小学期论文

NAVPS 2.191 .833 .196 31 2.69 .00.521 9 .188 .14a. Dependent Variable: P0 2008年估计结果如下（表3-8）所示： 表3-8 08年模型系数表 Unstandardized Coefficients Model 1 (Constant) EPS NAVPS a. Dependent Variable: P0 对自变量进行逐步回归，在筛选的过程中，发现两个变量都顺利地进入了模型，表3-5给出了回归方程的方差分析表，从表中可知， 2006年的会计指标（每股收益和每股净资产）与股票价格之间的线性关系极为显著。

表3-6给出了拟合的回归方程系数。未标准化时，常数项对应的Sig.值 > 0.1，说明方程的常数项不显著，可以考虑剔除常数项作进一步分析；而自变量对应的Sig.值为0.000，检验结果是显著的。根据表3-7可得到多元回归模型:

B 2.274 6.178 1.724 Std. Error 1.454 1.050 .382 Standardized Coefficients Beta .429 85 .329 10 4.50 64 5.80 .00.626 4 t 1.59 .00Correlations Zero-PartSig. order ial .11 .657 6 .317 .399 .23Part .30Pt?1.254?3.007?NAVPS?11.406?EPS。

表3-7给出了拟合的回归方程系数。根据表中数据，回归系数的显著性水平为0.000，

说明因变量和自变量的线性关系显著，从而可得多元回归模型：

P5t?5.3?2.1?N9A1VPS?21?.。同样，根据表E6PS3-8所给的数据，因变量和自变量

的线性关系依然显著，由回归方程系数，可得多元回归模型：

Pt?2.274?1.724?NAVPS?6.178?EPS。

（3）把EPS、NAVPS对不同移动平均的股票价格P-1、P0、P1和P2分别进行回归可得如下结果: 表3-12 06年各股票价格对应的模型综述表 Model P-1 P0 P1 R .579a .606a .626a R Square .336 .367 .392 Adjusted R Square .328 .360 .385 Std. Error of the Estimate 9.61791 10.16349 10.42604 P2 .640a .410 .404 11.11943 a. Predictors: (Constant), NAVPS, EPS 表3-13 07年各股票价格对应的模型综述表 Model P-1 P0 P1 P2 R .658a .642a .627a .625a R Square .432 .412 .394 .391 Adjusted R Square .426 .406 .387 .384 Std. Error of the Estimate 20.90222 19.80320 17.87663 15.50832 a. Predictors: (Constant), NAVPS, EPS 表3-14 08年各股票价格对应的模型综述表 Model P-1 P0 P1 P2 R .679a .698a .717a .732a R Square .461 .487 .515 .537 Adjusted R Square .455 .482 .509 .532 Std. Error of the Estimate 8.38870 8.61175 8.67929 8.61500 Predictors: (Constant), NAVPS, EPS 对于以上的回归结果分析：将这三年中的Adjusted R2作为纵轴变量，移动平均变量股票价格P作为横轴变量得到图3-1如下所示：

图 3-1 EPS、NAVPS对于股票价格的解释能力

表3-12、表3-13、表3-14中显示模型的是复相关系数R、决定系数R2、调整决定系数Adjusted R2和估计值的标准误差Std. Error of the Estimate，这些信息反映了因变量和自变量之间的线性相关强度。从上图可以看出，EPS、NAVPS对于股票价格的解释能力，随着平均价格在时间上的移动，会经历两个阶段，一个为上升阶段，一个为下降阶段。

注：2007年EPS、NAVPS解释力度所对应的是2008年的股票价格，由于2008年受金融危机的宏观影响，股票市场变动过大，不利于分析我国上市公司主要财务指标与股价变动的相关性，故在此处不作考虑。

3.3.2 相关性分析结论

通过分析以上三年的回归结果可以发现：

1）、采用上个会计年度的EPS和NAVPS用于解释下一年前四个月月收盘价均价P0，即1月至4月的月收盘价的移动平均价格，都能够取得理想的解释效果。比较EPS的系数和NAVPS的系数可发现，各个回归方程的系数均能够通过T检验和F检验，并且前者的系数明显大于后者的系数。这些都印证了之前的预测。

2）、股票价格对于公开年报中所包含信息的吸收是逐步实现的。从上图3-1可知，股票价格从年报公布开始日前1个月就己经有反应了，而实际开始反应的时间可能更早。这个结论与研究前的预期相同，这种提前反应现象存在的可能原因是在信息公布前投资者就己经从别的渠道获取到了。

3）、由于本文所选取的数据不够多，无法预测解释力度将在某一个时段到达一个极值，但能够确定到达极值的时间应该是在企业年报公布后，这个结论也符合研究前的预期。

4 上市公司综合财务状况与股票价格相关性研究 4.1 模型的建立与预测

4.1.1 研究说明及主要财务指标的选择

在本文的第三章中应用F-O模型研究了财务状况与股票价格的相关性，文中用每股收益和每股净资产来刻画上市公司的财务状况，也正如在第三章中所述的，这两个指标浓缩了上市公司财务状况的信息，但在浓缩的同时肯定也遗失了一些信息。所以在这里我们从一个更全面的角度来考察上市公司综合财务状况与对应股票价格的相关性。为了刻画这个相关性，需要具备三个条件:

1）、要选择一个恰当的指标体系，这个指标体系要能反映上市公司的综合财务状况。 2）、具备了第一个条件还不够，因为根据本次实证的要求，需要用一个指标体系来描述企业的综合财务状况，而它又是由众多的财务指标构成，不能够在实证中直接运用，所以要选择一种适当的方法来对指标体系进行处理，这种方法需要满足两个标准：首先，应用该方法后所得到的结果能够评价上市公司的综合财务状况。其次，应用该方法后得到的评价结果能够用一个数字来表达。

3）、选择一种适当的分析方法来描述财务状况与股票价格的关系。

本章论证中的变量：一类是作为因变量的股票价格，对于股票价格的选择此处应用第三章实证中的结论，选择最大程度上吸收企业年报信息时段上的股票价格。即2006年、2008年选取月收盘价均价P2，对于2007年的股票价格，由于2008年股票市场变动过大，很难判断股价在哪个时间段充分吸收了年报的财务信息，所以在本章的实证中2007年选取收盘价均价P0。

另一类是用于自变量的财务指标体系，这些指标代表着上市公司的财务状况。在现实经济生活中，财务数据的指标非常之多，关于财务指标的分类更是五花八门。根据《中央企业综合绩效评价管理暂行办法[9]》，把财务指标按其评价内容分为四大类别，其中有8个基本指标和14个修正指标。尽管该规定主要是针对国有企业，但所选取的指标具有一般性和典型性。借鉴该分类标准，并充分结合上市公司的特性，本章实证选取了10个反映上市公司财务状况的会计指标[10] [11]，其中：

1）反映公司盈利能力的指标：净资产收益率、净利润现金含量 2）反映公司运营能力的指标：存货周转率、应收账款周转率

3）反映公司偿债能力的指标：资产负债比率、流动比率、速动比率 4）反映公司成长能力的指标：净资产增长率

5）上市公司的特有指标：每股收益(EPS)、每股净资产(NAVPS) 4.1.2 数据来源及处理软件的选择

本章的实证研究仍然以沪深300指数作为研究的样本，研究期间还是2006年－2008年。在第三章所选取样本的基础上，剔除了财务报告不完整的公司，最终本文确定了170家上市公司作为研究样本（其中深市有57家，沪市有113家，详见附录2）。财务指标数据涉及到2006－2008年的10个财务指标截面数据，股票价格数据2006年、2008年选取P2，2007年选取P0。

以上所有涉及到的原始数据均来自于RESSET金融研究数据库以及证券行情软件。 在对原始数据的加工处理，如对样本的筛选、财务指标的采集采用OFFICE软件包中的EXCEL表格工具进行处理，在对数据主成分分析时应用SPSS软件来实现。

4.1.3 相关性研究的预测 1）、综合财务状况的指标包含了上市企业盈利能力、运营能力、偿债能力、成长能力等方面的信息，与每股收益和每股净资产相比较，它更综合地反映了上市公司的财务状况，用