会计信息与投资者情绪相关性研究

摘要：本文构建了基于换手率的投资者情绪测量指标，随机抽取沪深两市300家上市公司2009年的年报数据作为样本，对会计信息与投资者情绪之间的关系进行了分析。结果显示：反映股东获利能力和公司盈利能力的会计信息能显著影响投资者情绪，除每股收益外其他会计信息与投资者情绪之间并非呈简单的线性关系。

关键词：投资者情绪 会计信息 相关分析 回归分析

一、引言

股票价格的变化与投资者的利益息息相关，投资者时刻关注着股价的变化以及与股票市场的相关信息。财务报告是上市公司向投资者传达公司信息的重要载体，投资者从财务报告中能获取公司的财务状况、经营成果、现金流量、营运能力等相关信息。在对上市公司的会计信息进行分析后，投资者能综合评价公司的盈利能力和经营风险，并对股票的内在价值作出评估，进而制订相应的投资决策。西方很多学者对会计信息与股价之间的关系做了研究，发现投资者高度重视会计信息，财务报告向股票市场传达了有用的信息，会计信息直接影响着股票定价。行为金融学研究表明，股价的波动幅度大大高于会计信息的解释能力。行为金融学认为现实中的人不可能做到完全理性，受制于认知能力、记忆力以及自身偏好的局限，投资者在判断市场上不同的信息时往往会有偏差，产生投资者情绪，因而投资者情绪是影响资产定价的重要因素。我国经济基本面对股价波动的解释能力有限。影响股票波动的另一个重要方面是投资者情绪。上市公司的财务信息是投资者判断股票内在价值的基础之一，研究会计信息与投资者情绪之间的关系对指导投资者进行正确的投资操作具有现实意义。

二、文献综述

（一）国外文献 Delong、Shleifer、Summers和Waldmann（1990）提出：市场中存在交易行为受自己主观认知偏差影响的投资者，他们在资产价格所反应的信息中融入了噪音，因而该类投资者被称为“噪音交易者”，其认知偏差则被称为“噪音交易者情绪”。由于投资者具有异质性且能够相互影响，因而面对同样的信息，不同的投资者会形成不同的认知从而做出差异性决策。在模仿和学习等社会互动机制作用下，投资者情绪和行为趋于一致，从而形成社会偏差，市场错误定价的现象也随之发生。基于此，DeLong（1990）等认为投资者情绪具有系统性和不可预测性，是影响资产定价的系统性风险。该研究引起了学术界的广泛关注，有关投资者情绪的相关研究成为行为金融理论的研究热点。到目前为止，对于投资者情绪的定义学术界尚无统一的标准。Zweig （1973）认为投资者情绪源于投资者对资产价值期望的偏差；Black （1986）则认为投资者情绪来源于资本市场中的噪声交易者。Lee等1991）将投资者情绪定义为投资者对资产未来收益的期望中那些无法被基本面所解释的部分。安德瑞・史莱佛（2003）认为，要利用行为模型进行相对准确的预测，就要给出投资者的非理性形式，即人们如何错误地应用贝叶斯法则或违反主观预期效用理论，而确定投资者的信念和价值的过程被称为投资者情绪。Baker和Stein （2004）指出投资者情绪是投资者对资产价值的错误判断，并采用投资者的价值判断与资产真实价值之差的形式定义投资者情绪。Baker，Wurgler（2006）认为投资者情绪是指投资者基于对资产未来现金流和投资风险的预期而形成的一种信念，但这一信念并不能完全反映当前已有的事实。通过以上分析可知大多数研究者认为投资者情绪是指投资者价值认知与真实价值的差异，该差异对资产价格有重大影响。投资者情绪研究的难点在于投资者情绪的测量问题。前人所构建的度量方法，主要有: Lee、Shleifer和Thaler（1991）封闭式基金折价法；Neal和Wheatley（1998）共同基金赎回法；Jones（2001）交易量法；Lowry和William（2002）IPO发行量及首日收益法；Qiu and Welch（2004）信心指数调查法；Brown和Cliff （2004 ）的消费者和投资者调查法、新股发行额法、技术指标法、基金资产中的现金比重法、基金持仓比例法；Baker和Stein（2004）市场流动性方法等。

（二）国内文献 在国内，目前应用最广泛的投资者情绪测量指标是央视看盘BSI指数。饶育蕾、刘达锋（2003）根据央视看盘的预测数据构造了BSI指标，并通过实证分析发现中证报机构看盘BSI以及央视看盘BSI与未来收益率之间的关系并不显著。王美今、孙建军（2004）同样根据央视看盘BSI进行实证分析指出：沪深两市投资者情绪变化能够显著影响收益，对收益具有显著的反向修正作用。韩泽县（2006）同样根据央视看盘BSI研究发现，个体投资者情绪变化不具备收益预测能力，而机构投资者情绪变化有一定收益预测能力。总结前人的研究成果，我们发现前人的研究侧重于投资者情绪对资产价格以及收益的影响，而对于是什么因素影响了投资者情绪则很少涉及。众所周知，会计信息与资产价格密切相关，会计信息的公布对资产价格有着巨大的影响，因而本文从会计信息的角度出发，旨在探讨会计信息与投资者情绪之间的相互关系。

三、研究设计

（一）研究假设 Ball和Brown（1968）对年度报告盈利数字与股票价格之间的关系进行了实证研究，一方面说明股票价格能够对公司的盈利信息做出反应，公司披露的盈利数字在股票定价中起了作用；另一方面也说明会计信息公布后，投资者会逐步调整股价使之接近股票的内在价值。Beaver（1968）发现在公司年报披露的当周，其股价的波动幅度和交易量均显著地高于其他交易周，说明投资者在交易时使用了公告的会计信息，但会计信息也使得股票价格在会计信息公布当周显著偏离股票价值，在其后数周股票价格才逐渐回归股票价值，这说明会计信息使得投资者产生了噪声交易，也就是说会计信息能触动投资者情绪使得股价偏离了其价值。Black（1986）研究认为股票价格不仅反映了会计信息，还反映了噪音交易者的噪音。Froot、Scharfstein和Stein（1992）等认为：证券市场中短期交易普遍存在，交易者可能聚集在某些信息甚至是与基础价值毫不相关的信息或谣言上进行交易。Ball（1995）研究发现由于噪音的存在，出现了许多诸如股票市场过度反应等异常现象，因而他认为股票市场可能没有像人们所假设的那么有效。前人的研究表明市场上非理易者大量存在，投资者能够对会计信息做出反应，但并不是每个人都能先验地判断哪些会计信息与价值有关、哪些信息与价值无关，且更难判断会计信息与价值的相关程度如何，从而会计信息能够使得投资者产生情绪。本文提出如下假设：

假设：会计信息（每股净资产、每股收益、总资产净利润率、营业收入净利润率等）能够显著影响投资者情绪

（二）变量定义 （1）被解释变量。投资者情绪研究的难点在于投资者情绪测量指标的构建。前人构建的投资者情绪的测量指标大多以整个市场为研究对象，能反映单一资产的投资者情绪测量指标，到目前为止只有流动性方法应用较为成熟。因而本文拟采用类似Watkins （2003）的设计，利用流动性指标换手率的增长率作为投资者情绪的测度，梁丽珍（2010）对这个指标与常见的基于高频买卖数据的投资者情绪测量指标进行过对比，发现两者之间具有显著相关性，这说明该指标的构建比较合理且具有稳定性。

SENTi，t=■

式中下标中i表示第i家上市公司，t表示会计信息公布的当周，这里的周是指会计信息公布后的连续5个交易日。换手率拟选取会计信息公布前一周（t-1）的换手率平均值与会计信息公布后一周的换手率的平均值。

（2）解释变量。上市公司披露的会计信息内容丰富，信息量巨大，而且并不是每个指标都与股票价值密切相关，因而需要选取具有代表性的指标作为自变量。综合前人的研究成果，本文选取了能综合反映上市公司盈利能力、营运能力、偿债能力、资本保值能力、和成长性等指标: 流动比率（LD）、每股收益（EPS）、市盈率（PE）、每股净资产（BV）、账面市值比（M/B）、每股留存收益（REP）、利息保障倍数（EBITI）、营业利润率（OPR）、资产报酬率（ROA）、总资产净利润率（TANIR）、净资产收益率（ROE）、应收账款周转率（ARR）、总资产周转率（TAR）。根据前人的研究成果，这些指标能在一定程度上影响资产的价格，进而影响资产的收益率，因而投资者非常关注这些会计信息，这些会计信息的变化能够显著影响投资者的决策。

（三）样本的选取 本文随机抽取了沪深两市300家上市公司作为研究对象，检验的样本区间为2009年度，其全部财务指标数据来自CSMAR数据库和上市公司的年报，投资者情绪等数据通过手工计算取得。个股收益率为经过除权分红，配股增发等调整后的收益率。对上述公司，做如下处理：为了避免新上市公司IPO效应的影响，剔除了2008年1月1日后上市的公司，另外，带ST或PT标志的股票较为特殊，故剔除。数据分析采用SPSS18.0统计软件。

四、实证结果分析

（一）描述性统计 表（1）是300家公司2009年会计信息描述性统计。从表（1）中可以看出，投资者情绪的极小值为-0.749，极大值为10.669，两者相差较大，这说明投资者不仅对会计信息有反应而且对不同的会计信息反应差别较大。大部分指标的标准差小于1，说明数据的离散程度不高，有利于分析的准确性。

（二）相关性分析 表（2）所进行的是会计信息相关指标与投资者情绪的相关分析。分析结果显示在置信度为95%的条件下通过双尾检验，具有统计意义的会计信息指标有每股收益（EPS）、每股净资产（BV）、每股留存收益（REP）、资产报酬率（ROA）、总资产净利润率（TANIR）、净资产收益率（ROE）。其中每股收益（EPS）与投资者情绪相关系数最高，其值达到了0.180，这说明投资者最关心的是股东获利能力，反映股东获利能力的会计指标最能触动投资者情绪。余下的通过统计检验的会计信息相关指标按照相关系数由大到小排序分别为每股留存收益（REP），其相关系数为0.154，净资产收益率（ROE），其相关系数为0.150，每股净资产（BV），其相关系数为0.148，总资产净利润率（TANIR），其相关系数为0.143，资产报酬率（ROA），其相关系数为0.135。这些通过统计检验的会计信息指标均是反映公司获利能力以及股东获利能力的指标且均与与投资者情绪呈正相关关系，这说明随着公司获利能力以及投股东获利能力的提升，投资者情绪倾向于乐观，投资者情绪的高涨，也就隐含了投资者对某一上市公司的看好。通过相关分析，也证实会计信息与投资者情绪之间具有显著的相关关系。

（三）回归分析 根据前面所做的会计信息与投资者情绪的相关性分析结果，本文选取与投资者情绪具有显著相关性的每股收益（EPS）、每股净资产（BV）、每股留存收益（REP）、资产报酬率（ROA）、总资产净利润率（TANIR）、净资产收益率（ROE）这几个会计指标与投资者情绪做多元线性回归分析。本文将采用如下模型来检验会计信息对投资者情绪的影响：

SENTi，t=?茁0+?茁1×BVi，t+?茁2×EPSi，t+?茁3×REPi，t+?茁4×ROAi，t+?茁5×TANIRi，t+?茁6×ROEi，t+?着

表（3）、表（4）、表（5）是根据上述模型所做的回归分析的结果，所采用的方法为逐步剔除法，这样避免了多重共线性。表（3）反映的是采用逐步剔除法时模型的拟合情况，相关系数R为0.180，可决系数为0.032，调整可决系数为0.029。从表（3）可以看出，采用逐步剔除法时只有每股收益（EPS）通过了显著性检验最终进入了方程。这说明虽然其他会计信息与投资者情绪之间具有显著的相关关系，但其具体关系可能不是线性关系，因而用线性模型不能够较好的拟合这些变量，也就是说投资者对这些会计指标的反应较为复杂。采用逐步剔除法时只有每股收益进入了方程，这也说明我国证券市场上一般投资者在进行投资决策时，往往单纯考虑每股收益的指标，但实际上每股收益指标并不能完全反映上市公司的财务状况、经营成果以及现金流量，仅仅依赖每股收益指标进行投资，片面、孤立地看待每股收益的变动，可能会对公司的盈利能力及成长性的判断产生偏差，从而做出错误的价值判断产生噪声交易。表（4）为该多元回归模型的方差分析，从该表中可以看出离差平方和为251.089，残差平方和为242.979，而回归平方和为8.110，回归方程的显著性检验中，统计量F=9.946，对应的置信水平为0. 002，远比常用的置信水平0. 05要小，因此可以认为方程是极显著的。表（5）是回归方程的系数以及对回归方程系数的检验结果，系数显著性检验采用t检验。回归方程的系数同时给出了标准化和未标准化结果。方程标准化以后，就没有常数项了。未标准化回归方程的常数项为0.239，自变量每股收益（EPS）系数为0.417。对回归方程系数的检验结果，常数项检验对应的置信水平为0.001，远比常用的0. 05小，因此可以认为常数项是显著的，不为0;自变量每股收益（EPS）系数检验对应的置信水平为0. 002，远比常用的置信水平0. 05小，因此该系数是显著的。

五、结论

本文随机抽取了沪深两市300家上市公司作为研究样本，采用2009年的年报数据对会计信息与投资者情绪关系进行了实证研究，得出以下结论:通过相关分析，本文证实了反映股东获利能力的每股收益（EPS）、每股净资产（BV）、每股留存收益（REP）以及反映公司盈利能力的资产报酬率（ROA）、总资产净利润率（TANIR）、净资产收益率（ROE）与投资者情绪之间存在显著的相关关系。其中每股收益（EPS）与投资者情绪相关系数最高，这说明投资者最关心的是股东的获利能力，反映股东获利能力的会计信息最能触动投资者情绪。在做线性回归分析时我们发现只有每股收益（EPS）通过了显著性检验，其他与投资者情绪存在相关性的会计指标均未通过显著性检验。这一方面说明了每股收益（EPS）对投资者情绪存在直接影响，与投资者情绪具有显著的线性关系；另一方面也说明了与投资者情绪存在显著相关关系的每股净资产（BV）、每股留存收益（REP）等会计指标与投资者情绪并非是简单的线性关系，投资者对这类会计信息的反应可能较为复杂，因而不能用简单的线性模型来描述它们之间的关系。其具体关系有待进一步研究。本文对会计信息与投资者情绪的相关性研究，仅从横截面进行了分析，未作纵向分析，纵向分析的缺失使得我们无法认识到会计信息与投资者情绪相关关系的长期趋势。如果能够变换时间窗口，同时考虑年报披露的信息影响区间，可能会得到更加贴切的结论。

参考文献：

［1］王美今、孙建军：《中国股市收益、收益波动与投资者情绪》，《经济研究》2004年第10期。

［2］易志高、茅宁、汪丽 ：《投资者情绪测量研究综述》，《金融评论》2010年第3期。

［3］梁丽珍：《投资者情绪影响因素的实证研究》，《统计与决策》2010年第4期。

［4］Baker， M. and J. Stein. Market Liquidity as a Sentiment Indicator. Journal of Financial Markets，2004