Analysmetodik

Tidigare i examensarbetet nämndes att Sundvik (2016, s. 283) genomförde en studie på svenska privata företag i samband med skattesänkningen år 2013 och fick ett signifikant resultat som innebär att det förekommer indikationer på mer inkomstminskande resultatmanipulering året innan skattesänkningen trädde i kraft. Detta arbete kommer utgå från den modell som Sundvik (2016) använde i sin studie eftersom den studien är genomförd på liknande företag, nämligen svenska privata företag samt att studien fick ett signifikant resultat. Modellen kommer dock att anpassas till det här arbetet.

Eftersom de diskretionära periodiseringarna inte går att utläsa från företagets balansräkning blir fokus först att beräkna de totala periodiseringarna. Callao och Jarne (2010, s. 167) samt Sundvik (2016, s. 270) beräknade totala periodiseringar utifrån balansräkningen. Formeln som de använde och som även detta examensarbete kommer utgå ifrån visas i figur 8.

𝑇𝑝𝑒𝑟 = ∆𝑘𝑢𝑛𝑑𝑓𝑜𝑟𝑑𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑟 + ∆𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑒𝑟 − ∆𝑙𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑛𝑡ö𝑟𝑠𝑠𝑘𝑢𝑙𝑑𝑒𝑟 − ∆𝑎𝑣𝑠𝑘𝑟𝑖𝑣𝑛𝑖𝑛𝑔𝑎𝑟

33 Där:

Tper = totala periodiseringar; ∆ = förändringen i en given variabel;

i = 1,..., N, företagsindex; t = 1,..., T, årsindex.

Källa: Sundvik, Earnings management around Swedish corporate income tax reforms (2016, s. 266).

Sundvik (2016, s. 271) utgick från Jones (1991) för att beräkna indikationen på resultatmanipulering. Mer specifikt använde sig Sundvik (2016, s. 271) av Jones-modellen samt adderade till avkastning på totalt kapital. Detta examensarbete kommer också lägga till avkastning på totalt kapital. En skillnad mot Sundvik (2016) är att denna undersökning kommer fokusera på den modifierade modellen och inte Jones-modellen. Detta innebär med andra ord att förändringen i kundfordringar inkluderas (Dechow et al., 1995, s. 199). Valet föll på den modiferade Jones-modellen eftersom Dechow et al. (2012, s. 223) fann att den modellen hade den högsta styrkan när statistiska tester genomfördes för att testa indikationen på resultatmanipulering. Figur 9 visar modellen för hur regressionen av de totala periodiseringarna kommer att se ut i denna studie. 𝑇𝑝𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑇𝑖𝑙𝑙 ^{= 𝛽} 1 𝑇𝑜𝑡𝑇𝑖𝑙𝑙 ^{+ 𝛽} ∆𝐼𝑛𝑡 − ∆𝐾𝑢𝑛𝑑𝑓 𝑇𝑜𝑡𝑇𝑖𝑙𝑙 ^{+ 𝛽} 𝑀𝐴𝑡𝑖𝑙𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑇𝑖𝑙𝑙 + 𝛽 𝐴𝑉𝑇𝐾 + 𝜀

Figur 9. Den Modifierade Jones-modellen inklusive avkastning på totalt kapital Källa: Sundvik, Earnings management around Swedish corporate income tax reforms

(2016, s. 267). Modifierad genom att förändringen i kundfordringar är tillagd. Nästa steg är, som tidigare nämnts, att beräkna de diskretionära periodiseringarna genom att ta skillnaden mellan de faktiska totala periodiseringarna (figur 8) och de skattade totala periodiseringarna (figur 9). Figur 10 ger en beskrivning av hur de diskretionära periodiseringarna beräknas, vilket också stämmer överens med modellen som Sundvik (2016) använt med skillnaden att kundfordringar har inkluderats.

= − (𝑏 + 𝑏 ^{∆ ∆} + 𝑏 +

𝑏 [𝐴𝑉𝑇𝐾 ])

Figur 10. Diskretionära periodiseringar. Där:

Tper = totala periodiseringar; TotTill = totala tillgångar; Int = intäkter (övriga rörelseintäkter);

Kundf = kundfordringar;

MAtill = materiella anläggningstillgångar; AVTK = avkastning på totalt kapital; Dper = diskretionära periodiseringar;

𝛽 , 𝛽 , 𝛽 , 𝛽 = koefficienter; 𝑏 , 𝑏 , 𝑏 , 𝑏 = koefficienter;

i = i,…, I företagsindex; t = t,…, T, årsindex;

34 Källa: Sundvik, Earnings management around Swedish corporate income tax reforms

(2016, s. 267). Modifierad genom att förändringen i kundfordringar är tillagt. Den regressionsmodell som kommer användas i detta arbete utgår från den regressionsmodell som Sundvik (2016, s. 267) använde i sin studie men modellen har sedan anpassats till för att besvara syftet med denna studie. Sundvik (2016) utgick i sin tur från den modell som DeFond och Subramanyam (1998, s. 41) samt Carver et al. (2011, s. 52-53) använde. I det här examensarbetet genomförs två regressionsanalyser, en för reviderade och en för icke reviderade företag. Figur 11 visar den regressionsmodell som denna studie utgår ifrån och när icke reviderade företag analyseras exkluderas variablerna kön på företagets revisor samt interaktionsvariabeln kön på företagets VD och revisor.

𝑅𝑀 = 𝛽 + 𝛽 (𝐿𝑇𝑜𝑡𝑇𝑖𝑙𝑙 ) + 𝛽 (𝑆𝑘𝑢𝑙𝑑𝑠𝑔 ) + 𝛽 (𝐴𝑉𝑇𝐾 ) + 𝛽 (𝑇𝑣ä𝑥𝑡 )

+ 𝛽 (𝐾ö𝑛𝑉𝐷 ) + 𝛽 (𝐾ö𝑛𝑅𝑒𝑣 ) + 𝛽 Å𝑟𝑖𝑛𝑠𝑘𝑎 + 𝛽 Å𝑟𝑒𝑓𝑠𝑘𝑎

+ 𝛽 (𝐾ö𝑛𝑉𝐷 ∗ 𝐾ö𝑛𝑅𝑒𝑣 ) + 𝐵𝑟𝑎𝑛𝑠𝑐ℎ𝑖𝑛𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑜𝑟 + 𝜀 Figur 11. Regressionsmodell.

Där:

RM = resultatmanipulering, det vill säga absoluta värdet av diskretionära periodiseringarna;

LTotTill = naturliga logaritmen av totala tillgångar; Skuldsg = skuldsättningsgrad;

AVTK = avkastning på totalt kapital;

Tväxt = tillväxt, (𝑜𝑚𝑠ä𝑡𝑡𝑛𝑖𝑛𝑔 − 𝑜𝑚𝑠ä𝑡𝑡𝑛𝑖𝑛𝑔 )/𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑎 𝑡𝑖𝑙𝑙𝑔å𝑛𝑔𝑎𝑟 ; KönVD = antar värdet 1 om det är en kvinnlig VD, annars 0;

KönRev = antar värdet 1 om företaget har en kvinnlig revisor, annars 0; Årinska = antar värde 1 året innan skattesänkningen, annars 0;

Årefska = antar värde 1 året efter skattesänkningen, annars 0; 𝛽 , 𝛽 ,…, 𝛽 = koefficienter;

i = i,…, I företagsindex; t = t,…, T, årsindex;

𝜀 = slumpterm.

Källa: Sundvik, Earnings management around Swedish corporate income tax reforms (2016, s. 267). Anpassad efter syftet med denna studie och därmed inkluderas

könsvariabler.

Examensarbetet kommer vidare att utgå från det absoluta värdet på de diskretionära periodiseringarna eftersom det viktiga är storheten på värdet och inte om det är ett negativt eller positivt värde. Genom att fokusera på det absoluta värdet försvinner problemet med att positiva och negativa diskretionära periodiseringar tar ut varandra, vilket i sin tur skulle kunna ge ett sken av att det förekommer en lägre indikation på resultatmanipulering än vad som faktiskt uppmätts.

5.5.1 Kritisk granskning av vald metod

Företag kan manipulera resultatet på många olika sätt, exempelvis genom att ändra redovisningsmetod, förändringar i kapitalstrukturen eller genom periodiseringar (Jones, 1991, s. 206). Som tidigare nämnts är det vanligt att utgå ifrån periodiseringar och det finns flera olika modeller som fokuserar på periodiseringar men ingen av dem är perfekta (Dechow et al., 1996, s. 194). Detta kan leda till att studien inte täcker in alla indikationer på resultatmanipulering som kan förekomma i ett företag. I detta examensarbete är valet Jones-modellen eftersom den förekommer i tidigare studier som fokuserar på

35 resultatmanipulering i både privata företag samt i samband med en skattesänkning (Sundvik, 2016; Sundvik, 2017). Det är även viktigt att poängtera att olika modeller kan ge olika resultat när det kommer diskretionära periodiseringar, vilket också visar på att det är svårt att mäta all den indikation på resultatmanipulering som kan förekomma i ett företag.

En begränsning som har upptäckts i samband med inhämtandet av data från databasen Retriever Business är att sökfunktionen är begränsad, vilket gjorde att en del av informationen var svårare att få tag på. En nackdel som upptäcktes med databasen är att de begränsningar som görs i det första steget enbart fokuserar på den senast registrerade informationen. Detta skulle till exempel kunna innebära att företag som idag uppfyller kraven på revision kanske inte gjorde det år 2012 och därmed har inte dessa företag kommit med i undersökningen. Det här ses inte som något stort problem eftersom studien fått fram ett lämpligt urval. Detta ledde till att företagens årsredovisningar behövde öppnas enskilt för att inhämta information om vilket kön som företagets VD har, om företaget har en revisor och i sådana fall vilket kön revisorn har. Detta innebär med andra ord att dessa dummyvariabler har matas in manuellt och därmed kan den mänskliga faktorn skrivit in någon siffra fel. För att minimera dessa fel har denna information inhämtas på ett noggrant och systematiskt sätt.

36