盈余質(zhì)量、分析師與股票價(jià)格暴跌風(fēng)險(xiǎn)

牛冬梅

（西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西西安 710061）

盈余質(zhì)量、分析師與股票價(jià)格暴跌風(fēng)險(xiǎn)

牛冬梅

（西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西西安 710061）

股價(jià)暴跌（Price Crash）是指在無任何信息前兆的情況下，市場指數(shù)或者個股價(jià)格在短期內(nèi)突然大幅度下降的現(xiàn)象。本文以中國資本市場上2003－2012年的上市公司為研究樣本，探討了盈余質(zhì)量、分析師對股票價(jià)格暴跌風(fēng)險(xiǎn)的影響。實(shí)證結(jié)果表明，較高的盈余質(zhì)量能夠降低股價(jià)發(fā)生暴跌的可能性。本文以分析師作為信息環(huán)境的代理變量，研究發(fā)現(xiàn)，盈余質(zhì)量與信息環(huán)境之間具有互補(bǔ)作用，在信息環(huán)境較差的情況下，盈余質(zhì)量和股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)之間的負(fù)向相關(guān)性更強(qiáng)。

盈余質(zhì)量;分析師;股票價(jià)格暴跌;市場摩擦

一、引 言

上市公司盈余信息是投資者在資本市場上進(jìn)行投資決策的依據(jù)，對股票價(jià)格具有重要影響，例如Callen et al［1］的研究發(fā)現(xiàn)盈余質(zhì)量是導(dǎo)致市場摩擦的主要因素之一，于李勝、王艷艷［2］等的研究也表明盈余質(zhì)量低下帶來的信息不對稱問題，最終導(dǎo)致了盈余公告后的漂移。中國資本市場上，金智［3］探究了盈余質(zhì)量對股價(jià)同步性的影響，發(fā)現(xiàn)了盈余質(zhì)量對股價(jià)特征影響的證據(jù)。

本文以股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)（Price Crash）作為研究對象，考察盈余質(zhì)量對資本市場信息傳遞的影響，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，盈余質(zhì)量和盈余信息的堆積之間也存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，表現(xiàn)為高質(zhì)量的盈余信息能夠降低股票價(jià)格暴跌風(fēng)險(xiǎn)。本文的主要貢獻(xiàn)是:第一，本文首次從信息堆積的角度正面探討了盈余質(zhì)量對資本市場信息傳遞的影響，揭示了盈余質(zhì)量在股價(jià)形成過程中所帶來的信息摩擦。Callen et al［1］等的研究甚至將盈余質(zhì)量看做是資產(chǎn)定價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)因子之一，本文的研究提供了直接的證據(jù)，揭示了盈余質(zhì)量問題所帶來的信息風(fēng)險(xiǎn)。第二，本文闡述了盈余質(zhì)量對股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)影響的機(jī)理，豐富了現(xiàn)有的關(guān)于信息傳遞的研究文獻(xiàn)。

二、研究假設(shè)的提出

股價(jià)暴跌（Price Crash）是指在無任何信息前兆的情況下，市場指數(shù)或者個股價(jià)格在短期內(nèi)突然大幅度下降的現(xiàn)象［4－5］。股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)可以從信息經(jīng)濟(jì)學(xué)和行為金融學(xué)的角度進(jìn)行解釋。從信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看，市場主體可以分為知情交易者和非知情交易者，知情交易者的行為會使得隱藏消息在交易過程中被揭示出來。當(dāng)兩類交易者之間的信息不對稱程度較大時(shí)，知情交易者的交易行為，會使得其所擁有的公司個體層面的壞消息，全部一次性的融入股價(jià)中，導(dǎo)致股市的暴跌。Marin和Olivier［6］發(fā)現(xiàn)內(nèi)幕交易與股價(jià)暴跌的風(fēng)險(xiǎn)存在正相關(guān)關(guān)系。Jin和Myers［7］發(fā)現(xiàn)信息效率不高的市場環(huán)境中的股市暴跌概率明顯高于成熟資本市場。Hutton et al［8］從股價(jià)同步性的角度出發(fā)，也發(fā)現(xiàn)股票收益率同步性指標(biāo)R2與股價(jià)暴跌概率成倒U型關(guān)系。

從行為金融學(xué)的角度來看，信息的不完全會影響投資者的交易行為。如果投資者之間的意見分歧較大，擁有不利消息的悲觀投資者就會出售他們的股票，在場外旁觀，從而導(dǎo)致他們的壞消息未能反映在股價(jià)中［4］。陳國進(jìn)和張貽軍［5］發(fā)現(xiàn)賣空限制條件下，投資者的異質(zhì)信念程度越大，未來股票發(fā)生暴跌的可能性越大，這是因?yàn)橘u空限制使得股票價(jià)格剛開始只反映了樂觀投資者的預(yù)期，悲觀投資者的私人信息因無法及時(shí)進(jìn)入市場而慢慢累積，一旦這種累積的隱藏信息在股價(jià)下降過程中被釋放出來，就有可能造成股價(jià)暴跌。陶洪亮和申宇［9］研究了投資者認(rèn)知和股價(jià)暴跌之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)投資者認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)越大，股價(jià)暴跌的風(fēng)險(xiǎn)越大，而信息透明度是引起投資者認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)的重要原因。

由上述分析可以看出，股價(jià)暴跌的本質(zhì)是壞消息堆積到一定程度后的集中釋放。壞消息的堆積源于企業(yè)管理層出于各種動機(jī)通過隱瞞壞消息、加速釋放好消息來高估企業(yè)的業(yè)績［10－11］。管理層如果持續(xù)隱藏壞消息，那么壞消息會在企業(yè)內(nèi)部積累，但是管理層能夠承受的壞消息是有上限的。當(dāng)壞消息的量達(dá)到上限時(shí)，會在短時(shí)間內(nèi)突然全部釋放，導(dǎo)致股價(jià)暴跌。Kim et al［12］發(fā)現(xiàn)企業(yè)避稅和股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，因?yàn)楸芏愒黾恿似髽I(yè)管理租金的提取以及企業(yè)隱藏壞消息的行為。Kim和Zhang［13］發(fā)現(xiàn)對于信息不對稱程度越大的企業(yè)，會計(jì)穩(wěn)健性預(yù)測股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的能力就越強(qiáng)，因?yàn)闀?jì)穩(wěn)健性降低了管理層高估業(yè)績、隱藏壞消息的動機(jī)和能力。

盈余質(zhì)量反映了企業(yè)管理層在信息披露方面的機(jī)會主義行為，較低的盈余質(zhì)量加劇了投資者和管理層之間的信息不對稱，增加了投資者認(rèn)知企業(yè)的難度，從而使得股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)加大。前文的分析可以看出，盈余質(zhì)量較低的公司，其信息傳遞的時(shí)滯較大。因此，對那些盈余質(zhì)量較差的公司來說，壞消息隱藏的更深，一次性聚集到達(dá)的可能性較大。從非知情交易者的角度來說，信息不對稱的存在，使得非知情交易者不能認(rèn)識價(jià)格變化的根源，當(dāng)出現(xiàn)供給沖擊時(shí)，非知情交易者會推斷知情交易者持有負(fù)面消息，減少對股票的需求或者賣出股票，這會使得微小的價(jià)格下降變成不連續(xù)的暴跌。據(jù)此，我們用股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)作為資本市場信息傳遞效率的第二個代理變量，提出本文的第一個假設(shè):

H1:在其他條件不變情況下，盈余質(zhì)量與股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)。

分析師是資本市場上為投資者搜集和分析上市公司經(jīng)營、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，提供投資建議和業(yè)績預(yù)測的專業(yè)人士。分析師作為專業(yè)的市場參與者，發(fā)揮著外部監(jiān)督［14－15］、信息中介等等功能，成為影響資本市場信息環(huán)境的重要力量之一。投資者對上市公司盈余信息的認(rèn)知，受到分析師的影響，盈余信息反映到股價(jià)中的效率也必然受到分析師的影響。本文認(rèn)為盈余質(zhì)量對資本市場信息效率的影響，受到分析師關(guān)注度的調(diào)節(jié)影響，主要原因有如下三點(diǎn)。

第一，分析師作為一種專業(yè)的市場參與者，具有甄別會計(jì)信息質(zhì)量的功能。相對于普通的中小投資者，分析師對公司的鑒別能力較強(qiáng)，能夠很好的甄別優(yōu)質(zhì)公司，識別公司的盈余管理行為［14－15］。分析師能夠?yàn)橥顿Y者提供投資建議，得到分析師的推崇就意味著得到投資者的推崇。在分析師關(guān)注較多的公司中，會計(jì)盈余質(zhì)量得到了較多的甄別與鑒定，這導(dǎo)致了兩種后果:一方面，投資者對盈余信息更加信任，降低了信息的分析成本，提高了信息傳遞的效率;另一方面，分析師對盈余信息的甄別，降低了投資者的認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)，將會減弱由于會計(jì)盈余質(zhì)量不佳而帶來的對資本市場的沖擊。

第二，分析師作為一種信息中介，具有信息再造、信息傳遞的功能，與會計(jì)盈余信息形成了相互補(bǔ)充的關(guān)系。例如，Mansi et al［16］認(rèn)為分析師在現(xiàn)在資本市場上扮演者會計(jì)信息使用者和提供者的雙重角色，能夠降低權(quán)益和債務(wù)的資本成本。Lang et al［17］認(rèn)為，分析師能夠通過搜集內(nèi)外部公司信息，評價(jià)公司在市場上的生存能力和投資空間。我國學(xué)者朱紅軍等人［18］也發(fā)現(xiàn)，分析師能夠向市場傳遞更多公司層面的信息，提高了股價(jià)的信息含量。因此，在分析師關(guān)注較多的公司中，一方面，投資者具有更加廣泛的信息來源，對會計(jì)盈余信息的依賴程度較低;另一方面，分析師對會計(jì)盈余信息的補(bǔ)充分析，提高了投資者對會計(jì)盈余的理解與認(rèn)知，降低了未預(yù)期到的盈余信息對市場的沖擊。從這個角度分析，在分析師關(guān)注較多的公司中，盈余質(zhì)量對資本市場的影響程度會更低。

第三，分析師具有外部監(jiān)督功能，能夠提高對投資者的保護(hù)程度;投資者保護(hù)程度的增加，將會減少由于信息摩擦而帶來的市場效率的損失。Bushman et al［19］的研究發(fā)現(xiàn)，進(jìn)行盈利預(yù)測的分析師的數(shù)量與披露要求和投資者保護(hù)成正相關(guān)關(guān)系。投資者保護(hù)程度的增加，降低了信息交易者的交易風(fēng)險(xiǎn)和交易成本，增強(qiáng)了他們進(jìn)行套利交易的動機(jī)［20］?；钴S的知情交易行為，將會向市場傳遞更多的決策有用信息［21］。在這種環(huán)境下，由于會計(jì)盈余質(zhì)量所帶來的信息摩擦，對資本市場的影響將會降低。

基于以上的分析，我們認(rèn)為，會計(jì)盈余質(zhì)量對資本市場信息效率的影響程度，在分析師關(guān)注度不同的公司中存在差異，提出如下假設(shè):

H2:其他條件不變的情況下，在分析師關(guān)注較低的公司中，盈余質(zhì)量與股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)向相關(guān)關(guān)系更強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文的樣本范圍為中國滬深主板所有A股上市公司，樣本選擇過程如下:第一，由于本文的會計(jì)信息質(zhì)量采用的是Dechow和Dichev［22］的營運(yùn)資本應(yīng)計(jì)項(xiàng)目模型（DD模型），需要用到上期、當(dāng)期以及下一期的經(jīng)營活動現(xiàn)金流量，我國的現(xiàn)金流量表于1998年開始編制，因此樣本區(qū)間限制為1998年至2012年;第二，由于我們在DD模型中采用了5年滾動標(biāo)準(zhǔn)差，因此數(shù)據(jù)區(qū)間限制在2002年之后。第三，由于分析師數(shù)據(jù)在2003年之前缺失非常嚴(yán)重，然而在實(shí)證分析中需要用到分析師數(shù)據(jù)，因此本文將樣本期間定義為2003年至2012年。第四，根據(jù)研究中常用的方法，本文剔除掉了來自金融行業(yè)的樣本。

（二）變量計(jì)算

1.盈余質(zhì)量度量變量

根據(jù) Aboody et al［23］，Callen et al［1］的做法，本文將采用Dechow和Dichev［22］的營運(yùn)資本應(yīng)計(jì)項(xiàng)目模型（DD模型）來計(jì)算盈余質(zhì)量，具體計(jì)算方法如下:

其中，TCAj，t=（ΔCAj，t－ ΔCLj，t－ ΔCASHj，t+ΔSTDEBTj，t），ΔCAj，t為 j公司第 t年的流動資產(chǎn)變化額;ΔCLj，t為 j公司第 t年的流動負(fù)債變化額;ΔCASHj，t為 j公司第t年現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的變化額;ΔSTDEBTj，t為 j公司第 t年短期借款的變化額。

將計(jì)算得到的營運(yùn)資本應(yīng)計(jì)項(xiàng)目總額（TCAj，t）用模型（1）對當(dāng)期、前一期及后一期的經(jīng)營活動現(xiàn)金流量進(jìn)行逐年逐行業(yè)回歸，模型（1）中營運(yùn)資本應(yīng)計(jì)項(xiàng)目方差中的未被解釋部分表示企業(yè)盈余管理的程度。我們將殘差的絕對值作為度量盈余質(zhì)量的變量（EQ1），為了結(jié)果的穩(wěn)健性，我們還計(jì)算了當(dāng)期以及前四期殘差的5年滑動標(biāo)準(zhǔn)差，作為盈余質(zhì)量的第二個變量（EQ2），兩個變量的數(shù)值越大表明盈余質(zhì)量越低。

2.股票價(jià)格暴跌風(fēng)險(xiǎn)度量變量

參考 Kim et al［12，24］的方法，我們采用兩種方法度量股票暴跌風(fēng)險(xiǎn)，首先采用模型（2）擴(kuò)展的市場模型計(jì)算公司殘差收益率:

其中，rj，t是股票 j在 t日的收益率，rm，t是總市值加權(quán)的市場收益率。公司在t日的殘差收益率以1加殘差的自然對數(shù)來表示，即:Dj，t=ln（1+ εj，t）

本文第一個風(fēng)險(xiǎn)暴跌變量（NCSKEW）直接采用 Chen et al［10］、Jin 和 Myers［7］的做法。具體算法為，用會計(jì)年度中股票殘差收益率的三階矩除以殘差收益率標(biāo)準(zhǔn)差的三次方，乘以－1。乘以－1使得NCSKEW值越大，股票價(jià)格暴跌傾向越大。

第二個風(fēng)險(xiǎn)暴跌變量（DUVOL）來自于Chen et al［10］，用來描述在收益率高、低兩種情況下股票價(jià)格波動性的大小。DUVOL定義為收益率低的交易日的殘差收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，除以收益率高的交易日的殘差收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)殘差收益率高于會計(jì)年度的平均值時(shí)視為高收益率交易日，低于年度平均值視為低收益率交易日。DUVOL的值越大，表明收益率向負(fù)面波動的幅度越大，股價(jià)暴跌傾向越大。

3.其他控制變量

參照Gul et al［25］的研究，針對可能影響股價(jià)信息含量的因素，本文選擇如下控制變量:SIZE是公司總資產(chǎn)的自然對數(shù);LEV是公司總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值;TURNOVER是會計(jì)年度中平均的周換手率;SIGMA是股票殘差收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算時(shí)數(shù)據(jù)至少為3年;MB是市值賬面比，即用市場價(jià)值除以權(quán)益的賬面價(jià)值;ANALYST是關(guān)注于該公司的分析師數(shù)量加1的自然對數(shù)。INST是機(jī)構(gòu)投資者持股比例，用半年度報(bào)告公布的機(jī)構(gòu)投資者持股比例做代理變量。IND_NUM為行業(yè)控制變量，是指每一年每一行業(yè)公司數(shù)目的自然對數(shù)，其中制造業(yè)采用兩位行業(yè)代碼，其余行業(yè)采用一位行業(yè)代碼;IND_SIZE為行業(yè)控制變量，是指每一年每一行業(yè)公司總資產(chǎn)之和的自然對數(shù)，其中制造業(yè)采用兩位行業(yè)代碼，其余行業(yè)采用一位行業(yè)代碼。

（三）模型設(shè)定

針對假設(shè)1，本文采用回歸模型（3）作為基準(zhǔn)模型進(jìn)行分析。

其中，i代表公司，t代表期間;因變量CRASHit是股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的代理變量，包括股票價(jià)格的負(fù)向偏度（NCSKEW）和負(fù)向波動率（DUVOL）兩個變量。自變量EQ為按照DD模型計(jì)算出來的盈余質(zhì)量變量，包括殘差的絕對值（EQ1）和殘差的標(biāo)準(zhǔn)差（EQ2）?？紤]到隨機(jī)擾動項(xiàng)的聚類性，本文按照公司和年份對標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行聚類處理（Double Clustering by Firm and Year），估算穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差。根據(jù)假設(shè)1和假設(shè)2，盈余質(zhì)量代理變量EQ的回歸系數(shù)β應(yīng)該為正。

針對假設(shè)2，本文在基準(zhǔn)模型3的基礎(chǔ)上，加入分析師關(guān)注與盈余質(zhì)量的交乘項(xiàng)，即采用如下模型（4）進(jìn)行檢驗(yàn)分析:根據(jù)本文假設(shè)2，在分析師關(guān)注度較高的公司中，盈余質(zhì)量對股價(jià)信息延遲、股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的影響將會減弱，因此交互項(xiàng)的回歸系數(shù)β2預(yù)期為負(fù)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表1是本文變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。表2是主要變量之間的相關(guān)系數(shù)表。EQ1和EQ2的相關(guān)系數(shù)為0.5264，兩個變量對盈余質(zhì)量的度量一致。NCSKEW和DUVOL的相關(guān)系數(shù)為0.9745，兩個變量對股票價(jià)格暴跌風(fēng)險(xiǎn)的度量高度一致。另外盈余質(zhì)量（EQ1和EQ2）與與股票價(jià)格暴跌風(fēng)險(xiǎn)變量（NCSKEW和DUVOL）的相關(guān)系數(shù)在2%左右，從單變量分析上來看，盈余質(zhì)量較低，股票價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)較大。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2 主要變量相關(guān)系數(shù)矩陣

續(xù)表2

（二）盈余質(zhì)量與股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析

根據(jù)模型（3），本文以兩個股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)變量為因變量，以兩個盈余質(zhì)量變量為自變量，加入其它控制變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3所示。

表3 盈余質(zhì)量與股票價(jià)格暴跌風(fēng)險(xiǎn)

表3中的方程1和方程2的因變量是股票收益分布負(fù)向偏度的代理變量（NCSKEW），在兩個回歸方程中，EQ1和EQ2的系數(shù)均顯著為正;方程3和方程4的因變量是兩類收益率（低低收益率、高收益率）波動性的比值（DUVOL），在兩個回歸方程中，EQ1和EQ2的系數(shù)也均顯著為正。實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)2，即盈余質(zhì)量和股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，盈余質(zhì)量越低，股票價(jià)格發(fā)生暴跌的可能性越大。本節(jié)的結(jié)論證實(shí)了盈余質(zhì)量對資本市場上負(fù)面信息堆積的影響作用。

對其它控制變量的分析可以看出，公司規(guī)模（SIZE）在4個回歸方程中均顯著為負(fù)，規(guī)模越大的公司股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)越低，這和投資者認(rèn)知理論一致，即規(guī)模大的公司投資者的關(guān)注程度大，資本市場上信息的效率較高。財(cái)務(wù)杠桿（LEV）在4個回歸方程中顯著為正，財(cái)務(wù)杠桿大的公司信息延遲的程度較大。股票的換手率（TURNOVER）在所有回歸方程中顯著為正;股票殘差收益的波動性（SIGMA）在所有回歸方程中為顯著為負(fù)，波動性程度越大，說明股價(jià)中的異質(zhì)信息越多，股價(jià)發(fā)生暴跌的風(fēng)險(xiǎn)越小。

（三）盈余質(zhì)量、分析師與資本市場信息傳遞

為了檢驗(yàn)本文的假設(shè)2，我們采用模型（4）進(jìn)行分析，主要關(guān)注分析師和盈余質(zhì)量的交互項(xiàng)的回歸系數(shù)，檢驗(yàn)在不同信息環(huán)境下，盈余質(zhì)量對股價(jià)信息延遲的作用。結(jié)果如表4所示。

表4中的方程1和方程2的因變量是股票收益分布負(fù)向偏度的代理變量（NCSKEW），在兩個回歸方程中，EQ1、EQ2與ANALYST的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù);方程3和方程4的因變量是兩類收益率（低低收益率、高收益率）波動性的比值（DUVOL），EQ1、EQ2與ANALYST的交互項(xiàng)系數(shù)同樣均顯著為負(fù)。這一實(shí)證結(jié)果表明，在信息環(huán)境較好的情況下，盈余質(zhì)量與股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性減弱。盈余質(zhì)量和分析師的信息中介功能在對股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的影響上，存在相互補(bǔ)充的關(guān)系。

實(shí)證結(jié)果支持本文假設(shè)2，在分析師關(guān)注較多的公司中，由于分析師的外部監(jiān)督、信息甄別、信息中介等作用，投資者在盈余信息的依賴性、認(rèn)知度等方面得到了改善，會計(jì)盈余質(zhì)量問題對資本市場信息效率的沖擊較小。

表4 盈余質(zhì)量和分析師的交互作用對股價(jià)信息延遲的影響

五、結(jié) 論

本文以中國A股市場2003至2012年上市公司為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了盈余質(zhì)量與資本市場信息傳遞效率之間的關(guān)系。以兩個股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)代理變量作為分析對象，我們發(fā)現(xiàn)了盈余質(zhì)量降低股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的證據(jù)。本文以外部分析師數(shù)量的多少作為公司所處信息環(huán)境的代理變量，實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在信息環(huán)境較好的情況下，盈余質(zhì)量與股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)之間的負(fù)向作用越小。本文的研究發(fā)現(xiàn)了盈余質(zhì)量和資本市場信息傳遞之間的直接聯(lián)系，信息傳遞的效率受到盈余質(zhì)量的影響，盈余質(zhì)量會對資本市場摩擦產(chǎn)生影響。

［1］Callen J L，Khan M，Lu H.Accounting quality，stock price delay and future stock returns［J］.Contemporary Accounting Research，2013，30（1）:269－295.

［2］于李勝，王艷艷.信息不確定性與盈余公告后漂移現(xiàn)象（PEAD）——來自中國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2006（3）:40－49.

［3］金智.新會計(jì)準(zhǔn)則、會計(jì)信息質(zhì)量與股價(jià)同步性［J］.會計(jì)研究，2010（7）:19－26.

［4］Stein J C，Hong H.Differences of opinion，short－ sales constraints，and market crashes［J］.Review of Financial Studies，2003，16（2）:487－525.

［5］陳國進(jìn)，張貽軍.異質(zhì)信念、賣空限制與我國股市的暴跌現(xiàn)象研究［J］.金融研究，2009（4）:80－91.

［6］Marin J M，Olivier J P.The dog that did not bark:Insider trading and crashes［J］.Journal of Finance，2008，63（5）:2429－2476.

［7］Li Jin，Myers S C.R －2 around the world:New theory and new tests［J］.Journal of Financial Economics，2006，79（2）:257－292.

［8］Hutton A P，Marcus A J，Tehranian H.Opaque financial reports，R －2，and crash risk［J］.Journal of Financial E－conomics，2009，94（1）:67－86.

［9］陶洪亮，申宇.股價(jià)暴跌、投資者認(rèn)知與信息透明度［J］.投資研究，2011（10）:66 －77.

［10］Chen J，Hong H，Stein J C.Forecasting crashes:trading volume，past returns，and conditional skewness in stock prices［J］.Journal of Financial Economics，2001，61（3）:345－381.

［11］Kothari S P，Wysocki P D，Shu S.Do managers withhold bad news?［J］.Journal of Accounting Research，2009，47:241－276.

［12］Kim J B，Li Yinghua，Zhang Liandong.CFOs versus CEOs:Equity incentives and crashes［J］.Journal of Financial Economics，2011，101:713 －730.

［13］Kim J B，Zhang Liandong.Does accounting conservatism reduce stock price crash risk?Firm－level evidence［EB/OL］.http://iaf.shufe.edu.cn/upload/_info/2002000049/81411_1109230952121.pdf，2011.

［14］Yu Fang.Analyst coverage and earnings management［J］.Journal of Financial Economics，2008，88（2）:245－271.

［15］Ball R，Shivakumar L.How much new information is there in earnings?［J］.Journal of Accounting Research，2008，46（5）:975－1016.

［16］Mansi S A，Maxwell W F，Miller D P.Analyst forecast characteristics and the cost of debt［J］.Review of Accounting Studies，2011，16（1）:116 －142.

［17］Lang M H，Lins K V，Miller D P.Concentrated control，analyst following，and valuation:Do analysts matter most when investors are protected least?［J］.Journal of Accounting Research，2004，42（3）:589－623.

［18］朱紅軍，何賢杰，陶林.中國的證券分析師能夠提高資本市場的效率嗎——基于股價(jià)同步性和股價(jià)信息含量的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.金融研究，2007（2）:110－121.

［19］Bushman R M，Piotroski J D，Smith A J.Insider trading restrictions and analysts'incentives to follow firms［J］.Journal of Finance，2005，60（1）:35－66.

［20］Morck R，Yeung B，Yu W.The information content of stock markets:Why do emerging markets have synchronous stock price movements?［J］.Journal of Financial Economics，2000，58（1－2）:215－260.

［21］Piotroski J D，Roulstone D T.The influence of analysts，institutional investors，and insiders on the incorporation of market，industry，and firm-specific information into stock prices［J］.Accounting Review，2004，79（4）:1119－1151.

［22］Dechow P M，Dichev I D.The quality of accruals and earnings:The role of accrual estimation errors［J］.Accounting Review，2002，77:35－59.

［23］Aboody D，Hughes J，Liu J.Earnings quality，insider trading，and cost of capital［J］.Journal of Accounting Research，2005，43（5）:651－673.

［24］Kim J B，Li Yinghua，Zhang Liandong.Corporate tax avoidance and stock price crash risk:Firm-level analysis［J］.Journal of Financial Economics，2011，100（3）:639－662.

［25］Gul F A，Kim J B，Qiu A A.Ownership concentration，foreign shareholding，audit quality，and stock price synchronicity:Evidence from China［J］.Journal of Financial Economics，2010，95（3）:425 －442.

Surplus Quality，Analysts and the Risk of Stock Price Crash

NIU Dong－mei
（School of Economics and Finance，Xi'an Jiaotong University，Xi'an710061，China）

Stock Price Crash refers to phenomenon that the market index or the price of a kind of stock ab－ruptly falls significantly in the short term without any information precursors.This paper studies the effect of surplus quality and analysts on the risk of stock price crash based on the research sample of Chinese listed companies from2003 to2012.The empirical results show that relatively high surplus quality can decrease the possibility of stock price crash.This paper takes analysts as the proxy variable for information environment and finds surplus quality and information environment are mutually complemented.In a relatively poor information environment，a more significant negative correlation exists between surplus quality and stock price crash risk.

Surplus Quality;Analyst;Stock Price Crash;Market Friction

A

1002－2848－2014（04）－0094－07

2014－06－05

牛冬梅（1976－），女，河南省沁陽市人，西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院博士研究生，研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

責(zé)任編輯、校對:鄭雅妮