上市公司股票市场系统风险抵御能力的财务特征分析

来源:用户上传      作者:

　　【摘要】  股票市场系统风险又被称为不可分散风险，是投资者难以应对和无法分散的风险。站在财务视角上，公司的哪些财务特征会影响到其系统风险抵御能力，影响程度又怎样？2015年至2016年初，我国股票市场集中出现了几次股指大幅波动，是典型的股票市场系统风险表现。文章基于2015—2016年的事件研究发现：股票市场系统风险下，上市公司的风险抵御能力有所差别，而在系统风险面前表现出不同抵御能力的上市公司，在多项财务特征方面也具有显著差异，这些财务特征对公司系统风险抵御能力的影响程度也有所差别。
　　【关键词】  股票市场系统风险;系统风险抵御能力;财务特征;股票价格稳定性;上市公司
　　【中图分类号】  F275  【文献标识码】  A  【文章编号】  1002-5812（2019）07-0013-04
　　一、引言
　　股票市场的系统风险是所有上市公司必须面对的外部风险，其引发因素众多，包括利率、现行汇率、通货膨胀、宏观经济政策与货币政策等。面对系统风险，市场参与主体往往表现被动，难以扭转系统风险的影响趋势。但实际上，由于每个上市公司的经营特点及财务表现差异，其在系统风险下的股票价格反应也不同，对系统风险低敏感性的上市公司受系统风险的影响较小，表现出较低的投资风险，反之则投资风险较大。如何甄别出系统风险抵御能力强的上市公司，是有效降低投资者投资风险的重要手段。
　　资本市场系统风险的后果是造成资本市场及其他相关市场出现普遍性超常规波动或较大损失的可能性（闻岳春、黄福宁，2010）。股票市场系统风险则表现为股票市场价格指数的大幅波动。上市公司股票价格波动与公司财务特征关系的研究很早就引起了国内外学者的重视，对股票价格波动与财务指标之间关系取得了丰富的研究成果。但是在研究视角上都是基于上市公司财务指标与长期股票价格及股票价格波动间相关性的研究上，没有涉及股票市场系统风险下，上市公司股票价格的稳定性是否也会受到公司本身近期财务指标的影响。本文基于事件研究方法，筛选出系统风险下风险抵御能力强、弱的两组样本企业，分别从偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力、现金流和现金股利方面，分析不同系统风险抵御能力的上市公司的财务特征差异，并进一步利用因子分析和Logistics模型研究了上述财务特征对系统风险抵御能力影响程度的强弱。
　　二、研究设计
　　（一）事件背景及窗口期
　　全面的股票价格暴跌是股票市场系统风险爆发的最主要、最常见的表现形式。2015年至2016年初，我国深沪两市指数出现多次大幅波动，最高波动幅度达8.49%，在我国资本市场上较为罕见，上市公司股票价格面临系统风险的挑战。本文以沪深两市为研究对象，以2015年至2016年年初发生的大幅股票价格波动为研究事件，分析研究该事件期间内上市公司在系统风险下的系统风险抵御能力差异，及各财务特征的影响强度。
　　本文以日股票价格波动幅度5%为参考标准，日股票价格波动幅度高于5%界定为股票市场系统风险发生，2015—2016年期间，深沪两市日跌幅高于5%的日期及对应的股指下跌幅度，如表1所示。
　　分析上述股票价格波动的时间分布特点，为了避免窗口期内由于多次出现股票价格大幅下跌影响检验效果的情况，本文选择了如下三个事件窗口，窗口期为事件发生日前一个交易日和事件发生日之后十个交易日。事件一：发生日为2015年8月24日，窗口期为2015年8月21日—2015年9月9日;事件二：发生日为2015年11月27日，窗口期为2015年11月26日—2015年12月11日;事件三：发生日为2016年1月26日，窗口期为2016年1月25日—2016年2月16日。
　　（二）样本选取与数据来源
　　本文选取了同时满足在三个事件窗口期内系统风险抵御能力排名分别在前800名和后800名的上市公司为样本，剔除了数据缺失、ST和*ST的上市公司，最终获得了195家上市公司样本。
　　本文数据源自上海证券交易所和深圳证券交易所2014—2016年年报;CSMAR和Wind数据库;同花顺交易软件。数据处理采用SPSS 19.0软件。
　　（三）变量定义
　　1.上市公司系统风险抵御能力的界定与区分。风险抵御能力即免于或较少受到风险因素影响的能力。本文界定上市公司的系统风险抵御能力为：在系统风险面前，上市公司能够维持正常经营，使公司较少受到系统风险影响的综合素质。股票市场系统风险下，上市公司均不可避免地受到系统风险的影响，出现较大幅度的股票价格波动，但具有较强风险抵御能力的公司能够较少受到风险的影响，表现为较低的股票价格波动性，或者在较短时间能够实现调整，股票价格回复到系统风险出现前的水平。因此，本文将上市公司系统风险抵御能力通过衡量其股票价格稳定性进行量化分析。基于该界定，本文选取事件发生后第十个交易日的5日均价与事件发生前一个交易日的5日均价比值，计量系统风险下股票价格稳定性。本文对三个事件中样本企业的股票价格稳定性指标进行了排序，将在三个事件中心日股票价格稳定性均排在前800名的公司，界定为具有强系统风险抵御能力，设定哑变量值为1;三个事件中心日股票价格稳定性均排在后800名的公司界定为具有弱系统风险抵御能力，设定哑变量值为0。三个事件中心日涉及的样本总量为2 824家，按照本文的系统风险抵御能力强弱的划分方式，其中101家为系统风险抵御能力强的上市公司，94家为系统风险抵御能力弱的上市公司。不同系统风险抵御能力公司在各个事件中心日的描述性统计如表2所示。
　　2.财务特征指标的选取。对于上市公司財务特征的描述，本文分别从长、短期偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力、现金流及股利分配七方面共选取23个指标。变量指标构成如表3所示。 　　三、实证结果分析
　　（一）不同系统风险抵御能力上市公司财务特征差异分析
　　1.不同系统风险抵御能力上市公司财务指标独立样本T检验。根据本文设定的系统风险抵御能力强、弱识别标准，将样本企业分为系统风险抵御能力强、弱两组，采用独立样本T检验方法，筛选这两类上市公司在财务指标上存在的差异。独立样本T检验结果如表4至下页表7所示。
　　（1）偿债能力指标检验结果。各项财务指标在检验结果中分为方差相等及方差不等两种情况。通过分析总体方差相等所对应的检验结果可知，上市公司系统风险抵御能力不同，其速动比率、流动比率、现金比率、权益乘数、长期资本负债率的双尾概率p-值均小于显著性差异0.05，其均值存在显著性差异。分析两总体方差不相等所对应的检验结果可知，不同系统风险抵御能力的上市公司其资产负债率均值存在显著差异。通过分析均值差值可知，在短期偿债能力方面，系统风险抵御能力强的上市公司其速动比率、流动比率、现金比率均高于系统风险抵御能力弱的上市公司。长期偿债能力方面，系统风险抵御能力强的上市公司其资产负债率、权益乘数、长期资本负债率均低于系统风险抵御能力弱的上市公司。
　　（2）营运能力指标检验结果。在营运能力方面，通过分析检验结果可知，系统风险抵御能力不同的上市公司其固定资产周转率在均值上不存在显著差异，但在流动资产周转率、应收账款周转率、总资产周转率均值上存在显著差异。进一步分析均值差值发现：营运能力方面，系统风险抵御能力强的上市公司其应收账款周转率、流动资产周转率和总资产周转率均高于系统风险抵御能力弱的上市公司。
　　（3）盈利能力指标检验结果。系统风险抵御能力不同的上市公司其净资产收益率、营业利润率、每股收益和成本费用利润率均值存在显著差异。分析其均值差值，系统风险抵御能力强的上市公司其营业利润率、成本费用利润率、净资产收益率和每股收益均高于系统风险抵御能力弱的上市公司。
　　（4）发展能力指标检验结果。不同系统风险抵御能力的上市公司在净利润增长率、总资产增长率和营业利润增长率均值上均不存在显著差异。
　　（5）现金流指标检验结果。不同系统风险抵御能力的上市公司其每股经营活动产生的现金流量净额及全部现金回收率均值存在显著差异，净利润现金净含量指标则不存在显著差异。该检验均值差值表明：系统风险抵御能力强的上市公司其每股经营活动产生的现金流量净额及全部现金回收率均高于系统风险抵御能力弱的上市公司。
　　（6）现金股利指标检验结果。不同系统风险抵御能力的上市公司其每股税前现金股利及股利分配率存在显著差异，而现金股利保障倍数不存在显著差异。该检验均值差值表明，系统风险抵御能力强的上市公司其每股税前现金股利和股利分配率均高于系统风险抵御能力弱的上市公司。
　　2.存在显著差异财务指标的因子分析。通过独立样本T检验筛选出了系统风险抵御能力存在显著差异的17个财务指标，为了剔除同类财务指标之间共线性的影响，进一步通过因子分析对上述17个财务指标进行降维。通过Bartlett和KMO检验发现，Bartlett的检测值为4 221.018，KMO的统计值为0.734（在0.7—0.8之间），显著性水平均为0.000，说明上述样本企业适合做因子分析。
　　下页表8显示的是成分系数得分矩阵，通过因子分析提取出6个因子，其累计方差贡献率达到80.087%。根据各个指标载荷数分析，确定出因子1为盈利能力因子，具有较高的成本费用利润率、营业利润率、每股收益和净资产收益率这些盈利能力指标的载荷数。因子2为短期偿债能力因子，具有较高的速动比率、流动比率和现金比率这些短期偿债能力指标的载荷数。因子3为长期偿债能力因子，具有较高的权益乘数、长期资本负债率、资产负债率这些长期偿债能力指标的载荷数。因子4为营运能力因子，具有较高的流动资产周转率、应收账款周转率、总资产周转率这些营运能力指标的载荷数。因子5为现金股利因子，具有较高的每股税前现金股利和股利支付率这些现金股利指标的载荷数。因子6为现金流因子，具有较高的全部现金回收率、每股经营活动产生的现金流量净额这些现金流指标的载荷。上述六个因子分别标记为T1、T2、T3、T4、T5、T6。
　　通过成分得分系数矩阵可以计算出T1—T6的因子得分情况，即：
　　通过得出的六个因子得分生成六个新的变量，进一步分析上述六个因子对上市公司系统风险抵御能力的影响强度。
　　（二）财务特征影响强度分析
　　为探究各类财务指标对股票市场系统风险抵御能力的影响程度差异，本文对六类因子进行Logistic回归分析。通过相关性检验发现，系统风险抵御能力与六类因子均在1%的置信水平下显著相关，且各个自变量之间不存在显著相关性，具备进行二元逻辑回归分析的條件。得出Logistic模型如下：
　　其中，p为资本市场股票价格稳定性强的概率，1-p为资本市场股票价格稳定性弱的概率，n0为常数项，n1-n6为回归系数，ε为随机误差项。
　　1.模型整体评价。本文设定候选变量均为进入法，模型中会同时引入全部变量。对模型系数进行Omnibus检验。卡方值266.842为似然卡方值，说明和“块0”的无效模型相比当前模型是具有统计学差异的，该模型研究有意义。通过对包含六个自变量回归模型的模型整体拟合度进行检验，其显著性水平均为0.000，达到显著水平。用统计值来解释六个自变量与因变量之间的关联性，Cox&Snell R2值为0.366。鉴于36.6%—48.9%的决定系数在Logistics回归效果中占中等位置，即六个自变量与因变量的关联性程度为中等，且由于“-2对数似然值”为543.386a，显示对样本数目很敏感，因此，需要进一步进行Hosmer-Lemeshow检验，再次对回归模型整体的拟合程度进行检验。Sig.显著性水平为0.958，显然大于0.05，表示回归模型整体拟合度较好。 　　2.分类预测结果检验。在样本观测值中，有101家上市公司属于系统风险抵御能力强的，有94家上市公司属于系统风险抵御能力弱的。经过分类之后，系统风险抵御能力强的上市公司有95家，系统风险抵御能力弱的上市公司有90家，系统风险抵御能力强的上市公司有6家被分到了系统风险抵御能力弱组，而系统风险抵御能力弱的上市公司有4家被分到了系统风险抵御能力强组，正确分类的比率为94.9%，即绝大多数的上市公司系统风险抵御能力均被正确预测。
　　3.模型回归结果。在同时纳入模型之后，由于各个自变量的P值均小于0.05，因此，六个变量均计入到了方程中，六类分析因子均与上市公司股票市场系统风险抵御能力強弱存在显著的正相关关系，即上市公司这六类因子指标越强，其股票市场系统风险抵御能力程度倾向越强。
　　六类财务指标与上市公司系统风险抵御能力的回归方程如下：
　　分析回归方程中六类财务指标的回归系数发现，对于上市公司系统风险抵御能力的影响方面，现金流类指标影响最大，其次是盈利能力类指标、营运能力类指标、长期和短期偿债能力类指标，而现金股利类指标的影响程度最小。
　　四、研究结论
　　本文通过对发生在2015—2016年初期间的股票市场股价巨幅波动事件的研究发现，股票市场系统风险发生时上市公司对于系统风险的抵御能力是存在差异的，具有较强系统风险抵御能力的上市公司表现为系统风险下股票价格能够较为迅速回复到系统风险发生前，具有较高的股票价格稳定性，反之为具有较低的系统风险抵御能力。通过分析不同系统风险抵御能力的上市公司的财务特征发现，系统风险抵御能力强、弱的上市公司在长期偿债能力、短期偿债能力、营运能力、盈利能力、现金流和现金股利支付六类财务指标方面存在显著差异，而在反映发展能力方面的财务指标不存在显著差异。
　　进一步通过因子分析和Logistics回归模型分析发现，在对上市公司系统风险抵御能力的影响程度上，反映不同财务特征的六类财务指标中现金流相关指标的影响程度最强，其次是盈利能力指标和营运能力指标，偿债能力指标影响程度较弱，而现金股利支付能力指标影响程度是最弱的。
　　投资者都希望投资对象具有较低的投资风险，虽然股票市场系统风险难以规避，但通过对上市公司财务指标的分析能够识别出系统风险抵御能力较强的投资对象，从而有效降低投资风险。在分析上市公司财务特征时，投资应着重分析上市公司的现金流量指标;同时关注公司的盈利能力、营运能力、偿债能力表现。站在上市公司视角上，具有较强系统风险抵御能力能够增强上市公司在股票市场上的吸引力，平稳公司股票价格，为了获取系统风险抵御能力，公司应提升自身能力，通过六个方面的财务能力的分析，及时发现公司发展存在的问题及差距，寻找出改进的重点及方向。Z
　　【主要参考文献】
　　[ 1 ] Marc Steffen.Information Asymmetries and the Value-relevance of Cash and Accounting Figures-Empirical Analysis and Implic for Managerial Accounting[J].Journal of Accounting，2011.
　　[ 2 ] Chaudhry，MuhammadI.，Sam，Abdoul G.The information content of accounting earnings，bookvalues，losses and firm size vis-a-vis stocks：empirical evidence from an emerging stock market[J].Applied Financial Economics，2014，（24）.
　　[ 3 ] 任颖涵.财务指标与股票价格相关性研究[D].中南林业科技大学，2014.
　　[ 4 ] 魏文兰.高成长企业的财务特征及研判[D].武汉科技大学，2014.
　　【作者简介】
　　蔡岩松，女，黑龙江大学经济与工商管理学院，副教授，管理学博士;研究方向：财务预测与决策。
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-14802149.htm