王秀麗， 梁詩(shī)卉

(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院， 北京 100029)

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股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期公司業(yè)績(jī)與股票價(jià)格的關(guān)系研究
——基于2015年中國(guó)A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

王秀麗， 梁詩(shī)卉

(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院， 北京 100029)

近年來(lái)，隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展與完善，其資源配置效率有所提升。然而在央行降息降準(zhǔn)、輿論呼吁、配資等多重因素的推動(dòng)下，2015年中國(guó)股票市場(chǎng)呈現(xiàn)了“大起大落”的異常波動(dòng)行情，市場(chǎng)效率顯著下降。文章以2015年滬市A股制造業(yè)和創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)為研究樣本，實(shí)證考察了不同行業(yè)特征和不同業(yè)績(jī)表現(xiàn)的企業(yè)，其公司業(yè)績(jī)和股價(jià)關(guān)系的變化差異。研究結(jié)果顯示：股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響由抑制變?yōu)榧觿?。其中，制造業(yè)比高新技術(shù)業(yè)的加劇程度更大；績(jī)優(yōu)企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)造成的股價(jià)波動(dòng)程度更大。此外，在績(jī)優(yōu)企業(yè)中，高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)的業(yè)績(jī)?cè)黾佑绊懝蓛r(jià)波動(dòng)程度更高；而在績(jī)劣企業(yè)中，制造業(yè)企業(yè)的業(yè)績(jī)對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響程度更高。研究結(jié)論對(duì)股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，減輕投資者的盲目性和增強(qiáng)監(jiān)管部門(mén)救市的針對(duì)性具有一定的借鑒意義。

股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期； 股票價(jià)格； 上市公司； 公司業(yè)績(jī)； 市場(chǎng)有效性； 固定效應(yīng)模型

一、引 言

2015年上半年，我國(guó)資本市場(chǎng)受到媒體、配資、創(chuàng)新、一帶一路、央行降息降準(zhǔn)等因素的推動(dòng)，呈現(xiàn)出羊群效應(yīng)和過(guò)度自信的狀況，股指不斷走高，上證綜指最高達(dá)到5 178點(diǎn)，漲幅超過(guò)57%；創(chuàng)業(yè)板最高達(dá)到4 038點(diǎn)，漲幅超過(guò)150%。下半年隨著資金政策收緊，上證綜指又呈現(xiàn)斷崖式下跌，最低跌至2 851點(diǎn)，跌幅超過(guò)44%；創(chuàng)業(yè)板最低跌至1 779點(diǎn)，跌幅超過(guò)52%。其中，股價(jià)變動(dòng)幅度在不同企業(yè)中表現(xiàn)出較大差異。

中國(guó)資本市場(chǎng)法律保護(hù)與市場(chǎng)監(jiān)管等機(jī)制尚不健全，導(dǎo)致股價(jià)與公司業(yè)績(jī)脫節(jié)程度尤為明顯。現(xiàn)有研究認(rèn)為，股價(jià)與上市公司業(yè)績(jī)變化之間不存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系(晏艷陽(yáng)、胡俊，2006)[1]。我國(guó)大部分上市公司業(yè)績(jī)?nèi)耘c股價(jià)相背離，但這種情況已經(jīng)出現(xiàn)緩和(李禮、洪源，2005)[2]。資本市場(chǎng)的相關(guān)理論認(rèn)為，證券市場(chǎng)的價(jià)格會(huì)受到宏觀因素、行業(yè)因素、企業(yè)微觀因素，特別是績(jī)效因素的影響?，F(xiàn)有部分研究結(jié)論也支持了這一觀點(diǎn)，認(rèn)為會(huì)計(jì)信息與股價(jià)的變動(dòng)存在著顯著的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，并且企業(yè)業(yè)績(jī)質(zhì)量的提高有利于股價(jià)的提高(鄧曉霞，2011[3]；李云宏、紀(jì)璐璐，2013[4])。2007年，證券交易印花稅上調(diào)導(dǎo)致股價(jià)暴跌時(shí)期，企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系呈現(xiàn)出不同狀況。王漢生等(2010)[5]發(fā)現(xiàn)2007與2008年應(yīng)收賬款占比與股價(jià)波動(dòng)性出現(xiàn)與其余大多數(shù)年度不同的負(fù)相關(guān)關(guān)系。在股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)系會(huì)有怎樣不同于以往年度的特殊表現(xiàn)；特別是具有不同行業(yè)特征以及不同業(yè)績(jī)的企業(yè)，其業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的相關(guān)性是否存在差異；哪些企業(yè)更能抵抗外部因素干擾，其股價(jià)與自身績(jī)效的相關(guān)度更高？上述問(wèn)題的回答有助于為投資者提供投資建議，為監(jiān)管部門(mén)的監(jiān)管策略提供政策意見(jiàn)。

本文選取滬市A股制造業(yè)公司與深市創(chuàng)業(yè)板公司為樣本，采集樣本企業(yè)2014—2015年共8個(gè)季度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和股價(jià)，重點(diǎn)關(guān)注了2015年股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期公司業(yè)績(jī)與股價(jià)相關(guān)性較之前的變動(dòng)差異。研究發(fā)現(xiàn)：2015年股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)相關(guān)關(guān)系由負(fù)變正，即由抑制變?yōu)榧觿」蓛r(jià)波動(dòng)。控制股指因素后，企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)系未發(fā)生明顯變化。分行業(yè)進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：制造業(yè)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的正相關(guān)關(guān)系比高新技術(shù)業(yè)更顯著，說(shuō)明制造業(yè)企業(yè)的業(yè)績(jī)與股價(jià)脫節(jié)程度更高。將兩大行業(yè)樣本分別按績(jī)效高低進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，同一行業(yè)中績(jī)優(yōu)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)正相關(guān)關(guān)系比績(jī)劣企業(yè)更顯著；在績(jī)優(yōu)企業(yè)中，高新技術(shù)業(yè)兩者正相關(guān)關(guān)系高于制造業(yè)，績(jī)劣企業(yè)中兩個(gè)行業(yè)情況相反，說(shuō)明制造業(yè)績(jī)優(yōu)企業(yè)的股價(jià)比高新技術(shù)業(yè)企業(yè)相對(duì)更能反映其業(yè)績(jī)。

相比以往研究，本文的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：選擇中國(guó)股市特殊時(shí)期2015年為研究期間，探索股價(jià)異常波動(dòng)期間公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系的特點(diǎn)以及與正常期間的差異；選取兩個(gè)行業(yè)差異度較大的傳統(tǒng)制造業(yè)和高新技術(shù)行業(yè)，分別研究股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期不同行業(yè)的業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)相關(guān)性的差異；進(jìn)一步區(qū)分業(yè)績(jī)不同，分別比較績(jī)優(yōu)、績(jī)劣企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)相關(guān)性的差異，以期為減輕投資者的盲目性和增強(qiáng)監(jiān)管部門(mén)救市和監(jiān)管的針對(duì)性提供借鑒。

二、理論依據(jù)與研究假設(shè)

西方經(jīng)典理論以有效市場(chǎng)假設(shè)為基礎(chǔ)，認(rèn)為市場(chǎng)在一定的時(shí)間窗口內(nèi)可以吸收全部信息，并反映在股價(jià)上。然而已有研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)存在較多的噪音，使得股價(jià)波動(dòng)無(wú)法全部由市場(chǎng)公開(kāi)信息解釋?zhuān)琈orck et al.(2000)[6]檢驗(yàn)了各個(gè)國(guó)家股票市場(chǎng)同步性的差異，在40多個(gè)國(guó)家的樣本中，中國(guó)的股價(jià)同步性?xún)H次于波蘭，排在倒數(shù)第二，研究將此現(xiàn)象歸因于中國(guó)證券市場(chǎng)不成熟帶來(lái)的投資者利益保護(hù)不完善。雖然目前我國(guó)上市公司業(yè)績(jī)?nèi)耘c股價(jià)波動(dòng)相背離，但這種現(xiàn)象正趨于緩和(李禮、洪源，2005)[2]。近些年的研究發(fā)現(xiàn)，績(jī)優(yōu)的公司可以穩(wěn)定股價(jià)(童元松、王光偉，2015)[7]。然而在股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)系出現(xiàn)了截然相反的情況，2007年證券交易印花稅上調(diào)導(dǎo)致股價(jià)暴跌，王漢生等(2010)[5]在研究上市公司財(cái)務(wù)參數(shù)與其股價(jià)波動(dòng)性關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，2007與2008年應(yīng)收賬款占比與股價(jià)波動(dòng)性出現(xiàn)與其余大多數(shù)年度不同的負(fù)相關(guān)關(guān)系。鄭瑞璽(2009)[8]以2007年上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)業(yè)績(jī)與股票價(jià)格波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系。2015年制造業(yè)企業(yè)每季度業(yè)績(jī)基本保持平穩(wěn)上升，股票價(jià)格波動(dòng)由0.486漲至1.26，創(chuàng)業(yè)板企業(yè)每季度業(yè)績(jī)與股票價(jià)格均出現(xiàn)不規(guī)律的大幅波動(dòng)，說(shuō)明業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)出現(xiàn)相背離的現(xiàn)象。鑒于以上文獻(xiàn)結(jié)論和2015年中國(guó)資本市場(chǎng)的特殊性，本文提出第一個(gè)假設(shè)。

H1：股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系。

公司股價(jià)不僅受到公司業(yè)績(jī)的影響，還受到許多其他因素的影響，特別是行業(yè)因素帶來(lái)的噪音也會(huì)干擾公司基本面信息對(duì)公司股價(jià)的解釋力度(Campbell et al., 2001)[9]。國(guó)外其他學(xué)者的研究也發(fā)現(xiàn)，行業(yè)因素對(duì)股價(jià)影響的解釋力度不容忽略。Roll(1992)[10]驗(yàn)證了行業(yè)因素在股價(jià)變動(dòng)中起到重要的作用。我國(guó)不同的行業(yè)由于面臨不同的供需曲線(xiàn)和產(chǎn)品價(jià)格彈性，也會(huì)帶來(lái)行業(yè)間不同股價(jià)波動(dòng)性的差異(張建波、李振，2014)[11]。張鳴等(2013)[12]發(fā)現(xiàn)公司股票名稱(chēng)中帶有明顯的表示行業(yè)的詞匯能使公司股價(jià)趨于行業(yè)平均水平，這一發(fā)現(xiàn)更為有力地證明了行業(yè)因素與股價(jià)波動(dòng)性的關(guān)聯(lián)性。朱宏泉等(2011)[13]發(fā)現(xiàn)行業(yè)信息主導(dǎo)著證券價(jià)格的變化，由于不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)不同，股價(jià)指數(shù)的波動(dòng)也呈現(xiàn)出明顯的行業(yè)特征，即使是在不同的階段，行業(yè)特有的波動(dòng)性特征也在總的波動(dòng)特征中占主導(dǎo)地位，其中制造業(yè)股票價(jià)格波動(dòng)強(qiáng)于信息技術(shù)業(yè)(勞蘭珺、邵玉敏，2005[14]；姜繼嬌、楊乃定，2006[15])。制造業(yè)以穩(wěn)中有升的發(fā)展模式為主，業(yè)績(jī)狀況較為穩(wěn)定，因此帶來(lái)了穩(wěn)定的市場(chǎng)預(yù)期。童元松、王光偉(2015)[7]研究A股上市公司時(shí)發(fā)現(xiàn)，績(jī)優(yōu)的公司可以穩(wěn)定股價(jià)。但在2007年股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，A股上市公司企業(yè)業(yè)績(jī)與股票價(jià)格波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系(鄭瑞璽，2009)[8]，說(shuō)明在制造業(yè)股價(jià)正常年度業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系不存在。對(duì)有自主創(chuàng)新能力的成長(zhǎng)型企業(yè)，其目前的業(yè)績(jī)往往不穩(wěn)定，但市場(chǎng)更加關(guān)注其未來(lái)的發(fā)展?jié)摿?。馮梓洋等(2014)[16]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績(jī)效與股價(jià)波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系。創(chuàng)業(yè)板建立較晚，2015年之前尚未經(jīng)歷股價(jià)異常波動(dòng)，目前沒(méi)有相關(guān)文獻(xiàn)研究。在2015年股價(jià)異常波動(dòng)期間，制造業(yè)的總資產(chǎn)收益率在相鄰季度間最大增長(zhǎng)幅度約為0.003，股價(jià)波動(dòng)率在相應(yīng)期間內(nèi)增長(zhǎng)約為0.377；而創(chuàng)業(yè)板總資產(chǎn)收益率在相鄰季度間最大增長(zhǎng)幅度約為0.261，股價(jià)波動(dòng)率在相應(yīng)期間內(nèi)增長(zhǎng)約為0.008①，說(shuō)明市場(chǎng)對(duì)創(chuàng)業(yè)板的股價(jià)預(yù)期相對(duì)于創(chuàng)業(yè)板更為理性。為了研究股價(jià)異常波動(dòng)期不同行業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)相關(guān)程度，本文提出第二個(gè)假設(shè)。

H2：股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，制造業(yè)企業(yè)的業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的正相關(guān)程度高于高新技術(shù)業(yè)。

公司股價(jià)是未來(lái)預(yù)期現(xiàn)金流入的現(xiàn)值之和，因此公司績(jī)效將作為未來(lái)公司股價(jià)的預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。蔡潔等(2008)[17]采用粗糙集理論研究發(fā)現(xiàn)，上市公司盈利能力、成長(zhǎng)性以及股本擴(kuò)張能力指標(biāo)對(duì)股價(jià)影響較為顯著。滬市A股上市公司的每股凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率等盈利能力指標(biāo)與股價(jià)顯著正相關(guān)(鄧曉霞，2011)[3]。由此可見(jiàn)，較高的財(cái)務(wù)質(zhì)量可以降低股價(jià)暴跌的可能性(喻平、張應(yīng)華，2011)[18]。但在2007年，發(fā)現(xiàn)A股上市公司企業(yè)業(yè)績(jī)與股票價(jià)格波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系(鄭瑞璽，2009)[8]，說(shuō)明績(jī)優(yōu)無(wú)法降低股價(jià)波動(dòng)程度。在股價(jià)正常波動(dòng)年度，創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績(jī)效與股價(jià)波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系(馮梓洋等，2014)[16]，由于創(chuàng)業(yè)板建立時(shí)間較短未能經(jīng)歷股價(jià)異常波動(dòng)年度，但可以由正常年度業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈正相關(guān)推測(cè)，異常年度業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)依然呈正相關(guān)關(guān)系，其幅度將擴(kuò)大，本文提出第三個(gè)假設(shè)。

H3：股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，同一行業(yè)績(jī)優(yōu)公司的業(yè)績(jī)與股價(jià)的正相關(guān)程度高于績(jī)劣公司。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)研究思路

本文首先考察了2015年宏觀因素對(duì)上市公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系的影響，對(duì)比控制股票指數(shù)變動(dòng)前后的公司業(yè)績(jī)與股價(jià)關(guān)系的差異；其次，區(qū)分制造業(yè)和高新技術(shù)業(yè)，探究了上市公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)系，考察不同行業(yè)的業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)相關(guān)性的差異；再次，將業(yè)績(jī)分為績(jī)優(yōu)與績(jī)劣兩類(lèi)，分別考察不同行業(yè)中兩類(lèi)公司的業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系的差異。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

由于2015年股價(jià)經(jīng)歷了上漲和下跌速度較快且幅度較大的變化，為了具體地反映公司股價(jià)的波動(dòng)情況，本文選取以季度為單位的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)和月度個(gè)股回報(bào)方差。為了對(duì)比2015年公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的特殊關(guān)系，本文引入了2014年度各季度情況作為對(duì)比。

企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及個(gè)股日回報(bào)率來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，股權(quán)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)自WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。樣本篩選遵循以下原則：

(1)以證監(jiān)會(huì)2012年發(fā)布行業(yè)分類(lèi)為標(biāo)準(zhǔn)，選擇滬市A股的C類(lèi)制造業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè)樣本，深市創(chuàng)業(yè)板上市的企業(yè)作為成長(zhǎng)型企業(yè)樣本。制造業(yè)由于其發(fā)展歷史較悠久，行業(yè)包含的企業(yè)數(shù)量較大，利潤(rùn)增長(zhǎng)較為穩(wěn)定，是傳統(tǒng)行業(yè)的典型代表。創(chuàng)業(yè)板公司以信息、生物和新材料技術(shù)為代表，聚集了高新技術(shù)企業(yè)，該類(lèi)企業(yè)受到國(guó)家發(fā)展方向和政策指導(dǎo)影響較大，市場(chǎng)更注重企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?、?chuàng)新性與成長(zhǎng)性。

(2)剔除總資產(chǎn)或者所有者權(quán)益小于0的觀測(cè)企業(yè)。

(3)剔除研究期間，相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失的觀測(cè)企業(yè)。

(4)剔除被ST的觀測(cè)公司。

最終篩選得樣本量為1 072個(gè)。其中，制造業(yè)樣本571個(gè)，高新技術(shù)業(yè)501個(gè)。本文采用STATA 11.0處理數(shù)據(jù)。

(三)關(guān)鍵變量的定義和度量

1.股票價(jià)格波動(dòng)

參考Rajgopal & Venkatachalam(2011)[19]的研究思路，采用t季公司i股價(jià)回報(bào)的方差度量股票價(jià)格波動(dòng)Flucturationit，月度股票回報(bào)方差等于當(dāng)月內(nèi)每日個(gè)股回報(bào)的方差乘以交易天數(shù)。方差越大，股價(jià)波動(dòng)性越大。

由于2015年所有股價(jià)均出現(xiàn)大幅度的上漲和下跌，為了控制宏觀因素對(duì)股價(jià)產(chǎn)生的影響，本文對(duì)股價(jià)波動(dòng)做出了一定程度的修正處理。與計(jì)算股票價(jià)格波動(dòng)的方法相同，先計(jì)算上證綜指(或深市創(chuàng)業(yè)板指)變動(dòng)率r，公式如下：

(1)

其中，Xc代表c日上證綜指(或深市創(chuàng)業(yè)板指)變動(dòng)率，再計(jì)算變動(dòng)率r在t季月度方差的平均值Vart。Flucturationit與Vart的差額MFluctuationit表示修正股價(jià)波動(dòng)。

2.公司業(yè)績(jī)

公司業(yè)績(jī)指標(biāo)采用總資產(chǎn)收益率(ROA)進(jìn)行衡量，總資產(chǎn)收益率對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市的公司股價(jià)產(chǎn)生了正向推動(dòng)作用(朱冬元，孫躋珂，2015)[20]，反映了企業(yè)綜合經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，ROA越高說(shuō)明公司總資產(chǎn)創(chuàng)造利潤(rùn)的能力越強(qiáng)。為了探索業(yè)績(jī)優(yōu)劣對(duì)股價(jià)的影響，本文將ROA大致分為兩類(lèi)：高于行業(yè)總資產(chǎn)收益率均值(ROA-H)的公司作為績(jī)優(yōu)公司，低于行業(yè)總資產(chǎn)收益率均值(ROA-L)的公司作為績(jī)劣公司，分別判定業(yè)績(jī)表現(xiàn)與股價(jià)的相關(guān)關(guān)系。為了避免樣本的非正態(tài)分布對(duì)業(yè)績(jī)劃分造成的影響，本文選擇均值而非中位數(shù)作為業(yè)績(jī)劃分的標(biāo)準(zhǔn)。

3.其他控制變量

本文參考鄧曉霞(2011)[3]、晏艷陽(yáng)和胡俊(2006)[1]和朱冬元、孫躋珂(2015)[20]已經(jīng)證實(shí)的對(duì)股價(jià)產(chǎn)生影響的變量作為控制變量，包括公司規(guī)模(SCALE)、流動(dòng)比率(CURRENT)、債務(wù)比率(LEV)、管理費(fèi)用比率(EXPR)。另外，中國(guó)大型上市公司存在的“一股獨(dú)大”的國(guó)有控股情況，不利于公司做出有效的決策，從而影響上市公司股價(jià)對(duì)其公司運(yùn)營(yíng)狀況的真實(shí)反應(yīng)(吳敬璉，2001)[21]；持股集中度對(duì)于上市公司股價(jià)也有顯著的影響，有影響力的大股東通過(guò)對(duì)公司業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)造成公司股價(jià)變動(dòng)(吳齊華等，2001)[22]。因此，本文加入股權(quán)集中度(FIRST)和機(jī)構(gòu)投資者持股比例(INS)作為控制變量，減少公司治理因素對(duì)股價(jià)波動(dòng)帶來(lái)的影響。

本文檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭谐霈F(xiàn)的主要變量和控制變量的定義見(jiàn)表1。

表1 變量名稱(chēng)及定義

(四)研究模型的構(gòu)建

本文采用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)和股份波動(dòng)等變量進(jìn)行回歸，模型如下：

Fluctuationit=β0+β1ROAit-1+β2SCALEit-1+

β3CURRENTit-1+β4LEVit-1+β5EXPRit-1+

β6FIRSTit-1+β7INSit-1+∑Time+

∑Firm+εit-1

(2)

其中，β0為常數(shù)項(xiàng)，β1～β7為各變量的回歸系數(shù)，εit-1為殘差項(xiàng)。β1反映了企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)系。若β1為正，說(shuō)明企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系；若β1為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

考慮到股價(jià)對(duì)會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)信息反映有一定的滯后性，本文將股票價(jià)格滯后一季，即采用上一季度的業(yè)績(jī)信息與本季度的股價(jià)波動(dòng)匹配進(jìn)行回歸。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2中，本文對(duì)所有樣本分行業(yè)進(jìn)行了企業(yè)基本面的分析。制造業(yè)2014年、2015年股價(jià)波動(dòng)均值分別為0.450與0.826，總資產(chǎn)收益率近兩年均保持在0.009，說(shuō)明在業(yè)績(jī)沒(méi)有變化的情況下，2015年制造業(yè)股價(jià)波動(dòng)幅度增大，出現(xiàn)了異常波動(dòng)現(xiàn)象。在2014年與2015年，高新技術(shù)企業(yè)股價(jià)波動(dòng)均值分別為0.573和0.914，總資產(chǎn)收益率兩年均為0.015。2015年高新技術(shù)企業(yè)同樣出現(xiàn)了股價(jià)波動(dòng)脫離業(yè)績(jī)的情況。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

相比2014年，2015年制造業(yè)股價(jià)波動(dòng)的增長(zhǎng)幅度為0.366，高于高新技術(shù)行業(yè)股價(jià)波動(dòng)增長(zhǎng)幅度0.341，可以初步看出，制造業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的脫節(jié)程度高于高新技術(shù)業(yè)。

高新技術(shù)企業(yè)的公司規(guī)模相差不大，集中在較小的范圍內(nèi)，制造業(yè)公司的規(guī)模差異較大。對(duì)比管理費(fèi)用比率，發(fā)現(xiàn)高新技術(shù)行業(yè)的管理費(fèi)用率略高于制造業(yè)，說(shuō)明高新技術(shù)業(yè)在管理費(fèi)用的投入較大。制造業(yè)的股權(quán)集中度略大于高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)的平均水平，這與制造業(yè)大多為“一股獨(dú)大”的特點(diǎn)相吻合。

(二)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)的相關(guān)性檢驗(yàn)

1.面板數(shù)據(jù)模型的選取

本文首先運(yùn)用Hausman檢驗(yàn)判斷面板數(shù)據(jù)模型更適合固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。檢驗(yàn)原假設(shè)為建立隨機(jī)效應(yīng)模型，備擇假設(shè)為建立固定效應(yīng)模型。若檢驗(yàn)結(jié)果接受原假設(shè)，則說(shuō)明面板數(shù)據(jù)應(yīng)該采用隨機(jī)效應(yīng)模型；若檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè)，則說(shuō)明面板數(shù)據(jù)應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型。檢驗(yàn)參數(shù)見(jiàn)表3。

表3 Hausman檢驗(yàn)中的參數(shù)

其中，b是一致估計(jì)量，B是有效估計(jì)量，則檢驗(yàn)結(jié)果顯示，本文中模型的選取拒絕原假設(shè)，因此本文采用固定效應(yīng)模型對(duì)變量進(jìn)行回歸?？紤]到公司業(yè)績(jī)隨時(shí)間自然增長(zhǎng)的情況，本文采用雙向固定效應(yīng)模型。

2.股指因素對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系的影響

本文首先將全樣本公司進(jìn)行檢驗(yàn)，從表4的檢驗(yàn)結(jié)果中可以看出，2014年企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但ROA的系數(shù)并不顯著，說(shuō)明在2014年上市公司業(yè)績(jī)提升能夠在一定程度上抑制股票價(jià)格波動(dòng)，但該因素并非唯一影響因素，資本市場(chǎng)的其他因素同樣可能導(dǎo)致股票價(jià)格波動(dòng)。2015年企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明業(yè)績(jī)的提升加劇了股價(jià)波動(dòng)，而業(yè)績(jī)下降則無(wú)法引起股價(jià)變動(dòng)，出現(xiàn)了與2014年不同的異?，F(xiàn)象。假設(shè)H1通過(guò)檢驗(yàn)。

表4 企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的檢驗(yàn)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1% 、5% 和10% 的水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))；括號(hào)內(nèi)為回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。

在此基礎(chǔ)上，控制股指變動(dòng)對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響之后，可以發(fā)現(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)果并沒(méi)有發(fā)生顯著的改變，因此股指變動(dòng)并非影響企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系的主要因素。

3.分行業(yè)檢驗(yàn)

進(jìn)一步將全樣本劃分為高新技術(shù)業(yè)和制造業(yè)，分別按照模型回歸得到表5中的結(jié)果。制造業(yè)企業(yè)2014年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，而2015年則變?yōu)轱@著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)增加了1.015個(gè)單位，說(shuō)明股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，制造業(yè)企業(yè)的業(yè)績(jī)對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響由抑制變?yōu)榧觿?。高新技術(shù)業(yè)企業(yè)2014年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)存在正相關(guān)關(guān)系，這與馮梓洋等(2014)[16]的檢驗(yàn)結(jié)果相同；2015年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)增加了0.855個(gè)單位?？梢钥闯鲋圃鞓I(yè)和高新技術(shù)業(yè)在2015年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，但制造業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的正相關(guān)程度高于高新技術(shù)業(yè)，這與之前描述性統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)的情況相一致。假設(shè)H2通過(guò)檢驗(yàn)。

表5 高新技術(shù)業(yè)和制造業(yè)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1% 、5% 和10% 的水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))；括號(hào)內(nèi)為回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。

4.分業(yè)績(jī)檢驗(yàn)

在控制了股指和行業(yè)因素的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步對(duì)比了不同業(yè)績(jī)企業(yè)的績(jī)效與股價(jià)波動(dòng)的相關(guān)度。本文將樣本分別依據(jù)業(yè)績(jī)的高低分為兩類(lèi)：總資產(chǎn)收益率高于該行業(yè)均值的作為績(jī)優(yōu)公司，總資產(chǎn)收益率低于該行業(yè)均值的作為績(jī)劣公司，分別檢驗(yàn)2014年、2015年業(yè)績(jī)的高低與股價(jià)波動(dòng)的相關(guān)程度，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 不同業(yè)績(jī)企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)(MFluctuation)的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5% 和10% 的水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))；括號(hào)內(nèi)為回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。

制造業(yè)樣本中，2014年績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，績(jī)劣公司中兩者呈正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明在股價(jià)波動(dòng)正常年度，績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)能夠降低股價(jià)波動(dòng)，績(jī)劣公司則相反。2015年績(jī)優(yōu)與績(jī)劣公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，且績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)與股價(jià)正相關(guān)關(guān)系顯著，說(shuō)明股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期績(jī)優(yōu)公司比績(jī)劣公司股價(jià)受到業(yè)績(jī)外其他因素的影響更多。

高新技術(shù)業(yè)2014年、2015年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，2015年績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)正相關(guān)關(guān)系顯著，說(shuō)明績(jī)優(yōu)企業(yè)的業(yè)績(jī)與股價(jià)的脫節(jié)程度嚴(yán)重，市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的期望更大程度地偏離企業(yè)的實(shí)際業(yè)績(jī)。

2015年，制造業(yè)與高新技術(shù)業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，且績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)正相關(guān)關(guān)系顯著，績(jī)劣公司ROA系數(shù)均不顯著，說(shuō)明市場(chǎng)對(duì)績(jī)優(yōu)企業(yè)業(yè)績(jī)上漲引起的股價(jià)預(yù)期更加不穩(wěn)定。績(jī)優(yōu)企業(yè)中制造企業(yè)ROA系數(shù)小于高新技術(shù)業(yè)，說(shuō)明市場(chǎng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)的期望相對(duì)于高新技術(shù)業(yè)更理性?？?jī)劣企業(yè)中制造業(yè)與高新技術(shù)業(yè)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，且制造業(yè)ROA系數(shù)大于高新技術(shù)業(yè)，說(shuō)明制造業(yè)績(jī)劣公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的脫節(jié)程度更高。假設(shè)H3通過(guò)檢驗(yàn)。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表2中可以看出，制造業(yè)與高新技術(shù)企業(yè)的ROA均值在2014與2015年基本保持一致，但資產(chǎn)負(fù)債率均值存在一定差異，相比2014年，制造業(yè)2015年資產(chǎn)負(fù)債率下降了0.002，ROE下降了0.006，高新技術(shù)業(yè)2015年資產(chǎn)負(fù)債率上升了0.033，ROE下降了0.001。說(shuō)明杠桿對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)表現(xiàn)有一定的影響。在考慮業(yè)績(jī)表現(xiàn)與財(cái)務(wù)杠桿綜合作用的情況下，采用凈資產(chǎn)收益率(ROE)作為企業(yè)綜合業(yè)績(jī)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表7。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1% 、5% 和10% 的水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))；括號(hào)內(nèi)為回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。

表7結(jié)果顯示，2014年所有樣本企業(yè)的業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，2015年兩者呈正相關(guān)關(guān)系。2014年制造業(yè)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)負(fù)相關(guān)，2015年兩者正相關(guān)，說(shuō)明在股價(jià)正常波動(dòng)時(shí)期，制造業(yè)企業(yè)業(yè)績(jī)的提高能夠降低股價(jià)波動(dòng)；在股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，制造業(yè)股價(jià)波動(dòng)與企業(yè)業(yè)績(jī)相脫節(jié)。高新技術(shù)業(yè)2014年、2015年企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，2015年正相關(guān)關(guān)系顯著，說(shuō)明高新技術(shù)業(yè)在股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的脫節(jié)程度高于股價(jià)正常波動(dòng)時(shí)期。2015年，兩個(gè)行業(yè)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，其中高新技術(shù)業(yè)ROE系數(shù)顯著為正，且高于制造業(yè)0.224個(gè)單位。由此可見(jiàn)，股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，高新技術(shù)業(yè)股價(jià)波動(dòng)脫離業(yè)績(jī)(ROE)程度高于制造業(yè)，其中較高的資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生了影響。其余檢驗(yàn)結(jié)果均與上文相似，不再贅述。

五、研究結(jié)論與啟示

(一)研究結(jié)論

現(xiàn)有研究認(rèn)為，隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷成熟與完善，其資源配置效率有所提升。但是2015年在一系列政策、消息的影響下，資本市場(chǎng)呈現(xiàn)羊群效應(yīng)和過(guò)度自信的狀況，市場(chǎng)效率顯著下降。本文以2014年作為對(duì)比，研究2015年股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期不同行業(yè)特征和不同業(yè)績(jī)表現(xiàn)對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的相關(guān)性產(chǎn)生的影響，主要得到以下結(jié)論。

第一，總體樣本公司在2015年企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)星正相關(guān)關(guān)系，而2014年兩者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明2015年公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)脫節(jié)?？刂乒芍敢蛩睾螅髽I(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系無(wú)顯著變化。這一結(jié)果說(shuō)明，非業(yè)績(jī)因素對(duì)2015年企業(yè)的股價(jià)波動(dòng)造成了更大的影響。例如，媒體報(bào)道能降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(羅進(jìn)輝、杜興強(qiáng)，2014)[23]。

第二，將總樣本區(qū)分為制造業(yè)與高新技術(shù)業(yè)分別進(jìn)行回歸后發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)2014年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，2015年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系。該結(jié)果說(shuō)明，2015年制造業(yè)業(yè)績(jī)的提高不能抑制股價(jià)波動(dòng)。高新技術(shù)企業(yè)2014年、2015年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，但2015年正相關(guān)關(guān)系顯著，說(shuō)明高新技術(shù)業(yè)2015年業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的脫節(jié)程度更加嚴(yán)重。2015年制造業(yè)企業(yè)業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)正相關(guān)程度高于高新技術(shù)業(yè)，說(shuō)明傳統(tǒng)制造業(yè)股價(jià)與業(yè)績(jī)的脫離程度更嚴(yán)重。可能的原因有：資本市場(chǎng)受到資金、政策導(dǎo)向等非效率因素影響較大，“一帶一路”帶動(dòng)了基礎(chǔ)制造業(yè)的發(fā)展，市場(chǎng)預(yù)期較為樂(lè)觀，因此造成制造業(yè)股價(jià)波動(dòng)脫離業(yè)績(jī)。

第三，按照業(yè)績(jī)的高低劃分進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)2014年績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，績(jī)劣公司呈正相關(guān)關(guān)系，2015年績(jī)優(yōu)與績(jī)劣公司業(yè)績(jī)與股價(jià)均呈正相關(guān)關(guān)系，但績(jī)優(yōu)公司兩者正相關(guān)關(guān)系顯著，說(shuō)明2015年制造業(yè)績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)脫節(jié)程度更高。高新技術(shù)企業(yè)2014與2015年績(jī)優(yōu)與績(jī)劣公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)均呈正相關(guān)關(guān)系，其中2015年績(jī)優(yōu)公司兩者正相關(guān)關(guān)系顯著。2015年，制造業(yè)績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的正相關(guān)關(guān)系高于高新技術(shù)業(yè)。以上結(jié)果說(shuō)明，在股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期，同一行業(yè)業(yè)績(jī)優(yōu)良對(duì)公司股價(jià)脫離業(yè)績(jī)波動(dòng)產(chǎn)生的影響程度更大，并且高新技術(shù)業(yè)績(jī)優(yōu)公司的影響程度大于制造業(yè)。可能的原因是：2015年在“創(chuàng)新”背景的帶動(dòng)下，高新技術(shù)業(yè)得到的關(guān)注度相對(duì)較高，出現(xiàn)其績(jī)優(yōu)公司業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)正相關(guān)程度高于制造業(yè)的情況。另一方面，上市公司并購(gòu)行為在短期內(nèi)可以正向影響股票價(jià)格的波動(dòng)(張春紅，2015)[24]，股價(jià)波動(dòng)異常時(shí)期，資本市場(chǎng)并購(gòu)行為通常減少，從而使得業(yè)績(jī)與股價(jià)波動(dòng)的正相關(guān)程度減弱。

(二)研究啟示

本文的研究結(jié)論對(duì)投資者的投資策略及相關(guān)部門(mén)的監(jiān)管方向有重要指導(dǎo)意義，有助于減輕投資者在特殊時(shí)期投資的盲目性、增強(qiáng)監(jiān)管部門(mén)救市及監(jiān)管的針對(duì)性，為監(jiān)管層構(gòu)建常態(tài)性的監(jiān)管制度，防范和監(jiān)管股價(jià)異常波動(dòng)狀況、維護(hù)我國(guó)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展提供政策借鑒。

第一，對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，正常年度業(yè)績(jī)的提升能夠穩(wěn)定股價(jià)波動(dòng)，但股價(jià)異常波動(dòng)年度，業(yè)績(jī)的提升會(huì)帶來(lái)更大幅度的股價(jià)波動(dòng)，增加了投資者的投資風(fēng)險(xiǎn)，需要更加謹(jǐn)慎。2015年受到資金推動(dòng)、“一帶一路”等因素的影響，制造業(yè)股價(jià)波動(dòng)明顯偏離業(yè)績(jī)，加大了投資風(fēng)險(xiǎn)。受到媒體關(guān)注、創(chuàng)新等因素的影響，績(jī)優(yōu)企業(yè)股價(jià)波動(dòng)脫離業(yè)績(jī)更為顯著。因此，在股價(jià)異常波動(dòng)年度，投資者應(yīng)當(dāng)對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)及業(yè)績(jī)表現(xiàn)良好的企業(yè)持謹(jǐn)慎樂(lè)觀態(tài)度。

第二，對(duì)監(jiān)管部門(mén)來(lái)說(shuō)，在股票異常波動(dòng)年度應(yīng)該給予企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)更多關(guān)注，以防范其股價(jià)波動(dòng)過(guò)大帶來(lái)的資本市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)增加。應(yīng)監(jiān)管傳統(tǒng)行業(yè)股價(jià)波動(dòng)脫離業(yè)績(jī)的現(xiàn)象，并且著力于績(jī)優(yōu)企業(yè)股價(jià)異常波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，從而維護(hù)我國(guó)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展。

注 釋?zhuān)?/p>

①數(shù)據(jù)根據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)自行整理所得，其中股價(jià)波動(dòng)的計(jì)算方法參見(jiàn)下文“關(guān)鍵變量的定義和度量”。

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(本文責(zé)編 王沈南)

Research on Relationship between Corporate Performance and Stock PriceVolatility during Stock Price Abnormal Volatility Period: Empirical Evidence from China’s A-Stock Listed Company in 2015

WANG Xiuli & LIANG Shihui

(BusinessSchool,UniversityofInternationalBusinessandEconomics,Beijing100029,China)

In recent years, along with the development and improvement of capital market in China, there has been an increase in the efficiency of resource allocation. However, motivated by multiple factors such as lower interest rate and lower reserve-deposit ratio by central bank, appeals from public opinion, capital financing, etc., there emerged an abnormal volatility period of “ ups and downs” in 2015 on China's stock market, with a significant decline in market efficiency. Using the A-share listed manufacturing enterprises on Shanghai Stock Exchange and the listed high-tech enterprises on Growth Enterprise Market (GEM) in the year of 2015 as the observed sample, this paper empirically examines the enterprises with different industrial characteristics and with different performances, as well as the variation and difference in their relationship between corporate performances and stock prices. The result shows that during the period of stock price abnormal volatility, the impact of growing corporate performance has changed from suppression to exacerbation on stock price volatility, with a more exacerbated degree in the manufacturing industry than in the high-tech industry, and a higher degree of stock price volatility in the enterprises with good performances. Moreover, among the enterprises with good performances, the growing corporate performance in high-tech industry impacts the stock price volatility with a higher degree. Among the enterprises with poor performances, the corporate performance in the manufacturing enterprises impacts the stock price volatility with a higher degree. The research conclusions provide some reference to the investors in reducing the blindness and to the supervision authority in strengthening more targeted bailout measures during the period of stock price abnormal volatility.

stock price abnormal volatility period; stock price; listed company; corporate performance; market effectiveness; fixed effect model

10.16299/j.1009-6116.2016.06.008

2016--06--22

王秀麗(1965—)，女，天津人，對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國(guó)際商學(xué)院教授，博士，研究方向：會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理； 梁詩(shī)卉(1991—)，女，山西蒲縣人，對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國(guó)際商學(xué)院碩士研究生，研究方向：會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理。

F275； F830.9

A

1009--6116(2016)06--0064--10