上市公司数量虽然较少，但是使用融资租赁的企业逐年增多。加上西部大开发等利好政策，通过融资租赁来融资是一个非常好的途径。 4) 对企业盈利能力与融资租赁的关系实证研究中我们得出的结论是：理论假设认为营运能力与企业采取融资租赁负相关，而通过对我国西部地区上一个企业的盈利能力越强说明需要的资金量越少，企业会很少使用融资租赁决策来融资。这样的结果有可能是因为样本的局限性，因为西部地区上市企业盈利能力普遍不强。使得结论不知道是因为融资租赁决策使其盈利能力变强还是因为企业盈利能力强才使用融资租赁决策。 5) 对企业现金流的负债的比值与融资租赁决策关系的实证研究中，我们得出的结论是，企业流动性的负债率比值与企业融资租赁是负相关的。说明了企业流动性风险越大，资金安全得不到保障，融资租赁可以让企业的资金运作顺畅，我国西部地区的企业可以利用融资租赁的方法来运作资金。
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user: 摘 要 设图 G = ( V ， E ) 为一个图，一个双值函数 f : V → { − 1 ， + 1 } ，若 S ⊆ V ，则记 f ( S ) = ∑ v ∈ S f ( v ) 。如果对任意的顶点 v ∈ V ，均有 f ( N ( v ) ) ≥ 1 成立，则称f为图G的一个符号全控制函数。图G的符号全控制数定义为 γ s t ( G ) = m i n { f ( V ) | f 是 图 G 的 一 个 符 号 全 控 制 函 数 } 。本文首先给出一般图的符号全控制数的下界，然后用分类讨论和穷标法得到了两类图广义Petesen图 P ( n ， k ) 和Double广义Petesen图 D P ( n ， k ) 的符号全控制数的精确值，这里 n ≡ 0 ( m o d   3 ) ， k ≠ 0 ( m o d   3 ) 。 关键词 :符号全控制函数，符号全控制数，广义Petesen图 P ( n ， k ) ，Double广义Petesen图 D P ( n ， k ) Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文所指定的图均为无向简单图，文中未说明的符号和术语同文献 [ 1 ] 。设 G = ( V ， E ) 是一个图，其顶点集 V = V ( G ) 和边集 E = E ( G ) 。对任意 u ∈ V ( G ) ，则 N G ( u ) 表示为u点在G中的领域， N G [ u ] = N G ( u ) ∪ { u } 为u点在G中的闭领域， d G ( u ) = | N G ( u ) | 为u点在G中的度，而 δ = δ ( G ) 和 Δ = Δ ( G ) 分别为图G的最小度和最大度。在不致混淆情况下，可将 N G ( u ) ， N G [ u ] ， δ ( G ) ， Δ ( G ) 分别简单记为 N ( u ) ， N [ u ] ， δ ， Δ 。图G中两个顶点u和v之间的距离指连接这两个点的最短路的长度，记为 d ( u ， v ) 。 近几十年来，图的控制理论的研究内容越来越丰富，各种类型的符号控制数以及其变化的形式依次被提出，如图的符号控制数 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 、图的边符号控制数 [ 5 ] 、图的边全符号控制数 [ 5 ] 、图的符号全控制数 [ 6 ] [ 7 ] 、图的星符号控制数 [ 5 ] 、图的团符号(边)控制数 [ 5 ] 、图的逆符号(边)控制数 [ 5 ] 、图的反符号(边)控制数 [ 5 ] 、图的圈符号(边)控制数 [ 8 ] 、罗曼符号(边)控制数 [ 9 ] [ 10 ] 等。其中首次被提出的是图的符号控制概念，由J E Dunbar等人在1995年提出。图的符号控制数的研究有着广泛的应用背景，如交通岗位、物资供应点的设置等，但是符号控制数的计算是NP完全问题。 目前很多相关学者研究了关于图的符号全控制数的上下界 [ 11 ] [ 12 ] 以及特殊图的符号全控制数的精确值 [ 13 ] 。本文中主要得到了符号全控制数的一个下界以及两类图广义Petesen图 P ( n ， k ) 和Double广义Petesen图 D P ( n ， k ) 的符号全控制数的精确值，这里 n ≡ 0 ( mod 3 ) ，   k ≠ 0 ( mod 3 ) 。 对于图 G = ( V ， E ) ，定义一个函数 f : V → R 和G的一个子集 S ⊆ V ，记 f ( S ) = ∑ v ∈ S f ( v ) 。为简单起见，下文中适合 f ( u ) = + 1 的顶点称为+1点，适合 f ( u ) = − 1 的顶点称为-1点，用 Ζ n 表示模n的剩余类。
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user: 2. 基本概念 定义1 [ 6 ] ：设图 G = ( V ， E ) 为一个图，一个双值函数 f : V → { − 1 ， + 1 } ，若 S ⊆ V ，则记 f ( S ) = ∑ v ∈ S f ( v ) 。 如果对任意的顶点 v ∈ V ，均有 f ( N ( v ) ) ≥ 1 成立，则称f为图G的一个符号全控制函数，图G的符号全控制数定义为 γ s t ( G ) = min { f ( V ) | f 是 图 G 的 一 个 符 号 全 控 制 函 数 } 并将使得 γ s t ( G ) = f ( V ) 的符号全控制函数称f为图G的一个最小符号全控制函数。 从定义1可以看出以下性质。 性质：设G是 n ( n > 1 ) 个顶点的简单图。若 f = ( V − 1 ， V + 1 ) 是图G一个最小符号全控制函数，则有以下结论成立。 i) | V − 1 | + | V + 1 | = n ii) γ s t ( G ) = | V + 1 | − | V − 1 | 定义2 [ 5 ] ：设 n ， k 都是正整数且 n > 2 k 。广义Petersen图 P ( n ， k ) 是具有2n个顶点的图，它的顶点集 V ( P ( n ， k ) ) 和边集 E ( P ( n ， k ) ) 分别为： V ( P ( n ， k ) ) = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n ， v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } E ( P ( n ， k ) ) = { u i u i + 1 ， u i v i ， v i v i + k | i ∈ Ζ n } 定义3 [ 14 ] ：设n和k是正整数且 n ≥ 3 ， 2 ≤ 2 k < n 。Double广义Petesen图 D P ( n ， k ) 是4n个顶点的简单图，它的顶点集 V ( P ( n ， k ) ) 和边集 E ( P ( n ， k ) ) 分别为： V ( P ( n ， k ) ) = { x i ， u i ， v i ， y i | i ∈ Ζ n } E ( P ( n ， k ) ) = { x i x i + 1 ， y i y i + 1 ， x i u i ， y i v i ， u i v i + k ， v i u i + k | i ∈ Ζ n } 显然，广义Petersen图 P ( n ， k ) 和Double广义Petesen图 D P ( n ， k ) 都是3-正则图。 引理 [ 6 ] ：设G是一个r-正则图。若r是奇数，则 γ s t ( G ) ≥ n / r ；若r是偶数，则 γ s t ( G ) ≥ 2 n / r 。
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user: 3. 主要定理及其证明 定理1：设图G是 n ( n > 1 ) 个顶点的简单图。若 f = ( V − 1 ， V + 1 ) 是图G一个最小符号全控制函数，且 δ = δ ( G ) ≥ 1 ， Δ = Δ ( G ) ，则有以下结论成立。 i) ( Δ − 1 ) | V + 1 | ≥ ( δ + 1 ) | V − 1 | ； ii) | V + 1 | ≥ δ + 1 Δ + δ n ； iii) γ s t ( G ) ≥ δ + 2 − Δ Δ + δ n ； 证明：i) 假设 f = ( V − 1 ， V + 1 ) 是图G一个最小符号全控制函数，由性质，有 | V − 1 | + | V + 1 | = n ≤ ∑ v ∈ V ( G ) f ( N ( v ) ) = ∑ v ∈ V ( G ) d ( v ) f ( v ) = ∑ v ∈ V + 1 d ( v ) − ∑ v ∈ V − 1 d ( v ) ≤ Δ | V + 1 | − δ | V − 1 | 从而有 ( Δ − 1 ) | V + 1 | ≥ ( δ + 1 ) | V − 1 | ii) 由性质和i)，推导出 ( Δ − 1 ) | V + 1 | ≥ ( δ + 1 ) ( n − | V + 1 | ) = δ n + n − δ | V + 1 | − | V + 1 | 通过移项，得 | V + 1 | ≥ δ + 1 Δ + δ n iii) 由性质和i)，有 ( Δ + δ ) γ s t ( G ) = ( Δ + δ ) ( 2 | V + 1 | − n ) ≥ 2 ( δ + 1 ) n − ( Δ + δ ) n = ( δ + 2 − Δ ) n 故，有 γ s t ( G ) ≥ δ + 2 − Δ Δ + δ n 推论：设G是一个r-正则图，那么有 γ s t ( G ) ≥ n r 。 注：定理1的结果与引理的结论一致。 定理2：设图G是广义Petersen图 P ( n ， k ) 且 n ≡ 0 ( mod 3 ) ， k ≠ 0 ( mod 3 ) 。那么 γ s t ( P ( n ， k ) ) = 2 n 3 证明：令图G是广义Petersen图 P ( n ， k ) ，这里 n ≡ 0 ( mod 3 ) ， k ≠ 0 ( mod 3 ) 。记 V ( P ( n ， k ) ) = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n ， v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } E ( P ( n ， k ) ) = { u i u i + 1 ， u i v i ， v i v i + k | i ∈ Ζ n } 因此，有 | V ( P ( n ， k ) ) | = 2 n ，     | E ( P ( n ， k ) ) | = 3 n 由定理1，有 γ s t ( P ( n ， k ) ) ≥ 2 n 3 下面我们定义图G的一个符号全控制数f： f ( u i ) = { + 1 ， 当 i ≡ 0 ， 2 ( mod 3 ) − 1 ， 当 i ≡ 1 ( mod 3 ) f ( v i ) = { + 1 ， 当 i ≡ 0 ， 2 ( mod 3 ) − 1 ， 当 i ≡ 1 ( mod 3 ) 这里 i ∈ Ζ n 容易验证，对于每个顶点 x ∈ V ( G ) ，有 f ( N ( x ) ) = 1 。注意到此时图G中-1点个数t为 2 n 3 ，+1点个数s为 4 n 3 。从而 f ( V ( G ) ) = s − t = 2 n 3 因此，有 γ s t ( P ( n ， k ) ) ≤ 2 n 3 定理2：证毕。 定理3：设图G是Double广义Petesen图 D P ( n ， k ) 且 n ≡ 0 ( mod 3 ) ， k ≠ 0 ( mod 3 ) 。那么 γ s t ( D P ( n ， k ) ) = 4 n 3 证明：令图G是Double广义Petesen图 D P ( n ， k ) ，这里 n ≡ 0 ( mod 3 ) ， k ≠ 0 ( mod 3 ) 。记 V ( P ( n ， k ) ) = { x i ， u i ， v i ， y i | i ∈ Ζ n } E ( P ( n ， k ) ) = { x i x i + 1 ， y i y i + 1 ， x i u i ， y i v i ， u i v i + k ， v i u i + k | i ∈ Ζ n } 因此，有 | V ( P ( n ， k ) ) | = 4 n ，     | E ( P ( n ， k ) ) | = 5 n 由定理1，有 γ s t ( P ( n ， k ) ) ≥ 4 n 3 下面我们定义图G的一个符号全控制数f： f ( x i ) = { + 1 ， 当 i ≡ 0 ， 2 ( mod 3 ) − 1 ， 当 i ≡ 1 ( mod 3 ) f ( u i ) = { + 1 ， 当 i ≡ 0 ， 2 ( mod 3 ) − 1 ， 当 i ≡ 1 ( mod 3 ) f ( v i ) = { + 1 ， 当 i ≡ 0 ， 2 ( mod 3 ) − 1 ， 当 i ≡ 1 ( mod 3 ) f ( y i ) = { + 1 ， 当 i ≡ 0 ， 2 ( mod 3 ) − 1 ， 当 i ≡ 1 ( mod 3 ) 这里 i ∈ Ζ n 容易验证，对于每个顶点 w ∈ V ( G ) ，有 f ( N ( w ) ) = 1 。注意到此时图G中-1点个数t为 4 n 3 ，+1点个数s为 8 n 3 。从而 f ( V ( G ) ) = s − t = 4 n 3 因此，有 γ s t ( P ( n ， k ) ) ≤ 4 n 3 定理3证毕。
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user: 摘 要 图像去雾是计算机视觉的重要研究方向，去雾的同时保证图像亮度合适，色彩不失真，不造成信息丢失是图像去雾需解决的问题，为此提出了一种基于雾浓度的去雾方法。首先，根据雾浓度的差异将有雾图像划分为浓雾、雾和薄雾区域。其次，对于不同雾浓度区域，利用暗原色先验知识估计局部大气光值。然后，利用局部大气光值进一步估计透射率。最后，根据雾图降质模型，利用局部大气光值和透射率恢复出无雾图像。实验结果表明，本方法简单易行，能够得到更优的视觉效果以及客观数据。 关键词 :雾天图像退化模型，暗原色先验，雾浓度，滤波平滑，局部大气光 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在雾、霾等恶劣天气条件下，由于空气中浑浊介质对大气光的吸收、反射等作用，获取到的图像出现雾化现象，对视觉应用系统产生严重影响。针对图像去雾问题，许多研究者提出了多种解决方法。 目前，图像去雾方法主要分为基于图像增强和基于物理恢复两类。基于图像增强方法没有考虑雾图降质的根本原因，只增强图像对比度。这类方法可以利用已经成熟的图像处理算法，如直方图均衡化、Retinex和小波变换等方法。张久鹏等 [ 1 ] 对反转后的图像进行改进后的限制对比度自适应直方图均衡化，增强亮度，然后进行翻转得到无雾图像。张赛楠等人 [ 2 ] 首先利用梯度算子增强雾天降质图像的各个颜色分量的边缘信息，然后，在单尺度Retinex的基础上提出了一种符合人眼视觉特性的中心自适应调节的拟合函数，增强图像各个颜色分量。Wang等人 [ 3 ] 利用小波变换方法分解图像，然后分别对高频和低频信息进行处理，得到重建后的无雾图像。基于增强方法提高了图像对比度，然而，得到的图像会出现信息丢失、过饱和现象。基于物理模型方法通过研究大气悬浮颗粒对光的散射作用，建立大气散射模型，根据物理模型，反演复原出降质前图像。基于物理模型去雾方法分为两类，一类是基于多幅图像去雾，一类是基于单幅图像去雾。由于物理模型含有大气光和透射率两个物理量，求解问题实际上是欠定问题。因此，一些研究者利用多幅图像获得深度信息，根据深度信息进而恢复出无雾图像。文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 通过获取不同天气条件下同一场景的多幅图像，得到更多约束信息，最终恢复场景图像。文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 利用不同偏振角度的两幅或多幅图像获得深度信息，进而去除雾霾效应。这些方法能够去除雾霾，但是很难实时获取到多幅图像。 近年来，单幅图像去雾引起研究者关注，并且取得了很大进展。基于单幅图像去雾主要依赖于假设或先验知识。Fattal [ 10 ] 通过假定透射率和表面投影在局部不相关来估计透射率，并使用大气散射模型进行反演，复原无雾图像。这种方法能恢复较好的视觉效果，然而方法是基于彩色图像统计特性，因而该方法无法应用于灰度图像，而且这个统计特性在浓雾区域会失效。Meng等人 [ 11 ] 通过结合基于加权的上下文正则化，将透射函数的边界约束建模成一个最优化问题，估计场景透射率。此方法需要手动选取大气光位置，应用受到限制。He等 [ 12 ] 提出暗原色先验，利用此先验知识求解大气光和透射率，进一步利用软抠图算法优化透射率。最后达到去雾目的。这种方法去雾效果好，处理后图像颜色自然，但在抠图优化过程中，时间复杂度较高，实时去雾不理想。基于暗原色先验，一些改进的去雾方法被提出。Fang等 [ 13 ] 根据像素在RGB空间的距离来细化粗略透射率分布，替代复杂度较高的软抠图算法，并在估计粗略透射率以及去雾图像之后，利用变分法求解一个最小化能量函数，实现去雾图像细化以及去噪。Gibson 等 [ 14 ] 利用暗原色先验知识，用中值代替最小值来估计透射率，并依此来恢复无雾图像。这些改进方法能够达到去雾目的，解决了时间复杂度高的问题，但是得到的去雾图像在边缘处出现光晕现象，对于亮度不均匀图像会导致去雾后图像局部偏暗或亮度过高。 有雾图像中，雾的分布并不总是均匀，而且图像亮度也不均匀，通过估计全局大气光值并对图像进行整体去雾，复原得到的图像在雾浓度过渡区域会出现光晕现象，局部区域会出现偏暗或过亮现象。为了消除光晕现象，得到合适亮度的无雾图像，本文提出了一种基于雾浓度的去雾方法。方法流程图如图1。首先，将有雾图像分割成3 × 3图像块，估计每个小块的雾浓度。将相似雾浓度的小块融合，得到不同雾浓度的图像区域。然后，分别估计每个区域局部大气光值，并计算透射率。最后，根据去雾模型恢复出无雾图像。实验结果表明，此方法避免了整体去雾造成的颜色失真和不合适亮度问题，同时复原更多的细节信息。 图1. 方法流程图
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user: 2. 暗原色先验去雾算法 2.1. 雾天图像退化模型 McCartney提出了一个物理模型，用于表述大气散射中的成像过程，基于此模型推导出的雾天图像降质模型如下。 I ( x ) = J ( x ) t ( x ) + A ( 1 − t ( x ) ) (1) 其中， I ( x ) 为观察到的输入图像，即有雾图像， J ( x ) 是清晰无雾图像， t ( x ) 为透射率， A 是大气光值。根据式(1)，复原无雾图像的目标即根据 I ( x ) ， t ( x ) 和 A 求解 J ( x ) 。 2.2. 暗原色先验知识 He等通过对大量无雾图像统计特征的观察，发现在无雾图像的非天空区域里，若把图像分成多个子块，则每个子块中都会有某些像素点的一个颜色通道的亮度接近零。 J d a r k ( x ) = min c ∈ { r ， g ， b } ( min y ∈ Ω ( x ) ( J c ( y ) ) ) ≈ 0 (2) 其中， J c 表示图像 J 的一个颜色通道， Ω ( x ) 表示 x 的邻域， J d a r k 为图像的暗原色图。 2.3. 图像复原 大气光值 A 表示的是无穷远处大气未经散射的值。给定有雾图像，计算其暗原色图，并且按照亮度的大小选取暗原色图中前0.1%的像素。然后在雾图中选取与这些暗像素对应的最大像素值作为大气光值 A 。 透射率反映了场景照度未经散射到达成像设备的比例。在大气光值已知的情况下，对等式(1)处理得 min y ∈ Ω ( x ) ( I c ( y ) A c ) = t ( x ) min y ∈ Ω ( x ) ( J c ( y ) A c ) + ( 1 − t ( x ) ) (3) 对颜色通道求最小，得 min c ( min y ∈ Ω ( x ) ( I c ( y ) A c ) ) = t ( x ) min c ( min y ∈ Ω ( x ) ( J c ( y ) A c ) ) + ( 1 − t ( x ) ) (4) 将式(2)代入式(4) t ( x ) = 1 − ω min c ( min y ∈ Ω ( x ) ( I c ( y ) A c ) ) (5) 在实际的无雾场景中，在景深较远的场景中仍然会存在雾气，所以引入参数 ω 来调节去雾程度。 已知有雾图像、大气光值和透射率，根据式(1)，可复原图像。 J ( x ) = I ( x ) − A max ( t ' ( x ) ， t 0 ) + A (6)
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user: 3. 基于雾浓度的图像复原 有雾图像中，不同区域的雾浓度有所差异，例如，图像近景区域的雾浓度低于远景区域的雾浓度。对图像整体去雾，可能会导致近景处过增强，远景处去雾不彻底。图像亮度不均匀，根据亮度信息估计全局大气光值，它的值可能适合远景区域，对近景区域不适合，导致恢复的图像在近景处亮度过暗，若适当降低全局大气光值，近景区域亮度得到改善，但是远景区域可能会出现亮度过高现象。基于此，本文提出了一种基于雾浓度的去雾方法。将图像划分为不同雾浓度区域，对不同雾浓度区域分别进行处理。为了解决全局大气光值带来的问题，我们估计局部大气光代替全局大气光，并根据局部大气光值估计透射率。进而，根据图像降质模型复原无雾图像。 3.1. 区域划分 对雾图进行区域划分，需要依赖有雾图像的特征。有雾天气下，由于附加的大气光，获取到的图像往往会比自然无雾图像的亮度要高。一幅有雾图像中，在不同区域，由于雾的浓度不同，亮度也不统一。自然无雾图像中，暗原色趋于零。暗原色值通过暗通道值计算。有雾条件下，因为雾的干扰使得暗通道的取值增大。因此，本文利用图像亮度信息和暗通道信息将有雾图像划分成不同雾浓度区域。雾分为三个等级 [ 15 ] ，薄雾、雾和浓雾。本文将根据有雾图像的特征信息，即图像亮度和暗通道值，将有雾图像划分成薄雾区域、雾区域和浓雾区域。 首先，将有雾图像分割成相同尺寸大小的图像块。图像块太大会包含不同浓度区域，对区域划分结果产生影响。图像块太小，会造成特征信息的重复计算。本文取图像块大小为3 × 3。然后，计算每个图像块的平均亮度和暗通道值。将图像转换到HSL空间，利用平均亮度计算公式 [ 16 ] 计算图像块的平均亮度。公式如下。 L a v g = exp ( 1 N ∑ x ， y ln ( δ + L ( x ， y ) ) ) (7) 其中， L ( x ， y ) 是每个素的亮度值， N 是图像块中像素的个数， δ = 0.0001 ，用于防止对数计算结果趋于负无穷。根据平均亮度计算公式，可以得到图像局部平均亮度图。计算有雾图像的暗通道，即对雾图中每个像素求它RGB三个通道中最小的值，得到一张二维图像。为了与平均亮度图对应，将二维图像分割成3 × 3小块，计算每一图像块的最小值，并将最小值赋给该图像块的所有像素，得到图像的暗通道图。图2是对不同有雾图像的平均亮度和暗通道值的统计。其中图2(a)像是图像平均亮度统计图，图2(b)是对应的图像暗通道值统计图。 图2. 平均亮度值和暗通道值统计 首先，对得到的图像平均亮度和暗通道值做中值滤波。滤波效果如图3所示。 图3. 暗通道值统计图及滤波后统计图 其次，采用差分法分别估计滤波后平均亮度和暗通道值变化较大的一组数据。 最后，根据数据之间的差向量，得到关于平均亮度信息和暗通道信息的两组阈值。为使阈值更加鲁棒，将这两组阈值中相对应阈值相加求平均值作为最优阈值。 根据估计的阈值，将图像自适应划分成不同雾浓度区域，对于不同雾浓度区域，将分别估计其大气光值和透射率。 3.2. 局部大气光和透射率估计 已有的大部分单幅图像去雾方法主要是由受雾气影响最亮的像素求得大气光值，如Tan采用图像中最大的像素值作为A。但是，图像中像素值最大的像素点有可能是图像中亮度很高的其他目标，因此，对A的估计往往不准确。He等在暗原色中按照亮度的大小选取前0.1%的像素，然后在以上像素中，将对应有雾图像中具有最高亮度点的值作为大气光值。这种方法估计的大气光值可能不是整幅图像中最亮的值，从而避免了Tan方法中出现的问题。 考虑到雾图中不同区域雾浓度不一致，而且大气光值在局部区域也不相同，本文提出利用局部大气光代替全局大气光。经过区域划分后，不同雾浓度的区域被得到。对于每一个区域，估计局部大气光值。 首先估计有雾图像的暗原色图。然后，在各区域中，按照暗原色亮度的大小选取前0.1%的像素。最后，在所选像素中，取对应有雾图像该区域中具有最高亮度值的像素值作为大气光值。 A i = max y ∈ Ω ( l ) ( I i ( y ) ) ， i = 1 ， 2 ， 3 (8) 其中， Ω ( l ) = { l | l ∈ 暗 通 道 中 最 亮 的 前 0.1 % 的 像 素 所 对 应 的 空 间 坐 标 } 。 对于不同雾浓度区域，在局部大气光值已知的条件下，根据式(5)对透射率进行估计，得 t i ( x ) = 1 − ω min c ( min y ∈ Ω ( x ) ( I c ( y ) A i ) ) (9) 其中，A i 是局部大气光值。 3.3. 图像复原 对已知有雾图像I，获取大气光值A i 和透射率t i 后，根据式(6)可复原得到无雾图像J。 J i ( x ) = I i ( x ) − A i max ( t i ( x ) ， t 0 ) + A i (10) 当透射率值很小或为0时，会使得图像整体偏白或产生噪声，因此一般设置一个阈值 t 0 ，当 t i 小于 t 0 时，令 t i = t 0 ，实验中 t 0 取为0.1。去雾效果如图4所示，由图4(b)可知本文方法能有效去雾，且去雾效果比较理想。 图4. 有雾图像及去雾后图像
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user: 4. 实验结果 本文采用分区域的方法进行去雾，将有雾图像划分成浓雾、雾以及薄雾区域，然后针对不同区域估计局部大气光和透射率，最后复原得到无雾图像。为了更加直观的验证和分析本文方法与其他方法的优劣，我们将本文方法与Fattal、Meng、He和Gibson方法在主客观上进行了对比。实验图像来自于其他去雾文献中使用到的图像。 4.1. 主观评价 图5~9是利用不同去雾方法得到的视觉效果对比图。由图5可见，Fattal方法恢复的无雾图像在局部出现过饱和现象。Meng方法处理后图像的墙面和窗户变成了绿色，造成了颜色失真。He方法处理得图像在边缘处有光晕，局部区域仍残留有雾。Gibson恢复的图像局部亮度过高，出现细节丢失现象。相比其他方法，本文方法得到的无雾图像色彩真实，且没有细节丢失。 由图6可见，Fattal方法处理后的图像出现严重的细节丢失现象，而且图像局部偏暗。Meng方法得到的无雾图像整体亮度过高，且存在颜色失真现象。在He方法去雾结果中，路面车的位置出现了不明痕迹，严重影响了图像的质量。Gibson方法能够恢复清晰自然的无雾图像，但是会出现细节信息丢失，而本文方法能够恢复丰富的细节信息，而且色彩真实自然。 由图7可知，Fattal方法恢复出的无雾图像效果不佳，Meng和Gibson方法处理后的图像在天空区域颜色失真，并且Gibson结果图像有信息丢失。He方法能够得到比较自然的无雾图像，但在山的边缘出产生光晕现象。本文方法能恢复出比较自然的图像，而且不会造成颜色失真和信息丢失。 图8中，Fattal，Meng，He以及Gibson方法都出现了不同程度的色彩失真现象，与这些方法相比， 图5. 图像去雾结果 图6. 图像去雾结果 图7. 图像去雾结果 图8. 图像去雾结果 图9. 图像去雾结果 本文方法恢复的图像具有更佳的视觉效果。 图9中，Fattal和Meng方法处理后的图像在天空区域存在不同程度色彩失真。比较而言，He，Gibson和本文方法恢复的无雾图像视觉效果比较清晰自然。 4.2. 客观评价 由于雾天图像的边缘和细节信息丢失严重，同时图像的清晰度和对比度也严重受损，而雾天图像复原主要目的就是恢复图像的边缘和细节信息，提高图像的清晰度和对比度。因此，本文利用可见梯度法 [ 17 ] 来对去雾结果图像进行客观评价。表1是不同方法所得无雾图像的客观数据。e是新增可见边比，r是图像恢复前后可见边梯度之比，σ是饱和黑色或白色像素点的百分比。e、r值越大，σ越小表示恢复的图像越清晰自然。权衡e、r和σ，从表1可以看出，本文方法恢复的图像质量更高。 Table 1 Objective data comparison of different method Images Fatal Meng He Gibson Our e 0.22 0.13 0.23 0.10 0.24 House r 1.57 1.75 1.32 1.95 1.85 σ 1.72 0 0 0 0 e 0.09 0.20 0.32 0.18 0.40 Road r 1.59 2.03 2.35 1.48 3.29 σ 1.22 0 0 0 0 e 0.33 0.16 0.10 0.16 0.13 Mountain r 1.22 1.43 1.24 1.49 2.17 σ 5.44 0 0 0.01 0 e 0.17 0.33 0.36 0.21 0.29 Tian’an r 1.96 1.88 1.25 3.10 3.83 σ 0 0 0 0 0 e 1.58 0.99 0.87 0.90 1.32 Snow r 2.43 5.80 1.73 1.67 8.60 σ 21.28 0 0 0 0 表1. 不同方法所得无雾图像客观数据对比
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user: 5. 结论 为了消除光晕和颜色失真现象，得到合适亮度的无雾图像，本文提出了一种基于雾浓度的去雾方法。考虑到雾浓度分布不均匀，首先将雾图分割成图像小块，将相同雾浓度的图像块进行融合，得到不同雾浓度区域。然后分别对不同雾浓度区域估计局部大气光值，进一步利用局部大气光值估计透射率。最后，基于雾图降质模型，利用局部大气光值和透射率恢复无雾图像。实验结果表明，本文算法简单可行，能够恢复高质量的清晰图像。
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user: 摘 要 基于2014年《企业会计准则第30号——财务报表列报》修订视角，对上市公司金融资产分类对盈余管理的影响进行实证研究。本文以2014年财务报表准则修订为分界线，对准则修订前后的数据进行分组回归。研究发现，企业通过将金融资产初始分类为可供出售金融资产来进行盈余管理的行为与金融资产规模、成长性、企业规模和管理者防御呈正相关关系，而在财务报表列报准则修订之后，增加了其他综合收益这一会计科目，有效地弱化了这种相关关系，一定程度上抑制了管理层盈余管理的动机。 关键词 :金融资产分类，盈余管理，会计准则变迁 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2006年会计准则《CAS22——金融工具确认与计量》规定，对于企业在公开市场购入的股票和债券投资，在初始确认时，企业管理者将根据意图与持有目的进行分类。针对这一规定，从理论方面来讲，管理者意图与持有目的反映了企业交易事项的经济实质，将会直接影响未来和该经济活动相关的风险与收益，是与国际会计趋同的一个重要标志。然而从现实角度来讲，管理者意图是否真实却令投资者和监管者难以捕捉，一些非会计标准因素将会影响管理者意图的表达，因此这将会为管理者隐匿真实动机、从而进行盈余管理留有一定的空间，为会计准则实施的障碍。根据会计准则规定，公允价值计量其变动计入当期损益的金融资产，在持有期间其公允价值变动计入“投资收益”，会对当期会计利润产生影响，而可供出售金融资产持有期间的公允价值变动计入“资本公积”，并未在利润表中列报，而只有当对可供出售金融资产终止确认时，才将“资本公积”转入“投资收益”，此时才会影响当期利润。这就会给管理层按照既定目的进行利润调节创造了一定的空间，成为利润调节的蓄水池，具体表现为：在初始确认时将金融资产划分为可供出售金融资产，若当期利润水平达到预期标准时，将继续持有可供出售金融资产；但当未达到预期利润水平时，就对可供出售金融资产进行出售处置，获得处置收益，调节利润水平。可以看出，金融资产的初始确认分类将会对企业的财务报告产生影响。 2014年《企业会计准则第30号——财务报表列报》完成修订，增加“其他综合收益”这一会计科目。在利润表中，其他综合收益列示在每股收益之前，与净利润一起，构成企业的综合收益。并将可供出售金融资产在持有期间的公允价值变动计入“其他综合收益”，在资产负债表、所有者权益表和利润表中分别列示。因此，可供出售金融资产的公允价值变动直接影响当期利润，不再储存在所有者权益当中。本文基于这一制度变迁的视角，研究其他综合收益的出现，是否能够抑制管理者在初始将金融资产划为可供出售金融资产从而进行盈余管理的行为。
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user: 2. 文献综述与理论分析 本据现有文献研究发现，上市公司普遍会利用可供出售金融资产进行盈余操控，通过利用出售时间来进行利润调节。在国外，Healy (1985)指出，上市公司进行盈余管理的动机主要来源于三个方面：契约报酬动机、债务契约动机和IPO、配股与避免退市动机 [ 1 ] 。叶建芳等(2009)通过对2006年和2007年的财务报告中列示的信息发现，当企业持有金融资产的规模占总资产规模的比例越高，金融资产的公允价值变动对当期利润的影响越大，管理层则更偏向于见金融资产初始分类为可供出售金融资产，从而对利润进行操控 [ 2 ] 。Iyengar (2010)出，应增加综合收益会计科目，提升企业综合收益的披露程度有利于抑制企业调节盈余水平的行为 [ 3 ] 。谢晶和朱林(2016)通过对上市公司2007和2014年的数据进行实证分析，发现在《企业会计准则第30号——财务报表列报》修订之前，上市公司更倾向于将购入的金融资产初始分类为可供出售金融资产，而在准则修订之后，则更倾向于划分为交易性金融资产，即准则的修订有效的抑制了上市公司管理者通过金融资产的初始化分来进行盈余操纵的行为 [ 4 ] 。 本文从准则修订入手，以修订前后的一定区间内的经济数据为研究对象，分析准则的修订是否对上市公司的盈余管理行为起到有效的抑制作用。提出以下假设： H1：持有金融资产规模大，将金融资产划分为可供出售金融资产的倾向就越大。 根据前文分析，管理者倾向于将金融资产分类为可供出售金融资产，利用其“利润蓄水池”的特点来进行利润调节，若企业持有较少的金融资产，则不会对利润产生太大的影响，管理者将金融资产的动机就会被弱化。 H2：企业的成长能力越强，则划分为可供出售金融资产的动机就越强。 对外披露的会计信息是外部信息需求者了解内部经营成果的通道，企业成长性越强，则会获得更多投资者的信赖从而降低融资成本。企业成长营业收入增幅越大，则其盈利能力和发展能力必然越大，则企业越有可能对利润进行操控。 H3：企业规模越大，将金融资产划分为可供出售金融资产的动机越强。 “政治成本假说”认为，大规模的企业往往会引发较高的政治成本，承担更重的社会责任，并使得企业财富发生转移，因此，出于减少公司财产的流失或减低政治成本的目的，管理层往往会对当期进行利润调节。 H4管理者防御度越高，企业将金融资产划分为可供出售金融资产的动机越强。 经理的考评、激励机制等和企业绩效紧密相关，由于转换工作成本及被解雇威胁的存在，经理会产生管理防御动机，选择有利于其职位稳固和自身利益最大化的财务决策，根据企业各期盈余状况与盈余目标的差异决定是否将可供出售金融资产在本期处置以平滑利润。因此，提出以下假设： H5：财务报表列报准则修订后，将弱化金融资产规模、公司成长性、企业规模和管理者防御度对企业将金融资产划分为可供出售金融资产的正向影响。 根据前文分析，财务报告列示准则的修订能够有效抑制通过金融资产分类来进行盈余管理的行为，从而提该假设。
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user: 3. 研究设计 3.1. 样本选择 本文以2014年财务报表准则修订为分界线，选取沪深股市A股2010~2013年上市公司为修订前的研究对象，以2014~2017年A股上市公司为修订后的研究对象，去除了金融类和ST类公司，同时考虑到公司规模和数据的完整性，最终筛选得到修订前1993家和修订后2387家两组研究样本。本文取各公司的财务业绩数据作为模型变量来构建研究模型，财务相关数据主要来源于CSMAR数据库以及巨潮网数据库和东方财富数据库，实证分析则主要采用STATA14和EXCEL来进行主要的建模架构。 3.2. 模型构建和变量设计 通常，财务指标的选择是从公司的年度财务报告中选取适合的分析数据，将其标准化处理后再进行建模。本文以各公司可供出售的金融资产比例PAS作为因变量，该变量是各公司可供出售金融资产的总量与金融资产总值的比值，是用来衡量金融资产分类盈余影响的重要指标，PAS越大，说明企业将金融资产分类为可供出售金融资产的动机越强。以各公司的金融资产规模IMP，企业规模SIZE，营业收入增长率GROW和管理者防御变量FL作为自变量(借鉴吴建祥与李秉祥(2014)的平均赋权方法，将各变量的算术平均值作为衡量管理防御水平的指数——经理管理防御指数 [ 5 ] )，同时加入总资产净利率ROA和股权集中度RD作为控制变量来构建模型，实证的中心思想是通过描述和回归分析来对比财务报表准则修订前后金融资产分类对企业盈余管理影响的变化，以达到指导上市公司更好的对金融资产进行管理的目的。详情见表1： Table 1 Table of model variables and definition 变量性质 变量标识 变量描述 被解释变量 PAS 可供出售的金融资产比例，取各公司可供出售金融资产的总量与金融资产总值的比值。 解释变量 IMP 金融资产规模，等于(交易性金融资产 + 可供出售金融资产)/总资产。 SIZE 企业规模，取公司总资产的自然对数。 GROW 营业收入增长率，等于营业收入增长额/上年营业收入。 FL 管理者防御变量，取管理者防御指数(借鉴吴建祥与李秉祥的平均赋权方法)。 控制变量 ROA 总资产净利率等于(净利润 + 利息支出)/总资产总额。 RD 股权集中度取第一大股东持股比例。 表1. 模型变量及释义表 确立模型所用的变量后，本文构建多元回归模型如下：
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user: 4. 实证结果分析 4.1. 描述性统计 本文将简单的对因变量和自变量进行下描述结果的分析，控制变量由于与本文的研究目地无关，就不再进行详细研究，下文的分析也延用此法。表2为准则修订前各变量的总体的描述性统计： Table 2 The description analysis table of variables before revisio N 极小值 极大值 均值 标准差 PAS 1993 0.11297311 0.7566277170 0.5130905296 0.2104905911 IMP 1993 0.01417508 0.165836124 0.0256130892 0.1102298306 GROW SIZE 1993 0.010653 0.4533 0.120580 0.01443302 1993 18.76343 21.6654245 19.324665 0.1826566 FL 1993 0 1 0.5214 0.6500 ROA 1993 −0.1007 0.3594 0.102531 0.1319687 RD 1993 0.1675 0.5274 0.34613 1.0608398 表2. 修订前各变量的描述分析表 准则修订后各变量的总体的描述性统计见表3： Table 3 The revised description analysis table for each variabl N 极小值 极大值 均值 标准差 PRS 2387 0.1012321 0.62462230 0.48120705288 0.124052316 IMP 2387 0.0247774 0.15522678 0.01541073492 0.130558402 GROW SIZE 2387 −0.1034653 0.3766789 0.10445673 0.02991802 2387 18.556678 22.3356788 19.996783 0.212235265 FL 2387 0 1 0.4721 0.5600 ROA 2387 −0.25 0.3557 0.11792 0.243247 RD 2387 0.1212 0.6594 0.4413 1.2302284 表3. 修订后各变量的描述分析表 从表3中我们可以看出在修订前的样本上市公司中PAS的最大值为0.75，最小值为0.11，均值为0.51，而修订后其最大值和最小值为0.62和0.10，均值为0.48，说明在规则修订后上市公司的可供出售金融资产比例总体看有所下降。修订前金融资产规模IMP的最大值为0.165，最小值则只有0.014，均值只有0.0256，而修订后IMP的最大值为0.155，最小值则有0.024，均值0.015，表明规则修订后上市公司的金融资产规模总体看有所下降。修订前GROW的最大值为0.4533，最小值为0.010653，均值为0.1205，而修订后GROW的最大值为0.3766，最小值为−0.1034，均值为0.0144，总体看GROW比修订前有所下降。SIZE修订前的均值为19.32，修订后的均值为19.99，两者差异并不大，不存在样本差别巨大的情况。FL修订前的均值为0.5214，修订后的均值为0.4721，两者相差不大，可见经理管理防御变量的选取也不存在较大差异。 4.2. 回归结果分析 多元回归后的模型判别结果和变量系数表见表4： Table 4 Multiple regression coefficient table of variable 修订前 修订后 VARIABLES PAS PAS IMP 0.1340 *** 0.1122 *** (3.030) (2.011) GROWN 0.2107 *** 0.1812 *** (2.742) (1.983) SIZE 0.1841 *** 0.0912 *** (0.593) (0.593) FL 0.173 *** 0.125 *** (3.669) (2.887) ROA −0.227 *** −0.1072 *** (−4.196) (−3.221) RD 0.0729 ** 0.0550 ** (2.123) (1.188) CONSTANT 0.645 *** 0.382 *** (3.502) (1.555) OBSERVATIONS 1993 2387 R−SQUARED 0.756 0.652 ADJUESTED R−SQUARED 0.735 0.613 F TEST 0.000 0.000 表4. 变量的多元回归分析系数表 *** p < 0.01， ** p < 0.05， * p < 0.1。 由表4可以看出，两个模型的拟合优度都处于非常好的水平，修订前模型的评价标准调整R平方值(ADJR 2 值)为0.735，对于数据样本有百分之七十三以上的解答力度，修订后模型的评价标准调整R平方值(AdJR 2 值)为0.613，对于数据样本有百分之六十一以上的解答力度，我们认为这个解答力度已经足够作为进行实例论证的数据支持了。两个模型F检验所对应的概率p值均为0.000，因此被解释变量与解释变量之间的线性关系是显著的，两个模型都有统计学意义，而修订前模型的拟合度要好于修订后模型。 修订前金融资产规模IMP的系数值的大小为0.1340，修订后的为0.1122，两者的p值都小于0.05，因此我们可以认为IMP与PAS有显著的正相关关系。假设1得到了证明，即企业持有金融资产规模越大，则划分为可供出售金融资产的动机就越大。修订前成长性指标GROW的系数值的大小为0.2107，修订后的为0.1812，两者的p值都小于0.05，因此我们可以认为GROW与PAS有显著的正相关关系。假设2得到了证明，即企业的成长能力越强，则划分为可供出售金融资产的动机就越强。修订前企业规模指标SIZE的系数值的大小为0.1841，修订后的为0.0912，两者的p值都小于0.05，因此我们可以认为SIZE与PAS有显著的正相关关系。假设3得到了证明，即企业的企业规模越大，则划分为可供出售金融资产的动机就越强。修订前经理管理防御变量指标FL的系数值的大小为0.173，修订后的为0.125，两者的p值都小于0.05，因此我们可以认为FL与PAS有显著的正相关关系。假设4得到了证明，即企业的经理管理防御越强，则划分为可供出售金融资产的动机就越强。 对比修订前模型与修订后模型的回归结果可以发现，尽管两组模型四个自变量的回归结果都显著且都正相关，但是修订前模型的回归结果系数明显要大于修订后模型的系数，而且修订前模型的模型拟合度也要优于修订后模型，因此我们可以认为假设5成立，即在财务报表准则修订后，弱化了企业金融资产规模、成长能力和企业规模及经理管理防御度对企业分类可供出售金融资产的正向作用。