盈余管理、投资者情绪与股价“同涨同跌”，本文主要内容关键词为：盈余论文,股价论文,投资者论文,情绪论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
公司个体并非孤立存在，而是处于层层嵌套的环境中，因此，公司股价与所在行业股价和市场股价之间存在一定联系。而“股价同步性”就是用来衡量市场、行业和公司之间股价联动的指标，即所谓的股价“同涨同跌”。国内外研究发现，股价同步性往往与证券市场信息效率有关，并且对公司财务活动、资本市场资源配置以及经济政策都将造成影响。因此，近年来，股价同步性受到实物界和理论研究者越来越多的关注。
然而，相对于成熟的资本市场，新兴资本市场的“股价同步性”程度更明显，股价波动的“同涨同跌”现象更强烈。Morck，Yeung和Yu(2000)[12]采用40个国家的数据样本进行研究发现，中国证券市场的股价同步性程度位居世界第二。Jin和Myers(2006)[7]的研究结果是中国证券市场的股价同步性位居世界第一。由此可见，中国证券市场的股价同步性问题不容忽视。
那么，到底是什么因素导致了股价的“同涨同跌”呢?Roll(1988)认为，股价同步性较低既可能反映了股价的较多特质信息，也可能是噪声因素造成的。由此，国外研究者对该问题的解释主要从两方面展开，一种从“信息效率”的角度解释股价同步性，另一种从“非理性因素”角度解释股价同步性。“信息效率”的支持者认为，股价同步性反映了公司特质信息或私有信息纳入股价的程度，如果股价能够迅速和充分反映企业特质信息，则股价同步性低；“非理性因素”的支持者对股价同步性代表信息效率的观点进行了挑战，认为投资者情绪、非理性行为和市场摩擦等影响了股价同步性。然而，中国证券市场的“股价同步性”更适合用哪种观点解释呢?
本文以2002～2010年中国证券市场和上市公司财务数据为样本，通过研究股票收益“惯性”和“反转”效应与股价同步性之间的关系，确定影响我国证券市场股价同步性生成的主要因素。并且，结合在不同市场不确定性程度下盈余管理和投资者情绪的特征，分析管理者盈余管理和投资者情绪对股价同步性和证券市场信息效率的影响。本文的研究有助于了解我国证券市场投资者情绪和上市公司盈余管理对股价同步性的影响。可为证券监管机构监督上市公司和制定降低股价同步性政策提供有益的参考。
理论分析与研究假设
决定股价因素的研究由来已久，虽然存在众多的资产定价模型却仍然难以解释各种原因的股价波动，至今为止学界仍在此问题上争论不休。而对股价同步性的研究就起源于资本资产定价模型(CAPM)解释能力的不足。对于个股股价波动的原因，Roll(1988)认为个体公司的私有信息(特质信息)或其他与具体信息无关的噪声纳入股价是非常重要的影响因素，但是CAPM模型对这一点却缺乏体现。基于此，关于股价同步性，研究者形成了两种观点。一种从“信息效率”的角度解释股价同步性，另一种从“非理性因素”角度解释股价同步性。
“信息效率”的支持者认为，如果股价能够迅速和充分反映企业特质信息，则股价同步性低。Morck，Yeung和 Yu(2000)采用来自40个国家的数据为样本，研究发现，新兴市场国家的股价同步性要远高于发达市场国，说明较完善的产权保护制度有利于有信息交易者的交易活动，改善股价对企业特质信息的吸收，导致股价同步性较低。Durnev等(2003)[4]发现，低股价同步性的公司，股价中反映了更多有关未来盈余的信息，即股价的信息含量高。Li等(2004)采用新兴市场数据，研究发现，资本市场开放程度、法律体系有效程度和腐败程度与国家层面的R2负相关。Chan和Hameed(2006)[2]研究发现证券分析师的跟进使得股价同步性上升，他们的解释是证券分析师提供的更多是市场信息而非个股信息。而国内的大部分研究也倾向于接受这种观点，游家兴等(2006)[16]发现伴随着制度建设的逐步推进、不断完善的历史过程，中国证券市场股价波动同步性趋向减弱，股票价格所反映出的公司特质信息越来越丰富。
另一种观点是“非理性因素”导致了股价同步性较低。此类观点的支持者从投资者非理性和市场摩擦等角度对股价同步性代表信息效率的观点进行了挑战。 West(1998)认为，造成股价同步性较低的原因不是公司特质信息纳入股价，而是噪音引起的。Barberis等(2005)[1]以及Greenwood和Sosner(2007)发现，投资者情绪和市场摩擦均会影响股价同步性的高低。Kelly(2007)发现具有较低股价同步性的企业，机构投资者持股和分析师跟踪更少，股票流动性更低，交易成本更高等。国内学者孔东民、申睿(2008)[13]研究认为，低股价同步性的股票组合短期的异常收益有更明显的时间序列可预测性和横截面风险，这说明在我国证券市场中，低股价同步性代表了资产价格中更大的噪音成分，而不是私人信息含量。 Dasgupta等(2009)[3]通过时间序列研究表明，股价同步性与信息效率的关系一定程度上取决于计算股价同步性的时机。
与此同时，另一种质疑股价同步性代表“信息效率”的研究围绕股价同步性与股票收益的“惯性”和“反转”效应之间的关系。基于“信息效率”的观点，则如果公司特质信息越多地纳入股价，则股价同步性越低，那么，信息效率越高股价同步性越低的公司，其股价应更准确，股票收益的“惯性”和“反转”效应越不显著。然而，Hou等(2006)通过理论模型说明，股价同步性与投资者信息处理过程中的偏差有关，他们的实证结果也表明，股价同步性越低，股票收益的惯性和反转效应越显著，得到了与“信息效率”观点相反的结论。 Teoh等(2009)也通过检验股价同步性与几大财务学“异象”的关系，研究发现股价同步性越低，“异象”越显著。王亚平、刘惠龙和吴联生(2009)[14]采用中国证券市场数据，研究也发现股价同步性与市场异象呈负相关关系，与信息效率观点相反。近期许年行等(2011)[15]采用1994～2004年中国证券市场数据，区分“牛市”和“熊市”研究了股票收益的“惯性”和“反转”效应与股价同步性的关系。研究发现，牛市阶段
越高反转越明显，熊市阶段越小惯性越明显，并提出了基于信息传递方式与心理偏差互动关系的新解释。
从以上研究中可看出，企业特征信息和非理性因素对股价同步性都有影响。但是，由于选择的视角和研究数据样本不同，适用的观点也不同。信息效率的支持者多从宏观层面进行研究，非理性因素支持者多从微观层面进行解释。事实上，公司股价的信息效率和股价同步性之间的关系会受到公司所处的金融市场环境的影响。金融市场环境既包括信息披露或信息不对称程度，也包括投资者非理性程度等，这些问题对股价同步性的影响仍有待研究。由于，我国证券市场中信息不对称问题仍较为严重，并且投资者相对不成熟，非理性程度较高，因此结合信息不对称和投资者情绪，分析我国的股价同步性具有现实意义。
首先，本文借鉴Hou等(2006)和Teoh等(2009)的研究方法，分析股价同步性与股票收益的“惯性”和“反转”效应之间的关系，考察导致我国股价同步性的主要原因。根据“信息效率”的解释，股价同步性越低，则公司特质信息更多地纳入股价，股价被更准确定价，因而股票收益的“惯性”和“反转”效应越不显著；如若相反，股价同步性越低，股票收益的“惯性”和“反转”效应越显著，则说明股价同步性不适合用“信息效率”的观点解释，更适合用“非理性因素”的观点解释。
其次，结合盈余管理和投资者情绪对股价同步性进行分析。而Dymski(1994)[5]认为在平静时期(Tranquil Times)，金融市场中行为的特点可以刻画为新凯恩斯主义的信息不对称下的决策；而动荡时期(Turbulent Periods)金融市场中的行为更适合用后凯恩斯主义的基础不确定性下的决策进行分析。因此，本文区分低市场不确定性时期和高市场不确定性时期，结合不同时期盈余管理和投资者情绪的特点展开研究。
由于管理者盈余管理导致了更多的公司特质信息纳入股价，因而股价同步性将因公司盈余管理而下降。但是，由于盈余管理是信息不对称的表现之一，并且致使有效市场的假设不成立，因而将造成市场信息效率的下降。因此，本文有假设：盈余管理将导致股价同步性降低和股票收益“惯性”和“反转”效应更显著。
研究设计
一、样本数据
本文以2002年1月至2010年12月在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的公司为初始样本，并剔除如下样本：(1)金融行业上市公司；(2)由于需要历史数据估计个股的，剔除周收益数据中每年不足20个周的上市公司；(3)由于IPO上市时股票收益率具有特殊性，由其估计出来的可能不同于其他公司，故计算时剔除当年度 IPO公司。为了研究结果稳健，在5％水平下对所有连续变量进行缩尾(Winsorizing)处理。本文的财务数据来源于SCMAR财务数据库和证券市场数据来源于RESSET金融数据库。
二、变量的衡量
1.股价同步性的度量
借鉴Roll(1988)和Durnev等(2003)，本文使用如下模型来估计个股的，以此度量股价同步性：
2.市场不确定性
采用Merton(1980)的方法使用日度数据计算年内波动性，按以下步骤进行。首先，计算日度市场收益数据一阶差分(在除以计算间隔天数的平方根后)的平方，计算结果被定义为年波动性的日贡献：
4.盈余管理
本文采用Kothari，Leone and Wasley(2005)[8]提出的 Jones修正模型来衡量个股盈余质量，采用总应计模型的残差(即可操控应计)来衡量盈余质量，DA＞0设定为正向盈余管理，将DA＜0设定为负向盈余管理，并以此来衡量盈余管理。
三、股票收益“惯性”和“反转”的构造
本文借鉴Jegadeesh和Titman(1993)[6]的方法构造惯性和反转效应，具体为：
(1)将一段时间分成形成期和检验期。(2)在每个样本“形成期”。①(用J表示)，计算每只股票过去J个月的平均收益率，并从低到高进行排序分成5组，确定赢者组合和输者组合。(3)采用“重叠期间”的方法②，在相应的检验期(用K表示)中，计算赢者、输者组合在组合形成后的K个月内的平均收益率。其中赢者组合的收益率记为RW，输者组合收益率记为RL，并记△R=RW-RL。考虑零成本投资策略，即买入赢者组合，卖出输者组合，则其后K个月内的平均收益率若为正，即△R大于0，则表现出惯性，若为负，则表现出反转效应。(4)对“零成本投资组合”月收益分别进行CAPM和Fama-French(1993)三因素模型的风险调整，得到月异常收益，以考察“零成本投资组合”实证结果的稳健性。
实证结果与分析
一、描述性统计
表1列示了2002～2010年历年主要变量的均值统计。投资者情绪和盈余管理均以相应年度市场均值代表。虽然从数值上看较接近于零，但是通过非参数方法符号检验却是统计上显著异于零的，说明投资者情绪和盈余管理的问题确实存在。市场不确定程度的变化基本与证券市场股指变动一致。从时间序列分析看，历年平均无单调递增或递减趋势。
为更直观的分析市场不确定性、投资者情绪与盈余管理的关系，图1和图2分别描绘了市场不确定性以及投资者情绪和盈余管理的历年发展趋势。三者互动关系呈现出以下规律：市场不确定性较低的时期(2002～2006年)，盈余管理基本位于投资者情绪的上方，两者趋势基本趋同；而市场不确定性较高时期(2007～2010年)，投资者情绪波动非常大，盈余管理波动相对较小，可以说明这一时期股价波动大的主要影响因素为投资者情绪。
由于不同市场不确定情况下，盈余管理与投资者情绪的关系截然不同，因此，需要对研究对象进行阶段划分。出于严谨的考虑，本文采用有序样品聚类分析对时间序列数据进行阶段性分类，将2002～2010期间分为两阶段，则最优分类结果为(2002，2003，2004，2005，2006)(2007，2008，2009，2010)，基本符合前述分析(由于篇幅所限，分类过程从略)。
根据以上的阶段划分，本文也考察了历年的与市场不确定性的关系，具体见图3历年上市公司R平方均值与市场不确定性关系图。在低市场不确定性期间(2002～2006年)，两者关系并不明朗；而在高市场不确定性期间(2007～2010年)，两者走势基本呈正向关系。然而，在市场不确定程度高的情况下，投资者情绪对股价波动影响大，因而投资者情绪是影响股价同步性的重要因素。
更进一步，本文区分低市场不确定时期(2002～2006)和高市场不确定时期(2007～2010)，检验不同时期的差异(见表2)，研究发现在低市场不确定时期均值为0.4137低于高市场不确定时期的0.4815，并且这种差异(0.0743)通过了显著性检验。说明我国投资者情绪对股价同步性的影响是非常显著的，并且，投资者情绪的传递，使得市场、行业和公司个体的股价都受影响，因而股价同步性上升。
图1 中国证券市场不确定性趋势
图2 中国证券市场投资者情绪和盈余管理趋势
二、全样本期间股价同步性与“惯性”和“反转”异常收益的关系
为消除由风险因素引起的“惯性”和“反转”现象，本文运用CAPM模型对“零投资组合”收益进行风险调整，并检验其与的关系。本文先根据的大小将样本股按升序排序，并分成5组，然后分别对在不同水平，形成期分别为J=1、3、6、9、12和检验期分别为 K=1、3、6、9、12、24、36的“零投资组合”的惯性或反转收益进行了计算。为了便于与Hou等(2006)和许年行等(2011)的结果进行比较，本文主要列示了形成期J=12的检验结果，见表3。由表3可知，(1)除了最低的组合，赢家组合和输家组合收益的差均为负，并且大部分在统计上显著。这与国内大多数研究的结论类似(王永宏和赵学军，2001；鲁臻和邹恒甫2007)，说明我国股票收益多数表现为“反转”现象。在最低的组合里存在“惯性”现象，但是随着检验期的延长逐渐演变成“反转”。(2)与“惯性”现象的关系。由于在形成期J=12的检验结果中，只有最低的组合，赢家组合和输家组合收益显著为正，存在“惯性”现象。因此，无从分析与惯性收益的关系。事实上，从总体上分析各个形成期与检验期的零投资组合收益，结果显示零投资组合收益随着的上升呈不规则变化趋势，两者之间不存在显著相关关系。(3)与“反转”现象的关系。平均而言，随着的上升，反转现象越明显，例如J=12，K=1、3、6、9、12的零投资组合中异常收益随着的上升，甚至由“惯性”现象逐步变为“反转”，并反转得越明显。由此可知，越高即股价同步性越高股票收益越容易表现为反转现象(由于本文按的大小分为5组，严格来讲，“反转”现象并非按5组排序单调递增，但是，若将减少组别划分，则整体趋势上符合越高反转现象越明显)。
总体而言，以上的分析表明与“惯性”效应无明显的显著相关性，但是却与“反转”现象呈显著正相关，说明越高，“反转”现象越明显，支持了“信息效率”的观点。
图3 历年上市公司R平方均值与市场不确定性关系
三、不同市场阶段股价同步性与收益“惯性”和“反转”现象的关系
表4列示了低市场不确定性时期与惯性和反转关系的检验结果(高市场不确定性时期检验结果略)。由表4可知：(1)市场不确定性的高低影响了惯性和反转现象发生的频率和持续长度。在低市场不确定性时期，惯性和反转现象并存。表4中在J=6和12形成期中，零投资组合收益既存在显著为正也存在显著为负。说明虽然总体来看中国证券市场以“反转”现象为主，但是，在低市场不确定性时期，中国股市是存在“惯性”现象的。在高市场不确定性时期，零投资组合的收益全为负，说明在这一时期股市波动程度高，股票收益基本只呈现反转效应。(2)低市场不确定时期，与“惯性”和“反转”现象的关系。虽然，在此时期反转现象为主要现象，但是仍存在惯性现象。惯性现象最为显著的是J=6和12形成期，当J=6，K=6或12时，“零投资组合”惯性收益随着的增加而下降，其中当K=12时，惯性收益随着的增加减少为负值变为反转。(3)高市场不确定性时期，各类“零投资组合”收益均为负，即表现为反转效应。初步分析，似乎与惯性和反转效应的关系无规律可循。
为进一步了解不同市场阶段与“惯性”和“反转”现象的关系，本文依据上一部分对不同市场不确定性时期下盈余管理和投资者情绪表现的分析，进一步检查在不同市场不确定性时期，与盈余管理和投资者情绪的关系，从而分别分析盈余管理和投资者情绪对股价同步性和“惯性”以及“反转”效应关系的影响。表5列示了不同市场阶段与盈余管理和投资者情绪之间的关系。由于盈余管理和投资者情绪存在正负值，取均值时将造成相互抵消的情况，因此本文对其取绝对值。
在低市场不确定性阶段(2002-2006年)，盈余管理和投资者情绪的变动趋势基本趋同。在表5中，随着的增加，盈余管理和投资者情绪降低(除第5类型外严格单调递减)。这说明在此阶段公司个体盈余管理(无论是正向操作还是负向操作)造成了其股价变动与市场股指变动的差异，因而股价同步性下降。承接表4的分析，在此时期(股价同步性)越低，惯性效应越明显，由此可见，本文关于盈余管理的假设得以证实，在低市场不确定性时期，盈余管理将导致股价同步性降低和股票收益“惯性”和“反转”效应更显著(在高市场不确定性阶段也得出同样结论。)
在高市场不确定性阶段(2007～2010年)，盈余管理仍是随着的上升而下降(除=4处均值略有上升，但是从中值来看单调下降)，也说明盈余管理越严重，股价同步性越低。但是，在高市场不确定性阶段，投资者情绪波动大，投资者情绪与盈余管理间不是单纯的正向关系。因此，需考虑投资者情绪对“惯性”和“反转”现象的影响。考虑到股价高估和低估可能造成惯性和反转效应程度不同，本文将此时期股票错误定价恢复为正常值而非绝对值，从表5中可知，=1和2时投资者情绪原均值为正，为股价高估。股价高估时，股价同步性低(为排序前两组)说明股价“同涨”程度较低，亦即在股价上涨的过程中，公司个体股价变动与市场收益或行业收益变动同步性低，容易出现所谓的“二八”现象③；=3、4和5时投资者情绪为负，为股价低估。股价低估时，股价同步性较高，说明股价“同跌”的程度较高。
四、稳健性检验
为确保研究结果的稳健性，本文在计算股价同步性时，采用次类行业收益进行计算，得出的分析规律结果并无差异。与此同时，本文运用Fama-French(1993)三因素模型对“零投资组合”收益进行风险调整，并检验其与关系，经三因素模型调整后所得到的结果与经 CAPM调整后的结论基本一致。
本文的实证结果表明，盈余管理和投资者情绪都将影响股价同步性，前者为负向影响，而后者为正向影响，但是两者都使股票收益的“惯性”或“反转”效应增强了，即两者都使市场信息效率下降。因此，本文认为，不能简单地以股价同步性的高低来衡量股价的信息效率，不能简单判断股价同步性对证券市场资源配置效率的影响，需结合影响股价同步性的具体因素进行深入分析。
在根据市场不确定性程度划分高低市场不确定性程度阶段后，本文发现与惯性和反转的关系在不同市场不确定性程度下具有不同特征，在低市场不确定性阶段，盈余管理越高，股价同步性越低(越小)，惯性现象越明显。在高市场不确定性阶段，投资者情绪为正(股价高估)，股价同步性较低(不同涨)，投资者情绪为负(股价低估)，股价同步性较高(同跌)；高估的股票反转得快，而低估的股票反转得慢，但在一段时间后，低估股票的反转幅度将超过高估股票，即越大，反转现象越明显。这些现象不能单纯用“信息效率”观点或“非理性因素”影响的观点进行解释。
本文的研究结论在完善和丰富了股价同步性相关研究的同时，对投资者和监管机构，也有一定的参考价值。投资者可以根据中国股市惯性与反转的特性，来安排合适的投资组合，并从中获利；而监管者则需要考虑政策措施在不同时期对股票价格的复杂影响，使监管政策既能有效地发挥作用，又不至于对市场产生过大冲击。
注释：
①本文在计算“形成期”的平均收益率时，跳过“形成期”和“持有期”之间的1个月，以避免买卖价差、价格压力、和延迟反应等市场微观效应可能带来的影响，从而更好地估计收益惯性(Lehmann，1990；Jegadeesh和Titman，1993，2001)。该方法得到后来有关收益惯性研究的普遍采用。
②指样本的前后形成期和前后持有期都有重叠的方法。
③二八现象也称巴莱多定律，由19世纪末20世纪初意大利经济学家帕累托发现。该定律认为，在任何一组东西中，最重要的只占一小部分，约20％，其余的多数80％是次要的。我国股市所称的二八现象是指20％的股票涨，80％的股票跌或不涨。