上市公司会计信息披露及时性的信息含量分析.doc
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1、上市公司会计信息披露及时性的信息含量分析 (正文) 1. 研究问题、文献回顾与研究假说 1。1 研究问题 及时性是衡量会计信息含量的重要原则之一,也是会计理论研究的重要范畴之一。其实质是会计信息能够在规定的时间范围内或使用者要求的时间限度内达到使用者。国际会计准则委员会(IASC)在其 1989 年 7 月公布的关于编制和提供财务报表的框架规定及时性为相关性和可靠性的制约因素之一;根据及时性会计原则,IASC 在 1997 年修订的国际会计准则第 1 号财务报表的列表中规定了会计报表披露的合理期限;美国财务会计准则委员会(FASB)于 1980 年颁布了第二辑财务会计概念公告-会计信息质量,该
2、公告包括了会计信息的质量主要为可靠性与相关性。其中相关性包括了三个构成成分:预测价值、反馈价值和及时性.尽管 FASB 与 IASC 对及时性的规定有一定的差异,但是他们都肯定了及时性是影响会计信息质量的重要问题之一。 会计信息含量实质是会计信息与证券价格之间的影响关系,信息是否具有信息含量取决于投资者能否从会计信息的公布中获得新的信息或能否影响股价.在资本市场上,对上市公司信息披露的要求源于管理层和外部股东之间的信息不对称和利益冲突.为降低信息的不对称,减少双方利益的冲突,信息披露制度营运而生。按照有效市场理论,由于股价可以对公司信息做出准确的反应,从而实现资本市场对管理层的有效约束。然而由
3、于中国上市公司中存在大量的非流通股份,大股东拥有着上市公司的实际控制权.在这种情况下,信息披露越迟,信息向大股东泄露的可能性越大,由内幕信息给大股东带来的非正常收益也越大。因此,为了维护中小投资者利益,监管部门要求上市公司及时披露那些能够影响投资者决策的信息,而年度报告作为投资者进行决策的重要基础性信息之一,其披露的及时性更是引人关注. 1。2 文献回顾 自 Ball and Brown 首次发表有关论文以来,资本市场和财务报表之间的关系已经扩展为一个广泛的研究领域。在会计文献中,对于会计信息披露及时性的研究主要关注于两个方面:一是披露滞后现象的解释,最早引起人们注意的就是“好消息早,坏消息晚
4、的披露规律;二是及时性的信息含量分析. 在以美国为代表的成熟市场的研究已经提供了大量的经验证据。如 Gilvoly 和 Palmon(1982)经过对 19601974 年在纽约证券交易所上市的公司年报披露及时性进行分析,证实了股价对较早披露盈余的反应要强于对晚披露盈余的反应。之后,Chambers 和 Penman(1984)研究了早披露公司非正常收益要显著大于晚披露公司.于此同时,Kross 和 Schroeder(1984)证实了盈余公告的及时性与盈余公告日附近的非正常收益相关,而且早披露盈余公告的公司非正常收益也显著大于晚披露公司。因此,对于国外市场经验研究提供的证据显示出,早披露公司
5、的非正常收益显著大于晚披露公司,而且非正常收益对公告的及时性有联系。 但是对于我国这一新兴市场,很多学者对这一问题也进行了深入的研究。Haw et al.(2000)和陈汉文等(2004)年分别对上市公司的盈余公告及时性与业绩变动之间的关联性进行检验,指出在中国市场上也存在“好消息早,坏消息晚”的披露规律。程小可(2004)进一步验证盈余披露类型与及时性之间有一定联系的同时,盈余披露及时性显著影响了盈余的质量.对于作为基础性信息源的年度报告而言,除盈余信息外,还包含影响决策的审计意见.巫升柱(2006)进一步提出年度报告披露时滞与年报中的盈利与否有关系。 上述学者对及时性的研究主要集中于信息披
6、露的解释方向,而对信息含量未进行详尽阐述.本1 文将在这方面展开研究. 1.3 研究假说 中国证监会要求所有上市公司于每年4月30日前公布其上一年度财务报告, 1997年预约披露制度出台, 交易所按照均衡披露的原则统筹安排上市公司的年报披露工作, 在这种背景下, 上市公司年报披露时间上的灵活性受到一定限制, 也对信息披露工作产生了时间上的压力, 由此导致了不同的市场行为。因此本文对及时性的分析主要侧重于及时性与市场反应之间的关联性.股权分置改革之前, 我国上市公司的股份由流通股和非流通股构成, 某些上市公司可流通股份的市场价值很低, 而且个别大股东控制大部分可流通股份的现象非常少见.因此, 信
7、息披露越迟, 相关信息泄露的可能性越大, 由信息披露所引起的市场反应也就越小。基于此提出本文的研究假设: 早披露年报的上市公司市场反应强于晚披露公司.在本文的研究中, 使用反常收益和累积超额回报衡量年报披露日附近的市场反应, 则本文的研究假设可进一步解释为: 早披露年报上市公司的反常收益和累积超额回报显著大于晚披露公司. 图1 研究逻辑框架图2。 研究设计 2。1 研究设计概述 2。1.1 研究设计思想 本文基于前人对会计领域的资本市场的研究,进一步的提出针对我国这一新兴市场上,不仅存在“好消息早,坏消息晚”的披露规律,而且信息披露越迟由信息披露所引起的市场反应就越小。进而提出本文的研究假设:
8、早披露年报的上市公司市场反应强于晚披露公司。在本文研究中,为了进一步量化市场反应的强弱,作者采用了事件研究法,即早披露年报的上市公司的反常收益和累积超额回报显著大于晚披露公司。 本文在基于描述性统计分析,采用了三个不同的模型从不同角度对文章研究假设进行实证研究。首先,通过研究年报公布日期附近股票的超额回报与公告时滞之间的关系来探讨其市场反应,即讨论公告时滞是否与公司股票超额回报变化之间存在联系。其次,通过比较早晚披露公司的累积超额回报是否存在显著性差异来进一步的验证研究假设。最后,采用多元回归的方法,通过控制其他相关变量,研究未预期披露时滞是否能够为解释累积超额回报减少提供帮助,即考察未预期披
9、露时滞的回归系数显著小于 0. 通过以上的模型设计,进行样本确定、数据提取和实证分析,最终得出数据处理的结果的出结论。2。1.2研究设计框架图 图 2 研究设计框架图 2。2 本文主要的分析方法采用的是事件研究方法,具体的分析方法说明如下。 2。2。1 窗口的选择 间长的适合长窗口 间窗口中存在,所以本文采用 3 个对称的窗口期5,5、2,2、1,1来考察年报公布效应。 2。2。2 测超额收益的计算方法 超额收益(AR)的计算模型主要有三种: 分析方法说明 窗口选择主要考虑的因素有: 事件影响力的时间长短,时 其他事件的干扰(噪音) 本文使用最大窗口期-20,5进行分析,在窗口的具体选择上主要
10、基于以下考虑:一方面由于正常的潜在信息泄露市场反应会先于年度报告的实际公布日期,因此本文采用20,-3、20,2时间段来考察可能发生的信息泄露;另一方面在一个相对有效率的市场,年报披露的效应不应该在长时 市场模型: ( ) it i i mtEr r =+ 市场调整收益模型: () it mtEr r = 均值调整模型: () it iEr = ,1101101 TiitTrTT= t 这三种模型既相互联系,又有所区别市场模型是主导性的资产收益计量模型,这是因为与均值调整收益模型相比,市场模型能够分离出与市场收益波动相关的那以部分股价收益,从而降低了异常收益的方差,提高了统计推断的精度。但是二
11、者差异并不大。但是均值调整模型不适用于样本股票的收益率波动的巨大的情况。至于市场调整收益模型,考虑到它对市场模型参数的限制可能使结果产生较大偏差,一般认为只有难以利用估计窗口的情况下才运用该模型。 本文采用的是市场调整收益模型,即第二种模型. 2。2。3 回归模型的选择 本文共采用了两个回归模型,分别是模型 1 和模型 3。 模型 1 是基于边际信息含量的研究。所谓边际信息含量的研究是考察一项特定的会计数据是否能够增加投资者可获得的信息集。这种研究通常采用事件研究方法以确定一项会计数据的公布是否与公司的价值变化之间存在联系。价格反映通常被认为是价值相关性的证据.本文的模型 1正是基于边际信息含
12、量的研究设计的.作者采用事件研究的方法确定年报时滞与上市公司的超额回报之间存在着一定的联系. 模型 3 是基于增量联系研究的基础上。所谓增量联系研究是考察在控制其他特定变量的前提下,有关会计数据是否能够为解释公司价值提供帮助。如果所估计的会计数据的回归系数显著不为 0,那么该会计数据通常被认为是价值相关的。本文的模型 3正体现了增量联系研究的特点,通过建立多元回归模型找出累积超额回报(CAR)与未预期披露时滞(URlag)之间的联系.多元回归中,URlag 前的系数体现了未预期披露时滞对累积超额回报的影响的大小。 2。3 分析步骤说明 为了考察研究假设的正确性,本文作者通过四个步骤来进行分析检
13、验. 2.3。1 描述统计分析步骤说明 在市场反应分析之前,应通过对及时性替代变量进行基本的描述统计分析。根据年报披露时滞的月份和年报披露时滞的天数分别进行了频数的统计,并形成图表,以便观察年报披露的时间上的趋势以及样本数据的分布情况.同时,对于及时性替代变量年报时滞、年报时滞系数和未预期披露时滞三个变量,作者检查了均值、中值、标准差、最小值和最大值.均值是集中趋势的最主要的测度值, 它利用了全部的数据信息.中值则是数据中间位置的代表值,不受数据极端值的影响,可以很好的体现大部分数据的倾向。另外,标准差体现了数据的离散程度,最大最小值体现了数据的极端情况.通过以上分析,可以得出及时性替代变量的
14、分布趋势。 2.3。2 模型 1的分析步骤说明 在模型 1 中,文章作者采用了一元回归的模型进行分析。将超额回报(AR)作为因变量,年报时滞(Rlag)作为自变量,通过回归来探讨二者之间的关系,进而探讨市场反应。具体模型如下:01 it iAR a a Rlag a = + 若系数 是显著小于 0 的数,则说明年报时滞越大超额回报越小,即早披露上市公司的超额回报显著大于晚披露公司。 本文分别对相对日期11到 5 的超额回报(AR)和年报时滞(Rlag)进行回归,并分析回归结果。 2.3。3 模型 2的分析步骤说明 经过描述统计分析,样本数据拒绝了正态分布的假设检验,因此本文采用了 mann-w
15、hitney U非参数检验。这种 mannwhitney U非参数检验可以考察出早晚披露组均值间的显著性差异,它相当于参数检验中的 t 检验。在大样本的情况下相当于参数检验中的 Z 检验。这种方法通过找出非正态分布的总体中服从 t 分布的统计量,然后进行假设检验。通过该模型,可以检验两个总体的显著性差异。 要进行非参数检验首先对早晚披露公司进行分组,具体的分组标准时: 按照年报披露时间:1、2 月份披露组为早披露组,3、4 月份披露组为晚披露组; 按照 URlag符号的不同:URlag0组为早披露组,URlag=0 组为晚披露组; 按照年报披露时滞系数 RLI的不同:RLI0.3 为早披露组,
16、RLI0。7 为晚披露组; 然后在每一个分类标准下,利用软件对不同的五个窗口分别进行检验.得出结果,进行分析。 2。3.4 模型 3的分析步骤说明 在模型 3 中,本文作者采用了多元回归的模型进行分析,控制诸如公司规模、消息类型、审计意见等公司特征和市场因素等变量。对于这些变量,首先进行分析,转化为在 CSMAR 数据库可以直接提取的数据。分析整理后,利用统计软件进行多元回归可以得出分析结果. 2。4 样本与变量 2.4.1 样本的筛选 样本的筛选主要是要选定适当的筛选标准。筛选样本的标准可以是样本的时间跨度、上市地点、所属行业,或者公司的某些特征。 本文的筛选标准如下: 金融类上市公司。在
17、CSMAR 数据库中可以查到哪些公司是金融类上市公司; ST/SP 类上市公司; 期间各年 4月 30 日之后披露年报的上市公司; 部分数据缺失或数据无法获取的上市公司。 2。4.2 相关变量 1。 年报时滞(Rlag)-上一会计年度末(12 月31 日)至年报披露日之间所包含的交易日天数。 2. 未预期披露时滞(URlag)-随机游走模型确定了期望披露时,即 1 () tE Rlag Rlagt = 则 . 1 ttURlag Rlag Rlag = t3。 年报时滞系数(RLI)-RLI=n/N,n 是上市公司在第 n 个交易日公布年报,N 是年报规定披露时限内的交易天数总和,据统计 N=
18、78. 4. 反常收益(AR)-简单理解为没有预期到的收益的部分,即 it it mtAR R R = ,其中 是第 i 家公司t日的反常收益率, 是第i 家公司t 日的日收益率,itARmtR 是第 i 家公司 t 日的正常收益率(在文中,采用市场调整模型,即以总市值加权的日市场收益作为 mtR 的估计值). 5. 累计超常收益(CAR)将研究窗口内的每一天的超常收益加以汇总,得到的即 CAR,即2112 (, )tttCAR t t AR = 2。4.3CSMAR数据库提取 从 CSMAR数据库提取时,确定了尽量减少不必要的数据过多堆砌,以及数据完整性的原则,在数据库中使用了条件追加选择,
19、剔除了样本外的不必要字段。 在三个模型中,总共使用了 14 个变量。其中年报时滞 RLag、未预期年报时滞 URLag 和年报时滞系数 RLI用来表征信息披露及时与否;反常收益 AR、累积超额回报 CAR 用于衡量信息披露所引起的市场反应;公司规模SIZE 变量,以上市公司会计期末总资产的自然对数表示;流通股比例 PUBL以上市公司会计期末流通股数与总股本比例计算确定;模型中 INDU 代表上市公司所处的行业变量,工业类上市公司 INDU = 1,其他行业INDU = 0;在对公司业绩指标的选择上,本文选择了每股收益指标 EPS,主要是考虑到每股收益是衡量会计盈余的常用做法,每股收益 EPS
20、=净利润/年度末总股本;由于国内分析师预测尚处空白,未预期盈余 UE 变量利用随机游走模型计算确定,即;资产负债率 LAR 以会计期末总负债与总资产的比值计算确定,即 LAR =年度末总负债/总资产;AUD I 表示审计意见类型, 我国现行审计准则规定的四种审计意见类型中,除了标准无保留审计意见外,其他几种类型审计意见报告的签发有可能影响投资者对财务报告有用性的判断,因此如果上市公司被出具的是标准无保留审计意见,则令 AUD I =0,其他类型的审计意见则令 AUD I = 1;EXCH表示交易所变量, 深市赋值为 1,沪市赋值为 0;YEAR 是年度变量,令 2003年 YEAR =0,20
21、04年 YEAR=1。 1 = t tEPSEPSUC而这 14 个变量中,未预期披露时滞、年报时滞系数、反常收益、累积超额回报、未预期盈余这5 个变量为计算所得,故在 CSMAR 数据库中因提取的是计算该类变量的数据,不能直接提取。收集数据过程中,以条件(包括会计期间、披露日期、窗口区间以及报表类型等)作为筛选依据,将2002 年到 2004 年所需要的数据完整的提取。 3. 实证过程与结果 3。1 实证分析过程 3.1。1 样本与数据 1。 样本选择的标准和步骤 本文的样本期间涵盖了20022004年三年, 样本公司为发行A股的在深沪两市上市的全部公司。在完成CAR等计算后, 剔除如下类型
22、的上市公司: (1) 金融类上市公司(2) ST/PT类上市公司 (3) 样本期间各年 4月 30 日之后披露年报的上市公司; (4) 部分数据缺失、数据无法获取的上市公司。 由此, 进入本文研究的样本公司共3460家, 由于数据计算的需要, 多元回归分析模型减少一年数据,共计2353个样本. 2. 数据来源 20022004年上市公司年度报告披露时间数据、财务数据、交易数据, 通过提取CSMAR数据库获得。同年交易所休市日信息由网上交易所休市公告得到. 3. 数据处理方法 本文所使用的数据处理和分析软件包含: EXCEL、ACCESS、STATA 等。其中, 基本数据采用 EXCEL 软件处
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