公司業(yè)績與股價崩盤風(fēng)險

郭美娟

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公司業(yè)績與股價崩盤風(fēng)險

郭美娟

（貴州財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院貴州貴陽550025）

企業(yè)股價崩盤會對企業(yè)持股人和投資者經(jīng)濟(jì)利益造成巨大損害，同時對企業(yè)來說也是毀滅性的打擊。股價崩盤風(fēng)險越大，企業(yè)發(fā)生股價崩盤概率越高，股價崩盤風(fēng)險成為近幾年學(xué)者們關(guān)于資本市場研究的重點對象。

股價崩盤風(fēng)險；企業(yè)業(yè)績

通常情況下認(rèn)為股價崩盤是指股價急劇下跌，股價崩盤風(fēng)險指的是股價出現(xiàn)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(fā)展。在2008年全球經(jīng)理全球次貸危機后，中國股市的發(fā)展經(jīng)歷七八年的低谷期，直到2014年國內(nèi)股市行情才出現(xiàn)了不錯的發(fā)展轉(zhuǎn)機。到2015年下半年，股價出現(xiàn)頻繁的上下波動，A股市場出現(xiàn)“千股跌停的現(xiàn)象”，研究股票崩盤風(fēng)險，找出影響股價崩盤風(fēng)險的因素對全面認(rèn)識股價崩盤風(fēng)險和避免出現(xiàn)股價崩盤現(xiàn)象有著重要的意義。

1 文獻(xiàn)綜述與理論分析

股價風(fēng)險的研究最早是開始于20世紀(jì)70年代，最初人們的關(guān)注點主要是從整體市場行情的宏觀層面出發(fā)對股價崩盤風(fēng)險進(jìn)行分析，主要通過針對整體股市大盤出現(xiàn)股價暴跌現(xiàn)象進(jìn)行的宏觀層面的因素分析。并不關(guān)注個股股價崩盤風(fēng)險的研究。直到21世紀(jì)初chen（2001）等學(xué)者以一個創(chuàng)新的視角從微觀角度研究影響個股股價崩盤風(fēng)險的因素，學(xué)術(shù)界開始將股價崩盤風(fēng)險的研究關(guān)注點從宏觀的整體市場層面轉(zhuǎn)移到了個股影響因數(shù)的微觀層面?，F(xiàn)有關(guān)于股價崩盤風(fēng)險的研究可以粗略歸納分為兩個方面的研究，一方面是關(guān)于股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生的機理的研究，企圖找到股價崩盤風(fēng)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(fēng)險的概率的有效途徑。另一方面是關(guān)于影響股價崩盤風(fēng)險的影響因素的研究。外國學(xué)者KimandZhang（2016）通過研究發(fā)現(xiàn)會計穩(wěn)健性能使得管理層隱瞞壞消息的能力減弱，指出會計穩(wěn)健性與股價崩盤風(fēng)險呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。國內(nèi)有學(xué)者認(rèn)為，王化成等（2015）從投資者的角度出發(fā)，研究指出投資者越關(guān)注環(huán)境，對環(huán)境保護(hù)投入力度越大，投資者越能監(jiān)督企業(yè)經(jīng)營者改善信息的披露質(zhì)量，企業(yè)信息透明度更高，股價崩盤風(fēng)險能得到減弱。

2 實證研究設(shè)計

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)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(shù)為家公司數(shù)據(jù)來源銳思數(shù)據(jù)庫（RESSET）和CSMAR數(shù)據(jù)庫，按照以下步驟對數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選：（1）剔除ST公司和金融保險業(yè)公司；（2）剔除非金融類公司；（3）剔除一年周收益觀測次數(shù)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(jié)論的影響，本文對所有連續(xù)變量在1%和99 %水平進(jìn)行縮尾處理。

2.2 變量定義與度量

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

第一步：通過模型（1）計算股票i經(jīng)市場調(diào)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(shù)，nd為小于平均值年平均值得的股票年交易周數(shù)，收益波動比值越大表示收益率的值越偏向于數(shù)軸線的左邊，這表明股價崩盤風(fēng)險越大，解釋變量企業(yè)業(yè)績，本文用凈資產(chǎn)凈利率ROE表示，計算公式如下：ROE=凈利潤／股東權(quán)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(guī)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(shè)計

為了研究公司業(yè)績與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系，驗證本文提出的假設(shè)，設(shè)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(jié)果分析

3.1 描述性統(tǒng)計

表2為回歸模型中變量描述性統(tǒng)計結(jié)果，由結(jié)果可以看出DUVOL的均值為-0.0381877，標(biāo)準(zhǔn)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(chǎn)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(chǎn)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(tǒng)

3.2 相關(guān)性分析

本文對回歸模型的變量做了Pearson相關(guān)性分析，表3為變量的相關(guān)性分析的結(jié)果，被解釋變量周收益變動DUVOL與解釋標(biāo)量ROE之間的相關(guān)系數(shù)為正的0.1 136，且相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計上是10 %的水平上顯著的，這初步說明了企業(yè)業(yè)績與股價崩盤風(fēng)險存在正相關(guān)關(guān)系，本文假設(shè)得到初步證實。本文模型中變量之間的相關(guān)性系數(shù)都小于0.5，所以可以認(rèn)為模型（3）中的變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。

表3　變量的相關(guān)性分析

1%，5%，10 % 的顯著水平分別用***，**，*

3.3 實證結(jié)果分析

為了研究企業(yè)業(yè)績與公司股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系，本文按照模型（3）做了OLS回歸，回歸結(jié)果如表4顯示，ROE為正的0.25720839，系數(shù)為在10 %的水平上顯著，回歸結(jié)果表明企業(yè)績效與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系，假設(shè)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(jié)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(shù)據(jù)，研究企業(yè)業(yè)績與公司股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系，通過對以往文獻(xiàn)的研究分析，提出本文的研究假設(shè)，借鑒通kim等（2011），徐行年等的相關(guān)研究采用收益上下波動率DUVOL對股價崩盤風(fēng)險進(jìn)行度量，合理的研究設(shè)計，構(gòu)建模型，并按照模型做了OLS回歸，得到支持本文假設(shè)的結(jié)論，即公司業(yè)績與企業(yè)的股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系。但由于時間和經(jīng)驗的倉促，本文存在著一些不足，主要體現(xiàn)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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