財務指標與股價的關聯性研究

鄭欽華

摘要：“互聯網+”概念股是股市熱點炒作題材，財務指標是影響股價波動因素之一，本文研究“互聯網+”概念股財務指標與股價之間的規律。本文對25個財務指標與股價波動進行相關性研究和回歸分析研究，實證檢驗結果表明，各維度財務能力指標與股價呈正相關，其中每股能力和盈利能力與股價依存性較強，而營運能力對股價的影響寥寥可數。

Abstract： "Internet +" is a hot topic in the stock market. The financial index is one of the factors that influence the stock price volatility. This paper studies the law between the financial index and the stock price of "Internet +". In this paper， the 25 financial indicators and stock price fluctuation was studied by means of correlation and regression analysis， the empirical results show that the different dimensions of financial ability index were positively correlated with the value， in which， capability and profitability and share price per share of dependence was stronger， the operating capacity of the impact of stock price were few and far between.

關鍵詞：財務指標；股價；相關分析；主成分回歸分析；“互聯網+”概念股

Key words： financial indicators；share price；correlation analysis；principal component regression analysis；"Internet +" concept stocks

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）28-0273-04

0 引言

“互聯網+”概念股成為投資市場炒作的新寵，投資者仍要保持理性投資，影響股價波動的因素很多，但投資者取得信息的途徑卻很少。上市公司的經營狀況是影響股價波動之一，企業公開發布的年報財務指標成為投資者投資決策的參考依據。WilliamHBeaver從信息觀的角度剖析了會計數據對股價的傳遞作用，他認為，股價的價值在于未來紅利，而會計盈余會影響股票支付紅利的能力，未來紅利就是未來現金流，股票價格是未來現金流的現值，進而影響當前股價波動。我國對財務指標與股價這方面的研究很多，但主要集中在創業板、房地產行業、銀行板塊進行分析，“互聯網+”概念股還未被研究。本文運用相關分析和回歸分析，研究我國“互聯網+”概念股上市公司的核心財務指標和股價之間的關聯性，進一步幫助投資者理性交易決策，做出價值判斷。

1 文獻綜述

早前1961年Edwards和Bell提出剩余收益估價模型，但未引起學術界的重視，直至1995年Ohlson將RIM模型在《權益估價中的收益、帳面價值和股利》應用中論證了凈資產收益率、每股凈資產等財務指標會影響股票價格波動。

在我國，財務指標與股價之間的關系也頗受到學者們的重視。于洋和趙璟（2017）認為，互聯網金融公司的每股剩余收益和每股凈資產與股價之間的密切度很高，陳嘉瑋（2017）通過計算滬市A股市場的核心財務指標相關系數，認為營業收入增長率、資產負債率對股價呈顯著正相關；每股收益、流動資產周轉率對股價呈顯著負相關。包安琪、張懷洋（2016）將商業銀行財務數據劃分為一般財務指標和專項財務指標進行比較，研究顯示專項財務指標與股價關系更為密切。

趙娟（2013）研究得出創業板的現金流量與股價波動具有價值相關性。同時，創業板上市公司的股價波動對盈利能力、發展能力和股本能力的財務指標反應敏感，償債能力與股價之間反向變動，營運能力對股價的解釋力度微弱（何新宇、王滿，2016）。丁月（2018）以制造業為研究對象，將所選財務指標進行回歸分析，發現盈利能力、償債能力、發展能力所對應的指標對股價起顯著的線性作用。周淼（2014）和楊艷林（2016）分別以房地產行業和電力行業為例，發現償債能力、營運能力與股價存在顯著負相關，盈利能力與發展能力與股價存在顯著正相關。

2 理論分析與假設

假定股價為因變量P，各個指標為自變量X1、X2、X3…Xn，β0為常數項，β1、β2、β3…βn為偏回歸系數，ε為隨機誤差，建立多元線性回歸數學模型：

P=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+ε

根據前文的文獻綜述所提的財務能力進行整理，如表1所示，償債能力、營運能力以負相關為主，盈利能力、成長能力、每股能力以正相關為主，對償債能力、營運能力、盈利能力、成長能力、每股能力與股價的關系進行假設：①假設H1：償債能力與股價呈負相關。②假設H2：營運能力與股價呈負相關。③假設H3：盈利能力與股價呈正相關。④假設H4：成長能力與股價呈正相關。⑤假設H5：每股能力與股價呈正相關。

3 實證檢驗

3.1 樣本選擇

本文以“互聯網+”概念股的全部上市公司作為研究樣本基礎，通過以下樣本選取標準進行篩選：①剔除ST、ST股票，以便剔除該板塊的異常值。②剔除金融類股票，縮小該板塊股票財務特征區別。③剔除停牌股票，因重大事件、重要公告停牌造成股價缺失。④剔除財務數據缺失股票。根據以上原則剔除，本文最后剩余177家“互聯網+”概念的上市公司作為研究樣本。

3.2 變量設計

因變量：有學者研究發現，股價需要6個月的長短才能確保披露的財務數據被市場充分攝取，因而本文選取年報公布后第7個月的首個交易日的收盤價格作為因變量。

自變量：本文選取了25個主要指標，每5指標可劃分代表一種維度，如表2所示。

參考鄭儒彬（2009）選用Fama and French的變量設計，將t年7月份的首個交易日股價與t-1年的財務數據作為變量樣本，即本文選取了2017年7月3日當日收盤價作為被解釋變量，2016年的年報數據指標作為解釋變量，數據來源于CSMAR國泰安數據庫。

3.3 Spearman相關分析

償債能力中的流動比率、速動比率、保守速動比率、現金比率都與股價顯著正相關，其中資產負債率與股票價格呈負相關也符合實際情況；營運能力的財務指標與股價不顯著相關，成長能力和每股能力的財務指標與股價同向變動。所以，大體上假設H1、H2不成立，假設H3、H4、H5成立。將各個解釋變量的Spearman相關分析的R值按維度求出的平均值，輸出結果如表3，與股價關系最為密切的是每股能力，其次是償債能力、盈利能力、成長能力，關系最微弱的是營運能力，即每股能力>償債能力>盈利能力>成長能力>營運能力。

3.4 因子—主成分回歸分析

3.4.1 距離相關分析

計量變量會攜帶其他變量的信息產生共有數據，觀測值彼此之間交叉重疊，若要具體判斷某個變量與另一個變量是否存在相似度或衡量相似度大小，則往往需要采用另一種相關分析統計方法——距離相關。

余弦相似度是衡量成對變量契合程度的計量單位，余弦的范圍區間在[-1，1]之間，值向量的余弦越趨向1說明變量之間越吻合。從償債能力的余弦值來看，X1與X2、X3、X4，X2與X3、X4，X3與X4相似；從營運能力的余弦值來看，X9與X10相似；從盈利能力的余弦值來看，X11與X12、X13、X14，X12與X13、X14，X13與X14相似；從成長能力的余弦值來看，X16與X19相似；從每股能力的余弦值來看，X21與X22、X23與X24相似。總體來看，從近似矩陣描述的余弦值進行判斷，較多變量混雜著其他變量的訊息。

3.4.2 主成分因子分析

距離相關的檢驗結果檢驗出解釋變量之間存在高度相似性和交互作用，為了用較少的指標反映觀測變量的原有信息，往往需要對樣本數據進行降維。本文采用主成分分析法抽取公共因子，借助最大方差法對提煉因子進行正交旋轉。

①因子分析適用性檢驗。

開展探索性因子分析的首要步驟是對原始樣本數據進行KMO檢驗以及Bartlett球形檢驗，驗證若干解釋變量是否符合利用因子分析法進行降維分類。KMO=0.681、Bartlett球形檢驗Sig.<0.05，原始變量適合做探索性因子分子。

②構造因子變量。

公共因子方差大多數變量超過0.5，表明萃取因子對含有信息解釋情況越好。六個成分的旋轉后的特征根均大于1，累計貢獻率達到79.165%，本文可以萃取6個因子。F1在凈資產收益率X13、資產報酬率X11、可持續增長率X18、總資產凈利潤率X12、投入資本回報率X14的因子載荷值較大，主要反映企業收益率，命名為盈利因子；F2在速動比率X2、流動比率X1、保守速動比率X3、現金比率X4、資產負債率X5、營業毛利率X15有較大載荷，且側重償債能力財務指標，命名為償債因子；F3在所有者權益增長率X19、總資產增長率X16、每股凈資產增長率X20的因子載荷值較大，命名為股本因子；所有者權益增長率X19、總資產增長率X16、每股凈資產增長率X20在F4的載荷量較大，命名為發展因子。F5在總資產周轉率X9、股東權益周轉率X10、營運資金周轉率X7有較大載荷，命名為周轉因子；營業周期X6、資本密集度X8、營業收入增長率X17在F6的因子載荷值較大，命名為營業因子。

③建立因子得分模型

根據成分得分系數矩陣將公共因子轉換為解釋變量的線性組合，6個主成分因子的得分表達式分別為：

3.4.3 因子—主成分回歸分析

實證檢驗結果顯示出模型擬合度不高，Durbin-Watson值為1.874結果較為理想，同時該統計模型通過了F檢驗（Sig.=.000），但是新變量F6營業因子并未通過顯著性檢驗，故將符合標準的F1盈利因子、F2償債因子、F3股本因子、F4發展因子、F5周轉因子的回歸系數代入回歸方程，得：

P=15.179+2.681F1+2.151F2+3.850F3+1.970F4+1.267F5+ε

F1盈利因子與盈利能力、F2償債因子與償債能力、F3股本因子與每股能力、F4發展因子與成長能力、F5周轉因子與運營能力大體上一一對應，從該回歸模型中各個解釋變量的系數符號可以直接看出，新變量與股票價格同增同減，呈正線性相關。其中，F3股本因子對應的每股能力財務指標的變動對股價的作用最大，而F5周轉因子對應的運營能力財務指標對股價的影響程度最小。

4 研究結論

股本能力和盈利能力是企業績效考核的顯示器，是大小股東重點關注的主要指標，回歸系數較大，這也切合市場的實際情況。償債能力用于衡量企業的健康程度和風險指數，通常是債權人關心的財務指標類別，而投資者并不著重留意企業的償債能力，以往的實證檢驗結果也驗證了償債能力因子系數偏低或者次序靠后，而本文的償債能力因子系數居于中位，表明“互聯網+”概念股的投資者開始注重企業對債務的承受能力。股票的吸引力在于市場成長性期望，成長能力財務指標成為市場投資者對初生板塊走勢的重要評價因素，但在回歸統計模型中，發展因子在所有財務因子的系數中順位不高，說明“互聯網+”概念股投資者應對成長能力財務指標的關注度不高，投資者加強對企業成長能力方面的考察，幫助衡量企業未來的發展潛力。投資者對運營能力的熱情最小，意味著投資者并不在意企業的內部管理和經營效率，加強對企業運營能力強弱的變化程度，有助于辨別企業生存的安全性和資本的保全度，更好進行投資決策。

參考文獻：

[1]丁月.上市公司財務指標對股票價格影響的實證研究[J].中國國際財經（中英文），2018（2）.

[2]張鵬.基于因子——主成分回歸分析的股價技術分析研究[J].沈陽師范大學學報（自然科學版），2010，28（2）：169-172.

[3]鄭儒彬.上市公司主要財務指標與股價變動的相關性分析[J].財會研究，2009（5）：49-51.

[4]陳嘉瑋.上市公司股價波動與其財務指標的實證研究[J].江蘇商論，2017（19）：147-148.

[5]何新宇，王滿.財務指標對股價的影響研究——以創業板為例[J].商業會計，2016（16）：65-66.