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上市公司会计信息与股票价格关系的实证研究 随着我国经济的不断发展，上市公司的财务状况和经营成果在股票中更加合理。信息披露是投资者对股票表现出重要信心的重要来源之一，也是支持投资者决策的重要信息。然而, 股市瞬息万变, 股票价格的变化受到众多因素的影响, 股价的变化似乎与会计信息不相关。那么, 股价与会计信息的相关度究竟如何?本文拟以对会计信息和股价的回归分析为基础, 就此问题作初步探讨。 一、 盈余数字用量与市场信息 自1968年Ball和Brown展开对会计盈余数字有用性的实证研究以来, 各国学者对验证会计信息和股票价格的关系进行了大量研究, 并由此形成了信息观和计价模型观两大基本理论。 (一) 基于未来股利要求权的限制 信息观认为, 股票的价值在于它代表了投资者对未来股利的要求权。由于现行会计信息能够通过改变投资者对未来股利支付能力的预期而影响股票价格, 因此, 现行会计信息和股票价格存在相关关系。 (二) 企业内在价值模型 计价模型观的标志是O h l s o nFeltham的剩余收益模型。剩余收益模型的核心观点认为:在干净盈余关系成立的条件下, 企业股权的内在价值可以表示为当前股权账面价值加上预期的剩余收入的现值。剩余收益模型在股票价格与会计数据之间建立了直接联系, 为探讨会计信息与股票价格之间的关系提供了理论基础。 二、 上市公司信息与股票相关投资的示范分析 (一) 回归模型的构建和解释变量的选择 1、 双微商业公司的上市与会计信息的回归模型 上市公司股价用变量Y表示, 会计信息用变量X表示, 由于会计信息由众多指标构成, 故X可以表示成X= (X1, X2, …, Xm) .Ohlson-Feltham认为, 一定条件下, 股价Y与会计信息X之间存在线性关系。建立股价与会计信息的理论回归模型: 式 (1) 中, β0, β1, …βm是未知参数, β0是回归常数, β1, β2, …βm是回归系数。Y是因变量, X1, X2, …, X m是m个自变量。 (二) 数据库的取得 本文随机抽取了40家非亏损的上市公司, 取得了相关数据。其中各个公司的9个会计指标来自巨灵数据库终端, 股价来自凤凰网。由于篇幅所限, 本文未列出具体数据. (三) 多元回归分析 笔者在处理数据时使用了统计软件SPSS11.5。以X1~X9为自变量, 以股价Y为因变量, 作了回归分析。具体内容有:对回归方程的各个系数作了点估计及区间估计, 以此得出多元回归方程。对回归方程的各个系数作了t检验, 并针对整个回归方程的有效性作了F检验。 (四) 数据分析 1、 .判决系数 表1显示了回归自变量是X9, X8, X7, X1, X4, X5, X2, X3, X6, 因变量是股价Y。判决系数R2=0.639。可以看出回归直线与实际样本的拟合度不是特别理想, 但考虑到影响股价的因素非常众多, 这个判决系数也能大致反映会计信息与股价之间存在着一定线性关系。 2、 多元线性回归分析 表2的第2列列示了自变量X1~X9的回归系数, 它们的t检验值则显示在表格的第5列中。表格的最后两列显示了各个系数在5%的显著水平下的置信区间。 根据得到的回归系数, 写出9个会计指标与股价的多元线性回归方程为: X1~X9的回归系数对应的P值分别为0.232, 0.677, 0.008, 0.126, 0.457, 0.623, 0.384, 0.392, 0.054, 0.682。若取α=5%的显著性水平, 可以发现除了X3之外, Xi的回归系数的P值均大于α, 表明各个自变量Xi与因变量Y之间的线性关系并不明显。由此可以认为, 单个会计指标对上市公司股价的解释能力不强, 二者之间的线性关系较弱。 3、 显著性水平f检验 从表3中可以得知, 回归方程的总离差平方和、回归离差平方和、残差平方和分别为:5171.173, 3306.114, 1865.059。对整个回归方程进行F检验, 得到的F值为5.909.在显著性水平α=5%时, F检验临界值为Fα (p, n-p-1) , 其中p=9为自变量个数;n=40为样本量。查表得, Fα (9, 30) =2.12405.909.另外, 回归方程P值为0 (四舍五入的结果) , Pα.显然, F检验值和P值显示整个回归方程有效, 即X1~X9这9个自变量与上市公司股价Y这个因变量的线性关系非常显著。 三、 研究局限与建议 根据数据分析的结果, 可以得出结论:上市公司的股价受到多方面因素的共同影响, 会计信息是其中一个方面。单个会计指标与股价之间的线性关系较弱, 因此, 仅分析单个会计指标对投资者而言意义不大;但是多个会计指标组合形成的综合性的会计信息与股价之间的线性关系非常显著。因此, 总体而言, 上市公司的股价与其披露的