[摘 要]上市公司披露的会计信息与股价的相关程度不仅是证券市场广大投资者关心的话题,也是理论界学者一直探究的热点问题。本文通过建立股票价格与会计指标的回归模型并进行检验,最终得出结论:在投资实践中,反映公司盈利能力和营运能力的两类会计信息是投资者比较关注的信息,与股价相关度较大,这一结论可以为投资者在股票投资过程中充分利用会计信息进行股价的预测提供借鉴。
[关键词]会计信息 股价 回归模型 解释变量 相关性
一、选题的意义
上市公司股票价格因为受到多种因素的影响而不断变化,在这些因素中,上市公司披露的会计信息是投资者进行投资决策的主要依据,因此研究会计信息与股票价格之间的关系就显得尤为重要。本文结合我国上市公司具体情况进行研究。
二、市场信息与股票价格的相关理论研究
有关市场信息与股票价格关系的理论中,以有效市场假设理论最具代表性。有效市场假设理论认为,如果证券价格“充分反映”了可获得的信息,则证券市场是有效的。具体包括以下三方面的内容:一个有效的资本市场应该充分正确地反映所有与决定价格相关的信息;对某个特定的信息而言,如果将其披露给所有市场参与者后,证券价格不会发生变化,则资本市场是有效的;若市场是有效的,就不可能以某个特定的信息为基础进行交易而获取经济利润。
三、变量的选择与样本数据的准备
1.变量的选择
本文在以前学者研究的基础上选择了反映盈利能力的每股收益(X1)和每股净资产(X2)两个指标;反映企业偿债能力的流动比率指标(X3);反映企业营运能力的总资产周转率指标(X4);反映企业发展能力的主营业务收入增长率指标(X5),采用股票价格(Y)作为被解释变量。
2.样本数据的准备
本文选取了沪深股市信息技术行业的69家上市公司作为研究样本,以上各项会计指标均选取2008年年报数据,而股票价格选取年报的下一年度即2009年4月30日至2009年6月30日之间每个交易日的收盘价的平均值。
四、模型的建立
本文采用经典单方程线性回归模型,建立模型为:
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+u
利用EVIEWS软件,用最小二乘法进行模型的估计。
五、模型的改进与结论
1.剔除多余解释变量
剔除变量X3,重新进行回归后,模型的拟合优度与包含X3时几乎一致,说明X3为多余解释变量,应予以剔除。
2.重共线性的检验
剔除变量X3后,剩余解释变量两两之间的相关系数矩阵如表1所示。
表1 剩余解释变量间的相关系数矩阵
可以看出,变量X1与X2,X1与X5之间相关系数较大,因此进一步将X1作为被解释变量, X2和X5作为解释变量,建立模型:X1=r0+ r1X2+r2X5+u进行回归分析后, F-statistic=26. 222 29, P值为0。F检验通过,说明X1、X2与X5之间有高度的相关关系,为了确定变量的取舍,进一步采用逐步回归法进行判断。首先,将三个变量分别单独代入模型,进行回归,得出结果如表2所示。
表2 回归结果1
因此,单独来看,X1拟合优度最高,解释能力最强,X2次之,X5最差。其次,将X1分别与X2、X5两两组合,代入模型,进行回归,得出结果如表3所示。
表3 回归结果2
显然,加入了X2后,方程的拟合优度有了较大提高,而加入X5,拟合优度几乎没有变化,所以剔除变量X5。剔除X5后重新进行回归,此时模型所有变量均通过T检验,Adjusted R-squared=0. 479 515也有了提高。说明以上对模型的改进是有效合理的。
3.最终建立的模型
Y=9. 361 9 +11. 204 7X1+1. 184 9X2-2. 925 2X4
通过模型,我们可以看到,反映企业盈利能力的每股收益和每股净资产对股价的影响很大,除此之外,反映企业营运能力的总资产周转率对股价也有一定影响。而反映企业偿债能力和发展能力的会计指标没有通过检验,在建立模型的过程中被剔除掉了。由此可以得出这样的结论:在投资实践中,反映公司盈利能力和营运能力的这两类会计信息是投资者比较关注的信息,与股价相关度较大。
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