上市公司财务指标与股价波动相关性分析

【文章摘要】

本文以56家沪市A股上市公司为样本，采用多元线性回归方法，分析了我国上市公司财务指标与股价波动的相关性，发现每股收益和每股净资产对股价波动的影响最为显著。

【关键词】

财务指标；股价波动；相关性分析

随着证券市场的不断发展和上市公司信息披露机制的不断完善，上市公司提供的财务信息对投资者的投资行为产生的影响越来越显著，反映在市场上就是公司的股票价格会随着财务信息的变化而出现波动。因此，研究上市公司财务信息指标与股价波动的关系对投资者是有意义的。

1 模型构建

多元线性回归模型是用多个解释变量来解释因变量的一种模型，它能较好的表达多个自变量与一个因变量之间的线性关系。本文假设上市公司财务信息与股票价格之间存在线性相关关系，而财务信息又以财务报告为载体表现，以会计数据和财务指标的形式传达给投资者。因此，本文以财务指标作为自变量X，股票价格作为因变量Y，建立上市公司财务指标与股价波动的多元线性回归模型，即：Y=β+β1X1+β2X2+β3X3+….+ βnXn+ε，其中，n是自变量X的数目，βj（j=1，2，3……n）是待估回归系数，ε是随机误差。

1.1财务指标选择

投资者在进行投资决策时，往往单纯依赖每股收益指标，但实际上每股收益指标并不能全面反映企业的财务情况。投资者在进行投资评估时应考虑全面，结合其他财务指标信息，如反映公司股东权益、盈利能力、成长能力、营运能力和偿债能力等方面的指标，进行综合分析后理性投资。鉴于此，本文选取了10个典型的财务指标作为解释变量X，即：每股收益X1、每股净资产X2、营业利润率X3、净资产收益率X4、净利润增长率X5、净资产增长率X6 、存货周转率X7、速动比率X8、产权比率X9、资产负债率X10。

1.2股价波动指标选择

本文选取股票收盘价来表示股票价格，即因变量Y。由于上市公司一般在1到4月披露上年财务数据，为了让数据更具说服力，应尽量选择次年4月30日后的股票价格作为研究指标。同时，为了让结果更加准确和具有代表性，应尽量选择连续一段时间股票收盘价的平均值来作为输出变量，以剖除个别特殊情况带来的干扰。

2 实证分析

2.1数据准备

本文实验数据主要来源于新浪财经，所需要的数据资料主要包括上市公司对外公布的财务信息和股票行情。为了降低样本数据的差异性，本文选取的样本企业均为沪市A股上市公司，在随机选取的68家上市公司中，剔除掉ST公司、每股收益及每股净资产为负的公司、信息纰漏不全的公司，最后剩下56家沪市A股上市公司，将其中51家作为研究样本，剩余的5家作为最后结果的检验样本。

获取56家样本公司2012年的相关财务指标值作为自变量X，同时分别获取各公司在2013年4月30日到6月30 日之间的股票收盘价，以其平均值作为因变量Y。为了排除数量的量纲对模型结果的影响，对所获取的数据进行标准化处理。

2.2模型实现及结果分析

借助SPSS软件，将标准化处理后的51组样本数据进行多元回归分析，默认置信水平为5%，得到的部分结果数据整理后如表1所示。其中，决定系数R2为0.738，调整R2为0.645，说明模型拟合程度较好，自变量和因变量存在共变量情况；F检验统计量的观测值为3.524，对应的Sig值为0.002，可见该回归模型整体较为显著，因变量和自变量的线性关系明显，说明前面的假设成立，建立的回归方程有效。

虽然模型整体显著，但并不代表各参数显著，因此还需要分析各个自变量对因变量的影响的显著水平。从表1中可以看出自变量X5和X9的Sig值大于0.05，对因变量的影响不显著，解释性不强，应从自变量中剔除，其余8个自变量对因变量影响显著。由此得到上市公司财务指标与股价波动的多元线性回归方程：

将准备好的5组检验样本作为校验数据对建立的回归方程进行验证，将5个样本的财务指标数据带入到上面的方程中，计算出的校验值与其原始股票价格数据的对比如图1所以，可见其差别总体上并不大，说明本文建立的多元线性回归模型以及最后得到的回归方程有一定的合理性。

通过回归分析发现，我国上市公司财务指标对股票价格有一定的影响，公司的股价波动与每股收益、每股净资产、营业利润率、净资产收益率、净资产增长率 、存货周转率、速动比率和资产负债率八个财务指标相关性较为明显，其中，显著性最强的是每股收益，次之为每股净资产。

【参考文献】

[1]郑儒彬.上市公司主要财务指标与股价变动的相关性分析[J]. 财会研究，2009（5）.

[2]戴庆文.我国上市公司股价收益率的影响因素分析[J]. 会计之友，2012（10）.

【作者简介】

杨晓凤（1986--），女，管理学硕士，单位：重庆大学城市科技学院，研究方向：财务管理。