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股价计算区间选择与会计数据价值相关性
股价计算区间选择与会计数据价值相关性
丁戊1,黄欢1,陈信元2
(1.上海财经大学会计学院,上海,200434,2.上海财经大学会计与财务研究院,上海,200434)
摘要:
本文认为会计数据价值相关性的大小取决于会计数据和股价各自反映客观事实的能力,即其各自的“有效性”。
进一步地,针对我国某些文献选取t+1年4月30日为股价截止日计算会计数据价值相关性的现象,本文经过理论分析和实证研究发现,会计数据和股价越有效,会计数据价值相关性越大;且在更有效的会计数据和股价下,相对选取t+1年4月30日为股价截止日而言,选取与会计数据同期的t年12月31日为股价截止日计算更为合理,且能得到更大的价值相关性。
关键词:
股价计算区间,会计数据,价值相关性
中图分类号:
F23文献标识码:
A
一、引言
会计数据的价值相关性一直是会计学界经久不衰的研究热点之一。
依据Francis和Schipper(1999)的总结,对价值相关性的理解大致可以分为四种。
(1)会计数据在反映股票内在价值方面领先于股价。
Ou和Penman(1989a;1989b)、Harris和Ohlson(1990)均支持这种观点,在这些文献里,依据会计数据构建投资策略取得的收益被用来衡量会计数据价值相关性。
(2)会计数据的价值相关性表现为会计数据反映和预测估值模型所包含变量的能力,例如Venkatachalam(1996)。
(3)将会计数据价值相关性看成会计数据改变市场综合信息的能力,强调会计数据向股票市场的信息传递,例如Amir等(1993)。
(4)将会计数据价值相关性看成会计数据“捕获”或“总结”那些能改变股价的信息的能力,例如Alford等(1993)。
其中,第三、四种理解均把会计数据价值相关性看作是会计信息和股票价格或回报的统计关系。
第三种理解主要研究短时间窗口内会计信息和股票价格或回报的统计关系;第四种理解主要研究长时间窗口内会计信息和股票价格或回报的统计关系。
需要特别说明的是,第三种理解实际上是“会计信息含量研究”,检验的是某种信息公布后投资者是否对其有反应,其与第四种理解有本质的区别,而这种区别外在地体现为研究者使用的股价计算区间的长短差异上。
具体而言,人们想知道会计信息是否“有用”,因而产生了短窗口内的价值相关性事件研究,短窗口研究强调的是“信息传递观”,意在检验会计报表的披露在短期内对市场产生的影响,这构成了第三种理解的核心;而在基于第四种理解的长窗口价值相关性研究中,研究者并未着眼于短窗口内的会计数据信息传递,而是将目光集中在会计数据和股价在反映经济信息时的相关关系上(Francis和Schipper,1999)。
可以看到,许多我国会计数据价值相关性的研究遵循第四种理解的思路,即在长窗口中(通常是一年)探求会计信息和股票价格或回报的统计关系(例如黄志忠和白云霞,2004;李晓强,2004;赵春光,2004;邓传洲,2005;吴战篪等,2009;陆正飞和张会丽,2009。
更多的相关文献参见附录)。
由于我国相关制度规定上市公司的会计报表最迟于4月30日披露,这些研究在长窗口内选取了t年5月1日至t+1年4月30日的股价,与t年年报的会计数据配比,计算会计数据价值相关性。
这种做法的内在逻辑却与上述第三种理解一致,认为会计数据是早于股价出现的信息来源,会计数据的价值相关性需要在报表披露后,经过股市一段时间的消化吸收才能充分反映出来。
由此可见,这些研究在按照第四种理解进行长窗口价值相关性计算的时候,虽然考虑到了第三种理解涉及到的“会计信息市场反应”观,却牺牲了在第四种理解里非常重要的t年1月到4月的股价信息。
那么,采用t年5月1日至t+1年4月30日的股价(以下称作跨年股价)与t年年报的会计数据配比计算出的价值相关性,是不是确实比采用t年1至12月股价(以下称作当年股价)配比计算出的更为相关?
这是一个在前人研究中被默认得到肯定答案,却未被经验研究证实的问题。
本文以此为切入点,以会计盈余的价值相关性作为研究对象,通过理论分析和经验检验寻求对该问题的解答。
需要说明的是,本文下面讨论的价值相关性,均是在上述第四种理解的框架中进行的。
本文认为,基于第四种理解的价值相关性研究,内在逻辑便在于将会计数据和股价看成同一客观事实的两种替代变量,在这种观点下,会计数据传递信息的作用并非最为重要。
因此,在第四种理解的框架下的长窗口价值相关性研究,为了第三种理解的“信息传递观”而牺牲t年1到4月的股价信息似乎显得舍本逐末,前人文献默认的“跨年股价比当年股价更具价值相关性”这一观点便受到了挑战。
本文认为,在第四种理解的框架下,会计数据和股价是同一客观事实的两种替代变量,会计数据和股价各自的有效性(分别用会计报表的审计意见和公司股票的信息环境来代表),即这两个变量各自反映客观事实的能力共同决定了会计数据价值相关性的大小。
按照此分析思路,本文认为当年股价比跨年股价更具价值相关性(假说1),且会计数据和股价各自的有效性影响了这种差异的大小(假说2)。
实证分析表明,在本文界定的高有效性组别中,按照当年股价计算的价值相关性回归方程R2高达0.431,这显著高于按跨年股价计算得到的0.257;而在低有效性组别中,按照当年股价计算和跨年股价计算的价值相关性回归方程R2分别只有0.120和0.096,且差别的显著性减小。
这些经验证据有力地支持了本文的假说。
本文的研究结论有重要的经济意义和实践价值。
在美国,学术与实务界非常关注会计数据价值相关性的高低,且就如何提高价值相关性提出了诸多建议,例如通过修改会计准则、提高披露频率等方法使会计报表更充分、及时地反应客观事实(相关文献的评述可参见Francis和Schipper,1999)。
在我国,会计数据价值相关性的高低同样十分重要,且时常被用作衡量会计准则有效性或会计质量(例如王跃堂等,2001;黄志忠和白云霞,2004;罗婷等,2008;朱凯等,2009;谭洪涛和蔡春,2009)。
如果较低的价值相关性是不合适的计算方法所致,那么本文的发现可以帮助政策制定者和会计信息使用者对现有会计准则和会计信息质量做出更加准确的评价,减少计算方法带来的社会成本。
事实上,自从Ball和Brown(1968)的开创性论文发现了会计数据和股价“有”关系,确证了会计数据“有用”以来,很多学者都抱怨会计数据和股价的关系太弱了,会计数据没有想象中的那么“有用”,会计数据“不够有用”取代“会计无用论”成了困扰很多会计研究者的新话题。
本文的研究可能从模型设定的角度为解释会计数据“不够有用”这一现象提供了一种新的思路,本文期待在未来更好的研究方法和模型设定下,会计数据能够在被Ball和Brown(1968)证明为“有用”之后,进一步地被证明为“很有用”。
最后,本研究在理论和经验上对学界流行的研究方法进行了重新审视,有一定的学术贡献。
本文在附录中列出了我国截至2010年以“价值相关性”为主题或关键词的实证会计研究文献。
我们发现,在48篇文献中,有31篇涉及了股票回报的计算,这其中又有25篇采用了跨年股价来计算价值相关性。
若这些文献按照本文建议的更为有效计算方法将当年股价纳入回归模型计算价值相关性,研究结论可能更具经济意义,且更为可靠。
本文余下部分的安排如下:
第二部分为文献回顾与理论分析,第三部分提出研究假说,第四部分为数据描述与实证检验,第五部分提供了一些补充检验,第六部分为全文总结。
二、文献回顾与理论分析
本文认为,基于前文所述的第四种理解,会计数据和股价是同一客观事实的两种替代变量。
首先,会计数据的生成来源于,至少部分来源于会计从业人员在制度、契约等因素的作用下,通过记账这一行为对标的物——会计主体客观事实的描述和反映(参见Watts和Zimmerman,1986)。
若会计数据所含的来自客观世界的信息更具相关性(Relevance)、更具忠实表述(FaithfulRepresentation),我们便认为这样的会计数据有更高的“质量”,也就是说会计数据更为“有效”。
与此类似,股价的生成来源于,至少部分来源于股票交易者在信息、交易成本等因素的作用下,通过买卖这一行为对标的物——股票发行主体客观事实的描述和反应。
若股价所含的来自客观世界的信息更为充分,我们便认为这样的股价更为“有效”(Fama,1970)。
由于在会计数据价值相关性的研究框架下,会计主体和股票发行主体是重叠的,为了方便,本文将其称作经济主体。
由此,该经济主体对应的会计数据和股价必然是同一客观事实的两种反映,亦即会计数据和股价是同一客观事实的两种替代变量:
这正是本文的基本判断。
在此判断的基础上,结合会计数据和股价各自的有效性,便可以更好地理解会计数据价值相关性的有关问题。
本文认为,会计数据和股价的有效性在一定程度上都是存在的,且是这两种数据集反映客观事实的驱动因素。
在通常的会计数据价值相关性的研究中(例如Easton和Harris,1991),研究者把股价的有效性看作是存在且给定的,这是这些研究用会计数据价值相关性来评判会计数据是否具有高质量(是否有效)的基本前提。
事实上,若会计数据和股价是同一客观事物的两种替代变量,那么是否将会计数据的有效性或股价的有效性看作存在且给定的,完全取决于研究的需要:
若要研究股市是否有效,是否存在与有效市场相悖的各种异象,研究人员就会将会计数据看作有效了——这正是我们在相关研究中看到的,例如Sloan(1996)。
那么,会计数据价值相关性是什么,其生成的原因又是什么,上述“有效性”在价值相关性生成过程中扮演了什么样的角色?
本文以我国会计数据价值相关性计算中股价日期的选择作为切入点对这三个问题展开分析。
如前所述,我国相关制度规定上市公司的会计报表最迟于4月30日披露,而许多会计数据价值相关性的研究将股票市场数据的截止日选定在4月30日。
这无异于认为市场对会计数据的反应需要一段时间的吸收和消化,其隐含的逻辑是会计数据是因,股价是会计数据作用于股票市场的果。
事实上,无论是从现有文献或理论分析来看,这种看法都显得片面,且无法就上述三个问题给出令人信服的答案。
从现有文献来看,除了将会计数据看成是股价解释变量的会计数据价值相关性的文献,例如Easton和Harris(1991),还有将股价看成是会计数据解释变量的所谓“反向价值相关性”的文献,例如Beaver等(1987)。
Beaver等(1997)对上述两种文献都进行了回顾和总结,且认为“盈余和股价可以表现得像是内生决定的那样,因为它们同时被难以详细界定的信息所影响”,并为这种“内生决定”提供了经验证据。
这与本文对会计数据和股价同为客观事实的两种替代变量的判断基本一致。
从理论分析来看,会计数据向股市传递了信息。
但应当看到,这种信息传递的本质在于会计数据里包含了来自客观世界的信息,是会计数据所包含的这些客观信息,而不是会计数据本身改变了股市参与者的交易行为,进而改变了股价。
进一步地,这种会计数据向股价的信息传递也不是单向的。
会计数据向股价的信息传递说明会计数据含有股票市场参与者所不知道的来自客观世界的信息,与此相对,若股价含有会计报表的编制者所不知道的来自客观世界的信息,股价同样会向管理人员传递信息,改变会计报表编制者的行为,进而改变会计数据。
已有的研究也证实了这种现象的存在,例如Markovitch等(2005)、Luo(2005)以及Chen等(2007)。
因此,对会计数据与股价谁因谁果的讨论显得片面,在因果关系不清的情况下,很难清晰界定会计数据价值相关性是什么,以及会计数据与股价各自的有效性在会计数据价值相关性生成过程中扮演的角色。
如果按照本文的理解,即会计数据和股价为同一客观事实的两种替代变量,容易得到会计数据和股价在一定程度上是由同一客观事实内生决定的,而内生决定的这两种数据集间必然有某种程度上的关系,这便形成了会计数据价值相关性。
所以归根结底,客观事实是因,会计数据和股价都是果,会计数据和股价的有效性在一定程度上的存在,便是这种由因至果的驱动因素。
进一步地,会计数据价值相关性,应当是会计数据和股价在反映同一客观事实时的重合程度,这种重合程度的大小,取决于会计数据和股价各自反映客观事实的能力,即其各自的有效性。
三、研究假说
我国特殊的制度背景为本文的观点提供了实证检验的机会。
如前所述,我国有很大部分研究会计数据价值相关性的文献都将股票市场数据的截止日选定在了4月30日,由此形成了t年1月1日到12月31日的会计区间和t年5月1日到t+1年4月30日的股价区间,并将此两区间内的会计数据和股价进行配比,以计算会计数据的价值相关性。
这种做法似乎日渐成为一种被默认的标准研究方法。
这些文献这样做的理由是我国相关制度规定上市公司的会计报表最迟于4月30日披露,而在“常识”里,市场对会计数据的反应需要一段时间的吸收和消化,由此以4月30日作为市场对会计数据反应的截止日,就显得合乎这种“常识”。
然而,本文并未发现有文献研究过股价日期选择导致的会计报表价值相关性的差异,上述“常识”并未得到经验证据的支持。
事实上,早期研究如Ball和Brown(1968)就已经发现,长窗口内的股价和会计数字的相关关系来自于信息传递乃至公告后漂移的部分远远小于会计信息公布前会计数字和股价共同反映客观经济事实的部分。
其他文献如Beaver(1968)和Bernard和Thomas(1990)都发现了盈余公告的这种相对较低的信息含量。
近期的文献如Ball和Shivakumar(2008)更是发现,四个季度的会计季报在其披露时向股票市场传递的信息加起来只占到年度股市总信息的5%-9%,这充分说明了在长窗口股票回报中会计报表的“信息传递”效应所占比重非常小。
由此,新老研究的发现连同Francis和Schipper(1999)的总结都说明,在长窗口内,第三种价值相关性解释强调的会计数据向股市传递信息的效力弱于第四种解释,会计数据和股价的关系更多地表现为同步前进的关联关系,而非会计数据披露对股价的信息传递。
如果学者选择了长窗口来做价值相关性研究,他们研究的就应当不是会计数据的信息传递问题,而是会计数字和股价共同反映客观经济事实的问题,他们就有理由选择当年而非跨年的股价时间窗口来与其研究问题相契合。
若这种推断正确,即会计数据和股价是同一客观事实的两种替代变量,会计数据价值相关性,实际上是会计数据和股价反映同一客观事实时的重合程度,那么将跨年股价、当年股价分别与当年会计数据配比计算价值相关性,其相同点便在于两种方法都度量了t年5到12月的股票价格与t年全年会计数据在反映客观事实时的重合程度。
而两种价值相关性算法的差异,便来源于t年1到4月的股票价格和t+1年1到4月的股票价格与t年全年会计数据在反映客观事实时的重合程度差异。
如前所述,会计数据和股价的有效性总在一定程度上存在,且在长窗口内第三种解释的效力小于第四种解释,那么t年1到4月的股价(包含在当年股价中)与t年全年会计数据在反映客观事实时的重合程度,应当大于t+1年1到4月的股价(包含在跨年股价中)与t年全年会计数据的重合程度,由此可得:
假说1:
t年1月1日到12月31日的股票价格(当年股价)比t年5月1日到t+1年4月30日的股票价格(跨年股价)更具价值相关性。
在本文的框架下,会计数据和股价自身的有效性增加都会提高会计数据的价值相关性。
这是因为,会计数据和股价的有效性代表了其各自反映客观事实的能力,一旦会计数据价值相关性关系中的一方——会计数据或股价——反映客观事实的能力更高,在其他条件不变的情况下,其与同样反映了客观事实的另一方的关系应当更强,这便表现为会计数据价值相关性的提高。
进一步地,会计数据和股票价格的有效性直接决定了假说1中按照当年股价和跨年股价计算出的价值相关性的差异。
具体而言,给定会计数据的有效性,在股价更加有效的情况下,t年1到4月的股价更为充分地反映了t年1到4月这段时期内经济主体的客观事实,因而与t年的会计数据重合度更强;与此同时,t+1年1到4月的股价则更加充分反映了经济主体t+1年1到4月的客观事实。
虽然t+1年1到4月的股价也包含由于t年的会计报表公布而向市场传递的信息,但由于股价有效性的增强,t年的会计报表所包含的客观事实信息会更多地在t年的股价中较为及时地反映,这导致会计报表公布当日的市场反应更小。
由此,t年1到4月股价反映t年经济主体客观事实的能力增强,t+1年1到4月股价对t年会计报表公布的增量反应更小,这使得前述第三种解释的效力更加地小于第四种解释,最终导致了假说1的现象更加突出。
另一方面,给定股价的有效性,在会计数据更为有效的情况下,t年的会计数据更能及时、准确地反映客观事实,因而其与t年1到4月股价在反映同期客观事实时的重合程度更大,这使得其与当期股价的关系更多地受前述第四种解释主导;同时,t年会计报表在披露时向t+1年1到4月股价传递的会计信息更多,这使得其与跨期股价的关系更多地受前述第三种解释的主导。
如前所述,在长窗口中,第四种解释的效应大于第三种解释,因而会计数据有效性的上升使得当年股价与跨年股价的价值相关性差异(即假说1的现象)更多地体现出来。
最后,其他条件不变,如果会计数据和股价各自都更为有效,前述按照跨年股价和当年股价计算出的价值相关性的差距应达到最大。
由此可得:
假说2a:
会计数据有效性更强时,假说1的现象(当年股价比跨年股价更具价值相关性)更加突出。
假说2b:
股价有效性更强时,假说1的现象更加突出。
假说2c:
会计数据和股价有效性都更强时,假说1的现象最为突出。
四、数据与检验
本文采用了2007年到2009年的数据,对上述假设进行验证,数据来源于Wind和CSMAR数据库。
之所以选择这三年,是因为我国财政部在2006年颁布了于2007年施行的《企业会计准则》,采用2007年到2009年的数据可以消除会计准则不同带来的对会计报表价值相关性的潜在影响。
为了利于研究分析,本文选取了只在我国A股市场上市的非金融业、非ST的公司。
因为在B,H股上市以及海外上市的公司应遵循相应的国际会计准则和证券监管机构要求进行相关披露,剔除这些公司有利于消除制度不同带来的价值相关性差异。
金融业的会计报表比较特殊,ST公司的会计报表被普遍认为有很多噪音,因此本文剥除这些不利于对会计报表价值相关性进行研究的公司。
在剔除缺失值后,本文的公司样本数在2007-2009年分别为1191,1262,1365家。
本文对各变量首尾1%的极值进行了Winsorize处理。
相关变量定义如表1所示。
表1.变量定义
符号
变量描述
EPSit/Pit
公司i在财务年度t年的基本每股收益,除以t年第一个交易日的每股价格。
Rit
“当年回报率”,即在财务年度t年间购入并持有公司i股票的回报率,后复权。
Rit-April30
“跨年回报率”,即在财务年度t年5月1日至财务年度t+1年4月30日间购入并持有公司i股票的回报率,后复权。
EPSit-March31/Pit-April1
公司i在财务年度t年的每股收益,减去t年第一季度的每股收益,加上t+1年第一季度的每股收益,除以t年4月第一个交易日的每股价格。
数据来源:
WIND数据库
混合样本的描述性统计如表2。
表2.变量描述性统计
用于方程
(1)、
(2)的样本
用于方程(3)、(4)的样本
EPSit/Pit
Rit
Rit-April30
EPSit/Pit
EPSit-March31/Pit-April1
Rit-April30
观测数
3818
3818
3818
1661
1661
1661
标准差
0.057849
1.452074
0.615147
0.055029
0.038457
0.535407
平均值
0.031254
0.891034
0.148865
0.030261
0.022404
0.1613053
最小值
-0.64714
-0.86944
-0.66837
-0.64714
-0.45459
-0.668365
p25
0.010335
-0.49729
-0.22056
0.009652
0.008016
-0.213394
p50
0.023367
0.91117
0.022479
0.022852
0.020012
0.04314
p75
0.046139
1.670956
0.384497
0.045625
0.034312
0.43771
最大值
1.520833
21.52632
15.42105
1.006944
0.39963
8.535743
数据来源:
WIND数据库
本文采用针对当年股价和跨年股价两种股票回报,构建价值相关性回归方程,用分年和混合样本对相关假说进行检验。
我们参考Dhaliwal等(1999)的方法,构建如下回归模型:
EPSit/Pit=0+1Rit+εit
(1)
EPSit/Pit=0+1Rit-April30+εit
(2)
方程
(1)、
(2)是反向价值相关性模型,这样的模型构建便于本文采用VuongTest比较
(1)、
(2)回归方程的R2,即当年股价与跨年股价对当年会计数字的解释能力。
本文期待发现,当年股价较前人文献中常用的跨年股价对当年会计数字的解释能力更强,表现在统计上,便是方程
(1)的R2显著大于方程
(2)的R2,VuongTest提供了这种比较方法。
由此,若假说1成立,即当年股价比跨年股价更具价值相关性,回归方程
(1)、
(2)的VuongZ-Statistic应当显著为正。
分年和混合样本的回归结果如表3。
表3.假说1的检验
因变量:
EPSit/Pit
2007年
2008年
2009年
三年混合
方程
(1)
方程
(2)
方程
(1)
方程
(2)
方程
(1)
方程
(2)
方程
(1)
方程
(2)
Rit
0.0131***
0.0305***
0.0172***
0.0145***
(13.290)
(10.710)
(12.060)
(21.350)
Rit-April30
0.0227***
0.0129***
0.0104***
0.0161***
(8.097)
(6.526)
(3.604)
(10.400)
控制年
控制
控制
Constant
0.0185***
0.0418***
0.0286***
0.0130***
0.0162***
0.0351***
0.0162***
0.0421***
(8.454)
(31.850)
(16.880)
(21.380)
(7.040)
(18.980)
(9.966)
(37.890)
Observations
1191
1191
1261
1261
1365
1365
3818
3818
R-squared
0.129
0.052
0.084
0.032
0.096
0.009
0.21
0.14
VuongZ-Statistic
3.2888***
3.1054***
4.9423***
6.5251***
p-value
0.001
0.0019
0
0
括号内是t值,所有连续变量都经过了1%水平的winsorize处理,***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1
数据来源:
WIND数据库
由表3可见,在2007-2009年的分年和混合
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- 股价 计算 区间 选择 与会 数据 价值 相关性