使用Ohlson模型對財務信息及市場價值的實證研究

王旭彤

摘要：本文基于Ohlson模型（1995）建立評估模型，對為何現今的財務報告不能為使用者提供相關、及時的財務信息來評估公司運營狀況和股價，以及為何股價不能完全與公司的市場價值一致進行檢測。本文以澳大利亞45家上市公司為樣本，選擇企業的研發費以及非審計費占比為變量，研究這兩種費用對公司的市場價值的影響，并發現其相關性。

關鍵詞：Ohlson模型；市場價值；財務信息；研發費；非審計費

中圖分類號：F121.26 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）031-000-04

一、目標及引言

在過去的很多年里，大量的文獻都提供了股票價格可以反映公司市場價值的證據。然而越來越多的學者的實證研究表明股票定價與公司的價值存在不一致，通過分析公司財務報告并不能夠準確評估公司表現，其中的干擾因素也成為學術界非常關注的問題，人們希望了解是哪些因素影響著市場價值，并造成股票定價的不一致。

本文對Ohlson模型進行修正后，使用： Pt= B V Et+α1RIt+α2Vt 對股價和價值相關性進行測試。該模型中有四個變量：股權的賬面價值、剩余收益以及代表不可測試信息的vt，我們選擇的vt是兩個獨立變量，研發費和非審計費占比。經過測試后，將從樣本的描述性統計學以及矩陣兩個方面進行數據分析并得出結論。

選擇研發費（R&D）作為測試變量有兩個原因。第一，研發支出如何進行會計處理，對于企業的生存與發展具有重要影響，自主研發活動在企業戰略中的地位越來越重要。Griliches （1981）的研究成果表明，研發費的投入應該被計入企業的無形資產，從而影響企業的市場價值。第二，如何在財務報表中計量和披露研發費用一直存在爭議。例如，以美國、德國為主要代表的一些國家主張將研發費用完全費用化；荷蘭、巴西等國家則允許企業將研發費用完全資本化；《國際會計準則》（IAS）采取了折衷的態度，規定只有當研發支出滿足一定條件之后才能夠資本化，并且必須在資本化后的會計期間對已資本化的研發支出進行攤銷，實質上此時資本化的研發支出已經被認定為一項無形資產。

我們選擇的第二個變量是給予審計人員的總費用中與審計無關的服務費所占比率。近年來的許多杰出的公司爆出駭人的財務造假丑聞，這些公司股票崩盤，在幾周內就宣告破產，嚴重挫傷了投資者以及社會公眾的信心。造成這些信息不對等，股價暴跌的問題根本是內控的薄弱、審計監管的缺失。

本文結構安排如下：第四部分對相關的文獻進行了回顧，第五部分是理論模型，第六部分是假設研究與實證結果，第七部分為結論。

二、文獻回顧

Agrawal Anup and Sahiba Chadha，（2002）系統的實證證據證明嚴格的內控與監管可以有效的避免公司的財務問題。他們檢測了相應的治理機制與公司發生報表修改幾率的關系。其中，公司監管治理問題包括：董事會和審計委員會的獨立性，使用具備會計或財務背景的獨立董事作為董事會或審計委員會成員，審計人員面臨的外部沖突。他們試圖通過虛擬變量評估5大會計師事務所的審計質量的差異，結果表明，在會計重述公司中，非審計費用平均約占審計總費用的51%（52%），約30%的重述公司支付超過1000000美元的非審計費用給外部審計師。

Cannolly and Hirschey（2005）研究了公司如何調控公司價值與研發支出之間的關系。結果表明，研發費用的市場估值不僅受到金融環境的影響（Booth et al.， 2006）），也受到類似企業規模等公司特點的影響。

具體來說，企業規模對這種關系因為規模經濟的原因產生積極作用，而增長速度快的企業也可以收獲積極的影響，通過投入研發支出獲得更大的優勢，從研發項目所產生的利潤更大。相反，自由現金流對研發支出的市場估值會產生負面影響，因為高水平的自由現金流的公司可以用這些資金進行負凈現值（NPV）研發項目。總的來說，一些公司的特點（即，公司的規模，增長和市場份額）被發現積極影響公司價值和研發投入之間的關系，反之（自由現金流，勞動密集型和資本密集型）會產生負面影響。

Ohlson （1995） and Feltham and Ohlson （1995， 1996），依據他們的剩余收益估價模型（RIVM），表明股價在一定條件下可以表示為賬面價值和收益的加權平均值。Dechow， Hutton and Sloan （1999）在Ohlson模型剩余收益估價的基礎上提供實證評估（Ohlson（1995）），實證結果表示與奧爾森理論一致。

三、理論模型

對文獻的回顧支持了我們關于變量選擇的假設，所選變量是有價值相關性的。使用Ohlson 模型，寫作：

Pt= BVEt +α1RIt +α2Vt

Where：α1=

BVE 是所有者權益的賬面價值，RI是剩余收益，Ohlson模型認為這個模型剩余收益與股價是正相關的，同時Ohlson模型指出估價模型的解釋度比較高，由模型得出的參數接近預期。回報與估值模型的R2 歸結于因變量的變化。

同時隨著時間的推移，回歸方程的擬合優度在逐漸下降，即剩余收益對股價的解釋力度在逐漸變弱。理想情況下，剩余收益應該對股價具有完全的解釋能力，即擬合優度應該為100%，但實際條件下，各種因素影響著兩者對股價的解釋力度，由此我們加入之前選擇的兩個變量：研發成本以及審計費，對Ohlson（1995）的價值模型進行推導，建立一個可以反映股票價格與這兩個因素的模型。

四、假設研究與實證結果

我們希望測試的是線性信息動態和Ohlson估值模型（1995）。因此，我們需要規范一套經驗線性信息動態和經驗的估值模型。假設以下變量，研究和開發（RDT），盈利（E），賬面價值股票（BVE），剩余收益（RI），以及支付非審計服務費占比（PNAF）可以捕獲其他信息。線性動態信息（LIDs），用于該模型：

其中，

· RIt，t+1 =在 t， t+1的剩余收益；

·RDt，t+1 = 在 t， t+1 的研發費用

·B V Et，t+1 = 在t， t+1的賬面價值

·P N A F t，t+1 = 在t， t+1支付給審計師的非審計服務費用占收費總額的比例

在Ohlson（1995）里，RD，BVE，E和PNAF可以被看作是代替其他信息。為了得到LIDs的變量的預期漸近行為，對參數限制規定，以確保這些變量的收斂發散是合適的：

（i） 1 ≤ ω44 < （1+ r）； （ii） 1 ≤ ω33 < （1+ r）；

（iii） 0 ≤ ω22 ≤ （1+ r）；（iv） 0 ≤ ω11 < 1

假設在企業的市場價值持有的理論基礎上，基于公正核算的實證估值模型框架，可以寫作：

Vt = BVEt+ 1RIt+ 2RDt+α3 BVEt +α4 PNAFt

文中提出的LIDs和經驗估值模型提供了一個可測試的股權估值。我們收集了45家澳洲證券交易所的上市公司為期2年的股價。這些統計數據被示于副表中。

在表1中，對于所有樣本，中位數和平均值對于大多數變量是極其相距甚遠，因為它們具有小于10的中位至平均比率，但RD和PNAF的比約為3。對于所有變量所有樣本中，最大和最小距離很遠，而標準偏差遠離0（PNAF是個例外，因為它是用百分比表示）。這清楚地表明，該樣本數據將具有一個規模問題，不是一個直線模型。樣本中大多數變量的偏度不接近0意味著該分布是不完全對稱的。大多數變量是正偏斜。然而，RI是一個例外，因為許多公司在澳大利亞的收入是負的。

在表2中，一半的變量與其他變量正相關。 BVE與MVE（0.472）適度相關。事實上RI與MVE正相關。 PNAF與其他自變量相關性較弱。RD與BVE負相關，RI與PNAF適度的相關性（0.233），與MVE 的相關性僅僅為0.041 。一般情況下，半獨立的變量正相關MVE值介于0.334（PNAF）到0.432（BVE）之間，這表明MVE可以部分地解釋股價的積極影響。

接下來的分析涉及多重共線性的可能性。為了確定多重共線性在多元回歸獨立變量之間的可能性，Anderson（1997）表明，只要變量不是高度相關（即不超過85%），多重共線性是不是太嚴重的一個問題 。小于40%兩個變量之間的相關性被認為是低度相關。表3展示的是樣本的RI和MVE，即自變量和因變量之間的相關性， 對樣本矩陣的分析表明，沒有變量是與另一個變量高度相關的。BVE與MVE有一定相關性。所有其他自變量均為低相關。這表明，多重共線性對估值回歸模型并不大。

假設檢驗和多元回歸

（1）制定回歸

因變量Y必須是公平的市場價值，自變量是股票賬面價值（BVE），剩余收益（RI），研究及開發成本（R&D），支付非審計服務費比例（PNAF），

這是一個四獨立變量模型。

MVE=a+b1BVE+b2RI+b3RD+b4PNAF

（2）計算回歸

既回歸分析和相關性分析如下：

MVE=61096093+1.369BVE-0.136RI-12.632RD+4866050659PNAF

假設檢驗

（一）假設及測試：

H0：β0=0 H1：β1>0

這是一個單尾檢驗。

（二）顯著性水平和關鍵值：

對于單尾檢驗，α=0.05，dk= NK-1=90-4-1=85，T0.05=1.9

（三）檢驗統計量的值，并將其與臨界值進行比較：

（a.）t值=3.192 即3.192>1.9 （b.）p值=0.002

這表明，t值為3.192切斷尾部面積為0.002。

（四）決策和結論

由于3.192落在1.9的臨界值之外，H0必須被拒絕。

結論是，在5%的顯著水平下，β1顯著大于零。P值= 0.002，表明t值為3.192切斷0.002的區域。在5%的顯著水平，我們可以得出結論：

如果p值<α，檢驗統計量在拒絕區域；如果p值≥α，檢驗統計量在接受區域

由于p值（0.002）<α，H0必須被拒絕。

使用p值的RI，R&D和PNAF，我們有：

R I 0.878

RD 0.117

PNAF 0.001

結果表明，RI的0.878與RD的0.117均超過0.05，而PNAF的0.001小于0.05，我們得出結論：在使用5%的顯著水平下，RI和RD在數據上不顯著，而PNAF是顯著的，（即β2<0，β3<0，β4> 0）

回歸模型中R2的多重決定系數為28.38%，表示在股票市場價值的28.38%變化可以由回歸模型解釋。調整后的R2為25.01%。

回歸模型為：MVE=61096093+1.369BVE-0.136RI-12.632RD+

4866050659PNAF

五、結論

本文由Ohlson模型為起點，選擇45家上市公司為樣本，從這些公司年度報告和ASX收集相關的資料，選擇股權賬面價值、剩余收益，研發費用以及支付給審計師的非審計服務費用比例作為變量。使用修正模型進行實證分析，從回歸計算找到不同的獨立變量與股價之間的關系。最后，我們的結論是，這些變量與公司的股價低中度相關。因此，從財務報告的信息不足以向信息使用者展現公司的實際價值。另外，依據線性回歸的結果，股票市值與資產賬面價值、支付的非審計服務費用比例呈正相關，與剩余收益與研發成本負相關。

由我們的發現可以得出研發支出與市場份額是負相關的結論，而在前人的研究中，研發支出與市場份額從長遠來看是正相關的關系。即研究及開發成本在項目的早期階段對公司價值產生負面影響，但是在項目后期會產生積極影響。在非審計費用的會計領域，我們得出的結果表明，它與企業的市場價是是正相關的，但本文中選取的樣本較小，且其中非審計費是半分比，造成了PNAF的協同因素過大，存在局限。非審計費用應不利于企業的估值及表現，因為它潛在的威脅著審計質量。

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