管理層盈余預測與不對稱及時性實證研究

紀茂利 趙立平 郭藝馨

摘要：為了分析管理層盈余預測對盈余不對稱及時性之間的關(guān)系，即發(fā)布消息的時間點和內(nèi)容分類對盈余不對稱及時性的影響，用Basu模型分段實證檢驗盈余預測對盈余不對稱及時性的影響、正（負）向盈余預測與不對稱及時性的關(guān)系，以及當期發(fā)布的盈余預警對盈余不對稱及時性的影響。結(jié)果表明，不對稱及時性對公司發(fā)布的未來盈余的影響不顯著，公司發(fā)布預期盈余的時間及時性主要集中在負向盈余意外，這與價格引導盈余引起更多的未來盈余預測的向下有偏的不對稱及時性系數(shù)相一致，當期發(fā)布盈余預警會降低盈余與收益的不對稱及時性。管理層發(fā)布內(nèi)部盈余預測，有助于緩解與外部信息使用者之間的信息不對稱，滿足利益相關(guān)者的決策需求，進而有助于促進證券市場向半強式有效市場轉(zhuǎn)化。

關(guān)鍵詞：金融市場；管理層盈余預測；不對稱及時性；自愿披露；穩(wěn)健性

中圖分類號：F230文獻標志碼：Adoi： 10.7535/hbgykj.2018yx01001

Management earnings forecasts and measured asymmetric timeliness

JI Maoli1， ZHAO Liping1， GUO Yixin2

（1.Management School， Bohai University， Jinzhou， Liaoning 121013， China；2.School of Economics and Management， Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China）

Abstract：In order to analyze the relationship between asymmetry timeliness and management earnings forecasts， namely， the effect of issuing time and content classification on the asymmetry timeliness， the Basu molde is used to test the effect of earnings forecast on the asymmetry timeliness， the relationship between positive （negative） earnings forecasting and asymmetric timeliness， and the effect of earnings warning on the asymmetry timeliness. The study finds that the effect of asymmetric timeliness on the future earnings of the company is not significant， and the asymmetry timeliness is mainly concentrated in the negative earnings surprise， which is consistent with the downward bias of the future earnings forecast， and the current disclosure of earnings warning will reduce the asymmetric timeliness of earnings and returns. Therefore， the internal earnings forecasts issued by management can help to ease the information asymmetry with the external information users， and meet the needs of decisionmaking stakeholders， and thus help to promote the transformation of the securities market to the semistrong effective market.

Keywords：finance markets；management earnings forecasts；asymmetric timeliness； voluntary disclosure； conservatism

管理層盈余預測是指管理層對公司可能實現(xiàn)的經(jīng)營成果的預測，它為信息使用者提供了公司經(jīng)營成果預測的相關(guān)信息[1]，為信息使用者合理評價公司的發(fā)展前景提供幫助[2]。當前的證券市場中，證券分析師和上市公司管理當局對盈余預測進行披露。首先，上市公司管理層比證券分析師對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況的了解更全面，對企業(yè)未來的經(jīng)營業(yè)績能夠進行更好的預測，其進行的盈余預測相比較而言較為準確，對信息使用者來說，更具有有用性[3]。其次，上市公司的管理層會因為公司上市等情況的考慮，更有可能對盈利進行虛增。因此研究管理層發(fā)布的盈余預測是十分重要的。

上市公司管理層發(fā)布盈余預測具有一定的信息含量，市場對于不同類型的管理層盈余預測會產(chǎn)生不同的反應(yīng)[4]。盈余預測信息對投資者做出的投資選擇產(chǎn)生影響，同時影響監(jiān)管機構(gòu)制定相關(guān)的政策。

1理論分析與研究假設(shè)

1.1當期和預期管理層盈余預測與不對稱及時性的關(guān)系

文獻[5]將盈余預測定義為在相鄰2個會計年度財務(wù)報告公布日的2個時間節(jié)點之間，管理層對后一節(jié)點財務(wù)報告對應(yīng)會計期間的盈余情況做出的預期估計。

中國上市公司財務(wù)報告披露日期為年度結(jié)束后4個月內(nèi)，即當年的財務(wù)報告應(yīng)在次年的4月30日之前披露。因此，以預測的會計年度作為一個劃分點，公司發(fā)布的首次預告日期為基礎(chǔ)，可將盈余預測劃分為2類，即當期和預期2個部分[6]。本研究規(guī)定，一個年度定義為t年5月1日至（t+1）年4月30日，若管理層首次發(fā)布盈余預測的日期在t年5月1日至12月31日之間，則為當期管理層盈余預測；若管理層首次發(fā)布盈余預測的日期在t年12月31日以后，即在t年12月31日至（t+1）年4月30日之間，為預期管理層盈余預測。

本研究將管理層盈余預測信息分為好消息、壞消息，采用Basu模型，用股票報酬率（正/負）作為好/壞消息的代理變量。壞消息比好消息更快地反映在盈余中，好消息與壞消息呈現(xiàn)不對稱特點，也就意味著公司壞消息和好消息的及時性有差異，本研究將這種差異定義為不對稱及時性[7]。用Basu模型可以檢驗管理層的盈余預測信息是否具有信息含量，還可以驗證好消息和壞消息的反映是否存在著不對稱特點[8]。

POWNALL等[9]認為管理層的盈余預測向市場釋放了新的信息，降低了管理層與投資者之間的信息不對稱，從而得出盈余預告具有信息含量的結(jié)論。COLLER等[10]通過對比樣本公司（進行盈余預測的公司）與非樣本公司（非預測公司）盈余預測前后的股價變化，發(fā)現(xiàn)預測公司在預告期間的買賣差價明顯高于非預測公司，說明樣本公司信息不對稱。而在樣本公司業(yè)績預告后9日，這種買賣差價開始與非預告公司趨于一致。這說明盈余預告是具有信息含量的。因此，提出假設(shè)H1。

H1：預期管理層盈余預測降低好消息、壞消息的不對稱及時性。

1.2預期管理層盈余預測內(nèi)容與不對稱及時性

本研究將上市公司管理層預期盈余預測與分析師盈余預測的差定義為盈余意外（MFsurprise）。盈余意外分為2種，若管理層預期盈余預測達到或超過分析師盈余預測，則定義為正向盈余意外（MFsurprise≥0）；若管理層預期盈余預測小于分析師盈余預測，則為負向盈余預測（MFsurprise<0）[11]。

白曉宇等[12]從嘉實基金的研究數(shù)據(jù)庫中獲得盈余預測數(shù)據(jù)，檢驗上市公司股價與分析師業(yè)績預測之間的相關(guān)性，結(jié)果表明資本市場對于盈余意外非常敏感，正向盈余意外的反應(yīng)比負向盈余意外的反應(yīng)時間要早，盈余預測日是負向盈余意外的反應(yīng)時點。由此提出假設(shè)H2。

H2：正向盈余意外比負向盈余意外有更大的不對稱及時性。

1.3當期管理層盈余預警與不對稱及時性

研究發(fā)現(xiàn)，年底公布消息會對下一年的業(yè)績產(chǎn)生更大的影響，上市公司更愿意發(fā)布負向盈余意外，而且也更愿意披露壞消息引起股價變動幅度[13]；此外還發(fā)現(xiàn)分析師對下一期盈余會發(fā)布更大的負盈余預告。若公司本季度經(jīng)營業(yè)績下滑，就會發(fā)布盈余警告。提出假設(shè)H3。

H3：管理層當期發(fā)布盈余預警降低不對稱及時性。

2研究設(shè)計

2.1樣本選取

本研究選取2011-2015年間在滬深兩市發(fā)布管理層盈余預測信息的上市公司作為樣本，并對初始數(shù)據(jù)進行了技術(shù)處理。

1）剔除銀行、保險等金融保險類的公司；

2）剔除財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司；

3）剔除上市公司不足2年的公司；

4）剔除ST，*ST等，考慮到研究結(jié)果的穩(wěn)健性，對所有變量進行了1%和99%的winsor處理，最終得到2 911家上市公司作為有效觀測樣本。

本研究使用的管理層盈余預測信息來自于Wind數(shù)據(jù)庫，其他上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理采用Stata12.0及Excel等軟件完成。

2.2模型設(shè)計及變量含義

2.2.1Basu模型

Basu模型如下：

式中：β0是截距項；β1是虛擬變量的系數(shù)；β2代表盈余對好消息的反映；β3代表非對稱及時性，即壞消息比好消息更快地反映到盈余中的速度；（β2+β3）代表盈余對壞消息的反映[12]。Basu模型是穩(wěn)健性的反映，這種條件穩(wěn)健性是以壞消息（股票回報為正）比好消息（股票回報為負）能被更及時地反映作為條件。

2.2.2Ball和Shivakumar 模型

Shivakumar 模型如下：

為了對盈余和經(jīng)濟信息的不對稱及時性提供更直接的證據(jù)，用Ball 和Shivakumar模型進行穩(wěn)健性檢驗。該模型的核心思想如下：當期經(jīng)營現(xiàn)金流的正負可以代表好消息（預期經(jīng)濟利益）和壞消息（預期經(jīng)濟損失），而對預期經(jīng)濟利益體現(xiàn)在經(jīng)濟收益和損失的反映體現(xiàn)在應(yīng)計項目上。本研究將Ball 和Shivakumar 模型作為穩(wěn)健性檢驗。變量定義見表1。

對表1中變量的含義補充說明：Re ti，t， 年股票收益率，

其中，Re tj 表示第j月股票收益率，Re t1是（t-1）年度5月份的股票收益率， Re t12是t年度4月份的股票收益率。

3實證研究

3.1描述性統(tǒng)計與分析

本研究對研究中所使用的各變量進行了描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表2所示。

表2列出了主要變量的描述性統(tǒng)計，從中可以看出，ΔE/P的均值為0.029 4，表明樣本公司是盈利的，中值為0.021 9，1/4分位數(shù)為0.009 4，3/4分位數(shù)為0.043 8。年度股票回報率RET的1/4分位數(shù)、3/4分位數(shù)、平均值和中值分別為-0.223 5，0507 2，0.017 2，0.186 2，說明樣本公司的差距還是挺大的，整體來說上市公司年度股票回報率并不是很好。股票回報率RET啞變量D的平均值為0.485 1，說明有48.51%的樣本公司在2011-2015年間的股票回報率為負。

3.2回歸分析

3.2.1Basu模型回歸分析結(jié)果①

Basu模型回歸分析結(jié)果①見表3。

表3列示了Basu模型回歸分析的結(jié)果，從中可以看出，全樣本、無盈余預測樣本、當期盈余預測樣本中RET*D系數(shù)分別為0.033 4，0.024 8，0013 2，可見好消息與壞消息的不對稱及時性更大，并且，全樣本、無盈余預測樣本RET*D的顯著性較高，而當期盈余預測樣本和預期盈余預測樣本RET*D顯著性較弱，甚至預期盈余預測樣本RET*D并不顯著。由此可以驗證假設(shè)H1發(fā)布管理層盈余預測信息能降低好消息與壞消息的不對稱及時性。

3.2.2Basu模型回歸分析結(jié)果②

Basu模型回歸分析結(jié)果②見表4。

由表4可見，負向盈余意外與正向盈余意外2個樣本中，變量D和RET的系數(shù)顯著為正，分別為0.008 1，0.008 6，0.015 4和0.012 7，但RET*D的系數(shù)卻不同，負向盈余意外樣本RET*D的系數(shù)不顯著，正向盈余意外樣本RET*D的系數(shù)顯著為正，達到0.053 7，說明預期管理層盈余預測的正向盈余意外比負向盈余意外引起更大的不對稱及時性，由此驗證假設(shè)H2。

3.2.3Basu模型回歸分析結(jié)果③

Basu模型回歸分析結(jié)果③見表5。

由表5可以看出，Warning=0與Warning=1樣本RET系數(shù)是顯著的，分別為0.003 2和0.005 7，但RET*D系數(shù)有差別，Warning=0樣本RET*D系數(shù)比較顯著，而Warning=1樣本RET*D系數(shù)卻不顯著，說明當期管理層發(fā)布盈余預警能降低不對稱及時性，由此驗證假設(shè)H3。

4穩(wěn)健性檢驗

Ball 和Shivakumar模型的核心思想：當期經(jīng)營現(xiàn)金流的正負可以代表好消息（預期經(jīng)濟利益）和壞消息（預期經(jīng)濟損失），而對預期經(jīng)濟利益體現(xiàn)在經(jīng)濟收益和損失的反映體現(xiàn)在應(yīng)計項目上。該模型使用現(xiàn)金流量作為衡量經(jīng)濟信息（即作為因變量）而不是股票回報率（如在傳統(tǒng)的非對稱及時性模型）。

表6列出了Basu模型回歸分析結(jié)果，從中可以看出，全樣本、無盈余預測樣本、當期盈余預測、預期盈余預測樣本中CF系數(shù)顯著為負，分別為-0.006 8，-0.053 6，-0.062，-0.052，RET*D系數(shù)顯著為正，分別為0.003 8，0.003 3，0.035 6，0024 3，可見好消息與壞消息的不對稱及時性更大。對于現(xiàn)金流而言，全樣本、無盈余預測樣本、當期盈余預測樣本、預期盈余預測樣本并無差別，RET*D系數(shù)都顯著。說明是管理層發(fā)布的預期管理層盈余預測降低了好消息與壞消息之間的不對稱及時性。

5結(jié)論

本研究以2011-2015年中國滬深兩市上市公司為樣本，實證研究管理層盈余預測與不對稱及時性的關(guān)系，為管理層盈余預測影響以收益計量為基礎(chǔ)的不對稱及時性提供依據(jù)。本研究指出了自愿披露和不對稱及時性之間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，實證檢驗了這二者之間的關(guān)系[14]。得出如下結(jié)論。

1）發(fā)布管理層盈余預測信息能降低盈余與收益的不對稱及時性，尤其是管理層發(fā)布的預期盈余預測。

2）預期管理層發(fā)布盈余預測的好消息比壞消息引起更大的不對稱及時性，若管理層當期發(fā)布盈余預警，則能顯著降低不對稱及時性。

3）管理層發(fā)布內(nèi)部盈余預測，有助于緩解與外部信息使用者之間的信息不對稱，從而實現(xiàn)內(nèi)部信息的外部化，滿足利益相關(guān)者的決策需求[15]。對于中國這樣一個半強勢有效市場，可促進中國證券市場向半強式有效市場轉(zhuǎn)化[16]。

本研究通過描述性統(tǒng)計和多元回歸分析，對管理層盈余預測與不對稱及時性的關(guān)系進行了研究，得出了相關(guān)的結(jié)論與啟示。但是論文仍然存在以下不足之處。

1）管理層盈余預測是信息傳遞與反饋的過程，論文在研究管理層盈余預測準確性時并未考慮管理層的背景特征，管理層的背景特征可能也會在一定程度上影響管理層盈余預測的準確性，這也是進一步研宄管理層盈余預測準確性影響因素的一個方向。

2）在對“好消息”的定義上采用上年股票收益的正負作比較并不可靠，投資者并非只根據(jù)上年股票回報率做出預測。

3）影響上市公司發(fā)布盈余預測的因素有很多，如上市公司管理層的素質(zhì)、公司的治理結(jié)構(gòu)等，本研究沒有將這些因素納入模型中。

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