不同行业上市公司会计信息与股票价格相关性的实证研究

摘要

虽然我国股票市场目前取得了很大的成就，但是依然还属于新兴市场，与成熟市场相比差距还很大。由于散户投资者众多，整个市场的有效性较低，投机氛围较浓，真正的价值投资者很少。但是从2017年开始，上证50、沪深300指数成分股纷纷创下了新高，越来越多的人开始注重价值投资，也更加关注上市公司所披露的会计信息，而财务报告中的会计信息能够充分反映企业的价值和价格，因此研究上市公司会计信息和股价的相关性有着重要意义。由于不同行业的上市公司由于资产属性不同，经营模式也不同，因此各个行业的上市公司的会计信息和股票价格的相关性和回归模型也会不同，所以将一共九个行业分别进行研究，再进行对比分析。
　　本文一共分为五个章节，第一章为绪论，阐述本文的研究背景、目的、意义，然后介绍了文献综述，归纳总结国内外关文献，并对这些研究做了评述，再确立了文章的研究方法、文章框架，最后说明了本文的创新点。第二章为相关理论，包括有效市场假说、价值相关性理论、以及剩余收益估值模型。第三章为研究设计，包括样本和指标的选取，数据来源和模型设计。第四章为实证分析，分行业进行相关性分析，选出通过Pearson相关性检验的指标，用逐步回归法引入模型，建立相应的多元回归模型，对结果进行分析。第五章为研究结论和对策建议，由实证分析所得出的结论进行归纳和总结，提出政策建议。主要结论如下:
　　(1)股票价格与上市公司的会计信息之间存在一定的相关关系。不同类型的财务指标对每个行业的股价影响程度都不同，但盈利能力指标的影响力普遍较其他指标高。
　　(2)从各行业的调整后的R方可以看出，整体的拟合优度都不高，表明会计信息还并不能很好的描述股价，我国市场有效性还远没有达到半强式有效。
　　(3)不同行业的股票价格对不同类别的财务指标相关性不同。可以明显看出，每个行业相关的财务指标和引入模型的指标有明显的不同，特别是行业差别较大的企业。
　　(4)相同行业不同时期的股票价格对不同类别的财务指标相关性不同。可以看出，就算是相同行业的公司，不同时期显著相关的指标差别会很大。
　　从具体行业来看:
　　(5)能源行业和材料行业都属于周期性行业，在2015年行情低迷时，投资者优先关注偿债能力指标，在2016年行情好转时，关注盈利能力指标，特别是总资产净利率。还需要考虑成长能力指标中的固定资产投资扩张率和营业收入增长率;工业行业的企业都是重资产型的，每股净资产是首先考虑的指标。盈利能力对于股价的解释能力较大，总资产净利率系数也较大;消费、医疗保健行业较为稳定，受经济周期影响较小，盈利能力对于这些非周期性行业影响最为显著，每股净资产和总资产净利率最为重要;金融行业是一个高负债的行业，净资产是金融行业最为重要的指标。金融行业有着大量的长期负债和不良资产，若资产的周转快，表明经营发展越好。所以应重点关注总资产周转率;信息技术行业属于高科技行业，盈利能力的增长具有不确定性。由于行业更倾向于股权融资，所以净资产是最重要的指标。与净资产密切相关的狰资产收益率反映了股东自有资金的收益能力，具有较强的解释力;公用事业行业都是属于国有垄断型企业，除了净资产以外盈利能力指标不需要考虑。应收账款和固定资产周转越快，表明企业经营就越好，所以需要关注营运能力指标。同时营业收入增长率也有较强的解释力;房地产行业是资本高密集型的企业，所以净资产是首先需要关注的。由于行业的特殊性，在行情不好时，需要关注短期偿债能力，即流动负债。由于行业整体负债较高，所以还需要关注长期偿债能力，即资产负债率。在行情较好时，需要关注流动资产周转率。同时，总资产增长率也有较强解释力。
　　根据实证分析的结论分析，提出了相应的对策建议:完善信息披露机制;加强各方面的监管;建立完善相关的法律法规;提高机构投资者的比例;投资者自身需要提高投资水平。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究目的和意义

1．2．1 研究目的

1．2．2 研究意义

1．3 文献综I述

1．3．1 国外研究

1．3．2 国内研究

1．3．3 文献评述

1．4 研究内容和方法

1．4．1 研究内容

1．4．2 研究方法

1．5 创新点

第2章 相关理论概述

2．1 有效市场假说

2．2 价值相关性理论

2．2．1 信息观

2．2．2 计价模型观

2．2．3 计量观

2．3 剩余收益估值模型

第3章 研究设计

3．1 样本选取和指标选取

3．1．1 样本选取

3．1．2 指标选取

3．1．3 数据来源

3．2 模型设计

第4章 实证分析

4．1．1 描述性统计

4．1．2 相关性检验

4．1．3 回归结果

4．2 材料行业结果分析

4．2．1 描述性统计

4．2．2 相关性检验

4．2．3 回归结果

4．3 工业行业结果分析

4．3．1 描述性统计

4．3．2 相关性检验

4．3．3 回归结果

4．4 消费行业结果分析

4．4．1 描述性统计

4．4．2 相关性检验

4．4．3 回归结果

4．5 医疗保健行业结果分析

4．5．1 描述性统计

4．5．2 相关性检验

4．5．3 回归结果

4．6 金融行业结果分析

4．6．1 描述性统计

4．6．2 相关性检验

4．6．3 回归结果

4．7 信息技术行业结果分析

4．7．1 描述性统计

4．7．2 相关性检验

4．7．3 回归结果

4．8 公用事业行业结果分析

4．8．1 描述性统计

4．8．2 相关性检验

4．8．3 回归结果

4．9 房地产行业结果分析

4．9．1 描述性统计

4．9．2 相关性检验

4．9．3 回归结果

4．10 不同行业相关性分析

5．1 研究结论

5．2 对策建议

结论

致谢

参考文献