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非效率投資、媒體關(guān)注與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)系實(shí)證分析

2019-07-19 02:24李偉米欣誼滕云
中國注冊會計(jì)師 2019年7期
關(guān)鍵詞:回歸系數(shù)創(chuàng)業(yè)板股價(jià)

李偉 米欣誼 滕云

一、引言

創(chuàng)業(yè)板自2009年正式上市以來,已經(jīng)成為我國主板市場的重要補(bǔ)充部分,一直備受社會各界的關(guān)注。而創(chuàng)業(yè)板自身由于具有規(guī)模小、風(fēng)險(xiǎn)大、市盈率高等特征,其股價(jià)暴漲暴跌現(xiàn)象相較于主板市場更為突出?,F(xiàn)代公司所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)的分離造成股東與管理層的利益與目標(biāo)發(fā)生沖突,在創(chuàng)業(yè)板中,管理者一方面出于迎合風(fēng)險(xiǎn)投資者偏好,極易做出利用大量現(xiàn)金流過度投資的決策;另一方面出于融資困難、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)等方面的考慮,也會產(chǎn)生投資不足的可能。這種非效率投資行為作為一項(xiàng)內(nèi)部管理活動(dòng),對企業(yè)價(jià)值以及股價(jià)的穩(wěn)定會造成極為不利的影響。

同時(shí),媒體關(guān)注作為外部信息媒介,在為投資者提供公司信息的同時(shí),更能利用報(bào)道的信息左右投資者的情緒和投資決策,從而影響股價(jià)波動(dòng)。那么,非效率投資行為和媒體關(guān)注究竟對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)帶來了怎樣的影響,以及媒體關(guān)注在非效率投資對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響過程中又發(fā)揮了怎樣的作用?本文以2011-2017年我國創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究樣本,對這些問題進(jìn)行探討。

二、文獻(xiàn)綜述與假設(shè)提出

許年行等(2015)認(rèn)為,一方面,股權(quán)分離的代理理論使得管理者擁有企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營決策權(quán),為管理者站在謀求更多自身利益的角度而選擇一些非最優(yōu)的投資項(xiàng)目,同時(shí),創(chuàng)業(yè)板上市公司高收益、高成長性的特征使其吸引了較多的風(fēng)險(xiǎn)趨向投資者,為了留住乃至吸引更多這樣的投資者,管理者傾向于用投資過度的方式保持公司的高成長性。另一方面來看,管理層出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的防御性動(dòng)機(jī),或由于創(chuàng)業(yè)板公司融資相對困難等原因,可能會放棄一些凈現(xiàn)值為正的投資項(xiàng)目,從而產(chǎn)生投資不足的行為。林川(2016)認(rèn)為管理者利用代理關(guān)系中獲得的職權(quán)之便,通過操控盈余等手段,對股東和其他利益相關(guān)者隱瞞由于非效率投資所造成的負(fù)面影響,從而造成信息不對稱,使投資者不能對公司價(jià)值做出合理的估計(jì)和判斷。當(dāng)這些負(fù)面消息累積到可容納的上限時(shí)便會爆發(fā)出來,進(jìn)而造成真實(shí)的經(jīng)營業(yè)績的虧損現(xiàn)狀暴露于世,股東的信任程度減弱,最終引發(fā)股價(jià)的暴跌。由此,提出假設(shè)如下:

假設(shè)1:在創(chuàng)業(yè)板上市公司中,非效率投資與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系。

隨著信息化時(shí)代的來臨,媒體在信息傳遞方面的媒介作用日益凸顯,學(xué)術(shù)界對于媒體關(guān)注的正反作用也一直爭議不斷。一方面,黃新建、趙偉(2015)研究了媒體關(guān)注對上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響,研究發(fā)現(xiàn)兩者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。另一方面,張雅慧(2011)認(rèn)為媒體報(bào)道的增多會引發(fā)投資者情緒波動(dòng)和非理性決策,從而造成股價(jià)波動(dòng);譚松濤(2014)則認(rèn)為媒體報(bào)道會通過影響機(jī)構(gòu)與個(gè)人投資者的交易行為,進(jìn)而加劇市場股價(jià)的波動(dòng)。由此,提出如下假設(shè):

假設(shè)2:在創(chuàng)業(yè)板上市公司中,非效率投資與媒體關(guān)注呈正相關(guān)關(guān)系。

媒體作為信息時(shí)代不可或缺的信息傳播媒介,誠然對于投資者獲取公司信息提供了及時(shí)便捷的渠道,然而,在公司信息與最終的投資決策之間,原始信息仍存在被再次加工乃至主觀誤判的可能。王昶等(2017)研究發(fā)現(xiàn)媒體在接收信息后,出于誤解或提高新聞吸引力等原因,可能會利用夸大、渲染等手段使信息偏離真實(shí)性,甚至報(bào)道部分缺乏事實(shí)依據(jù)的信息,反而加劇了信息不對稱,對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)造成負(fù)面影響;另一方面,中小投資者在創(chuàng)業(yè)板中占比較高,判斷和處理信息的能力較弱,且情緒波動(dòng)起伏較大,在接收較多媒體報(bào)道的情況下更容易加劇其非理性投資行為,從而加大創(chuàng)業(yè)板中的估值泡沫,造成更大的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)隱患。由此,提出如下假設(shè):

假設(shè)3:在創(chuàng)業(yè)板上市公司中,媒體關(guān)注與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系。

創(chuàng)業(yè)板上市公司的股價(jià)崩盤不僅來源于對公司價(jià)值造成負(fù)面影響的經(jīng)營活動(dòng),更來自于公司內(nèi)部管理層對這些負(fù)面影響的包庇和隱瞞。創(chuàng)業(yè)板上市公司的非效率投資水平不斷上升,導(dǎo)致公司負(fù)面消息不斷累積,當(dāng)這些負(fù)面消息由于到達(dá)臨界值而爆發(fā)時(shí),則會引發(fā)媒體的大量關(guān)注和報(bào)道,而媒體關(guān)注程度的增加,又會促使投資者進(jìn)行非理性投資決策,從而使股價(jià)更大程度地偏離公司真實(shí)價(jià)值,加劇創(chuàng)業(yè)板上市公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。因此,非效率投資對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向影響,一定程度上是通過媒體關(guān)注傳遞的。由此,提出如下假設(shè):

表1 變量定義

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

表3 相關(guān)性分析結(jié)果

假設(shè)4:在創(chuàng)業(yè)板上市公司中,媒體關(guān)注在非效率投資對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響中具有中介作用。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2011-2017年我國創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究樣本。同時(shí),本文對樣本進(jìn)行如下篩選:(1)剔除年度股票的交易周數(shù)小于30周的公司年度樣本觀察值,以滿足多元回歸估計(jì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的需要;(2)剔除當(dāng)年新上市的公司年度樣本觀察值,以避免新股上市年份媒體關(guān)注程度偏高的影響;(3)剔除重要數(shù)據(jù)缺失的公司樣本,最終得到有效年度觀察樣本共計(jì)1381個(gè)。本文所使用的公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,媒體關(guān)注數(shù)據(jù)則通過中國知網(wǎng)“中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫”手工收集。

(二)變量定義

1.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

本文采用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(Ncskew)和收益波動(dòng)上下比率(Duvol)來衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn),具體算法如下。

首先,對股票i的年度周收益數(shù)據(jù)采取如下回歸方式:

其中,ri,t代表股票i在第t周的收益率,rm,t代表A股所有股在第t周根據(jù)流通市值收益率計(jì)算的加權(quán)平均數(shù)。根據(jù)Dimson(1979)提出的股票交易的非同步性對其收益率特征有重要影響,本文在模型(1)中加入了市場收益率的滯后項(xiàng)與超前項(xiàng)各兩期。

其次,對模型(1)中的殘差進(jìn)行如下變換處理,構(gòu)造在第t周股票i的周特有收益率如下:

接表3

表4 非效率投資與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)、媒體關(guān)注的回歸分析結(jié)果

表5 媒體關(guān)注與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸分析結(jié)果

接著,利用得到的Wi,t,計(jì)算如下兩個(gè)變量。

(1)負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)Ncskew:

其中,n表示股票i在第t年中交易的周數(shù)。

(2)收益上下波動(dòng)比率Duvol:

其中,nu(nd)表示股票i的周特有收益率Wi,t高于(低于)其年平均收益率Wi的周數(shù)。

2.非效率投資

借鑒Richardson(2006)模型,本文采用如下方法來估算公司非效率投資水平:

其中,INVi,t表示公司i在第t年的實(shí)際投資總額,用“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金+取得子公司及其他營業(yè)單位支付的現(xiàn)金+投資支付的現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額-處置子公司及其他營業(yè)單位收到的現(xiàn)金凈額-收回投資收到的現(xiàn)金”除以期初總資產(chǎn)來計(jì)算。

3.媒體關(guān)注

本文通過中國知網(wǎng)的“中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫”搜集了中國證券報(bào)、證券日報(bào)、證券時(shí)報(bào)、上海證券報(bào)、中國經(jīng)營報(bào)、經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)、21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道和第一財(cái)經(jīng)日報(bào)共八份報(bào)紙的媒體報(bào)道,按照公司的全稱和簡稱進(jìn)行分年度檢索,得出的新聞條目數(shù)加1并取自然對數(shù)作為媒體關(guān)注度(Media)。

4.控制變量

根據(jù)現(xiàn)有研究成果,本文選取以下變量為控制變量:月平均換手率(Dturn)、公司年度周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差(Sigma)、年度平均周收益率(Ret),公司規(guī)模(Size)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、固定資產(chǎn)比例(Tangible)、市凈率(PB)和股權(quán)結(jié)構(gòu)(Topside),同時(shí)設(shè)置年度(Year)為虛擬變量。具體變量定義和度量如表1所示。

表6 媒體關(guān)注中介作用的回歸分析結(jié)果

(三)構(gòu)建模型

本文通過模型(6)檢驗(yàn)非效率投資和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,通過模型(7)檢驗(yàn)非效率投資和媒體關(guān)注的關(guān)系,通過模型(8)檢驗(yàn)媒體關(guān)注和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,通過模型(9)驗(yàn)證媒體關(guān)注在非效率投資對公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響中的中介作用。

其中,變量Crash分別為負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)與收益波動(dòng)比率(DUVOL),α為待估系數(shù)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

從表2中看出,Ncskew最大值為4.630,最小值為-4.479,平均值為-0.365,Duvol最大值為1.059,最小值為-1.176,平均值為-0,051,表明我國創(chuàng)業(yè)板上市公司從總體上看股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)程度較高,且不同公司間的風(fēng)險(xiǎn)差異較大。INV標(biāo)準(zhǔn)差為0.113,表明創(chuàng)業(yè)板中各公司非效率投資水平分布較為均勻。Media標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.965,表明創(chuàng)業(yè)板各公司所受的媒體關(guān)注程度存在較大差異。

(二)相關(guān)性分析

表3顯示被解釋變量與各解釋變量、控制變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5,表明各變量之間互無多重共線性的影響,研究結(jié)果可信度較高。

(三)多元回歸分析

表4為非效率投資和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)、媒體關(guān)注的回歸分析結(jié)果,可以看出,模型(6)中非效率投資水平與負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)在10%的水平上顯著正相關(guān),回歸系數(shù)為0.039,與收益上下波動(dòng)比率在5%的水平上顯著正相關(guān),回歸系數(shù)為0.054,假設(shè)1得到驗(yàn)證。同時(shí),模型(7)中非效率投資水平與媒體關(guān)注度在10%的水平上顯著正相關(guān),回歸系數(shù)為0.018,假設(shè)2得以驗(yàn)證。

從表5可以看出,媒體關(guān)注度與衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)變量Ncskew和Duvol均在1%水平上顯著負(fù)相關(guān),且回歸系數(shù)分別為0.078與0.118,假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表6顯示,在控制了非效率投資水平的基礎(chǔ)上,媒體關(guān)注與Ncskew、Duvol在1%的水平上均呈正相關(guān)關(guān)系,表明媒體關(guān)注具有顯著的中介作用。同時(shí)非效率投資仍然與Ncskew、Duvol均呈顯著正相關(guān)關(guān)系,說明媒體關(guān)注在非效率投資對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響中具有部分中介作用。從回歸系數(shù)來看,非效率投資與Ncskew的回歸系數(shù)由0.039上升至0.041,與Duvol的回歸系數(shù)由0.054上升至0.056,假設(shè)4得到驗(yàn)證。

此外,從控制變量與被解釋變量的回歸結(jié)果中可以看出,模型(6)、(8)、(9)中公司規(guī)模、市凈率均與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈顯著正相關(guān)關(guān)系,公司年度周特定收益率的標(biāo)準(zhǔn)差與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系;模型(7)中公司規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、市凈率與媒體關(guān)注度呈顯著正相關(guān)關(guān)系,公司年度周特定收益率的標(biāo)準(zhǔn)差、固定資產(chǎn)比率與媒體關(guān)注度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。這些與已有研究得出的結(jié)論基本一致。

(四)穩(wěn)健性測試

為了進(jìn)一步增強(qiáng)本文回歸分析結(jié)果的可信程度,本文對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)衡量方法、股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的未來時(shí)間窗口長度、非效率投資水平衡量方法等方面進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn),得出的結(jié)論與前文基本一致,證明本文的研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

五、研究結(jié)論

本文在2011-2017年我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的1381個(gè)年度樣本觀測值的基礎(chǔ)上,通過對非效率投資、媒體關(guān)注與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,以及媒體關(guān)注在非效率投資對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響中所起的作用等問題進(jìn)行實(shí)證分析,得出以下結(jié)論:創(chuàng)業(yè)板上市公司的非效率投資水平與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān),與媒體關(guān)注顯著正相關(guān);公司所受到的媒體關(guān)注與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān),同時(shí)媒體關(guān)注在非效率投資對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響中具有部分中介作用,即非效率投資行為會吸引更多媒體關(guān)注和報(bào)道,而創(chuàng)業(yè)板上市公司中媒體關(guān)注通過誤導(dǎo)非理性投資者,進(jìn)一步加劇了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

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