会计报表粉饰的市场传导效应研究.doc

会计报表粉饰的市场传导效应研究来自沪市19992000年报的经验证据刘斌 马芸（重庆大学工商管理学院会计学系，重庆 400044；南京审计学院审计系，南京 210029） 摘 要：为探讨中国上市公司会计报表粉饰的市场传导效应，在选取有会计报表粉饰行为的上市公司为研究样本和没有会计报表粉饰行为并与研究样本匹配的上市公司为控制样本基础上，按未预期收益的分布来分组检验研究样本和控制样本在会计报表公布日前后是否具有不同的市场反应。结果表明：两组样本之间不存在统计意义上的明显差异，说明中国上市公司的会计报表粉饰确有误导效应，究其原因可能是多数投资者“幼稚”、集体的非理性和证券市场的不规范。关键词：报表粉饰、市场传导效应、实证研究The Analysis on the Market Conductibility of Statements Window-dressingAbstract: To analyse the market conductibility of statements window-dressing, first, it chooses the listed companies whos statements are been dressed as research samples, and it finds the matched listed companies with research samples in many aspects but non-dressed as control samples. Second, it classifies the two different samples into several groups respectively by their unexpected earnings, then, it compares the difference of the market reflection before and after the statements announcement between two different samples in every group. it concludes: there is no distinct difference market reflection between the two different samples, Or we can say the dressed statements of listed companies have misleading effects on stock market in china. Finally, it analyses the possible reasons of the misleading effects: the naive of many investor, the nonsense of collectivity and the innormative of stock market.Keyword: statement window-dressing, market conductibility, empirical analysis一、问题的提出两权分离的现代公司治理结构决定了经营者应定期报告公司的财务状况、经营业绩和现金流量，因此，会计报表所提供的财务信息也就成为联系经营者和投资者的主要纽带。已有研究结果表明：会计报表具有信息含量（information content）和信号作用（Signaling），能够为投资者的投资决策所用（赵宇龙，1999）。但是，随着公司规模的扩大和所有者、债权人、经营者之间距离的拓宽，会计报表粉饰的机会也在增多。当会计报表数据由于一些非暂时性原因而偏离经营者的期望时，经营者也就有更大的可能去机会主义地粉饰报表。事实上，经营者之所以进行会计报表粉饰，在很大程度上正是瞄准了会计报表的信息含量和信号作用，只不过，这种经过粉饰的会计报表传递的是一种虚假信息。投资者是否有足够的知识和理性来识别这种虚假信息呢？笔者认为，这是一个值得深入研究的问题。二、研究设计本文以沪市全部A股上市公司1999年和2000年的年报披露为总体样本，通过指标的分析选取有报表粉饰行为的上市公司作为研究样本，选取与研究样本具有相同的会计报表表面信息含量、但却没有会计报表粉饰行为的上市公司为控制样本，通过比较两组样本会计报表公布日前后不同时窗的市场反映来研究会计报表粉饰的市场传导效应。 1数据来源本文研究所需的沪市上市公司年报数据全部来源于巨潮咨询网站（），年报披露前后的每日股价全部来源于乾隆软件的数据库文件。为保证数据的正确性，笔者购买了北京科斯特卓越科技发展有限公司出版的“年报2000”和“年报1999”光盘以及中国证券市场研究设计中心出版的“2000年上市公司年报大全”和“1999年上市公司年报大全”两书。对网上下载的数据和光盘、书籍进行核对，对有出入的地方都进行了进一步的核实更正。 2样本的选取1)总体样本的选取为避免IPO效应对本文研究结果的影响，同时也为了计算后文研究所需的风险调整系数，我们要求所有样本公司均应在报告年度内上市交易；由于沪市金融类上市公司的数量很少，研究样本和控制样本的选取困难，为了控制样本的行业差异，我们在样本选取时剔除了金融类上市公司；为了使所选样本的净资产收益率在性质上保持一致，我们还剔除了净资产为负值的上市公司；由于四砂股份（600783）的年报数据不全，故本文研究的总体样本也不包括该公司。居于上述考虑，我们在1999年和2000年的上市公司年报中分别选取了总体样本580家和592家，两年共计1172个总体样本。2)研究样本的选取 在上述1172个总体样本中，我们依据重亏、微盈、保6%、保10%等会计报表粉饰动机（孙铮、 王跃堂，2001）选出有会计报表粉饰动机的上市公司为：1999年165家，2000年182家，共347家。由于各上市公司之间存在较大的规模差异，我们将上述347家上市公司的应计利润除以主营业务收入，即：AACi=（NIiWti）/REVi，其中：NIi、Wti 、REVi分别为i公司的净利润、经营现金流量和主营业务收入。由于应计项目和线下项目是会计报表粉饰的重点项目（Haw, I. M.、Qi, D. Q. and Wu, W.，1999），我们还将上述347家上市公司的非核心收益除以期末净资产，即：NCRi=（投资收益+补贴收入+营业外收入-营业外支出）/净资产。在上述数据处理基础上，本文根据AACi或NCRi的异常负值或异常正值来选出有会计报表粉饰行为的上市公司共计106家，其中1999年报选中48家，2000年报选中58家。3)控制样本的选取在前述重亏、微盈、保6%、保10%的347家上市公司之外，我们以余下的825家上市公司作为选取控制样本的大范围集。为此，首先将前述106个研究样本和825个大范围控制样本集的未预期盈余UE（研究样本）和UE（控制样本）除以各自的总资产并分别按从小到大的原则依次排列，从而得到已消除规模影响的UE*（研究样本）和UE* （控制样本）；其次将106个研究样本的UE*值按不超过0.05的间距进行分组，最终得到17个研究样本组 由于第1、第2、第12、第13、第14和第16这六个研究样本组仅有一个样本，不能进行统计分析，因此予以剔除。最后，针对剩下11个样本组共100个研究样本的UE*，在825个大范围的控制样本集中，找寻与之最为接近的UE*所对应的上市公司组成初步的控制样本。具体情况如表1所示：表1 初步确定的样本及未预期收益分布组别123456未预期收益-0.3-0.25-0.15-0.10-0.099-0.089-0.089-0.079-0.079 -0.06-0.06 -0.04研究样本354646控制样本354646组别7891011总数未预期收益-0.03 -0.02-0.02 -0.01-0.01 000.010.01 0.02研究样本911171916100控制样本9111719161003样本指标的计算1)预期盈余的计算 本文采用幼稚模型来计算研究样本和控制样本的预期盈余，即UEit=Eit-EEit，其中：UEit为i公司t年度的未预期盈余，Eit为i公司t年度的会计盈余，EEi t为i公司t年度的预期会计盈余，在幼稚模型下为i公司t-1年度的会计盈余。2)超额报酬率的计算一只股票的超额报酬率AR(Abnormal Return)等于该股票的实际报酬率减去该股票的正常报酬率。在证券市场上，我们很容易观察和计算每一只股票的实际报酬率，即：，其中，和分别表示股票i在期间t和期间t-1的收盘价如果是除权日还要进行复权处理。；而对于每一只股票的正常报酬率，我们则采用风险调整后的超额报酬率AR(Risk adjusted abnormal return )方法和资本资产定价模型来估计，亦即：=+，其中，为证券市场的一个市场组合（Market Portfolio） 本文采用上证综合指数。在期间t的报酬率，而就是股票在期间t的超额报酬率。对于式中所需的、值，我们则利用个股i与上证A指在报表公布日前90个交易日至前30个交易日的实际报酬率并通过回归求得。 由于本文前面已选取了研究样本和与之对应的控制样本各100个，因此必须对这200个样本建立各自的回归方程并分别求和。为了保证计算的可靠性，在对回归系数和进行t检验的基础上，我们剔除了15个未能通过90%置信水平检验的研究样本；对于被剔除掉的控制样本，我们则再从控制样本的大集合中重新寻找达到条件并通过90%置信水平检验的样本来弥补，最后得到的研究样本和控制样本情况如表2所示：表2 最后确定的样本及未预期盈余分布组别123456区间-0.3 -0.25-0.15 -0.10-0.099 -0.089-0.089 -0.079-0.079 -0.06-0.059 -0.04研究样本253345控制样本253345T检验值0.9670.9910.6930.3230.210.659组别7891011总数区间-0.03 -0.02-0.02 -0.01-0.01 00 0.010.01 0.02研究样本7917191185控制样本7917191185T检验值0.9950.8570.720.9950.963除此以外，为保证所选取的研究样本和控制样本确实具有“相同”的会计报表表面信息含量，笔者还分别对这11个样本组内的未预期盈余和进行了统计检验，结果显示各样本组均通过了0.001水平上的t检验，因此我们有理由相信：各个组内的研究样本和控制样本的未预期盈余（）在统计意义上是相等的。三、假设检验1研究假设根据中国股市的预示效应和公告后效应（陈晓、陈小悦、刘钊，1999），我们在前述研究样本和控制样本的指标计算基础上，采用年报公布前30天到年报公布后30天、年报公布前30天到年报公布日、年报公布日到年报公布后30天这三种长度的时窗（window）来研究会计报表粉饰的市场传导效应。为此本文提出以下两种研究假设。1） 研究假设一：以样本选取过程中划分的11个组为研究单位，令年报公布日为第0天，记为t=0，则组内各研究样本和控制样本报表公布所导致的累计超额收益率分别为： = (-)= =(-)= =(-)=同理，对应的控制样本因会计报表公布所导致的累计超额收益率可分别为CAR1i、CAR2i、CAR3i，其计算方法同上。本文拟比较这几种不同时窗下每一对应组的研究样本和控制样本的累计超额收益率值是否有显著差异，以此来检验投资者是否能够辨别具有相同会计报表表面信息的会计报表是否具有粉饰行为。2） 研究假设二：将前述11个样本组分为A、B两个部分，其中A部分的未预期盈余UE*（UE*）为负值（1-9组），B部分的未预期盈余UE*（UE*）为正值（10-11组），令A、B两个部分全部研究样本的累计超额收益率、平均超额收益率分别为： A部分研究样本： =() i为从第1组到第9组 为第i组的研究样本数 =() t为报表公布后第t天 为从第1组到第9组的样本总数 B部分研究样本： =() i为从第10组到第11组（B部分） 为第i组的研究样本数 =() t为报表公布后第t天 为从第10组到第11组的样本总数 同样道理，与研究样本对应的控制样本的累计超额收益率和平均超额收益率可分别记为CCAR1t、CCAR2t和AAR1t、AAR2t，其计算方法与研究样本相同。由此，我们可以检验： H0：CCAR1t CCAR1t，CCAR2t CCAR2t相符，也同样说明投资者不仅不能识别会计报表是否进行了粉饰，反而对被粉饰了的报表更为看好。四、结论分析上面的实证结果已经验证了投资者不能辨别报表粉饰现象，会计报表粉饰具有明显的误导作用。笔者认为，以下几种可能原因的交互作用造成了会计报表粉饰的误导效应。1)多数投资者“幼稚”。由于我国多数投资者的“幼稚”和无知以及对相关知识的缺乏，使他们没有能力去理解和分析上市公司的会计报表，只能简单地根据年报披露的净利润和净资产收益率来判断公司的经营业绩和发展前景。2)集体的非理性。虽然我们说多数投资者是幼稚的，但证券市场上至少会有一个老练的投资者能够识别会计报表的粉饰行为，但是这个老练的投资者个人并不能左右市场，所以它面临的实际上是一个“选美问题”，他只有按别人的“价值标准”来交易才可能获利，因此，尽管他能识别上市公司的会计报表粉饰行为，但却仍以“视而不见”的表现来进行交易。3)证券市场的不规范。在中国证券市场上还有众多的机构投资者，他们往往拥有很高的学历并积聚了大批投资专家，可以说要识别会计报表粉饰现象确实是举手之劳，但他们为什么也没能识别会计报表的粉饰现象呢？笔者认为，这些机构投资者不是没有能力识别已粉饰的会计报表，而是基于“坐庄”的需要与上市公司一道联手操纵会计