金融業(yè)Ohlson價值相關性修正模型的建構與分析
——基于2011—2015年上市銀行面板數據的經驗證據

鄭 智 勇

(福建師范大學 經濟學院，福建 福州　350108)

價值相關性是在決策有用性的基礎上對會計信息相關性的進一步深化，它作為一個特定的會計信息質量標準，通過會計數據與股票價格的變化關系進行分析研究。Ohlson的價值相關性模型把公司的市場價值與會計盈余和凈資產相聯系，檢驗了資產負債表與損益表的聯合價值相關性。然而采用Ohlson模型來分析具體行業(yè)的價值相關性并不是最優(yōu)的選擇，由于金融行業(yè)具有指標性、壟斷性、高風險性、效益依賴性和高負債經營性的特點，因此在分析Ohlson模型在金融行業(yè)的具體運用時，應該考慮到股價穩(wěn)定性、盈利能力、未來收益的預測能力等因素，引入了每股營業(yè)收入、凈資產收益率、換手率、市盈率和收益率等控制變量構建價值相關性模型。經過實證分析后發(fā)現，Ohlson模型在實際運用中由于資本市場的信息不對稱現象，在進行回歸分析時解釋變量受到多重共線性的影響，回歸模型不能準確地反映公司內在價值的影響情況。因此本文考慮通過差分模型、回報模型和聯合模型改進原來的Ohlson價值相關性模型，使得改進后Ohlson模型在衡量金融業(yè)的價值相關性時，以非線性的形式來表示盈余與股價之間的關系，從而能更合理地反映出各變量對股票價格的解釋力，提高會計信息的有用性。

一、文獻綜述

首次提出“價值相關性”概念的是Amir等，他們認為如果在一定程度上利用會計數據來預測股票價格，則稱其數據是價值相關的[1]。后來，Barth等將價值相關性定義為：“如果一項會計金額與權益市場價值之間具有預期關系，則它是價值相關的”[2]。因此價值相關更強調一項會計金額與權益市場價值的顯著聯系。

關于Ohlson價值相關性研究的應用模型主要有回報模型和價格模型，其中價格模型又可分為資產負債表模型和損益表與資產負債表模型，這3種模型分別研究收益與剩余收益、資產與負債、收益與凈資產對股票價格的解釋能力，代表了損益表、資產負債表、損益表與資產負債表聯合的價值相關性。Kothari和Zimmerman運用了一系列的回歸模型檢驗回報模型和價格模型，認為價格模型中的斜率和盈余反應系數比回報模型的偏誤小，并且價格模型更加經常地拒絕異方差檢驗和模型錯誤設定檢驗，后來Barth和McNichols以及Francis和Schipper運用資產負債表價格模型來檢驗資產和負債的價值相關性，最后Ohlson的凈剩余模型運用損益表與資產負債表模型檢驗資產負債表和損益表的聯合價值相關性，揭示了一個公司的市場價值是如何與會計盈余和凈資產相聯系，既使用價格模型又使用回報模型來評價會計信息有用性。

然而由于金融業(yè)財務信息受到企業(yè)內外部各因素的影響，國內外學者以實證研究對金融業(yè)價值相關性的分析結論并不統一。在無相關性的分析結論上，1991年底前，價值相關性研究主要集中于非金融資產，所得結論較為一致，Magliolo調查了1979—1983年的公司樣本，并未發(fā)現RRA信息可以較投資咨詢公司提供更相關的石油和天然氣儲備的市場價值信息，Harris和Ohlson的研究同樣發(fā)現歷史成本較RRA信息對資產的市場價值具有更強的解釋力。在弱相關性的分析結論上，Barth(1994)檢驗了美國銀行20年間關于證券投資收益的數據，其研究表明投資收益不會一直擁有很強的增量解釋力，Nelson研究雖然顯示投資性證券具有增量解釋力，但在控制了凈資產報酬率和賬面價值增長率之后，投資性證券就只有較弱的相關性了。在強相關性的分析結論上，Barth等的研究表明證券投資、貸款與長期債務的估計都具有價值相關性。王躍堂、周雪、張莉等發(fā)現調整后的減值數額能真實反映長期資產的未來收益能力。

在Ohlson模型的修正研究上，學者們也提出了不同的修正方案。在價格模型的研究上，Collins and Kothari推導了盈余和股價的關系，認為進行證券估值時應考慮系統風險、盈余持續(xù)性、增長機會和無風險利率等因素。在回報模型的研究上，Christie認為以股價作為除數因子可以消除在橫截面數據分析中潛在相關變量的不利影響。Kothari利用數理分析盈余Xt-1和價格Pt-1作為解釋變量的除數哪一個更合適，認為價格領先一期時，由于Pt-1反映了市場預期，而Xt-1最多只能反映時序盈余預期，因此采用Pt-1比Xt-1偏差小。對于各模型的比較上，Beaver等認為在一個有效市場中，價格變動能夠瞬間包含市場對未來凈現金流預期修正的現值，即價格領先盈余。Lee，Mucklow和Ready認為盈余公告向市場傳遞的信息有效降低了信息不對稱現象，從而影響價差和深度。后來，Kothari和Zimmerman在價格領先盈余的基礎上從經濟意義和技術有效性兩個層面探討了股價模型、報酬模型和股價差分模型，經過推導分析，股價模型產生的ERC是無偏的，而報酬模型和股價差分模型產生的ERC則是有偏的，但計量問題沒有股價模型嚴重，所以聯合運用3種模型的效果更好。

國內對于金融業(yè)價值相關性的研究主要從公允價值層級計量視角進行闡述。劉奕均、胡奕明發(fā)現機構投資者對于公允價值資產的計量采取了回避的態(tài)度，在一定程度上緩解了機構交易帶來的市場波動[3]。韓金紅采用固定效應模型研究了在整個經濟波動周期中公允價值計量的資產和損益對市場波動的影響，說明了公允價值具有穩(wěn)定市場的作用[4]。張鳳元、符建華和易曉微從制造、信息、綜合和金融四個行業(yè)探討股價相關性，認為新會計準則中公允價值的引入進一步提高了我國上市公司會計信息的價值相關性，表現為可供出售金融資產公允價值變動凈額和公允價值變動損益間的相關性[5]。毛志宏、冉丹和劉寶瑩實證研究表明，上市公司以公允價值計量凈資產具有較高的可靠性，其披露的公允價值信息有助于減少股票投資者間的信息不對稱問題[6]。鄧永勤、康麗麗研究了公允價值層次信息的價值相關性，發(fā)現隨著計量層次的降低，金融資產的價值相關性下降明顯，而金融負債則沒有顯著差異，認為當前公允價值的應用范圍主要集中在金融業(yè)，其應用程度仍然比較低，投資者依據信息披露的質量區(qū)分上市公司的信息環(huán)境，應該通過市場化改革的方式進一步提高公允價值計量的可靠性[7]。高璐實證研究表明第一、二、三層級公允價值資產以及第二、三層級公允價值負債對銀行系統性風險溢出效應的正向作用明顯且逐層增加，銀行外部審計可以有效地抑制銀行系統性風險溢出效應[8]。劉鳳玲、秦曉東認為，隨著會計環(huán)境的變化，公允價值的計量層次應該與會計要素的定義相互協調，保持與資產定義的內在一致性[9]。

可以看到，Ohlson價值相關性模型在實際的運用中存在著修正的空間，需要考慮到潛在相關變量的不利影響，以降低有效市場中的信息不對稱現象。但目前的文獻研究中，學者們只提出了Ohlson模型的修正方案，從整體上探討了公允價值計量相對于歷史成本計量是否更具有價值相關性，但尚未結合具體的行業(yè)探討其修正模型的可行性。因此，本文的創(chuàng)新點在于對金融業(yè)Ohlson模型的運用進行具體分析的基礎上，能夠根據金融行業(yè)的特點，通過構建差分價格模型、回報模型和聯合模型進行改進，從而消除各變量的多重共線性，提高各變量對股票價格的解釋力，準確地反映其內在價值的影響情況。

于是本文提出以下假設：

H1：Ohlson模型在金融行業(yè)的具體運用中會出現主要變量不顯著以及部分檢驗指標不合理的問題。

H2：差分價格模型可以達到提高原模型的顯著性水平和改進檢驗指標的效果。

H3：回報模型可以達到提高原模型的顯著性水平和改進檢驗指標的效果。

H4：聯合模型可以進一步提高原模型的顯著性水平和改進檢驗指標的效果。

因此本文在有效市場假說理論、計量觀理論和信息不對稱理論的基礎上，通過收集52家上市銀行5年內的面板數據進行實證研究，對金融業(yè)的Ohlson模型進行探索性地修正，通過構建差分價格模型、回報模型和聯合模型，比較分析各模型的特點，總結出差分價格模型、回報模型和聯合模型相對于原模型在顯著性水平和檢驗指標的改進情況，從而提高Ohlson模型在衡量金融業(yè)價值相關性問題的準確性。

二、理論分析

(一)有效市場假說理論

Fama發(fā)表了題為有效市場假說的文章，他認為有效市場中的證券價格總能及時、準確、充分地反映所有相關信息，把市場有效看作是證券市場中理性的、追求利潤最大化的投資者行為的結果，并根據市場對各種信息做出的不同反應，將市場有效性分為強式有效性、半強式有效性和弱式有效性。研究價值相關性的前提是滿足有效市場假說中市場的半強式有效性，投資者對信息的獲取只能被動依賴于市場的有效性。因此價值相關性的研究思路就是會計信息的披露使投資者對股票價值的判斷發(fā)生改變，從而采取相應的決策和行為，這會導致股票價格也發(fā)生改變。

(二)計量觀理論

按照決策有用觀會計目標的不同，形成了決策有用的信息觀和決策有用的計量觀兩大派別。信息觀認為決策有效性即是信息有用性。就是通過信息的充分披露而不是通過價值計量來提高財務報告的決策有用性，投資者通過市場獲取的信息而作出的行為改變，強調了在有效市場下對信息作出及時反映的重要性。但到了20世紀90年代卻逐漸讓位于計量觀，計量觀強調了以公司估值理論為基礎，更多地考慮如何通過會計信息構建估值模型來計量企業(yè)價值。因此計量觀側重于會計的計量報告功能，以市場低效率作為假設前提，投資者對信息的獲取只能被動依賴于市場的有效性。Ohlson模型理論首次將股票價值同股東權益和未來會計盈余聯系起來，提供了會計數據與公司價值關系的基礎，說明了如何在同一估價模型中運用權益賬面價值和會計收益進行估價，并說明了這一估價模型如何用于控制不同類別資產的不同性質。因此Ohlson模型作為計量觀建立的基礎，強調會計人員在幫助投資者預測未來公司的業(yè)績和公司內在價值方面應承擔更多的責任。

(三)信息不對稱理論

Akerlof首次提出了“信息市場”的概念，認為資本市場普遍存在著信息不對稱的現象，掌握信息優(yōu)勢的公司內部管理層比外部投資者相對獲得更大的收益。公司內部管理層對其實際發(fā)展情況有更多的了解，外部投資者只能通過公司定期披露的財務報告來獲取相關的信息，從而來評價公司的經營業(yè)績并作出決策。Ohlson模型就解釋了可以從公司對外披露的每股收益和每股凈資產指標來判斷公司股價，進行評估公司的內在價值。但由于信息不對稱產生的逆向選擇和道德風險，上市公司往往會出于自身利益考慮進行選擇性披露，使得外部投資者錯估了公司的股價，最終損害了投資者的利益。因此Ohlson模型在實際應用中應考慮到信息風險的存在才能更加合理地評估公司的內在價值。

三、研究設計

(一)數據的來源與選取

本文選取了上海證券交易所和深圳證券交易所2011—2015年5個年度52家上市銀行的面板數據作為研究樣本，在對上市銀行數據進行實證研究過程中剔除了5個年度中數據不全以及出現異常值的14家上市銀行，最終得到的有效研究樣本為5個年度38家上市銀行的190個樣本。本文使用的數據來源于銳思數據庫，采用eviews6.0軟件進行實證檢驗。

(二)變量選擇與說明

本文在采用Ohlson價值相關性模型進行分析時，股票價格采用后復權價，后復權價就是在K線圖上以除權前的價格為基準來測算除權后股票的不含紅利的市場成本價，其中后復權價格=復權前價格×(1+流通股份變動比例)+現金紅利。解釋變量采用每股收益和每股凈資產來檢驗股票價格的聯合價值相關性，同時針對金融行業(yè)的特殊性，控制了可能影響被解釋變量的諸多變量，包括每股營業(yè)收入、凈資產收益率、換手率、市盈率和收益率。股票換手率是導致股價穩(wěn)定性的直接因素，所以把總股數平均日換手率作為控制變量。由于股票價格圍繞上市銀行的內在價值變動，為了更好地解釋股價變動在金融業(yè)的價值相關性，還選取了每股營業(yè)收入、凈資產收益率和年收益率這幾個反映盈利能力的指標作為控制變量。另外，隨著證券市場的不斷變化，價值投資者偏好于不斷完善內在價值的衡量標準，通常以市盈率作為劃分成長性股票和價值性股票的依據。所以考慮到股票未來收益的預測能力，選取了市盈率作為控制變量，如表1。

表1　各變量具體說明

(三)模型構建

模型一是在Ohlson價值相關性模型的基礎上考慮到金融行業(yè)的特殊性，將每股營業(yè)收入、凈資產收益率、換手率、市盈率和收益率納入股價變動因素的范圍內，檢驗會計數字和權益市值之間的關系，以說明會計數字是否能解釋股票價格的截面差異。模型二把價格差額模型納入比較是因為增量數據通常會產生一個更為穩(wěn)定的序列，以說明會計數字是否被反映在一段特定時間的股價變動中。模型三用價格模型除以股票價格的一期滯后值作為修正，一方面是通過同乘一個權重序列消除異方差的影響，另一方面是由于Pt-1反映了價格領先一期時的市場預期，以其為除數產生的系數估計偏差較小。模型四借鑒金融學中常見的度量方式，將消除異方差影響后的股價取對數處理來消除度量中的統計問題，解釋變量作差額修正，以構造一個更加穩(wěn)定的序列。

模型一(價格模型)：Pit=α+β1EPSit+β2NAPSit+β3PSit+β4ROEit+β5Turnit+β6PEit+β7Yrretit

模型二(差分價格模型)：ΔPit=α+β1ΔEPSit+β2ΔNAPSit+β3ΔPSit+β4ΔROEit+β5ΔTurnit+β6ΔPEit+β7ΔYrretit

模型三(回報模型)：Pit/Pit-1=α+β1EPSit/Pit-1+β2NAPSit/Pit-1+β3PSit/Pit-1+β4ROEit/Pit-1+β5Turnit/Pit-1+β6PEit/Pit-1+β7Yrretit/Pit-1

模型四(聯合模型)：ln(Pit/Pit-1)=α+β1ΔEPSit+β2ΔNAPSit+β3ΔPSit+β4ΔROEit+β5ΔTurnit+β6ΔPEit+β7ΔYrretit

(四)結果分析

1.描述性統計(見表2)

表2的描述性結果表明被解釋變量P的最小值為2.179 1，最大值為74.71，波動幅度較EPS、NAPS、ROE、Turn和Yrret都要大得多。解釋變量EPS和NAPS的樣本均值分別為0.774 684和6.819 684，解釋變量EPS和NAPS的均值分別為0.774 684和6.819 684，其中EPS的標準差為0.650 397，相對其他變量而言波動較為穩(wěn)定?？刂谱兞恐蠵E的均值、極差和標準差都是最大的，說明我國上市銀行股權交易活躍，流通股所占比例較大，市價波動劇烈。Yrret的均值、極差和標準差都是最小的，說明我國上市銀行年收益比較穩(wěn)定，以利息收入和中間收入作為主要的收入來源。Turn的平均值為1.337 505%，說明上市銀行的股票流通性好，具有較強的變現能力。

表2　各變量描述性統計

2.相關分析

表3是在對模型進行多元回歸之前，為了避免由于不同變量之間的相關性較大而產生的多重共線性問題，對模型一的各個主要變量進行Pearson相關系數分析?？梢钥闯觯琍與EPS、NAPS、PS、Turn和Yrret顯著為正，說明上市銀行的每股收益、每股凈資產、每股營業(yè)收入、換手率和收益率越高，相應的股票價格就越高。同時還發(fā)現EPS與NAPS的相關系數為0.862 8，且在1%水平上顯著，超過了0.7，因此需要進一步檢驗EPS與NAPS之間的相關關系是否會導致多重共線性的存在。利用方差膨脹因子對其檢驗后發(fā)現EPS與NAPS的方差膨脹因子都大于10，說明模型一的解釋變量EPS與NAPS之間存在著嚴重的多重共線性。

表3　Pearson相關系數矩陣(模型一)

注：**、*分別表示在1%、5%水平上顯著。

表4至表6分別對模型二至四的各個主要變量進行Pearson相關系數分析，發(fā)現模型二和模型四變量間的相關系數都低于0.7，因此模型二和模型四不存在多重性問題。模型三的Turn/P-1和Yrret/P-1的相關系數為0.819 8，進一步檢驗其方差膨脹因子后，Yrret/P-1與Turn/P-1的VIF值為分別為3.71和3.80，都小于10，這說明上述變量之間的相關關系是可以接受的。

表4　 Pearson相關系數矩陣(模型二)

表5　Pearson相關系數矩陣(模型三)

表6　Pearson相關系數矩陣(模型四)

注：**、*分別表示在1%、5%水平上顯著。

3.回歸分析

對面板數據進行隨機效用模型的構建，并進行Hausman檢驗，根據回歸結果可知，在5%的顯著水平下，模型一和模型三拒絕原假設，經過F檢驗和LR檢驗后，其統計量小于0.1，因此采用固定效應模型；模型二和模型四接受原假設，采用隨機效應模型。如表7。

表7　Hausman檢驗結果

根據回歸結果可以得到以下四個回歸方程：

Pit=-2．920 5-0.090 9EPSit+0.949 1NAPSit+0.520 4PSit+0.298 3ROEit+1.284 3Turnit-0.001PEit+3.874 1Yrretit

ΔPit=-0.033 1+7.688 9ΔEPSit+0.184 4ΔNAPSit+0.377 3ΔPSit-0.291 3ΔROEit+1.880 9ΔTurnit-0.000 9ΔPEit+3.220 1ΔYrretit

Pit/Pit-1=0.567 8+9.082EPSit/Pit-1-0.546 1NAPSit/Pit-1+0.527PSit/Pit-1-0.247 4ROEit/Pit-1+0.939 7Turnit/Pit-1+0.005 1PEit/Pit-1+3.697 5Yrretit/Pit-1

ln(Pit/Pit-1)=0.166 7+0.603 7ΔEPSit-0.205 6ΔNAPSit+0.015 4ΔPSit-0.029 2ΔROEit+0.147 9ΔTurnit-0.000 1ΔPEit+0.193ΔYrretit

由表8的回歸結果可以看出，模型一中股票價格對每股凈資產、每股營業(yè)收入、換手率和收益率在1%顯著性水平上存在正向相關性，對凈資產收益率在5%顯著性水平上存在正向相關性，對每股收益和市盈率的負向相關性不是很顯著。模型二中股票價格增量對每股收益增量、每股營業(yè)收入增量、換手率增量和收益率增量在1%顯著性水平上存在正向相關性，對凈資產收益率增量在5%顯著性水平上存在負向相關性，對市盈率增量的負向相關性不是很顯著。模型三中股票價格與其滯后一期的比值對每股收益、每股營業(yè)收入和收益率分別與股票價格滯后一期的比值在1%顯著性水平上存在正向相關性，對換手率與股票價格滯后一期的比值在5%顯著性水平上存在正向相關性，對每股凈資產和凈資產收益率分別與股票價格滯后一期的比值在1%顯著性水平上存在負向相關性，對市盈率與股票價格滯后一期的比值的正向相關性不是很顯著。模型四中股票價格與其滯后一期的比值在取對數后對每股收益增量、每股營業(yè)收入增量、換手率增量和收益率增量在1%顯著性水平上存在正向相關性，對凈資產收益率增量在1%顯著性水平上存在負向相關性，對每股凈資產增量在5%顯著性水平上存在負向相關性，對市盈率增量的負向相關性不是很顯著。

表8　各模型回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。

從模型一到模型四的回歸分析可以看出，股票價格與市盈率之間在修正前后均是不顯著的，而與每股營業(yè)收入、凈資產收益率、換手率和收益率之間在修正前后均是顯著的。價格模型在回歸前每股收益與每股凈資產之間存在著多重共線性問題，并且存在每股收益不顯著的情形，這是與Ohlson模型中認為盈余與股價在狹窄的未預計盈余取值范圍內呈線性關系是背道而馳的，符合本文假設1。差分價格模型、回報模型和聯合模型在對價格模型進行修正后，就不存在變量間的多重共線性問題，但在顯著性水平上產生差異。差分價格模型中每股凈資產增量變得不顯著，而每股收益則在1%水平上顯著?；貓竽Ｐ秃吐摵夏Ｐ蛣t相對于價格模型和差分價格模型而言，解釋變量均在1%水平上顯著，并保證了原先控制變量的顯著性水平均在5%以上。從擬合程度上看，差分價格模型、回報模型和聯合模型的擬合程度都在0.7以上，說明模型的擬合程度較好，符合本文假設2、3和4。

四、結論

價格模型作為Ohlson模型在金融業(yè)的運用，在反映盈余—股價的關系上，不能夠準確地反映出盈余—股價的線性關系，主要是由于資本市場不完善，委托代理關系中信息不對稱現象的存在，使得管理者為了提高公司經營業(yè)績并降低被解聘的風險，往往以股東的長期利益為代價，傾向于投資那些NPV為負但能增加其自身人力資本價值的項目，另外管理者往往出于盈余管理目的選擇性披露財務信息，使得外部投資者無法確切地了解其真實的股價情況，影響了其進一步的投融資舉措，因此出現了股票價格與股東權益和盈余波動相背離以及權益—盈余間的多重共線性問題。所以考慮對價格模型作差分以及同乘權重序列進行修正，使得修正后的模型能夠彌補原模型在金融業(yè)運用的缺陷。在構建差分價格模型、回報模型和聯合模型對價格模型進行改進后，克服了變量間的多重共線性問題，EPS與NAPS間的相關系數從原來的0.862 8分別下降至0.401 5、0.578 0和0.401 5，并且增加了解釋變量和控制變量的解釋力，EPS的顯著性水平均達到1%，能夠更加合理地評估出金融業(yè)的內在價值。

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