内容摘要：证券市场就是从事信息交易的市场，信息对证券市场而言至关重要。本文根据剩余盈余模型即O-F模型的扩展形式，并依据我国证券市场的特点选择合适的变量建立回归模型，验证我国上市公司财务信息是否对股票价格具有解释力度，并找出原因，提出对策与建议。

　　关键词：上市公司 财务信息 股票价格 解释力度 实证分析
　　
　　信息的真实性对证券市场及证券产品显得至关重要，全球资本市场都在一定程度上存在着上市公司披露虚假信息的现象。在中国，先后有“银广厦”、“中科创业”及“亿安科技”等一系列信息造假事件发生；而在美国，同样有着安然事件发生。但我国上市公司披露虚假信息与美国上市公司披露虚假信息有着很大的不同，安然事件在美国证券市场只是个别现象，而类似“银广厦”事件在我国资本市场绝不是少数。
　　本文所研究的市场信息的定义主要包括两个方面：上市公司的基本信息，这主要包括公司的财务信息；上市公司在市场表现的相关信息，包括股票价格、市盈率、股本规模、资产总市值等，其中以股票价格为主。
　　
　　模型形成背景与介绍
　　
　　资产定价最为经典的理论莫过于资本资产定价模型（CAPM）和套利定价模型（APT）。但这些模型在20世纪80年代末90年代初受到了严峻挑战，因为这些模型都是建立完全信息基础之上的，而完全信息在现实市场中并不存在。在现实市场中，存在着信息不对称，充斥着各种噪声信息和虚假信息，存在着大量的噪声交易者，而这些经典理论很难对其做出解释（Maureen Ohara,2003）。Rietz(1998)和Longstaff, Santa-clara,Schwartz(2001)认为个人投资者的行为并不完全适合一些经典金融理论。有效市场假说及一些定价模型的怀疑，促使人们开始重视股票的内在价值问题，把研究兴趣转移到股票的计价模型（Valuation Model）上来，于是会计研究方法的计价模型观（Valuation Model Perspective）应运而生。这一方法的目的在于设计一个模型来说明财务信息应该怎样转换到股票价格中去。
　　计价模型观的建立主要归功于Feltham and Ohlson（1995）的开创性工作。他们提出的计价模型首次将股票价值与股东权益账面价格和未来盈利联系起来，从而确立了会计帐面数字在决定股票价值中的直接作用。党建忠、陈军、褚俊红（2004）提出公司股权价值与会计报表数据之间的关系式，即：
　　（1）式中，Pt是第t期末的股票价格，BVt是第t期末公司的账面净资产，RF是无风险利率，是公司经营性收益期望值。
　　（1）式就是著名的Feltham-Ohlson股权估值模型，以下简称O-F模型。由（1）式可看出，O-F模型实际上是由股利折现模型演化而来的，但它比股利折现模型更具可操作性，它为探讨财务指标与股票价格之间的关系提供了一个新的理论基础。O-F模型在股票价格与会计数据之间建立了直接的联系。国外专家学者利用计价模型所估算出来的股票价值可作为其内在价值的无偏估计。
　　在我国，汤云为和谷澎（1995）通过对沪市32 家上市公司1993 年5 月3 日至5 月14 日的股价与其基本面的9 个会计指标的相关性分析，发现在每股收益、预测每股收益、每股净资产、流动比率、速动比率、应收帐款周转率、存货周转率、销售利润率和资本利润率这9 个会计指标中，每股收益与股价的相关性最大，其次是每股净资产。陆宇峰（1999）用1994-1998 年4月末的收盘价和相应的1993-1997年年度报告数据检验每股收益和每股净资产对股价的解释力度，结果发现，每股收益对股价的解释力度有逐年增强的趋势（大多数年份在15%左右，1997 年为32%），而每股净资产对股价的解释力度一直比较弱，通常在1%左右。
　　
　　模型的构建
　　
　　为了验证我国上市公司财务信息是否对股票价格具有解释力度，本文选取每股收益和每股净资产作为分析指标。这样做的主要原因有：每股收益与每股净资产是上市公司财务信息披露的重要两项，故数据易获得；每股收益与每股净资产也是国家规定的衡量企业经营业绩的重要指标；根据国内专家学者（陆宇峰（1999）、汤云为和谷澎（1995））对上市公司的研究，发现这两个指标与股价的相关性最大，这两个指标对股价的解释力度最大。所以用线性的经验性模型表示为：
　　（2）式中，Pit（Price）是公司i在第t年度末的股价，t=2003,2004；BVit是公司i在第t年度末的每股净资产；EPSit是公司i在第t年度的每股收益；α1，α2是回归方程中自变量的回归系数；α0是回归方程中的常数项。
　　
　　样本设计
　　
　　本文选择样本时将遵循以下原则：本文选择了上证50指数样本股，按照2005-01-03发布的样本股，挑选上海证券市场规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股，以便综合反映上市公司披露财务信息的整体状况，利用2003、2004年度披露的信息作为样本数据；为保持样本区间的可比性，选样时剔除个别会计数据变化异常的公司（如个别公司每股收益及每股净资产为负的公司）；选取样本在2003、2004年度公开披露过的会计数据，为消除量纲的影响，对数据进行标准化处理，其公式为 ；选取的样本都是沪市50指数的成分股；样本数据全部来源于上海证券交易所、中富证券网站。数据处理结果与临界值均来源于SAS。2003年最终获得样本50家，剔除异常数据后为49家。2004年最终获得样本50家，剔除异常数据后为47家。两年合计实际样本共为96家。
　　
　　实证结果
　　
　　将上市公司样本的2003年、2004年度末期的相关数据代入回归模型，结果如下（注：显著性水平均为0.05）。
　　（一）2003年度的分析结果
　　 The REG Procedure
　　 Model: MODEL1
　　Dependent Variable: price
　　Analysis of Variance
　　Sum of Mean
　　Source DF Squares Square F Value Pr > F
　　Model2 28.95691 14.47846 34.97 <.0001
　　Error 4619.04309 0.41398
　　Corrected Total 48 48.00000
　　以上是对回归方程的显著性检验，就是看自变量每股收益（eps）、每股净资产（bv）从整体上对股票价格（p）是否有明显的影响。结果表明，在5%的显著性水平上，应拒绝H0，即股票价格（p）对每股收益（eps）、每股净资产（bv）有显著的线性关系，即回归方程式显著。说明了财务信息对股票价格（p）具有一定的解释力度。
　　
　 Parameter Estimates
　　Parameter Standard
　　Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t|
　　Intercept 1 1.71595E-11 0.09192 0.00 1.0000
　　eps1 0.57004 0.10458 5.45 <.0001
　　bv 1 0.32696 0.10458 3.13 0.0031
　　 Durbin-Watson D2.346
　　Adj R-Sq0.5860
　　以上是回归系数的显著性检验，结果表明：