關于會計盈余價值相關性的實證檢驗

[摘 要]股票價格與會計盈余之間的關系在財務學和會計學領域中受到了廣泛的重視。本文通過以累積超額市場回報率為被解釋變量，以會計盈余的水平變量和變化量為解釋變量的模型對股票價格與會計盈余之間的關系進行檢驗。不論是使用混合數據進行回歸還是使用各年的橫截數據進行回歸，我們都發現了它們之間存在相關性的證據。這一結果支持了相關的理論。

[關鍵詞]未預期市場回報;未預期會計收益;賬面價值;市場價值

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.16.011

[中圖分類號]F275[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194(2009)16-0035-04

一、引 言

如比弗(1999)所言，“在財務或會計學領域中，很少有像股票價格與會計盈余之間的關系這樣受到如此重視”。以鮑爾和布朗(1968)為先導，會計學文獻在有效市場假設條件下進行了大量關于股票價格與會計盈余之間關系的實證研究。幾乎所有的研究都發現會計盈余與股票價格之間存在著統計依賴性。此類研究的一個基本思想是:所有者的權益賬面價值和股票市場價值都是反映所有者財富的存量變量。因此，會計收益與股票回報之間應該存在一定的聯系。

目前，許多研究者采用事件研究的方法來觀測股票價格與會計盈余之間的關系。但是，事件研究法的使用效果受到諸如窗口期長短的設定、其他事件的干擾以及消息是否提前泄露等因素的影響。特別是中國證券市場目前的發展狀況，更加重了這些因素的影響。除了這種研究方法之外，還有一種方法被稱為“第一差異研究”，即觀測較長時間間隔(如一年)價格變動與盈余變動之間的關系。本文使用中國滬深股市1997-2007年間的數據對該問題進行了實證研究，并且發現了支持相關理論的證據。

二、模型的設定

Easton和Harris(1991)指出了未預期收益和未預期股票市場回報之間的一種關系模型:

ARjt=a1+a2{(Xjt-Xjt-1)/Pjt-1}+μjt。(1)

式中，ARjt為股票j在時期t的未預期股票市場回報。而對(1)式中的(Xjt-Xjt-1)/Pjt-1則有兩種不同的解釋，而且基于這兩種解釋可以形成不同的實證模型。第一種解釋認為，如果假設會計收益遵循隨機游走過程，則Xjt-1代表預期收益，從而Xjt-Xjt-1表示未預期收益。也就是說可以采用收益的改變量作為未預期收益的代理變量。這樣，關于未預期市場回報與未預期收益的回歸模型就可以表示為超額市場回報對收益改變量的回歸。我們得到本文中的第一個計量模型:

ARjt=a0t+a1tΔXjt/Pjt-1+μ1jt。(模型1)

式中，ΔXjt表示股票j在時期t的未預期收益，它是當期會計收益與上期會計收益之差。Pjt-1表示期初的股票價格。

第二種解釋認為，如果收益價格之比是遵循回歸均值過程，那么用Xjt-1/Pjt-1來表示預期的Xjt/Pjt-1的話，效果就比較差。在這種情況下，一個在橫截數據中固定的數值(設定為Kt)將會是關于預期Xjt/Pjt-1的一個更精確度量。于是，關于未預期市場回報與未預期收益的回歸模型就可以表示為超額市場回報對收益水平變量的回歸。此時，收益的水平變量除以期初價格將會對未預期股票市場回報的解釋力增強。同樣，我們可以獲得本文中的第二個計量模型:

ARjt=β0t+β1tXjt/Pjt-1+μ2jt。(模型2)

式中，ARjt表示股票j在時期t的未預期收益，它是當期會計收益水平變量。

但是，上述兩種解釋是基于兩種比較極端的假設做出的。因此， Easton和Harris(1991)指出，這兩種極端的情況在現實中難以觀察到。下面將分析更一般的情況。

首先假設未預期股票市場回報與未預期收益之間存在一個線性關系:

ARjt=a0t+a1tUEjt/Pjt-1+μjt。(2)

式中，ARjt為股票j在時期t的未預期股票市場回報;UEjt為股票j在時期t的未預期會計收益。

其次，假設年度會計收益遵循IMA(1，1)過程，即:

Xjt=Xjt-1+UEjt-ΘUEjt-1。(3)

式中， Θ表示平均移動參數。

這樣將(3)式進行迭代就可以將未預期收益(除以價格)表示為:

UEjt/Pjt-1=Xjt/Pjt-1-(1-Θ)Xjt/Pjt-1-Θ(1-Θ)Xjt-2/Pjt-1-…(4)

如果將(4)式右邊的項截取滯后一階，即前兩項，則可以表示為:

UEjt/Pjt-1≈(1-Θ)(Xjt-Xjt-1)/Pjt-1+ΘXjt/Pjt-1。(5)

將其代入式(2)則得到了一個未預期股票市場回報關于會計收益水平變量和會計收益改變量的線性函數。即:

ARjt≈a0t+a1t(1-Θ)(Xjt-Xjt-1)/Pjt-1+a1tΘXjt/Pjt-1+μjt。(6)

如果(6)式中的Θ取值為0，則(6)式就等于第一種解釋;如果Θ取值為1，則(6)式就等于第二種解釋。從(6)式中還可以看出，當平均移動參數在(0，1)之間變動的時候，就會引起所賦予的收益水平變量和收益改變量的權重的變化。另外，在一般情況下，不論是收益水平變量和收益改變量作為預期收益的代理變量時，都會存在較大的計量誤差。因此，Brown等(1987)指出采用多個關于未預期收益的代理變量可以減少關于未預期股票市場回報和未預期收益回歸中的計量偏誤。因此，本文中的第三個計量模型表示為:

ARjt=γ0t+γ1tXjt/Pjt-1+γ2tXjt/Pjt-1+μ3jt。(模型3)

另外，在回歸模型中將采用股票的累積超額回報率表示未預期股票市場回報。

三、數據與變量

1.數據和樣本的選擇

在本文中采用了滬深兩市A股股票1997-2007年間的數據。數據來源于國泰安數據庫。對于觀測樣本按照下面的過程進行選擇:(1)剔除標識有ST、SST、S*ST和*ST的股票。(2)剔除退市、被終止上市、暫停上市和遭停牌公司的股票。(3)選擇下列數據可以獲得的股票作為觀測樣本:對股票分割和股利的影響進行調整后的年度每股收益、對股票分割和股利的影響進行調整后的股票日可比價格。(4)股票月市場回報率的數據至少為連續72個月。最后，共獲得3 666個企業-年觀測樣本。

2.變量定義

本文模型中所使用的變量定義如下:

CARjt:是第j家企業在第t年的累積超額市場回報率。在回歸中將使用該變量作為反映未預期市場回報的被解釋變量。

首先采用市場模型計算出股票的超額市場回報率。即按照下面公式所計算出來的殘差(μjt):

Rjt=0j+1jRmt+μjt。(7)

式中，Rjt表示第j家企業在第t月的市場回報率;Rmt是按照等權計算的第t月的市場回報率。本文將對深市和滬市分別考慮。μjt是第j家企業在第t月的超額市場回報率。參數0j和1j是使用第j家企業在所要計算累積超額回報率之前的60個月的市場回報率估計出來的。根據MacKinlay(1997)的研究結論，隨著用來估計參數的時間長度的增大，超額回報的方差將會減少，并且在整個期間都是獨立的。為此，本文將估計參數的期間確定為60個月。

然后，通過下面的公式求得CARjt:

CARjt=∑12t=1μjt(8)

遵循此類文獻的一般做法，累積的月份與日歷月份不同，是將該會計年度末的前9個月與之后的3個月，共計12個月的超額回報進行累積。在本研究中，同時也按照會計年度進行了累積，對結果沒有本質上的影響。

Pjt-1:表示第j家企業在第t年的年初開盤價格。該價格是對股票分割和股利的影響進行調整后的可比價格。

Xjt:表示第j家企業在第t年的每股收益。該變量是對股票分割和股利的影響進行調整后的每股收益。

ΔXjt:表示第j家企業在第t年的每股收益的改變量。該變量仍然是對股票分割和股利的影響進行了調整后的數值。

四、實證檢驗

關于模型1和模型2的回歸結果報告見表1。分別進行包括所有年份樣本的混合數據回歸以及對各年的橫截數據的回歸。對于混合數據回歸，不論是水平變量回歸還是改變量回歸，會計盈余變量的估計參數都在0.01的水平上顯著不等于0。其中，β1t的參數估計值為1.89，t統計量為8.25;α1t的參數估計值為2.06，t統計量為9.37。從而可以看出在混合樣本中，兩個會計業績變量分別都與股票的超額回報存在正的相關性。

在各年的回歸中，會計業績變量是否與股票的超額回報存在正的相關性具有明顯的時間特性。不論是水平變量還是改變量，1998-2001年間回歸所估計的參數值都不具有統計意義上的顯著性。但是，從2002年以后，回歸所估計的參數較穩固地表現出在統計意義上不等于0的特性，且顯著性水平都在0.01以上。例如，在2002年中，β1t的參數估計值為2.81，t統計量為3.46;α1t的參數估計值為2.39，t統計量為4.03。其中可能有兩個原因:第一，公司治理的改善;第二，整個期間股市處于熊市。對于我們的結果還有以下幾點值得注意:第一，參數的估計在2006年出現了異常情況。在這一年β1t和α1t的參數估計值都不具有統計意義上的顯著性。而在2006年中國的股票市場出現了“井噴”行情。另外，在2001年中國股票市場進入熊市。因此，本文認為市場行情的劇烈變動對會計業績變量與股票超額回報之間的關系產生了影響。第二，雖然發現會計業績變量與股票超額回報之間存在正的相關性的證據，但是，本文的參數估計值明顯高于1。而根據比弗(1999)的研究，該參數應該小于1。其原因在于:第一，某些因素或事項影響價格變動而不影響當期盈余變動，但影響當期盈余變動的另外一些因素卻不影響價格的變動;其次，盡管價格變動與盈余變動都向相同的方向移動，但它們一般不會移動得太遠。例如，Beaver，Lambert和Ryan(1987)估計了一個線性回歸，價格在其中為因變量，盈余變動為因變量。盈余敏感系數平均僅有0.31。這樣，本文的結果只是在參數估計值的方向上與理論一致。或者說本文的結果只是部分地支持了理論。第三，回歸的擬合度R2都比較小，這與同類研究的結果是基本一致的。其原因在于關于未預期收益的計量誤差導致了較小的R2。例如，Lev(1989)曾經指出，在年度未預期收益-超額回報的回歸中，R2大約在5%~10%。可以看出，在某些年份，關于未預期收益的計量存在較大誤差。

注:表中未帶括號的數據為估計的參數值，括號中的數據為該參數的t統計量。***表示在0.01的水平上顯著;**表示在0.05的水平上顯著;*表示在0.1的水平上顯著。R2為回歸的擬合度。回歸采用OLS方法。

模型3的回歸結果報告見表2。本文同樣進行了包括所有年份的混合樣本回歸和各年數據單獨的回歸。從混合樣本的結果來看，當將水平變量和改變量同時放入回歸模型后，它們的參數估計值都在0.01的水平上具有統計意義上的顯著性。其中，γ1t的參數估計值為1.22，t統計量為4.74;γ2t的參數估計值為1.52，t統計量為6.17。而各年的回歸結果同樣具有與單變量回歸類似的特點，即在2002年以后，回歸所估計的參數較穩固地表現出在統計意義上不等于0的特性，且顯著性水平至少為0.05。同樣，在2006年參數估計不具有統計意義上的顯著性，而且參數估計值較大的情況仍然存在。

注:表中未帶括號的數據為估計的參數值，括號中的數據為該參數的t統計量。***表示在0.01的水平上顯著;**表示在0.05的水平上顯著;*表示在0.1的水平上顯著。R2為回歸的擬合度。回歸采用OLS方法。

本文還對多元回歸的殘差的統計特性進行了檢驗。首先關于殘差的正態性的Jarqu-Bera檢驗，對整體和各年度都在0.01的水平上顯著。因此拒絕其服從正態分布的原假設。在異方差檢驗中分析有些年份及混合樣本存在異方差性。異方差的存在不影響參數估計的一致性，但可能會對估計的有效性產生影響。將本文所報告的結果與修正了異方差性之后的結果進行比較，發現所報告結果的有效性(或t值)沒有受到異方差性的顯著影響。

五、結 論

本文以累積超額市場回報率為被解釋變量，以會計盈余的水平變量和變化量為解釋變量，對股票價格與會計盈余之間的關系進行檢驗。不論是使用混合數據進行回歸，還是使用各年的橫截數據進行回歸，都發現了存在相關性的證據。這與基于國外數據的實證研究結果是一致的。同時，本文的檢驗結果也為Ohlson(1989)所提出的關于價值計量的理論模型提供了相應的證據。但是，本文的結論并不完全支持相關的理論，因為回歸參數明顯大于1。這從一個側面反映出中國證券市場中股票價格存在被高估的現象。

主要參考文獻

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