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    上市銀行股價(jià)的財(cái)務(wù)指標(biāo)回歸分析

    2020-12-23 05:47:19馬千里
    軟件 2020年10期
    關(guān)鍵詞:相關(guān)性分析財(cái)務(wù)指標(biāo)股價(jià)

    摘? 要: 通過(guò)相關(guān)性矩陣的主成分分析和因子分析選取財(cái)務(wù)指標(biāo),構(gòu)建多元分布滯后模型分析財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)上市銀行股價(jià)的影響。結(jié)果表明:每股公積金、銷(xiāo)售凈利率和權(quán)益乘數(shù)的當(dāng)期值對(duì)股價(jià)由正向影響,變化值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響。營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率當(dāng)期值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響,其變化值對(duì)股價(jià)有正向影響。資產(chǎn)負(fù)債率和營(yíng)業(yè)外收支凈利潤(rùn)率的當(dāng)期值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響,其變化值對(duì)股價(jià)沒(méi)有影響。

    關(guān)鍵詞: 股價(jià);財(cái)務(wù)指標(biāo);相關(guān)性分析;多元分布滯后模型;EVIEWS軟件

    中圖分類(lèi)號(hào): F830.9? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A? ? DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.045

    本文著錄格式:馬千里. 上市銀行股價(jià)與財(cái)務(wù)指標(biāo)分析——基于多元分布滯后模型[J]. 軟件,2020,41(10):175179

    【Abstract】: The main component analysis and factor analysis of correlation matrix are used to select financial indicators, and the multiple distribution lag model is constructed to analyze the impact of financial indicators on the stock price of listed banks. The results show that the current value of per share accumulation fund, sales net interest rate and equity multiplier has a positive impact on the stock price, and the change value has a negative impact on the stock price. The current value of operating profit rate has a negative impact on the stock price, and its change value has a positive impact on the stock price. The current value of the asset liability ratio and the non operating income and expenditure net profit ratio has a negative impact on the stock price, and its change value has no impact on the stock price.

    【Key words】: Share price; Financial indicators; Correlation analysis; Multivariate distributed lag model; Eviews software

    0? 引言

    目前,我國(guó)學(xué)者研究上市銀行股價(jià)與財(cái)務(wù)指標(biāo)的關(guān)系都是基于多元線性回歸分析法[1],研究主要包括每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的相關(guān)性,基于顯著性分析篩選指標(biāo)并代入多元回歸模型中,從而分析股價(jià)。通過(guò)對(duì)股價(jià)行為的研究,發(fā)現(xiàn)投資者預(yù)期會(huì)對(duì)股價(jià)產(chǎn)生顯著影響[2-3]。本文基于相關(guān)性矩陣的主成分分析和因子分析對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行因子探索,從中提取與股價(jià)顯著相關(guān)的因子,篩選出隸屬這些因子程度較高且與股價(jià)顯著相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo),構(gòu)建多元分布滯后模型分析財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股價(jià)的影響。

    1? 樣本選取與模型構(gòu)建

    1.1? 上市銀行及其股價(jià)選取

    研究表明,財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)具有明顯的相關(guān)關(guān)系[4-5]。Fama & French[6]的研究認(rèn)為,市場(chǎng)至少需要3個(gè)月的間隔才能消化會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息,從而反映在股票價(jià)格上。為保證市場(chǎng)充分吸收企業(yè)公布的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù),研究股價(jià)與其財(cái)務(wù)指標(biāo)的關(guān)系時(shí),本文選取季度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

    本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)。瑞思數(shù)據(jù)庫(kù)可以得到的最新一期商業(yè)銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是2019年第四季度。從計(jì)量分析的角度,樣本數(shù)據(jù)越多越好,但是實(shí)際中,樣本區(qū)間過(guò)大可能導(dǎo)致模型對(duì)近期的解釋能力和分析能力下降,這使得研究失去意義。本文選取2010第四季度到2019年第四季度作為財(cái)務(wù)指標(biāo)樣本區(qū)間,從36家境內(nèi)上市銀行中篩選出2010第四季度到2019年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)公布較為完整的樣本,如表1所示。

    市場(chǎng)吸收會(huì)計(jì)信息是一個(gè)持續(xù)過(guò)程,某一時(shí)刻的價(jià)格不足以充分反映這一過(guò)程,因此,分析這一過(guò)程應(yīng)采用反映股價(jià)的綜合指標(biāo),本文用季度均價(jià)表示。此外,股價(jià)與財(cái)務(wù)指標(biāo)存在領(lǐng)先滯后關(guān)系,即會(huì)計(jì)信息公布之后市場(chǎng)才開(kāi)始吸收這些信息。因此,本文選取2011第一季度到2020年第一季度的交易金額和成交量來(lái)計(jì)算這一時(shí)期的季度均價(jià)(Quarter average price,簡(jiǎn)記QAP),以此作為被解釋變量。

    1.2? 財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取

    本文獲取了120個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),其中在研究區(qū)間內(nèi)保持?jǐn)?shù)據(jù)完整的有98個(gè)指標(biāo)。對(duì)這98個(gè)指標(biāo)基于相關(guān)性矩陣進(jìn)行主成分分析,發(fā)現(xiàn)這些指標(biāo)主要有11個(gè)成分因子構(gòu)成(如表2)。

    基于主成分因子與股價(jià)的相關(guān)性(如表3)可知,只有第1、5、6、8成分因子與股價(jià)顯著相關(guān)(如表4)。因此,從這4個(gè)因子隸屬度較大的財(cái)務(wù)指標(biāo)中篩選出具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為股價(jià)的驅(qū)動(dòng)指標(biāo)(自變量)。

    最終海選出與這4個(gè)因子的隸屬度大于0.8的12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)?;谪?cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)有9個(gè)指標(biāo)在95%的置信水平下與股價(jià)存在顯著相關(guān)關(guān)系。如表5所示。

    觀察這9個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),可以發(fā)現(xiàn),資產(chǎn)負(fù)債率與股東權(quán)益比率是互補(bǔ)關(guān)系,因此,僅需選取其中一個(gè)進(jìn)行分析。資產(chǎn)負(fù)債率是衡量銀行償債能力的重要指標(biāo),本文把股東權(quán)益比率排除后,剩下的8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為分析上市銀行股價(jià)的解釋變量。這8個(gè)指標(biāo)定義如下:

    (1)每股資本公積金(CapsurfdPS,簡(jiǎn)記CPS)

    (2)每股公積金(AccumfdPS,簡(jiǎn)記APS )

    (3)銷(xiāo)售凈利率(Netprfrt,簡(jiǎn)記NP)

    (4)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率(Opeprfrt,簡(jiǎn)記OP)

    (5)歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)率(NPPCNPDP,簡(jiǎn)記NPP)

    (6)資產(chǎn)負(fù)債率(Dbastrt,簡(jiǎn)記D)

    (7)權(quán)益乘數(shù)(Equmul,簡(jiǎn)記E)

    (8)營(yíng)業(yè)外收支凈利潤(rùn)率(Noopenitprf,簡(jiǎn)記N)

    1.3? 多元分布滯后模型

    結(jié)合上市銀行股價(jià)及財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取,構(gòu)建多元分布滯后模型如式(1)所示:

    其中t為時(shí)間,假設(shè)股價(jià)滯后財(cái)務(wù)指標(biāo)一期,所以財(cái)務(wù)指標(biāo)都是基于歷史數(shù)據(jù),即從t–1開(kāi)始回溯。

    2? 實(shí)證分析——以平安銀行為例

    2.1? 描述性統(tǒng)計(jì)

    把獲取的平安銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和季度均價(jià)輸入EVIEWS 10軟件進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,如表6所示。

    財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的相關(guān)性如表7所示。從相關(guān)性分析可知,單一財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的關(guān)系來(lái)看,除了歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)率(NPP)外,其他7個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)都與股價(jià)存在正相關(guān)關(guān)系。

    2.2? 參數(shù)估計(jì)

    運(yùn)行EVIEWS軟件估計(jì)模型參數(shù),初步參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表8所示。

    經(jīng)檢驗(yàn)每股公積金(CPS)與每股資本公積金(APS)之間存在嚴(yán)重的共線性,而CPS的顯著性較小,將其剔除。最終參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表9所示。

    回歸結(jié)果表明:除了權(quán)益乘數(shù)(E)的滯后項(xiàng)之外,分布滯后模型的回歸參數(shù)都具有較好顯著性。本模型是多元模型,R方具有一定的偏差,因此,需要看調(diào)整R方值作為模型的擬合優(yōu)度指標(biāo)。模型的調(diào)整R方值為0.682,處于合格水平,可以用于分析股價(jià)的走勢(shì)。

    2.3? 模型檢驗(yàn)

    初步構(gòu)建了多元分布滯后模型,但是該模型是否符合線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè),仍需進(jìn)一步檢驗(yàn)。首先對(duì)模型回歸后得到的殘差序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。殘差序列的自相關(guān)圖如圖1所示。

    圖1可知,殘差序列在16階滯后內(nèi)不存在自相關(guān)現(xiàn)象。采用Harvey異方差檢驗(yàn),檢驗(yàn)殘差序列是否存在異方差現(xiàn)象。結(jié)果如表11所示。

    表11表明,殘差序列不存在異方差現(xiàn)象。最后檢驗(yàn)殘差是否符合正態(tài)分布假設(shè)。利用JB統(tǒng)計(jì)量對(duì)殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。圖2可知,JB值為1.6099,符合正態(tài)假設(shè)的伴隨概率為0.447,遠(yuǎn)大于0.05,所以殘差序列服從正態(tài)分布。

    2.4? 多元分布滯后模型的實(shí)證結(jié)果分析

    通過(guò)對(duì)多元分布滯后模型檢驗(yàn),說(shuō)明本文構(gòu)建的多元分布滯后模型符合線性回歸的經(jīng)典假設(shè),因此,模型具有可靠性。

    構(gòu)建股價(jià)與財(cái)務(wù)指標(biāo)的多元分布滯后模型:

    為凸顯各財(cái)務(wù)指標(biāo)變化值對(duì)股價(jià)的作用,式(2)可以寫(xiě)成式(3)形式:

    式(3)可以看出,每股公積金(APS)、銷(xiāo)售凈利率(NP)和權(quán)益乘數(shù)(E)的當(dāng)期值對(duì)股價(jià)由正向影響,變化值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響。營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率(OP)當(dāng)期值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響,其變化值對(duì)股價(jià)有正向影響。資產(chǎn)負(fù)債率(D)和營(yíng)業(yè)外收支凈利潤(rùn)率(N)的當(dāng)期值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響,其變化值對(duì)股價(jià)沒(méi)有影響。

    3? 結(jié)論

    以平安銀行為例采用多元分布滯后模型進(jìn)行了股價(jià)與財(cái)務(wù)指標(biāo)分析,研究了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)當(dāng)期值與變化值對(duì)股價(jià)的影響。得出以下結(jié)論:

    從相關(guān)性的角度,除了歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)率與股價(jià)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系外,每股資本公積金、每股公積金、銷(xiāo)售凈利率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、權(quán)益乘數(shù)、營(yíng)業(yè)外收支凈利潤(rùn)率都與股價(jià)存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

    從回歸分析的結(jié)果看,每股公積金、銷(xiāo)售凈利率和權(quán)益乘數(shù)的當(dāng)期值對(duì)股價(jià)由正向影響,變化值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響。營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率當(dāng)期值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響,其變化值對(duì)股價(jià)有正向影響。資產(chǎn)負(fù)債率和營(yíng)業(yè)外收支凈利潤(rùn)率的當(dāng)期值對(duì)股價(jià)有負(fù)向影響,其變化值對(duì)股價(jià)沒(méi)有影響。

    從模型檢驗(yàn)來(lái)看,采用多元分布滯后回歸模型的擬合效果較好,并且不存在自相關(guān)和異方差問(wèn)題?;貧w殘差序列也符合正態(tài)假設(shè),說(shuō)明沒(méi)有遺漏重要的其他變量。

    值得注意的是,雖然營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率與股價(jià)存在正相關(guān)關(guān)系,但是在回歸分析中,營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率對(duì)股價(jià)的影響為負(fù),存在短期與長(zhǎng)期的矛盾。從長(zhǎng)期來(lái)看營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率的提高可以增加公司價(jià)值。但是從短期來(lái)看,市場(chǎng)認(rèn)為營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率的提高是不可持續(xù)的。也就是說(shuō),當(dāng)期營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的增加可能意味著下一期營(yíng)業(yè)利潤(rùn)減少。因此,基于營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率對(duì)股價(jià)進(jìn)行分析應(yīng)當(dāng)分別考慮短期與長(zhǎng)期的影響。

    參考文獻(xiàn)

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