我国上市公司股价和财务指标相关性实证研究

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1、我国上市公司股价和财务指标相关性实证研究  【摘要】本文运用扩展的Feltham-Ohlson模型研究了上市公司的股价与财务指标的相关性,并对2008年~2011年的数据做了实证性分析。结果表明,近几年来上市公司的财务指标对公司股价的解释力度在逐渐减弱,而每股收益和每股净资产为解释股价的核心指标。对推动我国上市公司的股价向其基本面回归有重要意义。【关键词】股价;财务指标;Feltham-Ohlson模型6我国股市经过30多年的发展,无论从规模上还是交易量上都有了长足的发展。但是,我国股市向来因为其很强的投机性而广受诟病。众所周知,国外成熟的资本市场上,其股票的价格与上市公司的财务信息是有很

2、强的相关性的。而李寿喜(2004)通过对中美两国的上市公司基本业绩与股票价格的差异比较后发现:中国上市公司的利润与净资产对股价的综合解释力远远低于美国上市公司。近年来,证监会在对市场参与主体进行严格监管、规范上市公司的信息披露以及对投资者进行价值投资的理念教育方面都做出了重大的成绩。因此,我国上市公司的股价越来越依托于公司的基本面水平,且两者有较强的联动性。为此,本文对沪深两市的上市公司2008年至2011年的股价与财务指标进行相关性的实证分析。一、研究方法与模型的选取在短期内,证券市场的供求关系影响了公司的股票价格;但在长期上看,上市公司的会计财务信息的优劣才是影响股票的价格的根本性因素

3、。90年代以来,Ohlson第一次将股票价值与股东权益账面价值和未来盈余联系起来,提出市值/账面净值计量模型,从而确立了会计账面数字在决定股票内在价值中的直接作用,并与Feltham一起最终建立了Feltham-Ohlson模型。Feltham-Ohlson模型兼顾了资产负债表、利润表以及现金流量表。其实质是由股利折现模型演化而来的,因此运用了较少的假设条件,但其对公司未来股价的解释和预测性远比股利贴现模型和现金流贴现模型要好。因此,用Feltham-Ohlson模型来研究我国的上市公司股价与其财务信息的关系是非常有必要的。Feltham-Ohlson股票计量模型的表达式为:Pt是t年末的

4、股票价格;BVt是第t时刻公司的账面净资产;是根据t时刻所得信息计算的期望值,r是按权益利润或现金流的风险计算出的贴现率。简化的Feltham-Ohlson模型可以表示为:。其中,Pt为t年末的股票价格;BVt是第t时刻公司的账面净资产;Et为t年末每股会计盈余,Fit为第t期影响公司股票价格的第i种会计指标;i为第i种会计指标的回归系数。6二、数据的来源和样本的选取本文的研究数据主要来自于锐思金融研究数据库,选取的数据从2008年开始,分为两个方面,一方面是股票的价格,选取的是2008年至2011年每年末最后一个交易日的收盘价格;另一方面是上市公司的若干财务指标,包括反应盈利能力的每股收

5、益、每股净资产、每股营业收入、净资产收益率(扣除,摊薄)、销售净利率。反应偿债能力的资产负债率。反应成长能力的每股收益增长率、净资产收益率(摊薄)增长率、净资产增长率、总资产增长率和反应现金流量的每股经营活动现金流量等11个指标。之所以选取这几种指标,一是因为这些指标基本全面的概括了上市公司的财务全貌,二是因为指标都可以量化,而且可操作性较强,便于计量与回归分析。具体选择数据的原则是:(1)公司当年四月30日前A股上市流通且对外公布了完整的上年度财务报告;(2)剔除财务数据不全的公司;(3)剔除分析期内的ST类公司;(4)剔除每股净资产为负的公司,因为每股净资产为负说明公司己经资不抵债,相

6、关会计信息可比性差;(5)剔除个别明显异常数据(如当年营业收入为0的公司等)。最终得到会计及股价数据2008年1451组、2009年1550组、2010年1911组、2011年2204组。三、回归方程结果及其分析6以股票价格为因变量,财务指标为自变量,运用SPSS做横截面逐步回归分析,所得到的结果如下:A3(MincmPS)——每股营业收入的系数;A4(ROEcut)——净资产收益率(扣除,摊薄)的系数;A5(Netprfrt)——销售净利率的系数;A6(Dbastrt)——资产负债率的系数;A7(EPSgrrt)——每股收益增长率的系数;A8(ROAgrrt)——净资产收益率(摊薄)增长

7、率的系数;A9(Netassgrrt)——净资产增长率的系数;A10(Totassgrrt)——总资产增长率的系数;A11(OpeCFPS)——每股经营活动现金流量的系数。6由上表可见:(1)方程总体的F统计量的P检验值都在0.001之下,表明在0.001显著性水平下,可以认为股票价格与各财务指标有线性关系。(2)方程总体的调整后的R22008年到2009年突然上升而后至2011年又逐渐回落,但是2009至2011这三年

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