公司業績與股價崩盤風險

郭美娟

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公司業績與股價崩盤風險

郭美娟

（貴州財經大學會計學院貴州貴陽550025）

企業股價崩盤會對企業持股人和投資者經濟利益造成巨大損害，同時對企業來說也是毀滅性的打擊。股價崩盤風險越大，企業發生股價崩盤概率越高，股價崩盤風險成為近幾年學者們關于資本市場研究的重點對象。

股價崩盤風險；企業業績

通常情況下認為股價崩盤是指股價急劇下跌，股價崩盤風險指的是股價出現急劇下跌的概率。我國股市自1990年在上海證券交易所和深圳交易證券成立開始發展。在2008年全球經理全球次貸危機后，中國股市的發展經歷七八年的低谷期，直到2014年國內股市行情才出現了不錯的發展轉機。到2015年下半年，股價出現頻繁的上下波動，A股市場出現“千股跌停的現象”，研究股票崩盤風險，找出影響股價崩盤風險的因素對全面認識股價崩盤風險和避免出現股價崩盤現象有著重要的意義。

1 文獻綜述與理論分析

股價風險的研究最早是開始于20世紀70年代，最初人們的關注點主要是從整體市場行情的宏觀層面出發對股價崩盤風險進行分析，主要通過針對整體股市大盤出現股價暴跌現象進行的宏觀層面的因素分析。并不關注個股股價崩盤風險的研究。直到21世紀初chen（2001）等學者以一個創新的視角從微觀角度研究影響個股股價崩盤風險的因素，學術界開始將股價崩盤風險的研究關注點從宏觀的整體市場層面轉移到了個股影響因數的微觀層面。現有關于股價崩盤風險的研究可以粗略歸納分為兩個方面的研究，一方面是關于股價崩盤風險產生的機理的研究，企圖找到股價崩盤風險增大的路徑和原理，深入研究尋找能有效降低股價崩盤風險的概率的有效途徑。另一方面是關于影響股價崩盤風險的影響因素的研究。外國學者KimandZhang（2016）通過研究發現會計穩健性能使得管理層隱瞞壞消息的能力減弱，指出會計穩健性與股價崩盤風險呈負相關關系。國內有學者認為，王化成等（2015）從投資者的角度出發，研究指出投資者越關注環境，對環境保護投入力度越大，投資者越能監督企業經營者改善信息的披露質量，企業信息透明度更高，股價崩盤風險能得到減弱。

2 實證研究設計

2.1 樣本選擇與數據來源

數據來源本文以2002 ~ 2017年中國全部A股上市公司為研究對象，研究樣本數為家公司數據來源銳思數據庫（RESSET）和CSMAR數據庫，按照以下步驟對數據對數據進行篩選：（1）剔除ST公司和金融保險業公司；（2）剔除非金融類公司；（3）剔除一年周收益觀測次數少于30的公司；（4）剔除會計缺失值的公司；（5）為了排除極端值對研究結論的影響，本文對所有連續變量在1%和99 %水平進行縮尾處理。

2.2 變量定義與度量

被解釋量股價崩盤風險是指在無任何信息前兆的情形下，市場指數或個股價格在短時間內大幅度下降的概率 （陳國進等，2009）。本文借鑒kim等（2011），徐行年等的相關研究，使用收益波動之比（DUVOL）進行度量。計算步驟如下：

第一步：通過模型（1）計算股票i經市場調整后不能由市場決定的股票i的特定收益率，如模型1為了消除股票交易的不同步性，本文將模型1中的變量分別加入滯后兩期和超前兩期的項。

第二步將Wi,t與其自身年平均值相比，將樣本分為大于年均值和小于年均值兩部分，將小于部分的特定收益率的方差與大于部分的方差相比，所得的值即為收益波動比，即DUVOL。如下為計算模型。

其中nu為Wi,t大于平均值年平均值得的股票年交易周數，nd為小于平均值年平均值得的股票年交易周數，收益波動比值越大表示收益率的值越偏向于數軸線的左邊，這表明股價崩盤風險越大，解釋變量企業業績，本文用凈資產凈利率ROE表示，計算公式如下：ROE=凈利潤／股東權益余額。

控制變量，本文借鑒kim（2011），徐行年等的研究，本文的控制變量為：

公司規模（SIZE）,股票i的年度平均收益率（Ret）,等于股票t年度的周收益率的均值。股票收益的波動Wit，為股票i年度平均收益率的方差。

表1　變量定義

2.3 模型設計

為了研究公司業績與股價崩盤風險之間的關系，驗證本文提出的假設，設置模型（3）如下，因模型需要本文的解釋變量與控制變量均取滯后一期的值。

3 實證研究結果分析

3.1 描述性統計

表2為回歸模型中變量描述性統計結果，由結果可以看出DUVOL的均值為-0.0381877，標準差為0.4790398，最小值為-1.661038，最大值為1.997765，說明我國A股公司的個股周收益波動之比的差異不是很大，凈資產收益率（roe）的最大值為713.2036，最小值為-10.92546，方差為23.57286，說明樣本中公司凈資產凈利率存在著很大差別，說明A股公司之間的盈利能力差異明顯。

表2　主要變量的描述性統

3.2 相關性分析

本文對回歸模型的變量做了Pearson相關性分析，表3為變量的相關性分析的結果，被解釋變量周收益變動DUVOL與解釋標量ROE之間的相關系數為正的0.1 136，且相關系數在統計上是10 %的水平上顯著的，這初步說明了企業業績與股價崩盤風險存在正相關關系，本文假設得到初步證實。本文模型中變量之間的相關性系數都小于0.5，所以可以認為模型（3）中的變量之間不存在嚴重的多重共線性。

表3　變量的相關性分析

1%，5%，10 % 的顯著水平分別用***，**，*

3.3 實證結果分析

為了研究企業業績與公司股價崩盤風險的關系，本文按照模型（3）做了OLS回歸，回歸結果如表4顯示，ROE為正的0.25720839，系數為在10 %的水平上顯著，回歸結果表明企業績效與股價崩盤風險呈正相關關系，假設一成立。***代表的是1%的水平上顯著，**代表5%的水平上顯著，*代表10 %的水平上顯著。

legend:* p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001

4 研究結論

本文以我國A股的全部上市公司作為研究對象，選取樣本公司2002—2017年的樣本數據，研究企業業績與公司股價崩盤風險之間的關系，通過對以往文獻的研究分析，提出本文的研究假設，借鑒通kim等（2011），徐行年等的相關研究采用收益上下波動率DUVOL對股價崩盤風險進行度量，合理的研究設計，構建模型，并按照模型做了OLS回歸，得到支持本文假設的結論，即公司業績與企業的股價崩盤風險呈正相關關系。但由于時間和經驗的倉促，本文存在著一些不足，主要體現在控制變量的選擇不夠合理。

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10.3969/j.issn.2095-1205.2019.01.20

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2095-1205(2019)01-35-02