基于β系數的會計信息對股票收益率影響研究

鐘高崢　楊艷林

【摘 要】 以A股市場中炒作概念相對較少的鋼鐵行業為研究對象，運用因子分析法將相關財務指標整合為盈利能力、償債能力、營運能力和成長能力4大類會計信息，通過β系數剔除市場因素對股票收益率的影響，采用面板數據實證分析了這4大類會計信息對公司股票收益率的影響，研究結果顯示，這4大類會計信息對股票收益率都有顯著性影響，其中盈利能力和成長能力對股票收益率有更積極的影響，而營運能力和償債能力則不如前兩類會計信息受到投資者重視，但相比市場因素，它們對股票收益率的邊際貢獻都很小，從而間接證明了A股市場還處于主要受市場走勢影響的投機炒作階段。

【關鍵詞】 β系數； 因子分析； 面板數據； 會計信息； 股票收益率

【中圖分類號】 F830.91 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）17-0065-05

一、引言

Ball And Brown[1]通過對美國上市公司會計信息與股價的實證研究，發現會計信息與股價有很強的相關性。Fama and French[2]的研究發現，公司規模、市盈率、賬面市值比等因素對股價收益率有顯著影響，其中影響最大的是賬面市值比，由此兩人又建立了著名的“三因素模型”。Daniel et al.[3]用因子方法研究了芬蘭上市公司會計信息對股價的解釋力度，發現在不同時期，會計信息對股價的解釋力度不同。A股市場起步較晚，但從開創起就一直受到學術界廣泛關注，并取得了大量研究成果。從會計信息的角度，趙宇龍[4]研究發現，公司預期會計盈余與股票非正常收益率的相關性在1994年和1995年并不顯著，而在1996年有很明顯的相關性；史美景[5]選取了8個財務指標對股價進行回歸分析，發現對股價影響最大的是每股收益；于海燕和黃一鳴[6]的研究表明，股價與現金流量指標相關性不強，與資產收益率、權益回報等5個指標相關性最明顯；洪婷[7]以1999—2004年的樣本數據，建立了公司業績的評價體系，發現盈利能力指標中，與股價相關性最大的是每股凈資產，負債能力、成長能力和現金流指標與股價相關性都比較弱；黃雷和秦娟[8]的研究表明，經過轉換后的EVA指標相比傳統的盈利能力指標，更能反映上市公司的實際盈利能力；Xuanjuan Chen et al.[9]研究了影響中國股票收益率的因素，研究表明凈營運資產、市凈率等財務指標對股票收益率影響最大；戴慶文[10]研究了我國上市公司股票收益率的影響因素，結果顯示盈利能力是影響上市公司股票收益率最顯著的會計信息，其中最顯著的財務指標是每股收益和凈資產收益率。韓海容和吳國鼎[11]就交易信息對股票收益率的影響因素進行了研究，結果表明換手率和反轉因素對股票收益率影響最顯著。

綜合國內外學者的相關研究后發現，這些研究都試圖解釋會計信息對股票收益率的直接影響，但在分析上市公司會計信息對股票收益率的直接影響程度時，研究結果大多顯示會計信息對股票收益率影響的解釋力度均有限。基于此，在本文中以個股相對于大盤的β系數乘以大盤指數收益率代表市場因素的影響，用個股收益率減去市場因素的影響得到剔除市場因素影響后的股票收益率，再實證分析會計信息對剔除市場因素影響后股票收益率的影響，以期發現會計信息對股票收益率影響的新特征。

二、樣本、變量的選取和研究模型

（一）樣本選取

本文以A股市場鋼鐵行業上市公司為研究對象。這是考慮到A股市場概念炒作風氣盛行，而鋼鐵行業作為傳統行業，上市公司一般盤子較大，相對大多數其他行業可供炒作的概念較少，股價應更能反映公司的會計信息。樣本數據選擇2005年到2014年共10年的面板數據，剔除信息披露不全、2005年以后上市的公司和ST公司，最終保留了25個樣本公司，公司的年收益率由年收盤價計算得到，計算公式為：Rt=，t=2005，2006，…，2014，其中，Rt為公司第t年的收益率，pt為公司第t年的年收盤均價，pt-1公司第t-1年的年收盤均價，年收盤均價來自于方正證券軟件，各公司的財務數據來源于國泰安數據庫，下文提到的β數據來自于國泰安市場通軟件，因子分析采用SPSS 16.0統計軟件，面板回歸采用EViews 6.0計量軟件。

（二）變量選取

本文選取了反映上市公司經營狀況的4大類會計信息：盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力，并從這4大類會計信息中選取12項具有代表性的財務指標，具體變量見表1。

（三）研究模型

1.因子分析模型

首先對12項財務指標進行因子分析，這里選取財務指標10年的平均值作為分析對象，因子分析可以從一系列原始變量中提取出少數幾個公共因子，并得到公共因子的表達式，因子分析模型如下：

設原始變量為向量X=（x1，x2，x3，x4，…，xn）'，提取的公共因子向量Z=（z1，z2，z3，z4，…，zn）'，特殊因子向量ε=（ε1，ε2，ε3，ε4，…，εn）'，A=（ai，j）為因子載荷矩陣，n為原始變量個數，m為提取的公共因子個數，原始變量與因子之間的表達式為：

2.面板回歸模型

（1）模型設計

本文采用面板數據進行分析，基于以下幾點考慮：第一，面板數據的樣本量大大增加，可以增加估計量的抽樣精度；第二，面板數據可以降低一般模型存在的多重共線性，消除一般模型的自相關；第三，面板數據比起截面數據，可進行更全面的經濟分析。

結合各個學者的相關研究，建立以下Panel Data 模型：

Y=αi ，t+c1z1， i，t+c2z2， i，t+c3z3， i，t+c4z4， i，t+εi ，t

其中，i=1，2，…，25；t=2005，2006，…，2014；αi ，t為截距項；c1、c2、c3、c4為各個解釋變量的估計系數；εi ，t為殘差項。

（2）因變量的選取

因變量為Y，Y=Y1-β×Y2，其中Y1為鋼鐵上市公司的年收益率，Y2為上證指數年收益率，β來自市場模型，市場模型是一種基于現實市場中證券資產的價格或收益變動普遍存在同漲同跌現象，而這種現象主要由市場收益這個共同的因素影響。這里把市場模型定義如下：

ri=αi+βirm+εi

ri為單個公司的收益率，rm為上證指數的收益率。β是用來衡量市場因素變動對個別股票的影響程度，當β>1時，說明單個股票的價格波動要強于市場的波動；當β<1時，說明單個股票的價格波動要弱于市場的波動；當β=1時，說明單個股票的價格波動與市場波動變化同步。

β×Y2為影響上市公司股票收益率的市場因素，本文把因變量定義為Y=Y1-β×Y2，就相當于把影響上市公司市場因素部分給消除掉了，剩下的是影響上市公司股票收益率的內部因素，這樣更有利于分析各財務數據對上市公司股票收益率的影響。

三、實證分析

（一）因子分析

1.原始數據標準化

由于原始數據量綱不同，需要先對原始數據進行標準化，這里運用的是Z分數（Z-score）方法，具體公式為：x'i=，其中，x'i為第i個標準化后的數據，xi為第i個原始數據，μ為該列數據的均值，σ為該列數據的方差。標準化后的數據均值等于1，方差等于0。運用SPSS 16.0軟件對原始數據進行標準化，這里使用的原始數據是鋼鐵上市公司10年財務數據的平均值。

2.KMO檢驗與Bartlett球形檢驗

標準化數據以后，運用SPSS 16.0軟件進行因子分析，檢驗因子分析的可行性，本文采用KMO檢驗與Bartlett球形檢驗方法，結果顯示，KOM的值為0.510，大于0.5，適合做因子分析。Bartlett球形檢驗很顯著，Sig.=0，拒絕零假設，適合做因子的分析。

3.提取公因子

采用特征值大于1的方法提取公因子，一共提取了4個公因子，因子的特征值、方差、累計方差如表2所示。特征值衡量了提取的公共因子的重要程度，方差貢獻率是因子解釋的方差占原始變量方差的比例，累計方差貢獻率是所有因子解釋的方差占總方差的比例，即方差貢獻率之和。旋轉后4個因子的方差貢獻率分別為28.881%、20.036%、16.247%、14.861%，累計方差達到了80.025%，大于80%，能夠較好地解釋總方差，原始變量80%以上的信息可以被4個因子所解釋，提取4個因子具有合理性。

為了更進一步了解每個因子表示的實際意義，用最大方差旋轉法對因子成分矩陣進行旋轉，使因子上的元素更加接近0或±1，小的載荷更小，大的載荷更大。進行旋轉后的因子旋轉成分矩陣如表3所示。由表3可以看出，因子Z1在主營業務利潤率、成本費用利潤率、凈資產收益率上有較大的載荷，分別達到了95.2%、90.3%、85%，這三個指標反映了鋼鐵上市公司的盈利能力，可將因子Z1定義為盈利能力因子；因子Z2在流動比率、速動比率、資產負債率上有較大的載荷，分別達到了91.4%、89.1%、78.8%，這三個指標反映了鋼鐵上市公司的償債能力，可將因子Z2定義為償債能力因子；因子Z3在總資產周轉率、存貨周轉率上有較大載荷，分別達到了87.5%、73.1%，這兩個指標反映了鋼鐵上市公司的營運能力，可將因子Z3定義為鋼鐵上市公司的營運能力因子；因子Z4在總資產增長率、營業收入增長率上有較大載荷，分別達到了96.2%、89.3%，這兩個指標反映了公司的成長能力，可將因子Z4定義為鋼鐵上市公司的成長能力因子。

為了把公共因子表示成12個原始變量的線性組合，對每個原始變量計算因子的估計值，需要求出因子得分系數矩陣。將旋轉后的載荷矩陣標準化，得到因子得分系數矩陣，如表4所示。由因子得分系數矩陣可計算每個主成分的表達式：

（二）面板回歸分析

通過因子分子得到了z1、z2、z3、z4的表達式，把鋼鐵上市公司原始財務數據的面板值代入，可得到z1、z2、z3、z4從2005年到2014年的面板數據，以z1、z2、z3、z4作為自變量，Y作為因變量。

分析面板數據的方法常用的有個體固體效應模型、隨機效應模型和普通最小二乘法模型，選取哪種模型應通過特定的方法來檢驗。通過協方差分析檢驗，本文選用固體效用模型進行回歸分析。

把Y、z1、z2、z3、z4的面板數據輸入EViews 6.0，得到回歸結果，結果如表5所示。

從回歸結果可以看到，F統計量為206.8919，P值為0.0000，說明模型總體上非常顯著，調整后R2=0.4464，解釋力度較好，收益率變動的44.64%可以被因子所解釋，根據結果可得到以下固體效應模型：

Y=0.3668+0.0166z1-0.0022z2-0.0222z3+0.0031z4

考慮到Y是剔除市場因素影響之后的收益率，因而對此回歸模型可作如下解釋：

第一，在剔除市場因素影響后，盈利能力、償債能力、營運能力和成長能力這4大類會計信息對鋼鐵上市公司股票收益率的影響顯著，其中，從對股票收益率邊際貢獻排序，對收益率的邊際貢獻最大的是盈利能力，其次是成長能力、償債能力和營運能力。

第二，z1、z4的系數為正，由此可知，z1、z4分別作為代表鋼鐵上市公司的盈利和成長指標，表明在剔除市場因素影響后，它們對鋼鐵上市公司股票收益率存在正向的影響，在數量上表現為，盈利能力和成長能力分別變動1單位，在剔除市場因素影響后，收益率還將分別變動0.0166和0.0031單位。這說明對于鋼鐵行業，盈利能力和成長能力作為反映公司盈利和成長性的重要會計信息，受到投資者關注，對投資者起到了積極的導向作用。

第三，z2、z3的系數為負，說明z2、z3分別作為償債和營運指標，在剔除市場因素影響之后，它們對鋼鐵上市公司股票收益率存在負向的影響，在數量上表現為，償債能力和營運能力分別變動1單位，在剔除市場因素影響后，收益率將變動-0.0022和-0.0222單位。這說明對鋼鐵行業這樣的傳統行業，償債和營運能力不受投資者重視。

四、研究結論

在剔除了影響股票收益率的市場因素后，盈利能力和成長能力與鋼鐵上市公司股票收益率存在正相關關系，償債能力和營運能力對收益率存在負相關關系，且都在1%的水平上通過了顯著性檢驗。合理的解釋是，盈利能力作為上市公司獲取利潤的能力，體現上市公司的業績水平，公司的盈利能力越強，則給公司股東的回報也越高，對此投資者已經給予了很大關注；成長能力反映公司未來發展的水平，股權投資者一般會通過會計信息正面評估該項能力；而對于償債能力和營運能力，投資者采取的是投機性思維，償債能力和營運能力越差，其破產重組的幾率越大，這反而成了利好。

把回歸方程變換為：

Y1=0.3668+β×Y2+0.0166z1-0.0022z2-0.0222z3

+0.0031z4

其中Y1為鋼鐵上市公司的股票收益率，Y2為上證指數收益率，β×Y2表示市場因素，從該方程中變量系數的大小可以看出，4大類會計信息相比市場因素，其對上市公司股票收益率的邊際影響很小，影響股票收益率最大的還是市場因素，對鋼鐵行業這樣缺乏炒作概念的傳統行業都是如此，這也間接證明A股市場還處于主要受市場走勢影響的投機炒作階段。

【參考文獻】

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