摘? 要： 通過相關(guān)性矩陣的主成分分析和因子分析選取財務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建多元分布滯后模型分析財務(wù)指標(biāo)對上市銀行股價的影響。結(jié)果表明：每股公積金、銷售凈利率和權(quán)益乘數(shù)的當(dāng)期值對股價由正向影響，變化值對股價有負(fù)向影響。營業(yè)利潤率當(dāng)期值對股價有負(fù)向影響，其變化值對股價有正向影響。資產(chǎn)負(fù)債率和營業(yè)外收支凈利潤率的當(dāng)期值對股價有負(fù)向影響，其變化值對股價沒有影響。

關(guān)鍵詞： 股價;財務(wù)指標(biāo);相關(guān)性分析;多元分布滯后模型;EVIEWS軟件

中圖分類號： F830.9? ? 文獻標(biāo)識碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.045

本文著錄格式：馬千里. 上市銀行股價與財務(wù)指標(biāo)分析——基于多元分布滯后模型[J]. 軟件，2020，41（10）：175179

【Abstract】： The main component analysis and factor analysis of correlation matrix are used to select financial indicators， and the multiple distribution lag model is constructed to analyze the impact of financial indicators on the stock price of listed banks. The results show that the current value of per share accumulation fund， sales net interest rate and equity multiplier has a positive impact on the stock price， and the change value has a negative impact on the stock price. The current value of operating profit rate has a negative impact on the stock price， and its change value has a positive impact on the stock price. The current value of the asset liability ratio and the non operating income and expenditure net profit ratio has a negative impact on the stock price， and its change value has no impact on the stock price.

【Key words】： Share price; Financial indicators; Correlation analysis; Multivariate distributed lag model; Eviews software

0? 引言

目前，我國學(xué)者研究上市銀行股價與財務(wù)指標(biāo)的關(guān)系都是基于多元線性回歸分析法[1]，研究主要包括每個財務(wù)指標(biāo)與股價的相關(guān)性，基于顯著性分析篩選指標(biāo)并代入多元回歸模型中，從而分析股價。通過對股價行為的研究，發(fā)現(xiàn)投資者預(yù)期會對股價產(chǎn)生顯著影響[2-3]。本文基于相關(guān)性矩陣的主成分分析和因子分析對財務(wù)指標(biāo)進行因子探索，從中提取與股價顯著相關(guān)的因子，篩選出隸屬這些因子程度較高且與股價顯著相關(guān)的財務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建多元分布滯后模型分析財務(wù)指標(biāo)對股價的影響。

1? 樣本選取與模型構(gòu)建

1.1? 上市銀行及其股價選取

研究表明，財務(wù)指標(biāo)與股價具有明顯的相關(guān)關(guān)系[4-5]。Fama & French[6]的研究認(rèn)為，市場至少需要3個月的間隔才能消化會計數(shù)據(jù)信息，從而反映在股票價格上。為保證市場充分吸收企業(yè)公布的會計數(shù)據(jù)，研究股價與其財務(wù)指標(biāo)的關(guān)系時，本文選取季度數(shù)據(jù)進行分析。

本文的數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫。瑞思數(shù)據(jù)庫可以得到的最新一期商業(yè)銀行財務(wù)數(shù)據(jù)是2019年第四季度。從計量分析的角度，樣本數(shù)據(jù)越多越好，但是實際中，樣本區(qū)間過大可能導(dǎo)致模型對近期的解釋能力和分析能力下降，這使得研究失去意義。本文選取2010第四季度到2019年第四季度作為財務(wù)指標(biāo)樣本區(qū)間，從36家境內(nèi)上市銀行中篩選出2010第四季度到2019年財務(wù)數(shù)據(jù)公布較為完整的樣本，如表1所示。

市場吸收會計信息是一個持續(xù)過程，某一時刻的價格不足以充分反映這一過程，因此，分析這一過程應(yīng)采用反映股價的綜合指標(biāo)，本文用季度均價表示。此外，股價與財務(wù)指標(biāo)存在領(lǐng)先滯后關(guān)系，即會計信息公布之后市場才開始吸收這些信息。因此，本文選取2011第一季度到2020年第一季度的交易金額和成交量來計算這一時期的季度均價（Quarter average price，簡記QAP），以此作為被解釋變量。

1.2? 財務(wù)指標(biāo)的選取

本文獲取了120個財務(wù)指標(biāo)，其中在研究區(qū)間內(nèi)保持?jǐn)?shù)據(jù)完整的有98個指標(biāo)。對這98個指標(biāo)基于相關(guān)性矩陣進行主成分分析，發(fā)現(xiàn)這些指標(biāo)主要有11個成分因子構(gòu)成（如表2）。

基于主成分因子與股價的相關(guān)性（如表3）可知，只有第1、5、6、8成分因子與股價顯著相關(guān)（如表4）。因此，從這4個因子隸屬度較大的財務(wù)指標(biāo)中篩選出具有代表性的財務(wù)指標(biāo)作為股價的驅(qū)動指標(biāo)（自變量）。

最終海選出與這4個因子的隸屬度大于0.8的12個財務(wù)指標(biāo)?；谪攧?wù)指標(biāo)與股價的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)有9個指標(biāo)在95%的置信水平下與股價存在顯著相關(guān)關(guān)系。如表5所示。

觀察這9個財務(wù)指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)負(fù)債率與股東權(quán)益比率是互補關(guān)系，因此，僅需選取其中一個進行分析。資產(chǎn)負(fù)債率是衡量銀行償債能力的重要指標(biāo)，本文把股東權(quán)益比率排除后，剩下的8個財務(wù)指標(biāo)作為分析上市銀行股價的解釋變量。這8個指標(biāo)定義如下：

（1）每股資本公積金（CapsurfdPS，簡記CPS）

（2）每股公積金（AccumfdPS，簡記APS ）

（3）銷售凈利率（Netprfrt，簡記NP）

（4）營業(yè)利潤率（Opeprfrt，簡記OP）

（5）歸屬母公司股東的凈利潤率（NPPCNPDP，簡記NPP）

（6）資產(chǎn)負(fù)債率（Dbastrt，簡記D）

（7）權(quán)益乘數(shù)（Equmul，簡記E）

（8）營業(yè)外收支凈利潤率（Noopenitprf，簡記N）

1.3? 多元分布滯后模型

結(jié)合上市銀行股價及財務(wù)指標(biāo)的選取，構(gòu)建多元分布滯后模型如式（1）所示：

其中t為時間，假設(shè)股價滯后財務(wù)指標(biāo)一期，所以財務(wù)指標(biāo)都是基于歷史數(shù)據(jù)，即從t–1開始回溯。

2? 實證分析——以平安銀行為例

2.1? 描述性統(tǒng)計

把獲取的平安銀行財務(wù)數(shù)據(jù)和季度均價輸入EVIEWS 10軟件進行描述性統(tǒng)計分析，如表6所示。

財務(wù)指標(biāo)與股價的相關(guān)性如表7所示。從相關(guān)性分析可知，單一財務(wù)指標(biāo)與股價的關(guān)系來看，除了歸屬母公司股東的凈利潤率（NPP）外，其他7個財務(wù)指標(biāo)都與股價存在正相關(guān)關(guān)系。

2.2? 參數(shù)估計

運行EVIEWS軟件估計模型參數(shù)，初步參數(shù)估計結(jié)果如表8所示。

經(jīng)檢驗每股公積金（CPS）與每股資本公積金（APS）之間存在嚴(yán)重的共線性，而CPS的顯著性較小，將其剔除。最終參數(shù)估計結(jié)果如表9所示。

回歸結(jié)果表明：除了權(quán)益乘數(shù)（E）的滯后項之外，分布滯后模型的回歸參數(shù)都具有較好顯著性。本模型是多元模型，R方具有一定的偏差，因此，需要看調(diào)整R方值作為模型的擬合優(yōu)度指標(biāo)。模型的調(diào)整R方值為0.682，處于合格水平，可以用于分析股價的走勢。

2.3? 模型檢驗

初步構(gòu)建了多元分布滯后模型，但是該模型是否符合線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè)，仍需進一步檢驗。首先對模型回歸后得到的殘差序列進行自相關(guān)檢驗。殘差序列的自相關(guān)圖如圖1所示。

圖1可知，殘差序列在16階滯后內(nèi)不存在自相關(guān)現(xiàn)象。采用Harvey異方差檢驗，檢驗殘差序列是否存在異方差現(xiàn)象。結(jié)果如表11所示。

表11表明，殘差序列不存在異方差現(xiàn)象。最后檢驗殘差是否符合正態(tài)分布假設(shè)。利用JB統(tǒng)計量對殘差序列進行檢驗，檢驗結(jié)果如圖2所示。圖2可知，JB值為1.6099，符合正態(tài)假設(shè)的伴隨概率為0.447，遠(yuǎn)大于0.05，所以殘差序列服從正態(tài)分布。

2.4? 多元分布滯后模型的實證結(jié)果分析

通過對多元分布滯后模型檢驗，說明本文構(gòu)建的多元分布滯后模型符合線性回歸的經(jīng)典假設(shè)，因此，模型具有可靠性。

構(gòu)建股價與財務(wù)指標(biāo)的多元分布滯后模型：

為凸顯各財務(wù)指標(biāo)變化值對股價的作用，式（2）可以寫成式（3）形式：

式（3）可以看出，每股公積金（APS）、銷售凈利率（NP）和權(quán)益乘數(shù)（E）的當(dāng)期值對股價由正向影響，變化值對股價有負(fù)向影響。營業(yè)利潤率（OP）當(dāng)期值對股價有負(fù)向影響，其變化值對股價有正向影響。資產(chǎn)負(fù)債率（D）和營業(yè)外收支凈利潤率（N）的當(dāng)期值對股價有負(fù)向影響，其變化值對股價沒有影響。

3? 結(jié)論

以平安銀行為例采用多元分布滯后模型進行了股價與財務(wù)指標(biāo)分析，研究了財務(wù)數(shù)據(jù)當(dāng)期值與變化值對股價的影響。得出以下結(jié)論：

從相關(guān)性的角度，除了歸屬母公司股東的凈利潤率與股價呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系外，每股資本公積金、每股公積金、銷售凈利率、營業(yè)利潤率、資產(chǎn)負(fù)債率、權(quán)益乘數(shù)、營業(yè)外收支凈利潤率都與股價存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

從回歸分析的結(jié)果看，每股公積金、銷售凈利率和權(quán)益乘數(shù)的當(dāng)期值對股價由正向影響，變化值對股價有負(fù)向影響。營業(yè)利潤率當(dāng)期值對股價有負(fù)向影響，其變化值對股價有正向影響。資產(chǎn)負(fù)債率和營業(yè)外收支凈利潤率的當(dāng)期值對股價有負(fù)向影響，其變化值對股價沒有影響。

從模型檢驗來看，采用多元分布滯后回歸模型的擬合效果較好，并且不存在自相關(guān)和異方差問題?；貧w殘差序列也符合正態(tài)假設(shè)，說明沒有遺漏重要的其他變量。

值得注意的是，雖然營業(yè)利潤率與股價存在正相關(guān)關(guān)系，但是在回歸分析中，營業(yè)利潤率對股價的影響為負(fù)，存在短期與長期的矛盾。從長期來看營業(yè)利潤率的提高可以增加公司價值。但是從短期來看，市場認(rèn)為營業(yè)利潤率的提高是不可持續(xù)的。也就是說，當(dāng)期營業(yè)利潤的增加可能意味著下一期營業(yè)利潤減少。因此，基于營業(yè)利潤率對股價進行分析應(yīng)當(dāng)分別考慮短期與長期的影響。

參考文獻

[1]孫童. 負(fù)面財務(wù)信息對市場股價波動影響建模與仿真[J]. 價格理論與實踐， 2016， （5）： 220-222.

[2]蔡宇欣， 任永平. 股票價格行為及投資組合模型的實證研究——基于上市公司盈余參數(shù)下財務(wù)狀況分析[J]. 價格理論與實踐， 2017， （5）： 120-123.

[3]謝非， 劉婷婷. 農(nóng)業(yè)上市公司股價與企業(yè)價值比較研究[J]. 價格理論與實踐， 2019， （1）： 139-142.

[4]朱冬元， 孫躋珂. 我國創(chuàng)業(yè)板上市公司財務(wù)績效與股票價格關(guān)系研究——基于四大行業(yè)2012—2014年的數(shù)據(jù)分析[J]. 中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）， 2015， （11）： 86- 94.

[5]劉捷， 侯衛(wèi)真. 杠桿率信息對上市公司盈利和估值影響研究[J]. 財經(jīng)問題研究， 2019， （2）： 63-70.

[6]Fama & French. The CAPM is Wanted， Dead or Alive[J]. The Journal of Finance， 1996， （5）： 1947-1958.