陳彩云 程德興

【摘 要】 文章以2011—2013年度所有發(fā)布業(yè)績預警的上市公司為研究對象，結(jié)合信息不對稱理論，研究了業(yè)績預警公告發(fā)布后產(chǎn)生的時間點效應。研究發(fā)現(xiàn)，業(yè)績預警時間點效應與公司規(guī)模、預警來源以及公司業(yè)績疲軟程度相關。市場會因預警公司收入疲軟而部分預料到業(yè)績預警，但不足以導致市場在預警前就開始經(jīng)歷負估值效應;業(yè)績預警公告的發(fā)布會導致負面市場反應，使預警公司在預警時點經(jīng)歷顯著的負估值效應;市場在預警時點的反應不足，存在業(yè)績預警滯后市場反應。

【關鍵詞】 業(yè)績預警; 估值效應; 預警來源

中圖分類號：F832 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1004-5937（2015）05-0035-07

一、引言

業(yè)績預警屬于信息披露的范疇，預警公告的發(fā)布有助于投資者及時準確地調(diào)整對上市公司的價值判斷，增加上市公司的透明度。自2001年深圳與上海證券交易所頒布的《關于做好2001年中期報告工作的通知》中要求上市公司及時刊登預虧公告或業(yè)績預警公告以來，我國的預警制度歷經(jīng)多年發(fā)展，已經(jīng)日趨成熟，但和西方國家相比仍有一段差距。學者們對盈利預測的研究成果較多，但較少有文獻專注于研究業(yè)績預警。事實上，業(yè)績預警傳遞的信號是不確定的，市場能否部分預料到業(yè)績預警，業(yè)績預警發(fā)布后市場作何反應，是否存在預警的滯后效應，這些市場反應與業(yè)績預警來源是否相關等都是當前亟待研究的問題?；谝陨峡紤]，本文旨在豐富對業(yè)績預警的認識，探究市場對業(yè)績預警公告的反應，以期就投資者及時調(diào)整對公司的價值判斷提供參考。

二、制度背景與文獻回顧

（一）業(yè)績預警背景

雖然西方國家實行的是強制信息披露制度，但卻沒有專門針對業(yè)績預警的法規(guī)，對于某項信息是否要披露，主要看該信息是否有可能對投資者判斷證券產(chǎn)生影響。因此在國外，業(yè)績預警是一個市場化的概念，預警公告的發(fā)布亦是一種市場化的行為。自我國2001年正式實施預警制度以來，業(yè)績預警在我國一直是一種強制行為，上市公司若不及時發(fā)布預警公告便會受到相應的處罰。在國外成熟的資本市場上，存在大量專業(yè)的分析師和機構(gòu)對公司的盈利狀況作出預測，同時大多數(shù)上市公司也就公司的盈利前景提供指導。兩者共同作用的結(jié)果就是在市場上形成了對各個公司的盈利預期，若業(yè)績低于預期，則為業(yè)績預警。由于我國資本市場和西方國家相比成熟度尚不夠，雖然我國目前也存在公開發(fā)表的證券分析師對上市公司的盈利預測，但其預測整體上誤差較大。因此目前我國上市公司所發(fā)布的業(yè)績預警主要是以上年同期的業(yè)績水平作為比較基準。我國除了預警制度外還存在預虧制度，本文中的業(yè)績預警含義是指上年同期利潤為正的公司其利潤的下降，但還未降至虧損，否則就是預虧制度的適用范圍。

（二）文獻回顧

國外對業(yè)績預警的研究比較早，主要集中于兩個方面，一方面是關于業(yè)績預警所造成的后果方面的研究，包括業(yè)績預警引起的股價反應（Xu，2008;Elayan et al.，2009;Anderson et al.，2011）、股市表現(xiàn)不佳（Pukthuanthong et al.，2010）、股票交易額增加（Bulkley， 2006）、CEO薪酬下降及CEO變更（Wang et al.，2011）、會計信息跨境轉(zhuǎn)移（Alves et al.，2009）、溢出效應（Wang， 2011）等。另一方面就是關于公司選擇自愿性披露業(yè)績預警的動機分析。Elayan et al.（2009）發(fā)現(xiàn)公司選擇自愿發(fā)布業(yè)績預警公告的最大動機是避免股東訴訟。Pukthuanthong et al.（2010）發(fā)現(xiàn)公司之所以自愿發(fā)布業(yè)績預警，其原因主要在于長期來看發(fā)布業(yè)績預警的公司比沒有發(fā)布業(yè)績預警的配對公司股市表現(xiàn)更好一些，預警公司在發(fā)布預警公告后六個月股市表現(xiàn)不佳，但預警公告發(fā)布后六個月至兩年的期間內(nèi)股市表現(xiàn)卻更好，同時發(fā)現(xiàn)預警后一年至四年期間經(jīng)營業(yè)績也更好。

國內(nèi)專門針對業(yè)績預警的研究較少，也體現(xiàn)為兩個方面：一方面是對業(yè)績預警實施效果及預警制度意義的分析。何德旭等（2002）認為預警披露制度的推出對于監(jiān)管局加強信息披露和保護投資者利益具有實際意義，并且市場反應強烈，預警制度設計具有有效性。趙一霏（2005）分析認為業(yè)績預警面有逐年擴大之勢，業(yè)績預警的及時性和準確性與預警類型有一定程度的相關，業(yè)績預警制度有助于提前釋放上市公司業(yè)績波動風險，但執(zhí)行中出現(xiàn)的業(yè)績預警滯后及“變臉”現(xiàn)象影響了業(yè)績預警制度的嚴肅性。另一方面的研究主要集中于預警公司業(yè)績下滑的主要因素及市場反應分析。洪劍峭、皮建屏（2002）認為預警公司業(yè)績下滑的真實原因主要是主營業(yè)務收入、主營業(yè)務成本、營業(yè)利潤和利潤總額四個方面，同時研究發(fā)現(xiàn)預警制度確實起到了提前釋放風險、減少股價波動的積極作用。白曉宇（2007）研究發(fā)現(xiàn)利空消息發(fā)布所伴隨的股票價格反映的絕對值要大于利好消息，且上市公司業(yè)績大幅下跌或者虧損的原因在于對成本費用的控制不力。

從現(xiàn)有的國內(nèi)外文獻來看，國外有關業(yè)績預警的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果，比較健全的西方資本市場大都發(fā)現(xiàn)業(yè)績預警能夠引起負面市場反應，然而遺憾的是到目前為止，國內(nèi)對業(yè)績預警公告時間點效應及其市場反應與預警來源或公司規(guī)模關系的研究鮮有涉及，并且已有的眾多西方成熟資本市場的研究成果也未必適用于處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型時期的我國。

三、理論分析與研究假設

（一）預警公告效應

如果有足夠證據(jù)顯示公司業(yè)績和上年同期相比會有一定程度下降，則公司會發(fā)布業(yè)績預警公告。業(yè)績預警的內(nèi)容和時間點效應取決于信息不對稱的程度和市場吸收信息的速度。預警公告在某種程度上能提供額外的有價值的且是市場未知的新信息，有研究發(fā)現(xiàn)，公司業(yè)績的改變會導致市場估值的變化（Jackson et al.，2007）。雖然業(yè)績預警并不代表公司最近的財務報告，但業(yè)績的變化會迫使投資者修改對現(xiàn)金流的預期，因此業(yè)績預警中提供的信息可能會改變公司的未來現(xiàn)金流。研究表明，意想不到的公司業(yè)績下降會引起強烈為負的股價反應。Datta et al.（1993）研究發(fā)現(xiàn)為了應對意想不到的業(yè)績下降，市場估值平均下降了約2%。黃慧平和彭博（2010）也發(fā)現(xiàn)，業(yè)績對價格有著較強的解釋能力，股價與公司的業(yè)績呈正相關關系。由此假定公司發(fā)布業(yè)績預警會得到負面的市場反應，提出假設1：

H1a：發(fā)布業(yè)績預警的公司在預警公告發(fā)布時會經(jīng)歷顯著的負估值效應。

若預警公告提供的新信息是被市場已知的，或無效的，又或者與市場估值無關，則假設1可以被拒絕。因為信息是直接從被估值的公司而來，只有有效的信息才與投資者決策相關，才對投資者決策有用。

一些關于公司業(yè)績的信息可能提前泄露出去，一方面是企業(yè)內(nèi)部人士可能將信息泄露給投資者;另一方面，獨立的經(jīng)濟或行業(yè)信息可能暗示企業(yè)更高的生產(chǎn)成本或是疲軟的產(chǎn)品需求，因而意味著公司未來的盈利將低于預期。張宗新等（2005）研究發(fā)現(xiàn)重大信息在不同投資者之間呈現(xiàn)非均質(zhì)分布，信息提前泄露與利用內(nèi)幕信息進行交易在我國股市比較普遍。王化成等（2009）從控制權轉(zhuǎn)移的視角分析了信息披露的市場反應，認為我國股市存在一定程度的信息泄露。由于存在一定程度的信息泄露，因此在業(yè)績預警發(fā)布之前市場可能就已經(jīng)開始對預警公司進行重新估值了，由此引出第二個假設：

H1b：信息泄露的發(fā)生會導致業(yè)績預警公布之前公司就已經(jīng)開始經(jīng)歷負估值效應了。

在有效市場上，所有包含業(yè)績預警的相關信息在預警公告發(fā)布時就已經(jīng)被市場吸收，投資者能及時捕捉并處理該信息，而無需業(yè)績預警公司提供解釋，任何市場重新估值都會在預警公告發(fā)布之時就已經(jīng)完成，此時不會存在業(yè)績預警的滯后反應。有效市場假設是建立在包含投資者理性和投資者信息對稱等前提假設基礎上的，但事實上投資者并不總是以理性的態(tài)度作出決策，而是存在諸多的認知偏差，我國資本市場也并非完全有效，這些偏差及無效不可避免地會影響投資者行為，進而影響市場反應。因而股票市場上總是存在令人迷惑的“慣性效應”和“反向效應”等異?，F(xiàn)象?！皯T性效應”意味著市場存在反應不足，即預警時點市場反應是緩慢的，市場在預警時點沒有完全接受與業(yè)績預警相關的信息，投資者不能及時對預警信息作出反應，因而市場重新估值會發(fā)生延遲，繼業(yè)績預警發(fā)布之后公司價值會繼續(xù)下降;而“反向效應”意味著市場存在過度反應，即投資者在業(yè)績預警公布時由于反應過度而選擇套利，從而導致股價逆轉(zhuǎn)。劉煜輝等（2003）在信息擴散假說的基礎上集中研究了我國股票市場中的短期反應不足和過度反應，發(fā)現(xiàn)投資者對正面市場信息存在明顯的過度反應，但對市場利空信息反應不足，在較短期內(nèi)尤為明顯。因此對業(yè)績預警負面信息可能的不充分反應引出如下假設：

H1c：業(yè)績預警存在一定程度的滯后反應，即繼業(yè)績預警公布后，負估值效應會繼續(xù)，但不會導致股價逆轉(zhuǎn)。

（二）業(yè)績預警來源的影響

預警公司業(yè)績低迷的原因是多方面的，若市場能足夠了解公司業(yè)績疲軟的來源，則在公司發(fā)布業(yè)績預警公告之前市場便可對公司進行重新估值，而無需等到預警公告發(fā)布以后。因此，預警公告的市場反應可能因預警的不同而不同。行業(yè)時事通訊或經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計能揭示預警公司收入低迷的問題，由于低收入引起的業(yè)績預警部分能被市場預料到，因此可能引起較小的顯著估值效應。

H2a：當預警公司業(yè)績預警來源為收入疲軟時，預警前會經(jīng)歷較小的顯著估值效應。

由于公司業(yè)績疲軟的原因?qū)乐敌獣幸欢ǔ潭鹊挠绊?，因而預警來源也能影響市場估值的時間點效應。當收入下降為預警公司業(yè)績下滑的主要原因時，由于被市場已知的經(jīng)濟或行業(yè)數(shù)據(jù)會使投資者改變其預期，在公司發(fā)布業(yè)績預警承認其收入下降之時，市場便能迅速對預警來源為收入疲軟的公司進行重新估值。相反，由于預警公司特定的因素導致業(yè)績下滑的估值效應可能并不明顯。當投資者被告知業(yè)績預警是由于收入減少引起時，投資者能更容易更及時地處理信息以提高未來現(xiàn)金流，但由于預警時點市場整體反應不足，從而導致后續(xù)的滯后反應發(fā)生，因此推斷預警來源是收入減少時，投資者對預警公司預期降低，滯后市場反應依舊比預警來源不是收入降低的公司滯后反應大。由此引出假設2b：

H2b：當業(yè)績預警是由收入低迷引起時，預警時點和預警后的負估值效應會更加顯著。

（三）公司規(guī)模的影響

和小公司相比，投資者更加密切關注的是大公司的業(yè)績預警情況，因此小公司的業(yè)績預警信息披露不太可能被預期。在業(yè)績預警公告發(fā)布之前投資者便意識到公司財務狀況惡化時，為提高其未來現(xiàn)金流，投資者會在業(yè)績預警公告發(fā)布之前就對預警公司進行懲罰。因此，業(yè)績預警公告發(fā)布之前的期間可用來檢驗投資者預期與公司規(guī)模之間的關系，大公司的估值效應小于小公司的估值效應。由此引出假設3a：

H3a：在預警前期間，大公司的估值效應明顯小于小公司的估值效應。

在一定的時點上，一個采用特定技術、處于特定環(huán)境下的企業(yè)，總與具有某種分布和發(fā)布特征的信息及信息量聯(lián)系在一起。一般來說，一定規(guī)模、技術水平的企業(yè)意味著一定的信息容量。在技術水平、環(huán)境相同的情況下，企業(yè)的規(guī)模越大，所包含的信息量也就越多。由此推斷，在業(yè)績預警時點上，大公司傳達的信息量比小公司多，因而會經(jīng)歷更大的負估值效應。

H3b：業(yè)績預警時點傳達的信息量與公司規(guī)模正相關，即在預警時點大公司的負估值效應明顯大于小公司的負估值效應。

四、研究設計

（一）樣本選擇

為了確保市場對信息足夠了解，本文選取2011—2013年在滬深兩市披露業(yè)績預警的公司作為研究樣本，樣本公司數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。為了將研究焦點集中在股價對業(yè)績預警的反應上，本文在原始樣本的基礎上進行了如下樣本篩選程序：（1）剔除了預警公告中包含諸如分紅信息的公司，因為有關分紅的信息可能會使投資者改變對公司未來的預期，此時的市場反應不能完全歸因于業(yè)績預警;（2）剔除了數(shù)據(jù)不完整的公司;（3）剔除了存在諸如對其他公司的收購公告、股票回購公告以及樣本期間內(nèi)股息發(fā)生改變等干擾事件的公司。

最終有827家公司發(fā)布了業(yè)績預警，分別將其按預警日期、預警來源及公司規(guī)模分類，如表1所示。同時將樣本在公司總資產(chǎn)中位數(shù)的基礎上分離成大公司和小公司，其中414家（50%）被歸類為大公司，413家（50%）被歸類為小公司;406家（49%）業(yè)績預警公司業(yè)績下降的主要原因是收入下降，421家（51%）業(yè)績預警公司其業(yè)績下降并非收入原因所致。從樣本分布來看，樣本中的業(yè)績預警大部分集中在1月、4月、7月和10月，且選擇在1月份發(fā)布業(yè)績預警的公司較多。

為了解平均業(yè)績預警是否集中在某特定行業(yè)，按照行業(yè)分類碼將觀察值按行業(yè)分類，公司的行業(yè)分類參照了證監(jiān)會頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》（2012版），其中制造業(yè)由于公司數(shù)量眾多，選取兩位代碼分類，其他行業(yè)取一位代碼分類，總樣本在各行業(yè)的分布如表2所示。業(yè)績預警數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理采用了Stata11.0。

從表2中的樣本行業(yè)分類來看，對大多數(shù)行業(yè)而言，平均每季度都有一至三次業(yè)績預警，可見業(yè)績預警不存在連串反應，一家公司發(fā)布業(yè)績預警并不會導致其他相關公司發(fā)布一連串的后續(xù)預警。但制造業(yè)是一個例外，制造業(yè)在三年的樣本中有563家公司發(fā)布業(yè)績預警，一方面是因為制造業(yè)公司數(shù)量多，另一方面說明我國制造業(yè)不景氣。

（二）研究方法及模型

本文采用事件研究法來計算股票異常收益，選定風險調(diào)整法中的市場模型作為股票報酬之預期模式。市場模型是以估計期的資料，用普通最小二乘法OLS建立個別證券回歸模型：

Ri t =αi+βiRm t+εi t

其中，Rit為個股回報率，Rm t為市場回報率，αi和βi為估計參數(shù)，εi t為誤差項。由于αi和βi是由估計期估計而來的，因此個別證券在沒有發(fā)生業(yè)績預警的影響下，事件期的預期報酬率即為：

■

上式即為事件期某一期E，以市場模式估計之預期報酬率，式中■和■■i是在估計期計算出，而Rm E是事件期某一天的大盤。為確定單個股票價格評估模型中的β值，使用100個交易日作為估計期，在事件日前15天結(jié)束。異常報酬是市場模型的殘差，即這段時間股票的實際報酬和基于市場報酬的預期報酬之間的差，計算如下：

ARiE=RiE-E（■iE）

式中：

ARiE為i公司在事件期E期之異常報酬;

RiE為i公司在事件期E期之實際報酬;

E（■ iE）為i公司在事件期E期之預期報酬。

異常報酬是用等權值法和加權平均市場指數(shù)來進行計算的。預警公告日期（第0天）即上海、深圳證券交易所實際公告發(fā)布的日期，在計算累計異常報酬預警公告效應時采用預警公告發(fā)布當日的時點計算：

CARiE=■ARiE，i=0

每個窗口N個事件的平均累計異常報酬（ACAR）計算如下：

ACAR=■

為了檢驗預警公告發(fā)布前有無發(fā)生信息泄漏，本文檢驗了預警公告前3天至公告前1天之間的預警公告效應。為了檢驗預警公告發(fā)布后有無滯后市場反應，本文檢驗了預警公告后1天至公告后5天之間的預警公告效應。若平均累計異常報酬在統(tǒng)計上顯著異于0，則可認為業(yè)績預警會導致異常報酬產(chǎn)生的結(jié)論是正確的。

事件研究法被應用于整個樣本各個窗口，樣本公司根據(jù)總資產(chǎn)的中位數(shù)分為大公司和小公司，樣本中的均值效應差異的統(tǒng)計顯著性表明給定窗口的估值效應與業(yè)績下降的原因是相關的，采用t檢驗驗證業(yè)績預警前及預警后期間大公司的估值效應是否比小公司更大一些。

為檢驗業(yè)績預警前期間至預警公告后25天的累計異常報酬是否會對公司規(guī)模、業(yè)績預警來源和公司業(yè)績疲軟程度的影響作出反應，以及為期1天的預警公告時點和預警公告后期間估值效應是否與公司規(guī)模和利潤預警來源有關，采用橫截面回歸分析如下：

CAR=β0+β1Size+β2Rev+β3Major

+ε

其中：

SIZE為公司規(guī)模的自然對數(shù);

REV為虛擬變量，當公司預警來源為收入減少時取值為1，否則為0;

MAJOR為虛擬變量，當公司業(yè)績大幅下降時取值為1，否則為0;

ε為誤差項。

五、實證分析

（一）預警公告效應

表3列示了業(yè)績預警公告發(fā)布期間、預警前期間和預警后期間效應的結(jié)果，其中t值是根據(jù)等權值法計算而來的。從表3中可以看出業(yè)績預警公告發(fā)布當天平均累計異常報酬為-1.42%（t值等于-9.38），在1%水平上顯著。此結(jié)果證實了業(yè)績預警是與公司負估值效應相關的，即發(fā)布業(yè)績預警的公司在預警公告發(fā)布時會經(jīng)歷顯著的負估值效應，假設1a成立。

業(yè)績預警公告發(fā)布前3天至公告發(fā)布前1天的平均累計異常報酬為0.50%（t值為2.25），在5%水平上顯著為正。從預警公告發(fā)布前5天至預警公告發(fā)布前1天，每天的平均異常報酬也均顯著為正值，但正的估值效應較小。可見，業(yè)績預警前期間的結(jié)果證實在業(yè)績預警公告發(fā)布前確實發(fā)生了信息泄露，但程度并不嚴重，此時的市場反應還不足以導致公司經(jīng)歷負估值效應。因此有關業(yè)績預警公布之前公司負估值效應就已經(jīng)存在的假設不成立，即假設1b不成立。

預警公告發(fā)布后5天每天的平均異常報酬均為負值，且都在1%水平上顯著。預警公告發(fā)布后1至5天時間內(nèi)，平均累計異常報酬為-0.87%，在1%水平上顯著。這些結(jié)果證實業(yè)績預警公告時點存在市場反應不足，導致業(yè)績預警的滯后反應。由于業(yè)績預警公告顯著的股價反應和預警公告發(fā)布后5天延遲反應，可能存在市場反應過度現(xiàn)象。預警公告發(fā)布后11至25天的期間內(nèi)，平均累計異常報酬為0.73%，在5%水平上顯著，支持了市場對業(yè)績預警公告效應并不存在反應過度的問題。因此，業(yè)績預警公布之后負估值效應仍然存在，即存在滯后反應，但沒有反應過度，因此假設1c成立。

（二）預警來源的影響

為了確定預警前期間估值效應是否與業(yè)績預警來源相關，將樣本按預警來源劃分為收入原因和非收入原因，預警公告前3天至公告前1天窗口的累計異常報酬分別在兩組子樣本中進行估計，用t檢驗來比較兩組子樣本各個窗口的累計異常報酬，結(jié)果顯示在表4中。在預警前期間，預警來源為收入一組中的估值效應小于預警來源為非收入組，t統(tǒng)計值為15.9610，在1%水平上顯著。對比的結(jié)果支持了預警來源為收入時，其估值效應相對預警來源為非收入組更小一些，驗證了假設2a的結(jié)論。

為了確定預警公告期間的重新估值效應是否與預警來源相關，對預警公告發(fā)布當天的累計異常報酬分別在兩組子樣本中進行驗證，如表4所示。在預警公告時點兩組子樣本中，預警來源為收入一組累計異常報酬的絕對值大于預警來源為非收入組，從而證實了當預警來源為收入疲軟時，預警時點的負估值效應會更大的結(jié)論。類似地對預警公告發(fā)布后1至5天窗口的估值效應也進行了檢驗，結(jié)果顯示兩組子樣本均值差異是顯著的，且預警來源為收入組的負估值效應顯著大于預警來源為非收入組，支持了滯后市場反應的程度與業(yè)績預警來源相關的假設。因此，無論是預警時點還是預警后期間，以收入降低作為業(yè)績預警來源的公司負估值效應更顯著，假設2b被證實。

（三）公司規(guī)模對預警效應的影響

根據(jù)公司規(guī)模分成的大公司和小公司兩組子樣本中三個期間的估值效應列示在表5中。在預警公告前期間大公司和小公司估值效應均值差異對比的t值為-30.6022，在1%水平上顯著，意味著預警前期間估值效應與公司規(guī)模是相關的。同時無論大公司還是小公司，其平均累計異常報酬均為正，大公司的平均累計異常報酬小于小公司的值，進一步驗證了信息泄露程度較低的結(jié)論，支持了大公司的估值效應小于小公司估值效應的假設，即假設3a成立。

預警公告期間和預警后期間相似的對比結(jié)果也在表5中顯示。無論是預警公告時點還是預警公告發(fā)布后期間的估值效應都與公司規(guī)模正相關，大公司的平均累計異常報酬絕對值比小公司的值更大，大公司經(jīng)歷的負估值效應更大一些。這一結(jié)果支持了業(yè)績預警時點傳達的信息量與公司規(guī)模正相關的假設，即證實假設3b也是成立的。

（四）多元橫截面分析

五個事件窗口的估值效應多元回歸的結(jié)果列示在表6中，其中各事件窗口的累計異常報酬是依據(jù)加權平均法估算而來的。在所有的事件窗口中，Size、Rev和Major的貝塔系數(shù)基本都是顯著的，意味著投資者對業(yè)績預警的反應是與公司規(guī)模、業(yè)績預警來源以及公司疲軟程度相關的。

從表6中可以看出，各事件窗口的估值效應基本與公司規(guī)模相關，且都在1%水平上顯著。在預警前期間，公司規(guī)模的系數(shù)為負值，支持了大公司的估值效應比小公司估值效應小的結(jié)論，表明市場能部分預料到因收入疲軟導致的業(yè)績預警。在預警時點至預警后5天內(nèi)，存在顯著的負面市場反應，公司規(guī)模系數(shù)為負，亦證實了預警時間段內(nèi)傳達的信息量與公司規(guī)模之間呈正相關關系，公司規(guī)模越大，預警公告?zhèn)鬟_的信息量越大，從而導致負面市場反應越大，即在預警時間段內(nèi)大公司的負估值效應明顯大于小公司負估值效應。

各個事件窗口中虛擬變量預警來源的系數(shù)在統(tǒng)計上也是顯著的，在預警前3天至前1天的窗口內(nèi)，預警來源系數(shù)為負值，市場估值效應為正，進一步證實了當預警來源是收入疲軟時，在發(fā)布業(yè)績預警公告前公司會經(jīng)歷較小的顯著估值效應。預警時點至預警后5天的窗口內(nèi)，預警來源系數(shù)為負值，市場估值效應也為負，進一步支持了當業(yè)績預警是由收入低迷引起時，預警時點和預警后的負估值效應會更加顯著的結(jié)論。

虛擬變量公司疲軟程度與預警前后市場估值效應也是相關的，且都在1%水平上顯著。在預警前3天至前1天的窗口內(nèi)，由于累計異常報酬為正，而公司疲軟程度系數(shù)為負，可見在預警前業(yè)績疲軟程度高會導致公司經(jīng)歷較小的市場估值效應，表明市場能部分預料到業(yè)績預警。而在預警時點累計異常報酬為負，公司疲軟程度高會導致公司經(jīng)歷更大的負估值效應。

六、研究結(jié)論

本文以2011—2013年度所有發(fā)布業(yè)績預警的上市公司為研究對象，結(jié)合信息不對稱理論，將市場對業(yè)績預警的重新估值分解為三個方面，包括市場是否部分預料到了業(yè)績預警，市場是如何回應業(yè)績預警的，以及是否存在業(yè)績預警的滯后效應。研究結(jié)果表明，市場會因預警公司收入疲軟而部分預料到業(yè)績預警，但信息泄露程度較低，不足以導致市場在預警前就開始經(jīng)歷負估值效應;業(yè)績預警公告的發(fā)布會導致負面市場反應，使預警公司經(jīng)歷顯著的負估值效應;由于信息不對稱的存在，使得預警時點市場反應不足，從而存在業(yè)績預警的滯后市場反應。同時研究還發(fā)現(xiàn)，業(yè)績預警時間點效應與公司規(guī)模、預警來源以及公司業(yè)績疲軟程度相關。當業(yè)績預警來源為收入減少時，預警前會經(jīng)歷較小的估值效應，而預警時點和預警后會經(jīng)歷較大的負估值效應;大公司的估值效應在預警前期間明顯小于小公司的估值效應，而在預警時點及預警后期間大公司的負估值效應卻明顯大于小公司的負估值效應;業(yè)績疲軟程度大的公司在預警前會經(jīng)歷較小的估值效應，而在業(yè)績預警時點會經(jīng)歷較大的負估值效應。上述結(jié)果意味著預警公告對股價有著實質(zhì)性的影響，市場因信息不對稱并不能較好地預期公司公告信息，因此加深業(yè)績預警及業(yè)績預警時間點效應的認識對投資者調(diào)整對公司的價值判斷具有重大作用，有助于投資者了解業(yè)績預警的特性，以此來安排合適的投資組合并從中獲利。

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