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        公司業(yè)績(jī)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

        2019-03-21 07:30:14郭美娟
        廣東蠶業(yè) 2019年1期
        關(guān)鍵詞:股價(jià)A股變量

        郭美娟

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        公司業(yè)績(jī)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

        郭美娟

        (貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院貴州貴陽(yáng)550025)

        企業(yè)股價(jià)崩盤會(huì)對(duì)企業(yè)持股人和投資者經(jīng)濟(jì)利益造成巨大損害,同時(shí)對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)也是毀滅性的打擊。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大,企業(yè)發(fā)生股價(jià)崩盤概率越高,股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)成為近幾年學(xué)者們關(guān)于資本市場(chǎng)研究的重點(diǎn)對(duì)象。

        股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn);企業(yè)業(yè)績(jī)

        通常情況下認(rèn)為股價(jià)崩盤是指股價(jià)急劇下跌,股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指的是股價(jià)出現(xiàn)急劇下跌的概率。我國(guó)股市自1990年在上海證券交易所和深圳交易證券成立開始發(fā)展。在2008年全球經(jīng)理全球次貸危機(jī)后,中國(guó)股市的發(fā)展經(jīng)歷七八年的低谷期,直到2014年國(guó)內(nèi)股市行情才出現(xiàn)了不錯(cuò)的發(fā)展轉(zhuǎn)機(jī)。到2015年下半年,股價(jià)出現(xiàn)頻繁的上下波動(dòng),A股市場(chǎng)出現(xiàn)“千股跌停的現(xiàn)象”,研究股票崩盤風(fēng)險(xiǎn),找出影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的因素對(duì)全面認(rèn)識(shí)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)和避免出現(xiàn)股價(jià)崩盤現(xiàn)象有著重要的意義。

        1 文獻(xiàn)綜述與理論分析

        股價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的研究最早是開始于20世紀(jì)70年代,最初人們的關(guān)注點(diǎn)主要是從整體市場(chǎng)行情的宏觀層面出發(fā)對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,主要通過(guò)針對(duì)整體股市大盤出現(xiàn)股價(jià)暴跌現(xiàn)象進(jìn)行的宏觀層面的因素分析。并不關(guān)注個(gè)股股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的研究。直到21世紀(jì)初chen(2001)等學(xué)者以一個(gè)創(chuàng)新的視角從微觀角度研究影響個(gè)股股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的因素,學(xué)術(shù)界開始將股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的研究關(guān)注點(diǎn)從宏觀的整體市場(chǎng)層面轉(zhuǎn)移到了個(gè)股影響因數(shù)的微觀層面?,F(xiàn)有關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的研究可以粗略歸納分為兩個(gè)方面的研究,一方面是關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的機(jī)理的研究,企圖找到股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)增大的路徑和原理,深入研究尋找能有效降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的概率的有效途徑。另一方面是關(guān)于影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因素的研究。外國(guó)學(xué)者KimandZhang(2016)通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性能使得管理層隱瞞壞消息的能力減弱,指出會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。國(guó)內(nèi)有學(xué)者認(rèn)為,王化成等(2015)從投資者的角度出發(fā),研究指出投資者越關(guān)注環(huán)境,對(duì)環(huán)境保護(hù)投入力度越大,投資者越能監(jiān)督企業(yè)經(jīng)營(yíng)者改善信息的披露質(zhì)量,企業(yè)信息透明度更高,股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)能得到減弱。

        2 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

        2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

        數(shù)據(jù)來(lái)源本文以2002 ~ 2017年中國(guó)全部A股上市公司為研究對(duì)象,研究樣本數(shù)為家公司數(shù)據(jù)來(lái)源銳思數(shù)據(jù)庫(kù)(RESSET)和CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù),按照以下步驟對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選:(1)剔除ST公司和金融保險(xiǎn)業(yè)公司;(2)剔除非金融類公司;(3)剔除一年周收益觀測(cè)次數(shù)少于30的公司;(4)剔除會(huì)計(jì)缺失值的公司;(5)為了排除極端值對(duì)研究結(jié)論的影響,本文對(duì)所有連續(xù)變量在1%和99 %水平進(jìn)行縮尾處理。

        2.2 變量定義與度量

        被解釋量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是指在無(wú)任何信息前兆的情形下,市場(chǎng)指數(shù)或個(gè)股價(jià)格在短時(shí)間內(nèi)大幅度下降的概率 (陳國(guó)進(jìn)等,2009)。本文借鑒kim等(2011),徐行年等的相關(guān)研究,使用收益波動(dòng)之比(DUVOL)進(jìn)行度量。計(jì)算步驟如下:

        第一步:通過(guò)模型(1)計(jì)算股票i經(jīng)市場(chǎng)調(diào)整后不能由市場(chǎng)決定的股票i的特定收益率,如模型1為了消除股票交易的不同步性,本文將模型1中的變量分別加入滯后兩期和超前兩期的項(xiàng)。

        第二步將Wi,t與其自身年平均值相比,將樣本分為大于年均值和小于年均值兩部分,將小于部分的特定收益率的方差與大于部分的方差相比,所得的值即為收益波動(dòng)比,即DUVOL。如下為計(jì)算模型。

        其中nu為Wi,t大于平均值年平均值得的股票年交易周數(shù),nd為小于平均值年平均值得的股票年交易周數(shù),收益波動(dòng)比值越大表示收益率的值越偏向于數(shù)軸線的左邊,這表明股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大,解釋變量企業(yè)業(yè)績(jī),本文用凈資產(chǎn)凈利率ROE表示,計(jì)算公式如下:ROE=凈利潤(rùn)/股東權(quán)益余額。

        控制變量,本文借鑒kim(2011),徐行年等的研究,本文的控制變量為:

        公司規(guī)模(SIZE),股票i的年度平均收益率(Ret),等于股票t年度的周收益率的均值。股票收益的波動(dòng)Wit,為股票i年度平均收益率的方差。

        表1 變量定義

        2.3 模型設(shè)計(jì)

        為了研究公司業(yè)績(jī)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,驗(yàn)證本文提出的假設(shè),設(shè)置模型(3)如下,因模型需要本文的解釋變量與控制變量均取滯后一期的值。

        3 實(shí)證研究結(jié)果分析

        3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

        表2為回歸模型中變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,由結(jié)果可以看出DUVOL的均值為-0.0381877,標(biāo)準(zhǔn)差為0.4790398,最小值為-1.661038,最大值為1.997765,說(shuō)明我國(guó)A股公司的個(gè)股周收益波動(dòng)之比的差異不是很大,凈資產(chǎn)收益率(roe)的最大值為713.2036,最小值為-10.92546,方差為23.57286,說(shuō)明樣本中公司凈資產(chǎn)凈利率存在著很大差別,說(shuō)明A股公司之間的盈利能力差異明顯。

        表2 主要變量的描述性統(tǒng)

        3.2 相關(guān)性分析

        本文對(duì)回歸模型的變量做了Pearson相關(guān)性分析,表3為變量的相關(guān)性分析的結(jié)果,被解釋變量周收益變動(dòng)DUVOL與解釋標(biāo)量ROE之間的相關(guān)系數(shù)為正的0.1 136,且相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是10 %的水平上顯著的,這初步說(shuō)明了企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)存在正相關(guān)關(guān)系,本文假設(shè)得到初步證實(shí)。本文模型中變量之間的相關(guān)性系數(shù)都小于0.5,所以可以認(rèn)為模型(3)中的變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。

        表3 變量的相關(guān)性分析

        1%,5%,10 % 的顯著水平分別用***,**,*

        3.3 實(shí)證結(jié)果分析

        為了研究企業(yè)業(yè)績(jī)與公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,本文按照模型(3)做了OLS回歸,回歸結(jié)果如表4顯示,ROE為正的0.25720839,系數(shù)為在10 %的水平上顯著,回歸結(jié)果表明企業(yè)績(jī)效與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系,假設(shè)一成立。***代表的是1%的水平上顯著,**代表5%的水平上顯著,*代表10 %的水平上顯著。

        legend:* p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001

        4 研究結(jié)論

        本文以我國(guó)A股的全部上市公司作為研究對(duì)象,選取樣本公司2002—2017年的樣本數(shù)據(jù),研究企業(yè)業(yè)績(jī)與公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,通過(guò)對(duì)以往文獻(xiàn)的研究分析,提出本文的研究假設(shè),借鑒通kim等(2011),徐行年等的相關(guān)研究采用收益上下波動(dòng)率DUVOL對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量,合理的研究設(shè)計(jì),構(gòu)建模型,并按照模型做了OLS回歸,得到支持本文假設(shè)的結(jié)論,即公司業(yè)績(jī)與企業(yè)的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系。但由于時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)的倉(cāng)促,本文存在著一些不足,主要體現(xiàn)在控制變量的選擇不夠合理。

        [1]施先旺,市場(chǎng)化進(jìn)程、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào),2014(5).

        [2]楊超.上市公司實(shí)際盈余管理與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究——基于我國(guó)A股上市公司的研究[J].國(guó)際商務(wù)財(cái),2011(7).

        [3]李小榮,劉行.CEOvsCFO:性別與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J].世界經(jīng)濟(jì),2012(12):102-129.

        [4]喻靈.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與權(quán)益資本成本——來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].會(huì)計(jì)研究,2017(10):78-85.

        10.3969/j.issn.2095-1205.2019.01.20

        F275

        C

        2095-1205(2019)01-35-02

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