浙江省上市公司会计信息与股价相关性的实证研究【毕业论文+任务书+开题报告+文献综述+外文翻译】.Doc

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1、- 1 - 本科 毕业 论文 (设计 ) (二零 届) 浙江省上市公司会计信息与股价相关性的实证研究 所在学院 专业班级 会计学 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 I 摘 要 本文以英特集团 、 荣安地产等浙江省 30个上市公司为例,研究浙江省会计信息与股价相关性问题。在对 2009年年报中披露的 6个会计指标与其股票在年末最后一日的交易价格并运用 eviews软件进行分析后,认为某些会计信息与股票价格存在一定的关系。再联系现实生活发现会计信息的披露也存在一定的问题,其原因是公司为了维护自己的利益在披露过程中有刻意隐瞒或者虚增利润之嫌。针对信息披露出现的问题,提出内部自愿与外部

2、监管的对策。文章第一部分是理论研究,第二部分是实证分析,第三部分是联系实际 提出问题与解决方法。 具有深化理论研究成果和解决现实难题的实际意义。 关键词: 会计信息,股票价格,相关性 II Abstract Based on the group, RongAn real estate and so on 30 listed companies of zhejiang province, zhejiang province as an example, studies the accounting information and share price correlation. In the a

3、nnual report of 2009 disclosure 6 accounting index instead of stock at the end of the last days trading price and use the analysis eviews software, think some accounting information and stock prices has certain relations. Contact later found real life of accounting information disclosure also has ce

4、rtain problem, its reason is the company in order to maintain their own interests in disclosure in the process to have virtually increased profits or misrepresentation of suspicion. The problems for information disclosure, and puts forward the internal voluntary and external supervision countermeasu

5、res. The first part is the theoretical research, the 2nd part is empirical analysis, and the third part is contact actual proposed problems and solutions. With deepening theory research and solving problem of actual meaning. Keywords: Accounting Information;Stock Prices; Correlation 目 录1 会计信息与股价相关性理

6、论研究 . 错误 !未定义书签。 1.1 两大基本理论 .1 1.1.1 信息观 .1 1.1.2 计价模型观 .1 1.2 国内外研究回顾 .2 1.2.1 国外 研究 .2 1.2.2 国内研究 .2 2 会计信息与股价相关性实证分析 .3 2.1 样本选取 .3 2.2 变量选取 .3 2.3 基本模型 .4 2.4 回归分析 .5 2.4.1 多元回归 .5 2.4.2 总结 .8 3浙江省上市公司 会计信息披露的现状及解决方法 .10 3.1 会计信息披露存在的问题 .10 3.2 会计信息披露对股价的影响 .10 3.3 解决方法 . 11 结 论 .12 参考文献 .13 1 股

7、票价格千变万化,究其原因很大一部分是与上市公司披露会计信息的信息有关,而这些信息又频繁地被广大投资者所使用,并且是他们进行决策的主要依据。那么会计信息与股价的相关程度究竟如何?本文就这一问题通过回归分析作进一步探讨。 1 会计信息与股价相关性理论研究 1.1 两大基本理论 1.1.1 信息观 一家公司的股票价格是由其未来的现金流量 (即股利 )按一定的贴现率进行折现的现值。而会计信息在这其中的作用就是改变投资者对未来股 利支付能力的信念,进而改变股票价格(孙菊生,周建波, 2003)。他可以通过引人以下三个关键性链条来加以说明: (1)未来会计盈余与现行会计盈余链; (2)未来股利与未来会计盈

8、余链; (3)股票价格与未来股利链 ( 张昕, 2007)。因此,在信息观下,对会计信息与股票价格之间的关系所进行的验证均是围绕着会计信息特别是会计盈余信息的发布或变动在何种程度上会导致般价也发生同方向变动而展开的。 1.1.2 计价模型观 计价模型观的标志是 Feltham and Ohlson( 1995) 的剩余收益模型。他的核心观点认为:在干净 盈余关系成立的条件下,企业股权的内在价值可以表示为当前股权账面价值加上预期的剩余收入现值(戴彦雄, 2009) 。这个计价模型打开了股票估价这个黑匣子,从数量上确定了会计信息与股票价格之间的函数关系,明确了会计数据在股票估价中的作用,其意义十分

9、深远。因为这个模型首次将股票价格与股东权益帐面价值和未来盈利联系起来,从而确立了会计帐面数字在决定股票内在价值中的直接作用 2 1.2 国内外研究回顾 1.2.1 国外研究 对会计信息与股价相关性最早的研究始于 Ball and Brawn( 1968) ,他们用实证的方法证 明会计收益与股票价格存在联系。此后 Ohlson(1995)和 Feltham and Ohlson(1995)以此为基础,推导出留存收益估价模型,即企业股票的内在价值等于现行净资产账面价值和预期未来超常利润的现值之和。 后来, Collins,Maydew and Weiss(1997)用剩余收益模型作为他们理论的基础

10、,建立了会计盈余,净资产账面价值和股票价格之间的关系模型。而 Penman(2001)认为只有符合质量的会计信息才能够预测企业未来的价值,在此后的许多学者致力于研究在复杂环境下会计信息的有用性。 1.2.2 国内研究 倪国爱、刘欣 (2000)在会计信息在上海股市中作用的实证研究一文中得出,会计信息在上海股市中的作用是呈曲折增大趋势的。陆静、孟卫东和廖刚 ( 2002) 采用皮尔逊相关系数和扩展 0hlson-Feltham股票计价模型比较了会计盈余和现金流量对股票价格的影响程度,证实了每股收益比现金流量能更精确的解释股票价格。 戴彦雄 (2009)建立了各种会计指标和股票之间的多元线性回归模

11、型来对数据进行量化分析,结果表明:会计信息对股票的解释能力较强,说明会计在资本市场具有一定的指导作用。同理,杨雁 (2009)通过 建立会计信息与股价反应的研究模型,得出:在上市公司的会计信息中,反映企业盈利能力的会计信息和反映企业发展能力的信息对股价的影响最为明显 。而王福胜和周文娟 (2007)研究的是简化模型,认为简化的模型同样 能有效地解释会计信息对股价的影响 。 3 2 会计信息与股价相关性实证分析 2.1 样本选取 本文研究的对象是浙江省上市公司会计信息与股价的关系,其样本是英特集团,荣安地产,莱茵置业,万象钱潮,浙江震元,数源科技,钱江摩托,众和机电,华东医药,上风高科,巨化股份

12、,海亮股份,航天通信,滨江集团,小商品城, 香溢融通,京投银泰,海正药业,晋亿科技,天马股份,精功科技,水晶光电,尖峰集团,联华科技,三花股份,天通股份,天目药业,浙富股份,杭萧钢构这 30 个浙江省上市公司的财务数据及其股票价格。由于 ST 亏损公司不能有效反应股票价格,因此我们在选取过程中剔除了这些样本。 2.2 变量选取 上市公司披露的会计指标反应了企业盈利能力,偿债能力,股东获利能力能力和发展能力这四个方面。因为本次研究不能照顾到每一个指标,所以在以前学者研究基础上确定从每股收益,每股净资产,每股现金流,流动比率,速动比率,资产负债率这六个投资者经常 使用的指标进行分析。选取的会计指标

13、的时间是 2009 年年报的数据,而相应的股价是 10 年 4 月份的平均价格(见表1)。因为上市公司年报披露的时间一般的 3 月底到 4 月底。 表 1 30 家上市公司 2009 年财务指标 09 年年报 股价( P) 每股收益 (X1) 每股净产 (X2) 每股现流 (X3) 流动比率 (X4) 速动比率 (X5) 资产负率 (X6) 市净率( A) 英特集团 9.17 0.15 0.82 0.21 1.05 0.79 0.81 11.183 荣安地产 8.2 0.83 1.56 -1.02 2.74 1.02 0.67 5.256 莱茵置业 7.18 0.35 1.7 -0.21 1.

14、49 0.33 0.74 4.224 万向钱潮 10.85 0.26 1.6 0.71 1 0.65 0.68 6.781 浙江震元 10.65 0.14 3.99 0.21 1.37 0.96 0.45 2.669 数源科技 10.96 0.1 2.72 2.52 1.23 0.43 0.71 4.029 钱江摩托 8.9 0.26 2.96 0.35 1.38 0.97 0.52 3.007 众和机电 20.2 0.34 1.98 -0.53 1.15 1.06 0.75 10.20 华东医药 24.98 0.87 2.6 1.31 1.29 0.96 0.64 9.608 上风高科 10

15、.74 -0.1 2.36 0.11 1.47 1.26 0.45 4.551 4 续表 巨化股份 11.94 0.17 3.57 0.64 0.86 0.74 0.5 3.345 海亮股份 13.2 0.44 0.58 -0.72 1.24 0.87 0.68 22.58 航天通信 9.98 0.03 2.45 -0.31 1.11 0.76 0.67 4.073 滨江集团 11.34 0.48 2.52 -0.07 1.72 0.71 0.78 4.5 小商品成 21.21 1.35 9.37 -0.2 0.65 0.26 0.51 2.264 香溢融通 12.1 0.14 2.88 0.

16、14 3.48 2.68 0.2 4.201 京投银泰 7.12 0.25 3.12 1.13 1.3 0.46 0.69 2.282 维科精华 6.79 0.08 2.93 2.86 0.97 0.43 0.71 2.317 海正药业 27.34 0.56 4.94 0.98 1.38 0.99 0.53 5.534 晋亿实业 7.07 0 2.19 0.26 1.37 0.66 0.46 3.228 天马股份 11.6 0.93 6.36 -0.2 1.73 0.77 0.31 1.823 精功科技 12.63 0.16 2.18 1.08 0.8 0.63 0.75 5.794 水晶光电

17、 48.13 0.66 4.84 0.64 9.69 9.14 0.09 9.944 尖峰集团 7.12 0.21 2.78 0.16 0.72 0.58 0.49 2.561 联华科技 26.1 1 5.62 1.4 1.01 0.63 0.43 4.644 三花股份 23.7 0.9 4.75 0.87 2.05 1.42 0.42 4.989 天通股份 7.78 -0.49 2.14 0.03 1.08 0.79 0.34 3.636 天目药业 11.8 -0.43 1.42 0.06 1.31 0.88 0.43 8.31 浙富股份 26.5 0.89 6.42 -1.57 1.68

18、1.46 0.43 4.128 杭萧钢构 8.96 0.31 2.25 0.57 0.83 0.42 0.74 3.804 资料来源:和讯网 2.3 基本模型 本文的研究是以 Ohlson 的假设为基础:股票价格与会计信息存在一定线性关系。因此,本文假设股票价格与每股收益,每股净资产,每股现金流,流动比率,速动比率,资产负债率存在线性相关关系。 根据假设具体模型为 A=Co+ClXl+C2X2+CmXm+Ei, 其中 A 为市净率,因为每个上市公司不同,所以他们的股价有明显的差异,为了减少这种差异,我们选择市净率即股价除以每股净资 产作为因变量。 Co 为非会计信息, X1-Xm 为会计变量,

19、 Ei 表示随机作用。 5 2.4 回归分析 2.4.1 多元回归 运用相关系数检验法:(见表 2) 表 2 相关系数检验 P X1 X2 X3 X4 X5 X6 P 1.000000 0.552162 0.519859 0.013732 0.656431 0.720766 0.464036 X1 0.552162 1.000000 0.683719 -0.140935 0.169716 0.125139 -0.082074 X2 0.519859 0.683719 1.000000 -0.017778 0.135353 0.155108 -0.474398 X3 0.013732 -0.14

20、0935 -0.017778 1.000000 -0.051352 -0.034575 0.133115 X4 0.656431 0.169716 0.135353 -0.051352 1.000000 0.975726 -0.571024 X5 0.720766 0.125139 0.155108 -0.034575 0.975726 1.000000 -0.602233 X6 0.464036 -0.082074 -0.474398 0.133115 -0.571024 -0.602233 1.000000 由表 2 看出 X1 与 X2, X4 与 X5 相关性显著 将选取的 30 只股

21、票样本数据代入上述模型,运用 eviews 软件进行参数估计及检验。结果如下(见表 3) 表 3 股票价格与所有参数的回归 Dependent Variable: A Method: Least Squares Date: 05/21/11 Time: 13:39 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.72790 4.264757 2.984438 0.0066 X1 7.567966 2.256039 3.354537 0.0027 X2 -2

22、.251115 0.556178 -4.047470 0.0005 X3 -0.625362 0.613401 -1.019499 0.3186 X4 -5.122846 1.619814 -3.162614 0.0043 X5 5.801774 1.647003 3.522624 0.0018 X6 -1.197640 5.115815 -0.234105 0.8170 R-squared 0.612498 Mean dependent var 5.515500 Adjusted R-squared 0.511410 S.D. dependent var 4.103029 S.E. of r

23、egression 2.867985 Akaike info criterion 5.146060 6 Sum squared resid 189.1828 Schwarz criterion 5.473006 Log likelihood -70.19090 F-statistic 6.059076 Durbin-Watson stat 2.298306 Prob(F-statistic) 0.000645 由于在显 著性水平 a=5%下,临界值 t(23)=1.714, F(6,23)=2.53,表中 F 统计量值为 6.052.53,认为股票价格与上述解释变量间总体关系显著,并且R2 =

24、0.6124,认为这六个参数对股票的价格有 61.24%的影响。 但其中每股现金流,资产负债率的系数估计值未能通过 t 检验,并且在表 1 中我们发现自变量之间也存在显著的相关性,说明模型存在多重共线性。 为了消除多重共线性的影响,我们剔除 X1, X2 和 X4, X5 中的其中两个分别回归,就是做市净率与每股收益、每股现金 流、流动比率、资产负债率的回归(见表 4);市净率与每股收益、每股现金流、速动比率、资产负债率(见表 5);市净率与每股净资产、每股现金流、流动比率、资产负债率(见表 6);市净率与每股净资产、每股现金流、速动比率、资产负债率(见表 7) 表 4 A 与 X1 X3 X

25、4 X6 的回归 Dependent Variable: A Method: Least Squares Date: 05/21/11 Time: 13:40 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.318943 3.427183 -0.384848 0.7036 X1 -0.492701 1.779416 -0.276889 0.7841 X3 -1.130739 0.809490 -1.396853 0.1747 X4 1.082684 0.5

26、54503 1.952531 0.0622 X6 10.25706 4.973868 2.062189 0.0497 R-squared 0.206993 Mean dependent var 5.515500 Adjusted R-squared 0.080112 S.D. dependent var 4.103029 S.E. of regression 3.935247 Akaike info criterion 5.728836 Sum squared resid 387.1542 Schwarz criterion 5.962369 Log likelihood -80.93254 F-statistic 1.631396 Durbin-Watson stat 2.122356 Prob(F-statistic) 0.197580 由于在显著性水平 a=5%下,临界值 t(25)=1.708, F(6,25)=2.46,表中 F 统计量值为 1.632.46,认为股票价格与上述解释变量间总体关系不显著显著,并且R2 =0.2069, X1 与 X3 未通过 T 检验。 表 5 A 与 X1 X3 X5 X6 的回归 Dependent Variable: A Method: Least Squares

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