会计信息对股价的解释能力与股市泡沫关系初探 2018互联网泡沫破灭
摘要:本文首先考察了上海证券市场2000年-2009年十年间的会计信息对股价的解释能力，然后利用剩余收益模型度量了2000-2009年十年间上海证券市场的投机性泡沫程度大小，并对解释能力与投机性泡沫程度的关系进行了初步探讨。
关键词:剩余收益 会计信息 投机性泡沫
自1990年沪深两市开盘以来，中国股市发展已近20个年头，然而与美国200多年的股市历程相比，中国股市则显得很稚嫩，具有明显的“新兴+转轨”的特征。目前我国股民投资股票很大程度上是在进行一种投机行为，通过赚取股票价差来获取资本利得。在此背景下，本文首先对剩余收益、净资产账面价值、公司规模、流通股比例这四个会计信息对股价的解释能力进行了研究，然后利用剩余收益模型对上海股票市场的泡沫程度进行了度量，最后将会计信息对股价的解释能力与股市泡沫程度进行了初步的对比分析。
一、相关研究综述
剩余收益估价模型（RIM）又被称为EBO模型，最早是由爱德华兹（Edwards）和贝尔（Bell）于1961年提出来的， Ohlson在《权益估价中的收益、帐面价值和股利》一文中对该模型进行了系统的论证， Feltham，Ohlson从非套利假设和CSR假设开始，对剩余收益模型进行了明确的定义并进行了严密的数学推导，至此剩余收益模型才形成完整的体系。
Bernard采用四年预测期对剩余收益模型与现金流折现模型进行了比较，实证结果表明采用剩余收益模型得出的理论价值能够解释股价的68%-80%， Penman，Sougiannls比较了股利折现模型、现金流折现模型以及剩余收益模型在1年期、2年期、5年期、8年期的应用，结果表明采用剩余收益模型所产生的估值误差最小。钭志斌提出了股价与估值结果的偏离的三个原因：投资者对股价预期的不确定性、估值因素存在不确定性、估值环境存在不确定性。欧阳丽丽认为基于剩余收益模型计算的股票内在价值能够解释更多的股价波动，且对股票价格的解释能力逐年增加。
二、理论框架
为了得到剩余收益、净资产账面价值、公司规模、流通股比例对股价的解释能力，本文采用了如下的多元线性回归模型。
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其中：■表示第t期的剩余收益，■表示第t期的净资产账面价值，■表示第t期的规模，■表示第t期流通股比例。
为了得到股市的泡沫程度大小，本文采用剩余收益模型计算出公司的理论市盈率，并与实际市盈率进行比较，进而得到股市泡沫程度的大小。剩余收益模型基本表达式为：
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其中:■为0时刻的企业价值,■是0时刻净资产的账面价值(Book Value),■是第t期的剩余收益,P等于1加市场要求的回报率,■是第t期剩余收益的期望值。剩余收益RI(Residual Income)的定义式是:
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其中■为第t期的综合收益，剩余收益■等于本期综合收益减去资本成本。
公式（2）为RIV的理论模型，但在实务中，对未来的预测不可能为无限期的。在实际预测中可以将预测时间分为两个阶段，第一阶段为指定年限的预测期，第二阶段为该年限后的持久期。这样公式（2）可以进一步表示为：
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公式（4）中■为第0期资产负债表中的净资产，T为有限预测期的时间，■为有限预测期以后产生的剩余收益在T时刻的现值之和。
为了度量股票泡沫程度我们可以定义第0期的合理市盈率■：
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本文根据费雪关于有效市场的定义将实际市盈率高于合理市盈率一半且低于合理市盈率两倍的部分视为理性泡沫，高于合理市盈率两倍的部分视为非理性泡沫即投机性泡沫。设第0期投机性泡沫的绝对量为■，相对量为■，第0期股票的实际市盈率为则：
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三、数据来源及变量选择
本文选取了1999年即在上海证券交易所上市的公司且截至2009年12月31日未退市的企业，并剔除了其中每股净资产为负值的ST股，总共得到295家上市公司数据，数据来源于CCER数据库。
为了确定P值，我们首先要确定市场必要报酬率，亦即本文所用到的折现率。徐爱农文章中的折现率由无风险利率与风险溢价组成。本文参照徐爱农的做法，将折现率分为两个部分，其中无风险利率取1999年-2009年11年的一年期贷款利率的算术平均值，风险溢价取2%。
未来剩余收益■的确定。本文将未来剩余收益分为预测期内的剩余收益与预测期以后的剩余收益。屠孝敏[8]将第t期的剩余收益值作为第t期以后各期剩余收益预测值的期望值，即■。本文借鉴其做法将第t期的剩余收益作为预测期内的剩余收益值。对于预测期后的剩余收益，本文假定在预测期T后，公司的剩余收益为零。
预测期T的确定。欧阳丽丽将预测期定为2年，屠孝敏[8]将预测期定为3年，本文参照国内学者的做法，将预测期定位2年。
四、实证分析结果
本文首先对剩余收益、净资产账面价值、公司规模、流通股比例对股价的解释能力大小（R2）进行了检测，并采用剩余收益模型计算出样本的投机性泡沫程度，结果如表1所示。
从表1可以看出，会计信息对股价的解释能力在2007年达到最大，为0.449，投机性泡沫程度的大小在2007年达到最大值，为266.14%。
会计信息对股价的解释能力与投机性泡沫程度之间的关系如图1所示。
从图1可以看出在2000年-2005年、2008年-2009年两个区间内，投机性泡沫程度的大小与会计信息对股价的解释能力大小呈现负相关关系。
五、结论
本文研究结果：在2000年-2005年、2008年-2009年，投机性泡沫程度的大小与会计信息对股价的解释能力大小呈现负相关关系，但2006年-2007年并未呈现负相关关系。本文推测若有足够的样本量，投机性泡沫程度的大小总体会呈现显著的负相关关系。
参考文献:
[1]Ohlson, James A,Earnings, Book Values, and Dividends in Equity Valuation[J], Contemporary Accounting Research; Spring1995, Vol. 11 Issue 2, p661-687, 27p
[2]Feltham, Gerald A; Ohlson, James A, A no arbitrage valuation model based on anticipated realization of accounting data[J]，Working paper UBC British Columbia Canada，1996
[3] Bernard, Victor L，The Feltham-Ohlson Framework: Implications for Empiricists.Find More Like This[J]，Contemporary Accounting Research; Spring1995, Vol. 11 Issue 2, p733-747, 15p
[4] Penman, Stephen H; Sougiannls, Theodore, A Comparison of Dividend, Cash Flow, and Earnings Approaches to Equity Valuation[J], Contemporary Accounting Research; Fall98, Vol. 15 Issue 3, p343-383, 41p, 7 Charts
[5]钭志斌.剩余收益(EBO)模型在股票估值中不确定因素研究[J].财会通讯，2008（8），36-39
[6]欧阳丽丽.剩余收益模型在我国价值评估中的应用[J].财会通讯，2008（1），62-66.
[7]徐爱农.中国股票市场泡沫测度及其合理性研究[J].财经理论与实践,2007(1),34-39
[8]屠孝敏.O-F模型与合理市盈率研究[J].上海金融学院学报,2006(1):35-40