基于食品制造業中期報告的預測價值分析

【摘要】本文通過運用相關模型，對我國食品制造業中期報告的預測價值進行分析，以研究和得出中期報告的預測價值是否顯著，對我國食品制造業關于中期報告的運用提供相關借鑒意義。

【關鍵詞】中期報告 預測價值 食品制造業

一、引言

美國財務會計準則委員會FASB在1980年發布的財務會計概念公告中提出了會計信息的質量特征，其中最重要的信息質量特征就是決策有用性。決策有用性分為兩個重要層面：相關性和可靠性，其中相關性由3方面組成：預測價值、反饋價值和及時性。預測價值是指如果一項信息能夠幫助決策者預測過去、現在和未來事項的可能結果，那么此信息就具有預測價值。1994年6月，我國證監會頒布實施了《公開發行股票公司信息披露的內容與格式準則第三號 ——中期報告的內容與格式（試行）》，要求我國上市公司除了披露年報之外，還要披露中期報告。中期報告是指包括涵蓋一個中期的一套完整的財務報表。一般來說，編制中期報告的主要目的是滿足信息使用者預測年度收益的需要。那么，中期報告的預測價值到底大不大？

下面本文將以2014年度我國食品制造業上市公司為研究對象，運用6種每股收益預測模型并選用一定的檢驗方法和判斷標準，對中期財務報告預測的價值進行相關分析。

二、研究設計

（一）研究模型

關于研究模型，我們選擇每股收益（EPS）作為預測指標，之所以選擇每股收益，是由于每股收益能夠綜合反映企業獲利能力和未來的發展能力，是一項極重要的綜合指標，可用于不同會計期間經營業績的比較。本文用于檢驗我國食品制造業上市公司中期財務報告預測價值的模型是在國內外學者研究基礎之上，挑選排名較前及預測能力較強的模型，以增強本文結論的說服性與研究意義，期望對于我國食品制造業合理運用中期財務報告進行價值預測具有可參考價值與借鑒意義。經過仔細挑選，本文選取用于檢測中期財務報告預測價值的模型如下：

年度預測模型：

Y1：A14=A13

Y2：A14=A13+（A13-A12）

Y3：A14=A13*（A13/A12）

公式中，A14為2014年度EPS預測值，A13和A12分別為2013年度和2012年度EPS實際值。

半年度預測模型：

S1：A14=4*Q14a

S2：A14=A13+（Q14b-Q13b）

S3：A14=A13*（Q14b/Q13b）

公式中，Q14a為2014年度的第一季度報，Q14b和Q13b分別為2014年度及2013年度的半年度EPS。

（二）樣本選擇

公司主要選取2015年度國泰君安證券研究所公布的食品制造業上市公司。官網共公布了38家食品制造行業的上市公司，由于部分公司受季節性影響較大，財務數據不穩定，防止異常變動影響最終研究結果，故剔除了部分數據，從中挑選24家作為行業研究代表。

（三）數據來源

實證研究數據主要來自同花順財經、國泰君安證券、銳思以及深圳證券交易所網站和上海證券交易所網站公布的上市公司2013年和2014年的實際數據。全部的數據處理和統計分析結果都來自于WPS2016和SPSS19.0統計分析軟件。

（四）檢驗方法

本文采用絕對百分比誤差率（APE）來度量預測價值的準確性。百分比誤差越小，財務報告的預測能力越強；反之越弱。計算公式為：

絕對百分比誤差率APE=|（預測值-實際值）/實際值|*100%

對14年度所有公司在6個模型下的絕對百分比誤差率進行描述性統計，通過分析比較絕對百分比誤差率的平均值、中位數、標準差、極大值，極小值以及累計頻率等統計量來判斷模型的預測價值。在計算絕對百分比誤差時，由于收益的非正常波動，有些上市司預測年度每股收益的絕對百分比誤差超過了100%，有些甚至超過了 1000%，這些上市公司將會對絕對百分比誤差的均值和標準差產生很大的影響，并會干擾我們對各預測模型的評價。因此，我們將超過100%的絕對百分比誤差予以剔除，以免影響我們對預測模型的研究結果。

三、中期財務報告預測價值的比較分析

（一）原始數據處理

我們對24家食品制造業具有代表性的上市公司進行了數據分析與研究。利用SPSS19.0處理原始數據結果見下表：

（二）半年報相對于年度報告預測價值比較分析

利用6個模型對24家食品制造行業上市公司2014年每股收益進行預測，描述性統計結果如下表所示：

表3 食品行業2014年度每股收益預測的絕對百分比誤差率描述統計

從表3可以得出：年度預測模型Y1明顯優于Y2，Y3。模型Y1的絕對誤差平均值為55%，而模型Y2，Y3的絕對誤差率平均值為99%和76%；模型Y1絕對誤差率的標準差為47%，而模型Y2，Y3絕對誤差率的標準差為147%和69%；模型Y1絕對誤差率的累計頻率為83%，而模型Y2，Y3絕對誤差率的累計頻率為75%和80%。所以，無論是從平均值，標準差，極大值，極小值還是累計頻率來說，模型Y1都優于模型Y2和Y3，即用模型Y1來預測年度每股收益的準確性要明顯高于模型Y2和Y3。

1.中期預測模型S2明顯優于模型S1，S3。模型S1，S3的絕對誤差率平均值為55%和52%，而模型S2的絕對誤差率為38%；模型S1，S3絕對誤差率的標準差為50%和87%，而模型S2絕對誤差率的標準差為43%；模型S2，S3絕對誤差率的累計頻率均為92%，而模型S1絕對誤差率的累計頻率為83%。由此可知，無論從絕對誤差率的平均值，標準差還是累計頻率來看，模型S2無疑是最好的選擇。

2.中期預測模型并不明顯優于年度預測模型。最優年度預測模型Y1絕對誤差率的平均值和標準差為55%和47%，而最優中期預測模型s2絕對誤差率的平均值和標準差為38%和44%，各個模型的絕對百分比誤差的均值、標準差和極差相差不大。因此，我們無法根據絕對百分比誤差的均值、標準差和極差判斷出哪一組模型是最優模型。從累計頻率來看，模型S2，S3明顯地優于其他預測模型。用S2，S3預測年度每股收益的絕對百分比誤差超過100%的累計頻率明顯地小于其他模型，即用S2，S3預測年度每股收益的絕對百分比誤差超過100%的公司最少。但是Y1、Y2、Y3、S1的累計頻率卻相差不多，因此，從累計頻率上也無法說明中期預測模型比年度預測模型更優。

四、研究結論

通過對食品制造業24家上市公司的中期財務報告預測價值的分析，我們可以得出以下結論：第一，從絕對百分比誤差的平均值，標準差和極值上來看，S2明顯地優于其它預測模型。第二，從累計頻率來看，任何一個預測模型都不明顯地優于其它預測模型。第三，從整體上來看，中期預測模型并不比年度預測模型更加優越，或者說優越的不明顯，也就是說，目前我國食品制造業上市公司公布的中期報告預測年度收益的價值并不顯著。

五、原因分析

由于在研究之初我們已經剔除了受季節影響比較嚴重的上市公司，所以可能影響研究結果的因素有以下幾個方面：一是中期報告編制的基礎：我國企業采用的是“獨立觀”，獨立觀視每一經營期間都是獨立的，顯然在預測年度收益的角度并沒有“一體觀”準確。二是中期報告的披露質量：由于中期報告通常重視程度較小，披露的會計信息可能較少，并不像年報披露內容豐富，不利于對年度每股收益的預測。三是利潤操縱：由于中期報告較之年報的審計質量較差，會計事務所的重視程度也低，公司可能存在不同程度的舞弊和會計信息不真實的情況，可能使得年度每股收益的預測不準確。四是收益波動性不同：由于我們研究的是食品制造行業，食品行業的收益是不穩定的，加之我們在研究時并沒有剔除非經常性損益的影響，可能會降低我們對上市公司收益的預測。

作者簡介：宋潔（1982-），漢族，大連，大學本科，畢業于東北大學，中級會計師，現工作于天津市一瑞生物工程有限公司。