201502 - page 92
第
30
卷
摇
第
2
期
梁利辉
,
陈一君
:
会计稳健性的经营风险信号作用研究
响
,
研究发现
,
伴随着会计稳健性的提高
,
公司股
价的暴跌风险显著降低
。
王志伟
(2010)
[20]
考察
上市公司关联交易与会计稳健性的关系时发现
,
会计稳健性在关联交易问题上具有实现分离均衡
的作用
,
这种分离均衡作用可以区分不同类型关
联交易
,
从而为保护投资者利益提供有效途径
。
于忠泊等
(2013)
[21]
从股价信息含量角度研究会
计稳健性的公司治理功能时认为
,
会计稳健性使
得股价中包含更多未来盈余信息
,
能够有效降低
管理者与投资者之间的信息不对称性
。
这些研究
表明
,
会计稳健性具有信号作用
。
但是
,
关于中国
上市公司会计稳健性经营风险信号作用的研究尚
未涉猎
。
会计稳健性的成本效益是影响会计稳健性与
经营风险关系的关键因素
(Wang
等
,2010)
[6]
。
更高水平的会计稳健性为公司带来收益的同时产
生相应成本
。
以债务契约为例
,
如前文所述
,
稳健
的会计使得债务违约条款更早被触犯
( Zhang,
2008)
[10]
,
从而为债权人提供更多保护
,
债权人的
风险降低
,
因此可能为公司提供利率更低的贷款
,
增加股票价值
。
但是
,
稳健的会计使得债务违约
条款更早被触犯
,
增加了公司破产风险
,
从而可能
降低股票价值
。
因此
,
更高水平的会计稳健性对
股票价值带来两个相反的作用
,
一个作用是更低
的利率提高股票价值
,
另一个作用是增加的破产
风险降低股票价值
。
合理优化这两种力量
,
公司
将选择使股票价值最大化的会计稳健性水平
。
Wang
等
(2010)
研究发现
,
资本市场只要存在一
定的监督机制
,
就存在分离均衡
。
在分离均衡作
用下
,
风险更低的公司可能选择更高的会计稳健
性水平
,
风险更高的公司可能选择更低的会计稳
健性水平才能实现效用最大化
[6]
。
尤其是风险
低的公司
,
主动通过更高的会计稳健性水平传递
经营风险低的信号
,
将自己与其他公司分离出来
而有利可图
。
这样
,
那些不能通过私下渠道获取
信息的外部投资者通过观察公司的会计稳健性水
平
,
可以辨别公司经营风险的高低
,
提高投资决策
效率
。
虽然中国资本市场不及美国发展完善
,
投
资者保护较弱
,
但中国资本市场的投资者保护措
施不断加强
,
市场监督机制不断完善
,
监督力度加
大
。
根据
Wang
等
(2010)
的会计稳健性风险信号
理论
,
本文预计会计稳健性在中国资本市场可能
发挥经营风险信号作用
,
因此提出如下假设
。
H:
我国资本市场存在会计稳健性风险信号
作用
,
经营风险高的公司会计稳健性更低
,
经营风
险低的公司会计稳健性更高
。
三
、
研究设计
1郾
样本选择和数据来源
本文选取
2010—2012
年上市公司为研究对
象
,
按照以下原则进行筛选
:
首先
,
剔除金融类上
市公司
;
其次
,
剔除
ST
及
PT
类上市公司
;
再次
,
剔除无法获得数据的上市公司和数据缺失的上市
公司
;
最后
,
获得
4 425
个年观测数据为研究样
本
,
实证检验会计稳健性与经营风险之间的关系
,
分析会计稳健性在我国资本市场中的风险信号作
用
。
本研究数据来自国泰安信息技术有限公司开
发的
CSMAR
数据库
(2014),
采用
SPSS18郾 0
软件
处理数据
。
2郾
研究变量
(1)
会计稳健性
。
本研究对被解释变量
(
即
会计稳健性
)
的度量参照现有文献
( Wang,
2013
[7]
;
李增泉和卢文彬
, 2003
[22]
;
张兆国等
,
2012
[23]
),
选用
Basu(1997)
[17]
构建的盈余回报
模型
,
以股票回报对盈余进行反向回归度量
。
见
模型设计
(1)。
(2)
经营风险
。
本文的检验变量是经营风
险
,
以
OPR
表示
。
本文参照
Wang(2013)
[7]
、
王政
等
(2011)
[24]、
和廖理等
(2009)
[25]
的研究
,
分别选
用公司资产价值波动和公司主营业务收入波动度
量经营风险
,
并分别以
OPR
_Ass
和
OPR
- Inc
表示
。
本研究中公司资产价值波动的计算参照
Vassalou
和
Xing (2004)
[26]
和
Wang(2013)
[7]
的
研究
,
以公司资产经济价值波动的标准离差表示
。
参照
Vassalou
和
Xing(2004)
[26]
的算法
,
首先根据
股票每日价格
P
t
算出股票价格收益率
R
t
,
计算公
式为
R
t
=
P
t
/ P
t
- 1
;
然后根据股票价格收益率的对
数
ln(
R
t
)
算出连续复利收益率的样本均值
滋
,
即
滋
= 1
T
移
T
t =
1
ln(
R
t
),
T
为股票月交易天数
;
滓
2
为连
续复利收益率的样本方差
,
滓
2
= 1
T
-1
移
T
t =
1
(ln
R
t
-
u
)
2
;
滓
为样本标准差
,
滓
=
滓
2
。
滓
为标的资产价
格以天为单位的波动率
。
将日波动利率转换成年
波动率
。
因证券价格的波动主要来自交易日
,
中
·78·
1...,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91
93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,...132