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    基于β系數(shù)的會(huì)計(jì)信息對股票收益率影響研究

    2016-11-02 15:32:22鐘高崢楊艷林
    會(huì)計(jì)之友 2016年17期
    關(guān)鍵詞:面板數(shù)據(jù)因子分析會(huì)計(jì)信息

    鐘高崢 楊艷林

    【摘 要】 以A股市場中炒作概念相對較少的鋼鐵行業(yè)為研究對象,運(yùn)用因子分析法將相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)整合為盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力和成長能力4大類會(huì)計(jì)信息,通過β系數(shù)剔除市場因素對股票收益率的影響,采用面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析了這4大類會(huì)計(jì)信息對公司股票收益率的影響,研究結(jié)果顯示,這4大類會(huì)計(jì)信息對股票收益率都有顯著性影響,其中盈利能力和成長能力對股票收益率有更積極的影響,而營運(yùn)能力和償債能力則不如前兩類會(huì)計(jì)信息受到投資者重視,但相比市場因素,它們對股票收益率的邊際貢獻(xiàn)都很小,從而間接證明了A股市場還處于主要受市場走勢影響的投機(jī)炒作階段。

    【關(guān)鍵詞】 β系數(shù); 因子分析; 面板數(shù)據(jù); 會(huì)計(jì)信息; 股票收益率

    【中圖分類號(hào)】 F830.91 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937(2016)17-0065-05

    一、引言

    Ball And Brown[1]通過對美國上市公司會(huì)計(jì)信息與股價(jià)的實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息與股價(jià)有很強(qiáng)的相關(guān)性。Fama and French[2]的研究發(fā)現(xiàn),公司規(guī)模、市盈率、賬面市值比等因素對股價(jià)收益率有顯著影響,其中影響最大的是賬面市值比,由此兩人又建立了著名的“三因素模型”。Daniel et al.[3]用因子方法研究了芬蘭上市公司會(huì)計(jì)信息對股價(jià)的解釋力度,發(fā)現(xiàn)在不同時(shí)期,會(huì)計(jì)信息對股價(jià)的解釋力度不同。A股市場起步較晚,但從開創(chuàng)起就一直受到學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注,并取得了大量研究成果。從會(huì)計(jì)信息的角度,趙宇龍[4]研究發(fā)現(xiàn),公司預(yù)期會(huì)計(jì)盈余與股票非正常收益率的相關(guān)性在1994年和1995年并不顯著,而在1996年有很明顯的相關(guān)性;史美景[5]選取了8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)對股價(jià)進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)對股價(jià)影響最大的是每股收益;于海燕和黃一鳴[6]的研究表明,股價(jià)與現(xiàn)金流量指標(biāo)相關(guān)性不強(qiáng),與資產(chǎn)收益率、權(quán)益回報(bào)等5個(gè)指標(biāo)相關(guān)性最明顯;洪婷[7]以1999—2004年的樣本數(shù)據(jù),建立了公司業(yè)績的評(píng)價(jià)體系,發(fā)現(xiàn)盈利能力指標(biāo)中,與股價(jià)相關(guān)性最大的是每股凈資產(chǎn),負(fù)債能力、成長能力和現(xiàn)金流指標(biāo)與股價(jià)相關(guān)性都比較弱;黃雷和秦娟[8]的研究表明,經(jīng)過轉(zhuǎn)換后的EVA指標(biāo)相比傳統(tǒng)的盈利能力指標(biāo),更能反映上市公司的實(shí)際盈利能力;Xuanjuan Chen et al.[9]研究了影響中國股票收益率的因素,研究表明凈營運(yùn)資產(chǎn)、市凈率等財(cái)務(wù)指標(biāo)對股票收益率影響最大;戴慶文[10]研究了我國上市公司股票收益率的影響因素,結(jié)果顯示盈利能力是影響上市公司股票收益率最顯著的會(huì)計(jì)信息,其中最顯著的財(cái)務(wù)指標(biāo)是每股收益和凈資產(chǎn)收益率。韓海容和吳國鼎[11]就交易信息對股票收益率的影響因素進(jìn)行了研究,結(jié)果表明換手率和反轉(zhuǎn)因素對股票收益率影響最顯著。

    綜合國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究后發(fā)現(xiàn),這些研究都試圖解釋會(huì)計(jì)信息對股票收益率的直接影響,但在分析上市公司會(huì)計(jì)信息對股票收益率的直接影響程度時(shí),研究結(jié)果大多顯示會(huì)計(jì)信息對股票收益率影響的解釋力度均有限?;诖耍诒疚闹幸詡€(gè)股相對于大盤的β系數(shù)乘以大盤指數(shù)收益率代表市場因素的影響,用個(gè)股收益率減去市場因素的影響得到剔除市場因素影響后的股票收益率,再實(shí)證分析會(huì)計(jì)信息對剔除市場因素影響后股票收益率的影響,以期發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息對股票收益率影響的新特征。

    二、樣本、變量的選取和研究模型

    (一)樣本選取

    本文以A股市場鋼鐵行業(yè)上市公司為研究對象。這是考慮到A股市場概念炒作風(fēng)氣盛行,而鋼鐵行業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè),上市公司一般盤子較大,相對大多數(shù)其他行業(yè)可供炒作的概念較少,股價(jià)應(yīng)更能反映公司的會(huì)計(jì)信息。樣本數(shù)據(jù)選擇2005年到2014年共10年的面板數(shù)據(jù),剔除信息披露不全、2005年以后上市的公司和ST公司,最終保留了25個(gè)樣本公司,公司的年收益率由年收盤價(jià)計(jì)算得到,計(jì)算公式為:Rt=,t=2005,2006,…,2014,其中,Rt為公司第t年的收益率,pt為公司第t年的年收盤均價(jià),pt-1公司第t-1年的年收盤均價(jià),年收盤均價(jià)來自于方正證券軟件,各公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,下文提到的β數(shù)據(jù)來自于國泰安市場通軟件,因子分析采用SPSS 16.0統(tǒng)計(jì)軟件,面板回歸采用EViews 6.0計(jì)量軟件。

    (二)變量選取

    本文選取了反映上市公司經(jīng)營狀況的4大類會(huì)計(jì)信息:盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力、成長能力,并從這4大類會(huì)計(jì)信息中選取12項(xiàng)具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo),具體變量見表1。

    (三)研究模型

    1.因子分析模型

    首先對12項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行因子分析,這里選取財(cái)務(wù)指標(biāo)10年的平均值作為分析對象,因子分析可以從一系列原始變量中提取出少數(shù)幾個(gè)公共因子,并得到公共因子的表達(dá)式,因子分析模型如下:

    設(shè)原始變量為向量X=(x1,x2,x3,x4,…,xn)',提取的公共因子向量Z=(z1,z2,z3,z4,…,zn)',特殊因子向量ε=(ε1,ε2,ε3,ε4,…,εn)',A=(ai,j)為因子載荷矩陣,n為原始變量個(gè)數(shù),m為提取的公共因子個(gè)數(shù),原始變量與因子之間的表達(dá)式為:

    2.面板回歸模型

    (1)模型設(shè)計(jì)

    本文采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,基于以下幾點(diǎn)考慮:第一,面板數(shù)據(jù)的樣本量大大增加,可以增加估計(jì)量的抽樣精度;第二,面板數(shù)據(jù)可以降低一般模型存在的多重共線性,消除一般模型的自相關(guān);第三,面板數(shù)據(jù)比起截面數(shù)據(jù),可進(jìn)行更全面的經(jīng)濟(jì)分析。

    結(jié)合各個(gè)學(xué)者的相關(guān)研究,建立以下Panel Data 模型:

    Y=αi ,t+c1z1, i,t+c2z2, i,t+c3z3, i,t+c4z4, i,t+εi ,t

    其中,i=1,2,…,25;t=2005,2006,…,2014;αi ,t為截距項(xiàng);c1、c2、c3、c4為各個(gè)解釋變量的估計(jì)系數(shù);εi ,t為殘差項(xiàng)。

    (2)因變量的選取

    因變量為Y,Y=Y1-β×Y2,其中Y1為鋼鐵上市公司的年收益率,Y2為上證指數(shù)年收益率,β來自市場模型,市場模型是一種基于現(xiàn)實(shí)市場中證券資產(chǎn)的價(jià)格或收益變動(dòng)普遍存在同漲同跌現(xiàn)象,而這種現(xiàn)象主要由市場收益這個(gè)共同的因素影響。這里把市場模型定義如下:

    ri=αi+βirm+εi

    ri為單個(gè)公司的收益率,rm為上證指數(shù)的收益率。β是用來衡量市場因素變動(dòng)對個(gè)別股票的影響程度,當(dāng)β>1時(shí),說明單個(gè)股票的價(jià)格波動(dòng)要強(qiáng)于市場的波動(dòng);當(dāng)β<1時(shí),說明單個(gè)股票的價(jià)格波動(dòng)要弱于市場的波動(dòng);當(dāng)β=1時(shí),說明單個(gè)股票的價(jià)格波動(dòng)與市場波動(dòng)變化同步。

    β×Y2為影響上市公司股票收益率的市場因素,本文把因變量定義為Y=Y1-β×Y2,就相當(dāng)于把影響上市公司市場因素部分給消除掉了,剩下的是影響上市公司股票收益率的內(nèi)部因素,這樣更有利于分析各財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對上市公司股票收益率的影響。

    三、實(shí)證分析

    (一)因子分析

    1.原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

    由于原始數(shù)據(jù)量綱不同,需要先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,這里運(yùn)用的是Z分?jǐn)?shù)(Z-score)方法,具體公式為:x'i=,其中,x'i為第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù),xi為第i個(gè)原始數(shù)據(jù),μ為該列數(shù)據(jù)的均值,σ為該列數(shù)據(jù)的方差。標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)均值等于1,方差等于0。運(yùn)用SPSS 16.0軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,這里使用的原始數(shù)據(jù)是鋼鐵上市公司10年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的平均值。

    2.KMO檢驗(yàn)與Bartlett球形檢驗(yàn)

    標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)以后,運(yùn)用SPSS 16.0軟件進(jìn)行因子分析,檢驗(yàn)因子分析的可行性,本文采用KMO檢驗(yàn)與Bartlett球形檢驗(yàn)方法,結(jié)果顯示,KOM的值為0.510,大于0.5,適合做因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)很顯著,Sig.=0,拒絕零假設(shè),適合做因子的分析。

    3.提取公因子

    采用特征值大于1的方法提取公因子,一共提取了4個(gè)公因子,因子的特征值、方差、累計(jì)方差如表2所示。特征值衡量了提取的公共因子的重要程度,方差貢獻(xiàn)率是因子解釋的方差占原始變量方差的比例,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率是所有因子解釋的方差占總方差的比例,即方差貢獻(xiàn)率之和。旋轉(zhuǎn)后4個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率分別為28.881%、20.036%、16.247%、14.861%,累計(jì)方差達(dá)到了80.025%,大于80%,能夠較好地解釋總方差,原始變量80%以上的信息可以被4個(gè)因子所解釋,提取4個(gè)因子具有合理性。

    為了更進(jìn)一步了解每個(gè)因子表示的實(shí)際意義,用最大方差旋轉(zhuǎn)法對因子成分矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),使因子上的元素更加接近0或±1,小的載荷更小,大的載荷更大。進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后的因子旋轉(zhuǎn)成分矩陣如表3所示。由表3可以看出,因子Z1在主營業(yè)務(wù)利潤率、成本費(fèi)用利潤率、凈資產(chǎn)收益率上有較大的載荷,分別達(dá)到了95.2%、90.3%、85%,這三個(gè)指標(biāo)反映了鋼鐵上市公司的盈利能力,可將因子Z1定義為盈利能力因子;因子Z2在流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率上有較大的載荷,分別達(dá)到了91.4%、89.1%、78.8%,這三個(gè)指標(biāo)反映了鋼鐵上市公司的償債能力,可將因子Z2定義為償債能力因子;因子Z3在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率上有較大載荷,分別達(dá)到了87.5%、73.1%,這兩個(gè)指標(biāo)反映了鋼鐵上市公司的營運(yùn)能力,可將因子Z3定義為鋼鐵上市公司的營運(yùn)能力因子;因子Z4在總資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率上有較大載荷,分別達(dá)到了96.2%、89.3%,這兩個(gè)指標(biāo)反映了公司的成長能力,可將因子Z4定義為鋼鐵上市公司的成長能力因子。

    為了把公共因子表示成12個(gè)原始變量的線性組合,對每個(gè)原始變量計(jì)算因子的估計(jì)值,需要求出因子得分系數(shù)矩陣。將旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣標(biāo)準(zhǔn)化,得到因子得分系數(shù)矩陣,如表4所示。由因子得分系數(shù)矩陣可計(jì)算每個(gè)主成分的表達(dá)式:

    (二)面板回歸分析

    通過因子分子得到了z1、z2、z3、z4的表達(dá)式,把鋼鐵上市公司原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的面板值代入,可得到z1、z2、z3、z4從2005年到2014年的面板數(shù)據(jù),以z1、z2、z3、z4作為自變量,Y作為因變量。

    分析面板數(shù)據(jù)的方法常用的有個(gè)體固體效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和普通最小二乘法模型,選取哪種模型應(yīng)通過特定的方法來檢驗(yàn)。通過協(xié)方差分析檢驗(yàn),本文選用固體效用模型進(jìn)行回歸分析。

    把Y、z1、z2、z3、z4的面板數(shù)據(jù)輸入EViews 6.0,得到回歸結(jié)果,結(jié)果如表5所示。

    從回歸結(jié)果可以看到,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為206.8919,P值為0.0000,說明模型總體上非常顯著,調(diào)整后R2=0.4464,解釋力度較好,收益率變動(dòng)的44.64%可以被因子所解釋,根據(jù)結(jié)果可得到以下固體效應(yīng)模型:

    Y=0.3668+0.0166z1-0.0022z2-0.0222z3+0.0031z4

    考慮到Y(jié)是剔除市場因素影響之后的收益率,因而對此回歸模型可作如下解釋:

    第一,在剔除市場因素影響后,盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力和成長能力這4大類會(huì)計(jì)信息對鋼鐵上市公司股票收益率的影響顯著,其中,從對股票收益率邊際貢獻(xiàn)排序,對收益率的邊際貢獻(xiàn)最大的是盈利能力,其次是成長能力、償債能力和營運(yùn)能力。

    第二,z1、z4的系數(shù)為正,由此可知,z1、z4分別作為代表鋼鐵上市公司的盈利和成長指標(biāo),表明在剔除市場因素影響后,它們對鋼鐵上市公司股票收益率存在正向的影響,在數(shù)量上表現(xiàn)為,盈利能力和成長能力分別變動(dòng)1單位,在剔除市場因素影響后,收益率還將分別變動(dòng)0.0166和0.0031單位。這說明對于鋼鐵行業(yè),盈利能力和成長能力作為反映公司盈利和成長性的重要會(huì)計(jì)信息,受到投資者關(guān)注,對投資者起到了積極的導(dǎo)向作用。

    第三,z2、z3的系數(shù)為負(fù),說明z2、z3分別作為償債和營運(yùn)指標(biāo),在剔除市場因素影響之后,它們對鋼鐵上市公司股票收益率存在負(fù)向的影響,在數(shù)量上表現(xiàn)為,償債能力和營運(yùn)能力分別變動(dòng)1單位,在剔除市場因素影響后,收益率將變動(dòng)-0.0022和-0.0222單位。這說明對鋼鐵行業(yè)這樣的傳統(tǒng)行業(yè),償債和營運(yùn)能力不受投資者重視。

    四、研究結(jié)論

    在剔除了影響股票收益率的市場因素后,盈利能力和成長能力與鋼鐵上市公司股票收益率存在正相關(guān)關(guān)系,償債能力和營運(yùn)能力對收益率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,且都在1%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。合理的解釋是,盈利能力作為上市公司獲取利潤的能力,體現(xiàn)上市公司的業(yè)績水平,公司的盈利能力越強(qiáng),則給公司股東的回報(bào)也越高,對此投資者已經(jīng)給予了很大關(guān)注;成長能力反映公司未來發(fā)展的水平,股權(quán)投資者一般會(huì)通過會(huì)計(jì)信息正面評(píng)估該項(xiàng)能力;而對于償債能力和營運(yùn)能力,投資者采取的是投機(jī)性思維,償債能力和營運(yùn)能力越差,其破產(chǎn)重組的幾率越大,這反而成了利好。

    把回歸方程變換為:

    Y1=0.3668+β×Y2+0.0166z1-0.0022z2-0.0222z3

    +0.0031z4

    其中Y1為鋼鐵上市公司的股票收益率,Y2為上證指數(shù)收益率,β×Y2表示市場因素,從該方程中變量系數(shù)的大小可以看出,4大類會(huì)計(jì)信息相比市場因素,其對上市公司股票收益率的邊際影響很小,影響股票收益率最大的還是市場因素,對鋼鐵行業(yè)這樣缺乏炒作概念的傳統(tǒng)行業(yè)都是如此,這也間接證明A股市場還處于主要受市場走勢影響的投機(jī)炒作階段。

    【參考文獻(xiàn)】

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