張亞光
[摘 要]中國企業(yè)和專家非常重視股票價格的影響因素,并謀求解決這些存在的影響因素,其中非經(jīng)常性損益是近年來提出諸多的因素之一。文章從兩個方面進(jìn)行問題闡述,一方面得出非經(jīng)常性損益對證券市場和上市公司的影響;另一方面證實(shí)非經(jīng)常性損益對國內(nèi)外股票價格的影響有多大。結(jié)合國內(nèi)外上市公司大數(shù)據(jù)理論來闡述文章的中心論點(diǎn),得出實(shí)證研究結(jié)果。
[關(guān)鍵詞]非經(jīng)常性損益;財(cái)務(wù)業(yè)績;股票價格;價值相關(guān)性
[中圖分類號]C931
1 研究背景與目的
國外一直對定義研究還很模糊的時候,中國卻很早就提出來了非經(jīng)常性損益的理論,并逐漸對其概念進(jìn)行延伸,一直到2008年年底,中國證監(jiān)會對之前證券公司存在的一些問題進(jìn)行研究的理論之一 “非經(jīng)常性損益”進(jìn)行了修訂,形成了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,對其概念國內(nèi)證券市場有了標(biāo)準(zhǔn)定義。文章從兩個方面進(jìn)行問題闡述,一方面得出非經(jīng)常性損益對證券市場和上市公司的影響;另一方面證實(shí)非經(jīng)常性損益對國內(nèi)外股票價格的影響有多大。
2 非經(jīng)常性損益的概念
2.1 非經(jīng)常性損益的概念
在國外研究的基礎(chǔ)上,中國證券行業(yè)2008年出臺規(guī)范化回答非經(jīng)常性損益是什么。
新的定義在原有的理論基礎(chǔ)上,提出了對公司經(jīng)營能力做出決策的正常判斷,考慮了公司經(jīng)營的多樣性,同時強(qiáng)調(diào)了特殊性、多樣性和偶然性。
2.2 非經(jīng)常性損益的理論基礎(chǔ)
(1)本期營業(yè)觀。本期利潤表中所計(jì)列的收益僅反映本期經(jīng)營性的業(yè)務(wù)成果。
“損益滿計(jì)觀”信息披露充分,能夠全面地反映企業(yè)經(jīng)營的各個方面;“本期營業(yè)觀”則突出反映公司的核心盈利能力。兩者各有所長,各有所短。
(2)總括收益觀。總括收益既包括營業(yè)收入,也包括營業(yè)外收入的觀點(diǎn)。就是說企業(yè)管理和財(cái)務(wù)部門不存在選擇的余地,通過前期調(diào)整項(xiàng)目或營業(yè)外收入項(xiàng)目調(diào)整年度收益,可使企業(yè)收益數(shù)更為客觀。
3 非經(jīng)常性損益對上市公司財(cái)務(wù)業(yè)績影響的分析
首先,其存在是有一定的偶然性的,對公司經(jīng)營數(shù)據(jù)有指導(dǎo)意義,已影響到公司的整體盈利水平,所以可以通過它考察對企業(yè)利潤的影響程度來分析。其次,能夠規(guī)避行業(yè)風(fēng)險(xiǎn),調(diào)節(jié)盈利收入水平。最后,在無法扭轉(zhuǎn)虧損的情況下,利用它可以達(dá)到為下一期的業(yè)績做好鋪墊的目的。
4 非經(jīng)常性損益對上市公司股票價格影響的分析
4.1 研究假設(shè)
假設(shè)H1:上市公司扣除非經(jīng)常性損益后的凈利潤與股價正相關(guān),且相關(guān)性顯著。
假設(shè)H2:上市公司非經(jīng)常性損益與股價的相關(guān)性不顯著。
假設(shè)H3:每股少數(shù)股東利潤、每股所得稅費(fèi)用、每股凈資產(chǎn)以及股份流通比例對于股價的影響都不確定,相關(guān)關(guān)系不顯著。
4.2 樣本選取與數(shù)據(jù)來源
文章選取了2012—2014年3年間深市所有公司為初選樣本。根據(jù)需要,考慮到數(shù)據(jù)的完整性對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選:
剔除中小板和創(chuàng)業(yè)板的上市公司;剔除股價、每股收益等數(shù)據(jù)缺失的上市公司;剔除當(dāng)年度新上市的公司。
經(jīng)過上述篩選過程后,最終共得到每年59個樣本,一共177個樣本的年度觀察值。
4.3 實(shí)證結(jié)果
下表列出了樣本各變量觀測值的描述性統(tǒng)計(jì),包括各個樣本的描述性統(tǒng)計(jì)量的最小值、最大值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
從表1中可以看出,扣除非經(jīng)常性損益后的每股凈利潤最大值和最小值分別為2.845和-1.060,非經(jīng)常性損益的最大值和最小值分別為1.265和-0.207,兩者的比值在最大值和最小值處分別為2.25∶1和5.12∶1,平均值分別為0.251和0.064,比值為3.92∶1,說明非經(jīng)常性損益占凈利潤的比重還是比較大的。
關(guān)注模型中的各解釋變量。對于模型的第一個解釋變量EPS我們可以看到,連續(xù)三年每股凈利潤(扣除非經(jīng)常性損益)EPS的系數(shù)分別為7.808、16.515和10.676,其顯著性系數(shù)是0.035、0.001和0.009。表明三年每股凈利潤(扣除非經(jīng)常性損益)EPS和股價都正相關(guān),且2012年在5%的水平下顯著,2013年和2014年在1%的水平下顯著。
因此,假設(shè)H1成立。即上市公司扣除非經(jīng)常性損益后的凈利潤與股價正相關(guān),且相關(guān)性顯著。
對于模型的第二個解釋變量EEPS我們可以看到,連續(xù)三年每股非經(jīng)常性損益EEPS的系數(shù)分別為6.847、-1.637和1.983,顯著性系數(shù)分別為0.489、0.851和0.659。表明2012和2014年每股非經(jīng)常性損益EEPS與股價負(fù)相關(guān),2013年與股價正相關(guān),但相關(guān)性都不顯著。
因此,假設(shè)H2成立。即上市公司非經(jīng)常性損益與股價的相關(guān)性不顯著。
最后,把目光轉(zhuǎn)向影響股價的其他幾個變量。從表中我們可以看到,MEPS、TEPS、BPS以及PCS與股價的相關(guān)系數(shù)都有正有負(fù),且顯著性系數(shù)均>0.1。
因此,假設(shè)H3成立。即每股少數(shù)股東利潤、每股所得稅費(fèi)用、每股凈資產(chǎn)以及股份流通比例對于股價的影響都不確定,相關(guān)關(guān)系不顯著。
5 研究結(jié)論與政策建議
5.1 研究結(jié)論
非經(jīng)常性損益對于一般正常經(jīng)營的公司而言影響很小,但對少數(shù)處于財(cái)務(wù)困境的公司影響較大。
文章選取了2012—2014年每年59家上市公司一共177個觀察值作為樣本,研究這些上市公司非經(jīng)常性損益與股票價值的相關(guān)性。首先根據(jù)相關(guān)理論并結(jié)合已有研究成果推斷出三個假設(shè),其次借助Microsoft Excel 2013和stata 11軟件,綜合運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)和多元回歸分析的方法對假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn),得出以下研究結(jié)論。
證實(shí)了假設(shè),每股少數(shù)股東利潤、每股所得稅費(fèi)用、每股凈資產(chǎn)以及股份流通比例對于股價的影響都不確定,相關(guān)關(guān)系不顯著。
說明投資者對于少數(shù)股東利潤、所得稅費(fèi)用、凈資產(chǎn)以及股份流通比例這些財(cái)務(wù)指標(biāo)的關(guān)注度不高。
5.2 政策建議
借鑒成功的研究模型,在通過數(shù)據(jù)分析和模型推論的基礎(chǔ)上,結(jié)合國家證券環(huán)境下的新理論,我們也認(rèn)真思考和確認(rèn)非經(jīng)常性損益對上市企業(yè)的股票價格和財(cái)務(wù)經(jīng)營狀況的影響程度,并提出以下政策建議:
(1)完善對非經(jīng)常性損益的確認(rèn)和披露規(guī)范。雖然會計(jì)準(zhǔn)則不斷修改,證監(jiān)會對于公開發(fā)行證券的公司信息披露規(guī)范也在相應(yīng)修訂,但對于非經(jīng)常損益確認(rèn)以及披露有很多方面仍然不夠完善,例如披露內(nèi)容不夠充分、數(shù)據(jù)不夠完整等。因此,必須進(jìn)一步針對上市公司的行為和存在的問題修改和完善相關(guān)制度規(guī)范。
(2)通過以上對中國證監(jiān)會關(guān)于非經(jīng)常性損益披露的政策演進(jìn)來看,中國證監(jiān)會對其界定越來越清晰,在除了對項(xiàng)目的要求上每次及時調(diào)整之外,對其他披露內(nèi)容的要求則是越趨簡單,尤其是對其包括的所得稅和少數(shù)股東損益方面的披露要求上,中國證監(jiān)會的注意力更多地集中在其披露的具體項(xiàng)目名稱和金額上。
(3)公司在編報(bào)招股說明書、定期報(bào)告或申請發(fā)行新股的材料時,應(yīng)根據(jù)自身實(shí)際情況,分析上述項(xiàng)目的實(shí)質(zhì),準(zhǔn)確界定非經(jīng)常性損益。公司若將上述項(xiàng)目不歸類為非經(jīng)常性損益,應(yīng)充分說明其原因及涉及金額。
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