2023年3月13日上午，由上海财经大学会计学院和上海财经大学会计与财务研究院联合主办的学术报告会在会计学院108室召开，来自香港科技大学的Allen Huang副教授为大家带来题为《The Usefulness of Credit Ratings for Accounting Fraud Prediction》的学术讲座。本次报告由会计学院教师李惟主持。研究院Kirill Novoselov、李惟、董雅姝、魏春燕、王翼虹、董毅、阴慧芳、kirill、唐松、蒋德权、邱月、凌晓旭等研究员以及四十多位博士生参与了讨论。
会计欺诈以更高的资本成本、低效的资源分配、监管制裁和投资损失的形式给公司及其利益相关者带来了巨大的成本（Dechow、Sloan和Sweeney 1996；Hribar和Jenkins 2004；Graham、Li和Qiu 2008；Karpoff、Lee和Martin 2008；Dechow，Ge和Schland 2010；Kravet和Shevlin 2010）。因此，各利益相关者、监管机构及相关学术研究对公司财务欺诈的预测较为关注。以往的学术研究已经建立了许多可以预测公司财务欺诈的模型（Benish 1997；Dechow等2011；Bao等2020），然而暂未有文献探讨信用评级机构（CRA）如何影响公司财务欺诈的预测，因此本文通过检验CRA的信用评级行为对公司财务欺诈的预测是否具备增量效用来填补这一研究空白。
一方面，CRA有动机获取与信用评级系统相关的可能的公司财务欺诈的信息。从具体动机来看，CRA的主要任务是预测公司的违约风险。而由于两个原因，公司的财务欺诈行为会加剧违约风险。首先，财务欺诈通过施加各种直接和间接成本减少了公司未来的现金流，如诉讼费用、销售损失和更高的资本成本（参见Amiram等2018年的综述）；第二，财务欺诈导致公司的财务报表不准确，掩盖了公司的真实业绩，增加了债务市场的信息不对称（Graham等，2008；Wittenberg Moerman，2008）。更高的信息不对称不仅增加了监控管理的难度、提高代理成本（Jensen和Meckling，1976），还增加了信息风险（Easley和O’Hara，2004），从而导致更高的违约风险（Anderson、Mansi和Reeb，2004；Cheng和Subramanyam 2008；Mansi、Maxwell和Miller ，2011）。而根据保密协议，发行人付费的CRA享有管理特权（Joynt，2002），因此可以获取相关的有用信息。例如，评级公司需要向评级分析师提供相应的财务预测数据，并允许他们实地考察公司运营，并与高管进行面对面会议（Muddy Waters，2010；Brown等人，2015年）。
另一方面，信用评级机构也有动机不及时将公司财务欺诈的相关信息纳入评级，由于发行人付费的信用评级机构有动机迎合发行人，因此他们可能不会因此而降低对公司的信用评级（Becker和Milbourn，2011；Jiang，Stanford和Xie，2012）。此外，考虑到合同要求或监管问题，CRA希望保持评级稳定（Beaver、Shakespeare和Soliman 2006；Cheng和Neamtiu 2009；Cornagia和Cornagia 2013；Bruno、Cornaggiea和Cornaggia 2016）。
因此，CRA的信用评级行为是否会影响到公司财务欺诈的预测需要被实证证据证实，而本文的实证结果表明标准普尔（s&P）（一家发行人付费信用评级机构（CRA））的负面评级行为对欺诈预测模型（如F分数）和其他市场参与者的欺诈行为具有预测能力。相比之下，Egan Jones rating Company（EJR）（一家依赖于公开信息的投资者付费CRA）的评级行为具有较小的预测能力。进一步研究表明，标准普尔对欺诈公司采取的评级行动比EJR更及时，这一结果在信息不确定性高的欺诈公司更显著。此外，标准普尔的负面评级行为可以向市场提供信息，特别是当信用评级报告具有负面内容时。本文结果表明，发行人付费CRA的信息优势有助于预测公司的欺诈行为。
最后，各位老师和同学与Allen Huang老师进行了热烈的讨论，对本文理论分析的Tension问题、以及信用评级机构具体可以通过获取什么样的增量信息继而影响公司财务欺诈行为的预测进行了深入分析。Allen Huang老师的报告有助于我们深入了解信用评级机构的评级结果是否可以提供信息，并对上市公司产生影响。
供图供稿：2021级普博李文文