对我国上市公司预测性盈利信息披露有关问题的思考

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1、对我国上市公司预测性盈利信息披露有关问题的思考[摘要]预测性盈利信息对正确评价公司的潜在盈利能力非常重要，有助于投资者做出合理的经济决策，是非常有用的会计信息，因此，需要上市公司公开披露预测性盈利信息，以促进证券市场效率的提高。但作为一种未来导向型信息,其本身又具有较强的不确定性。本文从上市公司预测性盈利信息内涵和特征入手,分析了我国上市公司预测性盈利信息披露的现状和存在的主要问题，并对提高我国预测性盈利信息披露质量的提出了相关建议。　　[关键词]上市公司预测性盈利信息信息披露　　一、预测性盈利信息的内涵和特征　　预测性盈利信息作为上市公

2、司对外公开披露的、有助公司外部人形成对公司未知盈利水平的估计以对公司未完成或已完成的一定时期内经营成果做出判断的预测性信息。做为上市公司预测性财务信息的一部分，目前我国证券市场中存在的预测性盈利信息主要有三种类型：盈利预测、业绩预告和业绩快报。盈利预测是指预测主体在合理的预测假设和预测基准的前提下,对未来会计期间的利润总额、净利润、每股收益等重要财务事项作出的预计和测算。业绩预告是指上市公司在正式定期报告尚未公布前，预先披露公司会计期间业绩的大致情况。业绩快报根据深交所股票上市规则(2006年)规定:“上市公司可以在定期报告披露前发布业绩

3、快报,业绩快报应当披露上市公司本期及上年同期主营业务收入、主营业务利润、利润总额、净利润、每股收益、每股净资产和净资产收益率等数据和指标”。　　　预测性盈利信息对投资者而言是极为有用的一项会计信息，但又不象历史性信息那样具有确定性，它的特征主要包括以下几个方面:　　第一、前瞻性。预测性盈利信息是对公司未来盈利情况的一种推断，而不是对已经或正在发生的事件的描述。　　第二、主观性。预测性盈利信息是对公司未来盈利发展趋势的推断，代表了信息披露人的一种主观推测而不是对客观事实的陈述。　　第三、不确定性。预测性盈利信息主要是披露者的一种主观估计与评

4、价，其准确性往往缺乏现有的数据来证实，投资者基于预测性信息所做出的投资决策必然充满风险性。　　第四、预测性盈利信息的披露方式主要有自愿披露和强制披露两种。各国和地区对强制披露与自愿披露的选择，是基于对预测性盈利信息相关性与可靠性的权衡。　　第五、可靠性是预测性盈利信息质量最主要的特征。预测准确度越高，预测性盈利信息的质量就越高。　　二、我国上市公司预测性盈利信息披露的现状和存在的问题　　1.上市公司预测性信息披露的现状　　从1993年至今，经过十几年的发展，我国证券市场上的预测性盈利信息披露制度已有单一的盈利预测制度发展成了由盈利预测制度

5、、业绩预告制度和业绩快报制度组成的三位一体的预测制度和预测体系。针对不同时期、不同对象的预测性盈利信息，我国上市公司管理层披露行为既有自愿性的，也有强制性的。盈利预测信息披露以往只出现在IPO公司上市过程中，并且自2002年由强制性披露转向自愿性披露后逐步走向销声匿迹。业绩预告制度在不断的发展变化后，“前一季度预告后一季度业绩”这一原则于2006年5月被取消后，除年度业绩预告临时报告外，其它定期报告的任何形式的业绩预告均不再属于强制性披露范围之下，这标志着我国预测性盈利信息的披露制度向自愿性披露要求迈进了质的一步。　　　此外，自2004年

6、底起，中小企业板上市公司强制实行年度业绩快报制度，而对主板上市公司则采取鼓励性的自愿披露方式。深交所于2006年7月10日发布适用于主板上市公司（不含中小企业板块上市公司）的《深圳证券交易所上市公司信息披露工作指引第1号——业绩预告和业绩快报》，鼓励上市公司在定期报告披露前，主动披露定期报告业绩快报，表明在主板市场上也建立了业绩快报制度，并将业绩快报时间频率由原先中小板块适用的年报业绩快报向定期业绩快报扩展的意图。　　由此，目前我国的预测性盈利信息披露从总体看更多的是属于自愿性披露的方式，披露的信息内容主要集中于业绩预告，并且预告中大量地

7、使用最低限度信息量的表达方式，而盈利预测和业绩快报这两类预测性盈利信息的披露量较少。　　2.存在的问题分析　　从我国目前的情况来看，上市公司预测性盈利信息披露的质量较差，常常误导了市场投资者的投资行为，挫伤了投资者的信心和投资积极性，严重影响了证券市场优化资源配置功能的进一步发挥。我国上市公司在预测性盈利信息披露方面主要存在以下的问题：　　(1)上市公司提供预测性盈利信息的意愿程度不高　　目前我国证券市场还处于弱式有效状态，信息不对称和内幕交易的问题仍然大量存在，投资者博取价差的投机心理严重，发行人树立公众形象的意识不强，导致盈利预测的供

8、给和需求都不足。2001年3月后，初次上市公司在招股说明书中的盈利预测由强制披露改为自愿披露。在强制披露政策下，1990年～2001年上市的1093家公司中，有%的公司披露了盈利预测信息，而在