会计盈余数字的实证评价PPT推荐.ppt
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作者认为在完美资本市场下,影响盈余的因素主要有两个:
(1)经济环境因素
(2)被研究公司自身因素由此作者提出了一个线性回归模型来估计这两个因素对公司盈余变化的影响。
为j公司第t-期的会计盈余的变化,为市场上其他所有公司(除了j公司)的第t-期的平均盈余变化。
根据以上公式,我们得到以下等式,用于预测公司在第年的可预期盈余变化:
而未预期盈余变化可以用实际盈余变化减去可预期盈余变化该盈余预测误差即为当期盈余数字可能传递的信息。
若该值为正传递好消息,反之则传递坏消息。
u然后作者建立第二个模型,用来检验如果预期发生错误时市场做出的反应。
是j公司在第m月的月股票价格,L是Fisher的“复合投资业绩指数”的环比Fisher(1966),是j公司在第m月的股票报酬率的残差,是对市场月报酬率的估计。
该等式中的残差就是实际回报与预期回报的差。
如果市场可以很快和有效地对信息做出反应,那么这里的残差就完全可以代表被研究公司新信息的披露。
变量设计衡量盈余的变量为净收益和EPS(每股收益)样本数据盈余数据来源于标准普尔的Compustat数据库。
年报披露来源于华尔街日报。
股价数据来源于芝加哥大学的CRSP数据库。
样本的最后选择是1957-1965年9年纽约证券交易所261家上市公司的数据。
构造模型本文选用两个盈余预期模型:
回归模型和天真模型统计分析文章分别根据三个盈余变量(回归模型中的净收益和EPS及天真模型中的EPS)构造三个组合。
他们计算盈余公告前12个月末起至盈余公告后六个月止每一个月末预期会计盈余为正的子样本、为负的子样本和全部样本的累计非正常业绩指数。
计算:
最终结果反映在下图中:
表中每一个变量下的第三栏给出的关于未预期盈余的信号与未预期股票报酬率的信号的一个一对一卡方统计结果。
l未预期盈余为正(传递好消息)的市场指数异常回报位于图形上方,APIM大于1;
未预期盈余为负(传递坏消息)的市场指数异常回报位于图形下方,APIM小于1;
对于总样本,APIM趋近于1。
l但是,我们发现年报中的盈余信息在年报公布前已经在股票市场上提前反应,这使得在年报盈余公布日没有出现较大的市场波动。
从图上看,这种信息披露从公告日的前12个月一直延续到了公告日的后2个月.l这说明了如果实际盈余与预期盈余不一致,市场会朝着相同方向做出积极有效的反应,即年报中的盈余数字和股票回报正相关,进而说明会计盈余是有用的,对于投资者来说是具有信息含量的。
特别结果:
l用于衡量未预期盈余的回归模型和天真模型的结果基本一致l图中上方曲线的相对变化幅度比下方的小l使用了两个替代变量:
现金流和非重复性项目前的净收入,来替代回归模型中的盈余变量,但发现这两个变量都不如净收益和EPS做盈余变量预测股价变动效果好l图中的漂移现象持续到公告后两个月,作者做出了3种解释:
a.可能是市场收益指数在一些公司报告出他们的盈余数据之前都是不确定的b.可能是在公告日的随机误差c.可能是初步公告没有被市场完全反应稳健性分析由于检验的残差中的新信息的存在并不一定是盈余公告信息提供的,可能包含了其他来源的信息,因此作者最后给出了一个稳健性检验,建立了总信息、盈余信息和其他信息模型。
检验结果发现盈余数字提供的信息含量占了每个公司提供所有信息含量的一半以上,同样证明了盈余数字是具有信息含量的。
三、文章贡献与不足贡献本文首次采用实证方法将会计盈余与股票回报联系起来,从资本市场股票回报的视角下,通过研究会计盈余数字的信息含量和时效性来验证会计信息是有用的,开创了资本市场实证会计研究的先河,为日后众多学者采用实证方法,借助资本市场研究会计问题奠定了重要基础。
第一次运用实证研究方法,通过观测的行为对未来行为进行预测。
不足盈利的信息含量被分类为好消息和坏消息是一种比较粗糙的分类。
四、文章拓展本文的研究为后来多方面研究提供了基础:
公司公告的信息含量研究比如股利公告等事件研究。
盈余公告漂移现象的深入探讨本文是首次发现了盈余公告的漂移现象,从而为后来Bernard和Thomas(1989)等研究漂移现象奠定了基础。
会计实证研究方法的兴起该论文开创了会计与资本市场结合研究的先河。
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