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    信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險:分析師預測的中介作用*

    2017-02-21 09:07:50肖土盛宋順林
    財經(jīng)研究 2017年2期
    關(guān)鍵詞:分析師股價預測

    肖土盛,宋順林,李 路

    (1.中央財經(jīng)大學 會計學院,北京 100081;2.中央財經(jīng)大學 中國管理會計研究與發(fā)展中心,北京 100081;3.上海外國語大學 國際金融貿(mào)易學院,上海 200083;4.上海外國語大學 金融創(chuàng)新與發(fā)展研究中心,上海 200083)

    信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險:分析師預測的中介作用*

    肖土盛1,2,宋順林1,2,李 路3,4

    (1.中央財經(jīng)大學 會計學院,北京 100081;2.中央財經(jīng)大學 中國管理會計研究與發(fā)展中心,北京 100081;3.上海外國語大學 國際金融貿(mào)易學院,上海 200083;4.上海外國語大學 金融創(chuàng)新與發(fā)展研究中心,上海 200083)

    文章利用深交所上市公司信息披露考評數(shù)據(jù),考察了公司信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響,以及作為信息中介的證券分析師所發(fā)揮的作用。研究發(fā)現(xiàn),公司信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險顯著負相關(guān),且這一結(jié)果主要是由信息披露質(zhì)量下降引起股價崩盤風險增加所致,而信息披露質(zhì)量提高對股價崩盤風險的緩解作用不明顯。此外,文章發(fā)現(xiàn)良好的信息披露質(zhì)量能夠顯著降低分析師的預測誤差,而較低的預測誤差可進一步緩解股價崩盤風險,這說明分析師預測活動在信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險之間起中介作用。文章的研究對于認識分析師在資本市場中的作用,以及提高信息披露質(zhì)量、降低股價崩盤風險、促進資本市場平穩(wěn)發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

    股價崩盤風險;信息披露質(zhì)量;分析師預測;中介效應

    一、引 言

    股價“暴漲暴跌”是資本市場的一種重要現(xiàn)象,特別是“暴跌”所帶來的股價崩盤風險給投資者的財富、資本市場的平穩(wěn)運行以及實體經(jīng)濟的健康發(fā)展帶來極大的沖擊和破壞,因而受到監(jiān)管者和投資者的廣泛關(guān)注(許年行等,2012)。由于制度性安排等原因,我國資本市場整體呈現(xiàn)大起大落、劇烈波動的格局。據(jù)滕泰等(2008)統(tǒng)計,我國股市在1996-2008年發(fā)生了四次大的暴跌事件,平均持續(xù)時間為22.5個月,平均振幅高達51.6%。在我國,股價崩盤的案例并不罕見。例如,2011年“重慶啤酒”十三年乙肝疫苗夢破碎,復牌后連續(xù)9個交易日跌停,短短兩個月內(nèi)股價從81元劇跌至21元,市值蒸發(fā)了近75%。在我國金融風險逐漸累積的大背景下,深入剖析股價崩盤風險的成因,對降低我國資本市場金融風險、促進資本市場平穩(wěn)發(fā)展、優(yōu)化資源配置具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

    Jin和Myers(2006)從信息釋放者與接受者之間的信息不對稱角度闡述了股價崩盤風險的成因,認為出于自身利益考慮,管理層不愿及時披露公司負面消息,負面消息累積到一定程度并突然集中披露時將引發(fā)股價崩盤。在這一理論框架下,之后的研究主要從會計信息質(zhì)量(Hutton等,2009;Defond等,2015)、管理層激勵(Kim等,2011a)、稅收規(guī)避(Kim 等,2011b;江軒宇,2013)、分析師和機構(gòu)投資者(An和Zhang,2013;許年行等,2012;許年行等,2013)、媒體監(jiān)督(羅進輝和杜興強,2014)以及投資者保護(王化成等,2014)等方面對股價崩盤風險進行了研究。從Jin和Myers(2006)的研究不難發(fā)現(xiàn),股價崩盤風險本質(zhì)上是信息不對稱所引發(fā)的后果,加強公司信息披露顯然有助于降低股價崩盤風險。然而,鮮有研究直接從信息披露的角度對該問題進行探討。

    信息披露是資本市場最基本的制度安排之一。良好的信息披露有助于降低投融資雙方的信息不對稱和資金成本,提高資本市場的資金配置效率。為了維護資本市場穩(wěn)定發(fā)展和保護投資者利益,我國監(jiān)管部門出臺了一系列政策法規(guī),規(guī)范和引導上市公司的信息披露行為,為提高公司信息披露質(zhì)量奠定了制度基礎(chǔ)。盡管如此,我國上市公司信息披露問題層出不窮,對公司聲譽和投資者信心產(chǎn)生了極大的負面影響。羅進輝(2014)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),2002-2010年,近九成上市公司的信息披露質(zhì)量搖擺不定。因此,本文的第一個研究問題是,我國上市公司信息披露質(zhì)量的提高是否能夠緩解資本市場信息不對稱,進而降低股價崩盤風險?

    作為資本市場重要的信息中介,證券分析師在上市公司和投資者之間扮演著“信息傳遞者”的角色,他們利用專業(yè)知識與信息收集加工的相對優(yōu)勢,向市場參與者提供合理反映證券內(nèi)在價值的信息,從而降低資本市場的信息不對稱程度(何賢杰等,2013;李馨子和肖土盛,2015)。分析師參與市場體現(xiàn)在信息生產(chǎn)、傳遞與吸收各個環(huán)節(jié),從而為上市公司信息披露質(zhì)量影響股價崩盤風險提供了有效途徑。為此,本文的第二個研究問題是,證券分析師在上市公司信息披露質(zhì)量影響股價崩盤風險中是否起著中介作用?

    為了回答上述問題,本文以2001-2013年深交所上市公司為樣本,研究了公司信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響,以及證券分析師是否起中介作用。研究發(fā)現(xiàn),上市公司信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險顯著負相關(guān),且這主要是由信息披露質(zhì)量下降使股價崩盤風險增加所致,信息披露質(zhì)量上升對股價崩盤風險的緩解作用則不明顯。此外,良好的信息披露質(zhì)量能夠顯著降低分析師的預測誤差,而較低的分析師預測誤差進一步緩解了股價崩盤風險,說明分析師預測活動具有中介作用。這些證據(jù)表明,良好的信息披露通過改善分析師預測活動、降低信息不對稱程度,緩解了上市公司股價在未來發(fā)生崩盤的風險。

    本文的研究貢獻主要體現(xiàn)在:第一,從公司信息披露實踐,為股價崩盤風險的成因提供了更直接的證據(jù)。以往的研究主要集中于分析會計信息質(zhì)量、管理層激勵、稅收規(guī)避、分析師和機構(gòu)投資者等的影響(Jin和Myers,2006;Hutton 等,2009;Kim等,2011a,b;An和Zhang,2013;Defond等,2015;潘越等,2011;許年行等,2012;江軒宇,2013)。而股價崩盤風險本質(zhì)上是信息釋放者與接受者之間信息不對稱所引發(fā)的后果,是一個信息問題。相對于Hutton等(2009)基于財務指標構(gòu)造的信息透明度代理變量,本文基于上市公司信息披露實踐構(gòu)造的信息披露質(zhì)量指標更加直接和全面地反映了一個公司整體的信息環(huán)境。*基于財務指標(如操縱性應計)構(gòu)造的信息透明度代理變量不僅受企業(yè)固有的經(jīng)營不確定性影響,還容易受到其他一些盈余管理動機的影響。而本文基于深交所信息披露考評構(gòu)造的信息披露質(zhì)量指標綜合反映了上市公司的信息披露實踐,且直接反映了公司信息披露的好與壞,是更好的衡量信息不對稱程度的指標。第二,本文為公司信息披露質(zhì)量影響未來股價崩盤風險提供了一個可能路徑。本文發(fā)現(xiàn),作為資本市場信息中介的分析師在公司信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險之間發(fā)揮著中介作用。與許年行等(2012)發(fā)現(xiàn)分析師樂觀偏差會提高股價崩盤風險的結(jié)論類似,本文發(fā)現(xiàn)分析師預測越準確,股價崩盤風險越小。第三,本文的研究結(jié)論對相關(guān)監(jiān)管部門具有一定的政策啟示。加強上市公司信息披露有助于緩解信息不對稱,降低股價崩盤風險,進而更好地保護投資者利益,促進資本市場健康有序發(fā)展。

    二、文獻回顧與研究假說

    Jin和Myers(2006)建立的信息模型表明,管理層出于自身利益考慮,存在隱藏公司負面消息的動機。隨著經(jīng)營的持續(xù),負面消息不斷積累,達到一定程度并突然集中披露時將導致股票價格急劇下降,甚至引發(fā)股價崩盤。Hutton等(2009)進一步發(fā)現(xiàn),公司信息透明度與股價崩盤風險顯著負相關(guān)。因為公司的信息透明度越低,投資者越無法準確感知管理層藏匿負面消息的行為,從而管理層越容易進行信息管理,所以公司股價未來崩盤的風險越大。Bleck和Liu(2007)則提出,為了確保項目順利實施,管理層存在隱藏不利消息的動機,從而投資者在早期無法發(fā)現(xiàn)投資項目凈現(xiàn)值為負的事實,這類投資項目的虧損累積到一定程度被市場發(fā)覺時將造成股價大幅大跌。Kim等(2011a)比較了CEO與CFO的股權(quán)激勵與股價崩盤風險的關(guān)系,認為管理層為實現(xiàn)自身股權(quán)價值最大化而傾向于采取短期行為(包括隱藏公司負面消息),導致股價崩盤風險增大。李小榮和劉行(2012)發(fā)現(xiàn)女性CEO能顯著降低股價崩盤風險,而女性CFO的影響則不顯著。Kim等(2011b)以及江軒宇(2013)研究發(fā)現(xiàn),稅收規(guī)避為管理層隱藏負面消息和尋租行為提供了便利,從而稅收規(guī)避程度與股價崩盤風險正相關(guān)。類似地,劉春和孫亮(2015)發(fā)現(xiàn),較強的稅收征管力度能夠促使公司及時釋放壞消息,降低股價崩盤風險,從而起到投資者保護的作用。潘越等(2011)的研究表明,上市公司信息透明度越低,股價崩盤風險越高,而分析師關(guān)注可以緩解信息不透明對股價崩盤風險的影響。許年行等(2012)認為,分析師傾向于向市場傳遞樂觀的盈余預測和股票評級等正面信息,而選擇性忽略負面信息,這種樂觀偏差將導致公司負面信息難以及時傳遞至外部投資者,從而增加股價崩盤風險。許年行等(2013)發(fā)現(xiàn)機構(gòu)投資者的羊群行為提高了公司股價崩盤風險。類似地,曹豐等(2015)發(fā)現(xiàn)機構(gòu)投資者持股顯著增大了公司股價崩盤風險。羅進輝和杜興強(2014)發(fā)現(xiàn),媒體對上市公司的頻繁報道顯著降低了股價崩盤風險,發(fā)揮了積極的信息中介和公共監(jiān)督作用。葉康濤等(2015)發(fā)現(xiàn),公司內(nèi)部控制信息披露水平越高,其股價崩盤風險越低。王化成等(2015)則發(fā)現(xiàn),大股東持股通過發(fā)揮監(jiān)督效應和減少掏空行為,降低了公司股價未來崩盤的風險。

    從現(xiàn)有文獻來看,股價崩盤風險本質(zhì)上源于信息不對稱或信息不透明。第一,信息不透明使市場投資者無法觀察到企業(yè)真實業(yè)績,或被企業(yè)虛假情況所蒙蔽,產(chǎn)生對股價的誤判,而一旦投資者識別或獲得企業(yè)真實運營狀況,其股價就會暴跌(李小榮和劉行,2012)。第二,對于信息透明度低的公司,管理層更容易進行信息管理,投資者和股東難以及時發(fā)現(xiàn)凈現(xiàn)值為負的投資項目,虧損累積到一定程度時將引致股價暴跌(Bleck和Liu,2007)。第三,在信息不對稱的情況下,具有信息優(yōu)勢的管理層出于自身利益(包括貨幣薪酬、在職消費等)的考慮,往往會刻意隱藏對公司股價不利的“壞消息”,隨著經(jīng)營的持續(xù),負面消息會逐漸累積,達到一定程度并突然集中披露時將引發(fā)股價崩盤(Jin和Myers,2006)。

    信息不透明在很大程度上是管理層沒有及時、準確和充分地向外部投資者披露公司真實狀況所引起的。作為公司的內(nèi)部人,管理層具有信息優(yōu)勢,雖然他們負有向監(jiān)管者和外部投資者披露信息的義務,但是作為本質(zhì)上的信息分配者,在法律和制度許可的范圍內(nèi),他們在一定程度上擁有信息披露內(nèi)容和披露時機的選擇權(quán)(潘越等,2011)。為了規(guī)范和引導上市公司的信息披露行為,深交所從2001年起對上市公司信息披露的及時性、準確性、完整性和合法性四個方面進行考核評價,并綜合考慮上市公司信息披露行為對市場和投資者的影響、上市公司受獎懲情況以及遵守《上市規(guī)則》情況等多種因素。

    理論上,良好的信息披露有助于降低投資者和公司之間的信息不對稱程度,并可從以下幾方面影響公司股價崩盤風險:第一,良好的信息披露使投資者能夠較真實地了解公司實際經(jīng)營情況,減少股價與公司基本面的背離,從而避免股價虛高所可能導致的未來突然崩盤。第二,良好的信息披露增加了公司透明度,能夠幫助投資者和股東在事前更好地識別和阻止管理層投資凈現(xiàn)值為負的項目,從而避免巨額虧損所可能導致的股價在未來突然崩盤。第三,良好的信息披露能夠為外部投資者監(jiān)督或激勵管理層提供依據(jù),既增加了管理層隱藏負面信息的成本,也抑制了管理層的機會主義行為,從而促使管理層更及時地披露公司負面信息,降低了負面信息累積所可能引發(fā)的股價崩盤風險?;诖?,我們提出以下研究假說:

    假說1:上市公司信息披露質(zhì)量越高,其股價崩盤風險越低。

    經(jīng)過十多年的發(fā)展,證券分析師已成為我國資本市場的重要參與者,并在緩解信息不對稱方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。作為資本市場重要的信息中介,分析師在資本市場中扮演著信息使用者和提供者的雙重角色(Schipper,1991;李馨子和肖土盛,2015)。

    首先,作為信息的專業(yè)使用者,分析師利用上市公司的相關(guān)信息進行預測。分析師預測時所用信息包括公共信息和私有信息,前者為所有分析師所知曉,后者則是分析師個體所特有。相對于私有信息,由于獲取成本較低,公共信息是分析師進行盈余預測的重要信息來源。良好的信息披露直接降低了分析師的信息收集成本,同時提高了財務報告信息質(zhì)量,從而降低了信息使用者對會計信息解讀的偏差,這些都有助于分析師最終形成高質(zhì)量的盈余預測。因此,我們認為分析師預測誤差與公司信息披露質(zhì)量負相關(guān)。

    其次,作為信息的專業(yè)提供者,分析師利用專業(yè)知識與信息收集加工的相對優(yōu)勢,向市場參與者提供合理反映證券內(nèi)在價值的信息,降低證券市場的價格偏離,從而降低股價崩盤風險(何賢杰等,2013)。分析師能夠通過各種公開和非公開渠道獲取上市公司一手資料,在多重交織的信息網(wǎng)絡覆蓋下,管理層隱藏的負面信息能夠被及早發(fā)掘,公司真實面貌將被更全面、多角度地揭示和解讀,這有助于降低股價崩盤風險(潘越等,2011)。分析師預測誤差越小,說明投資者與公司之間的信息不對稱程度越低,投資者越了解公司實際經(jīng)營情況,其未來股價崩盤風險也就越低。因此,我們認為分析師預測誤差與公司股價崩盤風險正相關(guān)。

    綜上分析,證券分析師參與市場體現(xiàn)在信息生產(chǎn)、傳遞與吸收各個環(huán)節(jié),從而為公司信息披露質(zhì)量影響股價崩盤風險提供了有效途徑。因此,我們預期上市公司信息披露質(zhì)量也會對股價崩盤風險產(chǎn)生間接影響,這種影響主要是通過分析師預測活動這一中間機制實現(xiàn)的?;诖?,我們提出以下中介效應假說:

    假說2:分析師預測活動在公司信息披露質(zhì)量影響股價崩盤風險中發(fā)揮中介作用。

    三、研究設計

    (一)樣本期間與數(shù)據(jù)來源。本文所需股價數(shù)據(jù)、分析師數(shù)據(jù)以及公司財務數(shù)據(jù)主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫,同時用RESSET數(shù)據(jù)庫對分析師預測數(shù)據(jù)進行補充。衡量信息披露質(zhì)量的上市公司信息披露考評結(jié)果來源于深交所網(wǎng)站的“信息披露考評”欄目。樣本期間為2001-2013年,主要是因為深交所2001年5月發(fā)布《上市公司信息披露工作考核辦法》,從2002年起就信息披露對上市公司進行考評。

    根據(jù)以往的研究,我們對初始樣本進行了如下篩選:(1)為了估計股價崩盤風險指標,剔除每年交易周數(shù)小于30的樣本;(2)剔除金融企業(yè)樣本;(3)剔除凈資產(chǎn)為負的樣本;(4)剔除控制變量缺失的樣本。本文最終得到9 156個觀測值。此外,為了減輕異常值的影響,我們對所有連續(xù)變量在上下1%的水平上分年度進行了Winsorize處理。

    (二)主要變量定義。

    1.股價崩盤風險(CRASH)。借鑒Chen等(2001)、Kim等(2011a)以及江軒宇(2013)的方法,本文采用負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動率(DUVOL)來度量股價崩盤風險。首先,計算股票i第t周的特有收益率Wi,t。為此,我們建立了如下模型:

    Ri,t=αi+β1Rm,t-2+β2Rm,t-1+β3Rm,t+β4Rm,t+1+β5Rm,t+2+εi,t

    (1)

    其中,Ri,t為股票i第t周的收益率,Rm,t為第t周經(jīng)流通市值加權(quán)的市場收益率。為了調(diào)整股票非同步性交易的影響(Dimson,1979),式(1)中還加入了市場收益率的滯后和超前各兩期。股票特有收益率為:Wi,t=Ln(1+εi,t),其中εi,t為式(1)的殘差。然后,基于特有收益率Wi,t構(gòu)造以下兩個變量:(1)負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW):

    (2)

    其中,n為股票i每年的交易周數(shù)。NCSKEW的數(shù)值越大,股價崩盤風險越大。

    (2)收益上下波動率(DUVOL):

    (3)

    其中,nUP(nDOWN)為股票i的周特有收益率Wi,t大于(小于)年平均收益率的周數(shù)。DUVOL的數(shù)值越大,股價崩盤風險越大。

    2.信息披露質(zhì)量(SCORE)。本文采用深交所對上市公司的年度信息披露考評作為信息披露質(zhì)量的代理指標。相對于其他指標,該考評指標較為客觀,具有一定的權(quán)威性,且能夠較為全面地反映公司整體的信息披露質(zhì)量。深交所的最終考評結(jié)果分為優(yōu)秀、良好、合格與不合格四個等級。*從2011年開始,信息披露考評結(jié)果分為A、B、C、D四個等級,分別與原來的優(yōu)秀、良好、合格與不合格相對應。借鑒曾慶生(2014)的做法,若考評結(jié)果為優(yōu)秀或良好,則歸為信息披露高質(zhì)量公司,SCORE取值為1;若考評結(jié)果為合格或不合格,則歸為信息披露低質(zhì)量公司,SCORE取值為0。

    3.分析師預測誤差(AF_Error)。若分析師在同一年度對某個公司有多次盈余預測,本文選取該分析師在年報披露日前最近一次發(fā)布的盈余預測來衡量盈余預測誤差,計算公式為:AF_Error=|ActualEarnings-Median(ForecastedEarnings)|/Price。其中,ActualEarnings等于公司實際凈利潤除以年末總股數(shù),F(xiàn)orecastedEarnings等于分析師預測的公司凈利潤除以年末總股數(shù),Price為年初股價??紤]到公司總股本的變動會使分析師發(fā)布的每股收益(EPS)預測數(shù)據(jù)與按年末總股數(shù)計算的實際每股收益缺乏可比性,借鑒何賢杰等(2013)的研究,我們基于分析師對凈利潤的預測值,統(tǒng)一使用年末總股數(shù)對凈利潤數(shù)據(jù)進行了標準化處理。AF_Error的數(shù)值越大,分析師盈余預測的準確性越低。

    (三)模型構(gòu)建。為了檢驗假說1,我們構(gòu)建了以下模型:

    CRASHi,t+1=α0+α1SCOREi,t+γ∑Controlsi,t+∑Industry+εi,t+1

    (4)

    其中,CRASHi,t+1分別用公司i在t+1年的NCSKEW和DUVOL來度量,SCOREi,t表示公司i在t年的信息披露質(zhì)量,Controlsi,t為控制變量,Industry為行業(yè)啞變量。根據(jù)以往的文獻(Chen等,2001;Kim等,2011a,b),模型中控制了以下變量:(1)月平均超額換手率(DTURN),等于公司t年的月平均換手率減去t-1年的月平均換手率;(2)特有收益率波動(Sigma),等于t年周特有收益率Wi,t的標準差;(3)平均周特有收益率(RET),等于t年平均周特有收益率;(4)公司規(guī)模(SIZE),等于公司總資產(chǎn)的自然對數(shù);(5)賬面市值比(BM),等于公司賬面權(quán)益價值除以公司總市值;(6)資產(chǎn)負債率(LEV),等于公司總負債除以總資產(chǎn);(7)總資產(chǎn)收益率(ROA),等于公司凈利潤除以總資產(chǎn);(8)操縱性應計絕對值(ABACC),其中操縱性應計由修正Jones模型估計得到;(9)公司治理綜合指數(shù)(CG_Index),借鑒白重恩等(2005)的方法,對8個公司治理指標進行主成分分析,根據(jù)第一大主元得到;(10)機構(gòu)持股比例(InsHold),等于t年末機構(gòu)投資者持股比例之和;(11)投資者保護水平(Protect),采用樊綱等(2011)編制的中國市場化指數(shù)中的“市場中介組織的發(fā)育和法律制度環(huán)境”來衡量各地區(qū)的投資者保護水平。此外,我們還在模型中控制了前一期的股價崩盤風險NCSKEWt和DUVOLt。根據(jù)假說1,式(4)中SCORE的系數(shù)α1應顯著為負。

    為了檢驗假說2,我們根據(jù)溫忠麟等(2006)的研究,采用依次檢驗法:第一步,做因變量對自變量的回歸。用含有分析師預測的樣本對式(4)重新進行檢驗。第二步,做中介變量對自變量的回歸。采用以下模型來檢驗信息披露質(zhì)量對分析師盈余預測的影響:

    AF_Errori,t=α0+α1SCOREi,t+γ∑Controlsi,t+∑Industry+εi,t

    (5)

    其中,Controls包括公司規(guī)模(SIZE)、分析師跟蹤人數(shù)(N_AF)、前三年股票收益波動性(RetStd)、前三年股票收益率與季度會計盈余的相關(guān)性(Corr)、未預期盈余(UE)、預測時長(Horizon)、操縱性應計絕對值(ABACC)以及公司治理指數(shù)(CG_Index)等。第三步,做因變量對自變量和中介變量的回歸。采用以下模型來檢驗分析師預測是否存在中介效應:

    CRASHi,t+1=α0+α1SCOREi,t+β1AF_Errori,i+γ∑Controlsi,t+∑Industry+εi,t+1

    (6)

    若前兩步中系數(shù)α1顯著為負,第三步中介變量系數(shù)β1顯著為正,則存在中介效應。

    四、實證結(jié)果分析

    (一)描述性統(tǒng)計分析。表1報告了深交所信息披露考評結(jié)果與股價崩盤風險的單變量分析結(jié)果。從全樣本來看,NCSKEW和DUVOL的均值分別為-0.3131和-0.2227,與以往的研究文獻類似。PanelA報告了采用NCSKEW衡量股價崩盤風險的結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn),信息披露考評結(jié)果為優(yōu)秀或良好的公司股價崩盤風險較低,而考評結(jié)果為不合格的公司股價崩盤風險上升尤為明顯。在信息披露高質(zhì)量樣本中,股價崩盤風險的均值為-0.3423;在信息披露低質(zhì)量樣本中,股價崩盤風險的均值為-0.2194。檢驗結(jié)果表明,兩組樣本的均值和中位數(shù)均在1%的水平上存在顯著差異。PanelB則報告了采用DUVOL衡量股價崩盤風險的結(jié)果,與PanelA基本類似,不再贅述。表1結(jié)果表明,信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險存在負相關(guān)關(guān)系,這為上市公司信息披露質(zhì)量的提高有助于降低股價崩盤風險提供了初步的證據(jù)。

    相關(guān)性分析結(jié)果(受篇幅限制未列示)顯示,SCORE與NCSKEW和DUVOL的相關(guān)系數(shù)均顯著為負,即公司信息披露質(zhì)量越高,其股價崩盤風險越小。NCSKEW和DUVOL的相關(guān)系數(shù)為0.882,說明兩種方法度量的股價崩盤風險具有內(nèi)在一致性。

    表1 上市公司信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險

    (二)信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險。表2報告了假說1的檢驗結(jié)果。PanelA結(jié)果顯示,SCORE的系數(shù)在1%水平上顯著為負,即公司信息披露質(zhì)量越高,其股價崩盤風險越低。從經(jīng)濟意義上看,相對于信息披露低質(zhì)量公司,信息披露高質(zhì)量公司的股價崩盤風險下降約25%。這表明公司信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響具有統(tǒng)計和經(jīng)濟意義上的顯著性。對于控制變量,與Chen等(2001)、Hutton等(2009)以及許年行等(2013)的研究一致,Sigma、RET和BM均與股價崩盤風險顯著負相關(guān)。CG_Index的系數(shù)顯著為負,表明公司治理水平越高,其股價崩盤風險越低。InsHold的系數(shù)顯著為正,Protect的系數(shù)則顯著為負,分別與曹豐等(2015)以及王化成等(2014)的研究發(fā)現(xiàn)一致。其他控制變量則不顯著。

    在PanelB中,我們改用SCORE_R來衡量公司信息披露質(zhì)量。若考評為優(yōu)秀,則SCORE_R賦值為3;若考評為良好,則SCORE_R賦值為2;若考評為合格,則SCORE_R賦值為1;若考評為不合格,則SCORE_R賦值為0。結(jié)果顯示,SCORE_R的系數(shù)也顯著為負。表2結(jié)果表明,公司信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險顯著負相關(guān),支持了假說1。

    表2 信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響

    注:*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。括號內(nèi)為t值,經(jīng)過公司層面和年度層面的聚類(Cluster)調(diào)整(Petersen,2009)。下表同。

    為了減輕遺漏變量或內(nèi)生性問題可能對研究結(jié)論產(chǎn)生的影響,本文進一步考察了公司信息披露質(zhì)量變化是否引致其股價崩盤風險變化。首先根據(jù)公司前后連續(xù)兩年信息披露考評的變化情況,將研究樣本劃分為信息披露質(zhì)量下降、信息披露質(zhì)量不變以及信息披露質(zhì)量上升三個子樣本,然后考察股價崩盤風險在各子樣本中的變化情況。表3報告了單變量分析結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn),約17%的公司信息披露質(zhì)量下降,約19%的公司信息披露質(zhì)量上升,余下約64%的公司信息披露質(zhì)量則沒有發(fā)生變化。從PanelA中可以看到,信息披露質(zhì)量下降的公司股價崩盤風險上升,而披露質(zhì)量不變或上升的公司股價崩盤風險則下降。相對于披露質(zhì)量上升或不變的公司,披露質(zhì)量下降的公司股價崩盤風險顯著上升,均值和中位數(shù)的差異在5%水平上均顯著。而相對于披露質(zhì)量不變的樣本,披露質(zhì)量上升樣本的股價崩盤風險并沒有顯著下降。PanelB報告了以ΔDUVOL來衡量股價崩盤風險變化的結(jié)果,與PanelA類似。

    表3 信息披露質(zhì)量變化與股價崩盤風險變化

    表4報告了信息披露質(zhì)量變化對股價崩盤風險影響的回歸結(jié)果。我們以變量DNG_SCORE(UP_SCORE)來衡量公司信息披露質(zhì)量的下降(上升),若公司信息披露質(zhì)量下降(上升),則DNG_SCORE(UP_SCORE)取值為1,否則為0。相應地,模型中因變量為股價崩盤風險的變化(ΔCRASH)。PanelA結(jié)果顯示,DNG_SCORE的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,UP_SCORE的系數(shù)則不顯著,表明公司信息披露質(zhì)量下降將引致股價崩盤風險顯著增加,而信息披露質(zhì)量提高對股價崩盤風險的緩解作用則不明顯,這與表1的描述性統(tǒng)計結(jié)果一致。此外,為了排除信息披露質(zhì)量不變樣本可能給研究結(jié)論造成的干擾,我們在PanelB中剔除了前后兩年信息披露考評結(jié)果沒有發(fā)生變化的樣本。結(jié)果顯示,DNG_SCORE的系數(shù)在1%的水平上顯著為正。這表明相對于披露質(zhì)量上升的樣本,披露質(zhì)量下降樣本的股價崩盤風險顯著增加。

    表3和表4結(jié)果表明,公司信息披露質(zhì)量的變化將引致其股價崩盤風險的變化,尤其是信息披露質(zhì)量下降將使股價崩盤風險顯著增加,這為上市公司信息披露質(zhì)量影響股價崩盤風險提供了進一步的證據(jù)支持。

    (三)信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險:分析師的中介作用。表5報告了假說2的檢驗結(jié)果。如上文所述,本文采用依次檢驗法來分析公司信息披露質(zhì)量是否通過分析師預測活動的中介作用對股價崩盤風險產(chǎn)生影響。首先,考慮到很大一部分公司沒有分析師跟蹤,列(1)和列(2)僅用含有分析師預測的樣本對因變量CRASH與自變量SCORE的關(guān)系重新進行了檢驗。不難發(fā)現(xiàn),回歸結(jié)果與表2中PanelA類似,著為負。然后,我們對中介變量AF_Error與自變量SCORE的關(guān)系進行了檢驗,結(jié)果見列(5)??梢园l(fā)現(xiàn),SCORE的系數(shù)在1%水平上顯著為負。相對于披露低質(zhì)量樣本,披露高質(zhì)量樣本的分析師預測誤差下降約65%(相對于AF_Error的均值1.352),說明良好的信息披露質(zhì)量能夠顯著提升分析師預測的準確性。最后,我們運用式(6)對因變量CRASH與自變量SCORE和中介變量AF_Error的關(guān)系進行了檢驗。列(3)和列(4)結(jié)果顯示,無論是用NCSKEW還是DUVOL來衡量股價崩盤風險,AF_Error的系數(shù)在1%水平上均顯著為正,說明分析師預測具有中介效應。在加入中介變量后,SCORE的系數(shù)仍顯著,說明分析師預測僅起到了部分中介作用。假說2得到驗證。

    SCORE的系數(shù)均在1%水平上顯

    表5 信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險:分析師的中介作用

    續(xù)表5 信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險:分析師的中介作用

    五、結(jié)論與政策啟示

    本文利用2001-2013年深交所披露的上市公司信息披露考評數(shù)據(jù),研究了公司信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響,以及作為信息中介的證券分析師所扮演的角色。研究發(fā)現(xiàn),公司信息披露質(zhì)量越高,其股價崩盤風險越低,這主要是由披露質(zhì)量下降使股價崩盤風險顯著增加所致,而披露質(zhì)量上升對股價崩盤風險的緩解作用則不明顯。此外,良好的信息披露質(zhì)量能夠顯著降低分析師的預測誤差,而較低的分析師預測誤差進一步緩解了股價崩盤風險,從而支持了分析師預測活動在信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險之間起中介作用。這些證據(jù)表明,上市公司良好的信息披露通過改善分析師預測活動、降低信息不對稱,緩解了其股價在未來發(fā)生崩盤的風險。

    本文的研究結(jié)論對監(jiān)管部門具有一定的政策啟示。首先,為切實保護投資者利益,監(jiān)管層必須嚴格督促上市公司進一步提高信息披露質(zhì)量,尤其是信息披露考評不佳的公司。以往的研究讓我們認識到提高信息披露質(zhì)量有助于緩解內(nèi)部人的代理問題,對投資者利益有間接影響。本文則發(fā)現(xiàn),公司信息披露質(zhì)量影響股價崩盤風險,對投資者利益有直接影響。其次,重視信息披露的完整性和及時性。信息披露的真實性無疑是信息披露質(zhì)量的重要維度,但是鑒于股價崩盤風險的重要性,信息披露的完整性和及時性也不可小覷。如果上市公司信息披露不完整,存在重大遺漏,或者選擇性地披露好消息、隱藏壞消息,則容易引發(fā)股價暴跌風險,極大地損害投資者利益。類似地,公司信息(尤其是負面信息)披露不及時,也會增加股價崩盤風險。最后,發(fā)揮市場中介機構(gòu)的積極作用,抑制其消極作用。發(fā)達的信息中介(如證券分析師行業(yè))是資本市場透明度的重要保障。然而,證券分析師也是一把“雙刃劍”,一方面,分析師的信息搜尋和解讀功能有助于改善公司信息環(huán)境,減少證券市場的價格偏離,從而降低公司股價崩盤風險;另一方面,分析師存在樂觀偏差,往往對好消息推波助瀾、對壞消息避之不及,從而增加股價崩盤風險(許年行等,2012)。簡言之,監(jiān)管部門應加強制度建設,完善信息環(huán)境,以提高市場定價效率,避免股價暴跌現(xiàn)象,從而更好地保護投資者利益,促進我國資本市場健康有序發(fā)展。

    * 本文還得到北京市會計類專業(yè)群(改革試點)建設項目、中央高?;究蒲袠I(yè)務費專項資金以及中央財經(jīng)大學科研創(chuàng)新團隊支持計劃項目的資助。

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    (責任編輯 康 健)

    Information Disclosure Quality and Stock Price Crash Risk:The Mediating Role of Analyst Forecast

    Xiao Tusheng1,2, Song Shunlin1,2, Li Lu3,4

    (1.SchoolofAccountancy,CentralUniversityofFinanceandEconomics,Beijing100081,China;.ResearchandDevelopmentCenterofChinaManagementAccounting,CentralUniversityofFinanceandEconomics,Beijing100081,China;3.SchoolofEconomicsandFinance,ShanghaiInternationalStudiesUniversity,Shanghai200083,China;4.ResearchCenterofFinancialInnovationandDevelopment,ShanghaiInternationalStudiesUniversity,Shanghai200083,China)

    Using the scoring data concerning information disclosure in companies listed in Shenzhen Stock Exchange, this paper examines the effect of information disclosure quality on the stock price crash risk, and the role of securities analysts as information intermediary. It arrives at the empirical results that the quality of information disclosure is negatively associated with its future stock price crash risk, and the result is driven by the increase in stock price crash risk owing to the reduction in information disclosure quality,but the role of the increase in information disclosure quality in alleviating stock price crash is not obvious. In addition, it finds that sound information disclosure quality can significantly reduce the forecast errors of analysts, and lower forecast errors can further alleviate stock price crash risk, supporting the mediating role of analyst forecast activities in the relationship between information disclosure quality and stock price crash risk. It has important theoretical and real significance to the understanding of the role in analysts in capital market and how to improve information disclosure quality, reduce stock price crash risk and advance the stable development of capital market.

    stock price crash risk; information disclosure quality; analysts’ forecasts; mediating effect

    2016-06-01

    國家自然科學基金項目(71402197,71502183)

    肖土盛(1987-),男,江西贛州人,中央財經(jīng)大學會計學院副教授; 宋順林(1984-),男,湖南永州人,中央財經(jīng)大學會計學院副教授; 李 路(1982-),男,新疆烏魯木齊人,上海外國語大學國際金融貿(mào)易學院副教授。

    F830.9

    A

    1001-9952(2017)02-0109-12

    10.16538/j.cnki.jfe.2017.02.008

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