使用Ohlson模型对财务信息及市场价值的实证研究

王旭彤

摘要：本文基于Ohlson模型（1995）建立评估模型，对为何现今的财务报告不能为使用者提供相关、及时的财务信息来评估公司运营状况和股价，以及为何股价不能完全与公司的市场价值一致进行检测。本文以澳大利亚45家上市公司为样本，选择企业的研发费以及非审计费占比为变量，研究这两种费用对公司的市场价值的影响，并发现其相关性。

关键词：Ohlson模型；市场价值；财务信息；研发费；非审计费

中图分类号：F121.26 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）031-000-04

一、目标及引言

在过去的很多年里，大量的文献都提供了股票价格可以反映公司市场价值的证据。然而越来越多的学者的实证研究表明股票定价与公司的价值存在不一致，通过分析公司财务报告并不能够准确评估公司表现，其中的干扰因素也成为学术界非常关注的问题，人们希望了解是哪些因素影响着市场价值，并造成股票定价的不一致。

本文对Ohlson模型进行修正后，使用： Pt= B V Et+α1RIt+α2Vt 对股价和价值相关性进行测试。该模型中有四个变量：股权的账面价值、剩余收益以及代表不可测试信息的vt，我们选择的vt是两个独立变量，研发费和非审计费占比。经过测试后，将从样本的描述性统计学以及矩阵两个方面进行数据分析并得出结论。

选择研发费（R&D）作为测试变量有两个原因。第一，研发支出如何进行会计处理，对于企业的生存与发展具有重要影响，自主研发活动在企业战略中的地位越来越重要。Griliches （1981）的研究成果表明，研发费的投入应该被计入企业的无形资产，从而影响企业的市场价值。第二，如何在财务报表中计量和披露研发费用一直存在争议。例如，以美国、德国为主要代表的一些国家主张将研发费用完全费用化；荷兰、巴西等国家则允许企业将研发费用完全资本化；《国际会计准则》（IAS）采取了折衷的态度，规定只有当研发支出满足一定条件之后才能够资本化，并且必须在资本化后的会计期间对已资本化的研发支出进行摊销，实质上此时资本化的研发支出已经被认定为一项无形资产。

我们选择的第二个变量是给予审计人员的总费用中与审计无关的服务费所占比率。近年来的许多杰出的公司爆出骇人的财务造假丑闻，这些公司股票崩盘，在几周内就宣告破产，严重挫伤了投资者以及社会公众的信心。造成这些信息不对等，股价暴跌的问题根本是内控的薄弱、审计监管的缺失。

本文结构安排如下：第四部分对相关的文献进行了回顾，第五部分是理论模型，第六部分是假设研究与实证结果，第七部分为结论。

二、文献回顾

Agrawal Anup and Sahiba Chadha，（2002）系统的实证证据证明严格的内控与监管可以有效的避免公司的财务问题。他们检测了相应的治理机制与公司发生报表修改几率的关系。其中，公司监管治理问题包括：董事会和审计委员会的独立性，使用具备会计或财务背景的独立董事作为董事会或审计委员会成员，审计人员面临的外部冲突。他们试图通过虚拟变量评估5大会计师事务所的审计质量的差异，结果表明，在会计重述公司中，非审计费用平均约占审计总费用的51%（52%），约30%的重述公司支付超过1000000美元的非审计费用给外部审计师。

Cannolly and Hirschey（2005）研究了公司如何调控公司价值与研发支出之间的关系。结果表明，研发费用的市场估值不仅受到金融环境的影响（Booth et al.， 2006）），也受到类似企业规模等公司特点的影响。

具体来说，企业规模对这种关系因为规模经济的原因产生积极作用，而增长速度快的企业也可以收获积极的影响，通过投入研发支出获得更大的优势，从研发项目所产生的利润更大。相反，自由现金流对研发支出的市场估值会产生负面影响，因为高水平的自由现金流的公司可以用这些资金进行负净现值（NPV）研发项目。总的来说，一些公司的特点（即，公司的规模，增长和市场份额）被发现积极影响公司价值和研发投入之间的关系，反之（自由现金流，劳动密集型和资本密集型）会产生负面影响。

Ohlson （1995） and Feltham and Ohlson （1995， 1996），依据他们的剩余收益估价模型（RIVM），表明股价在一定条件下可以表示為账面价值和收益的加权平均值。Dechow， Hutton and Sloan （1999）在Ohlson模型剩余收益估价的基础上提供实证评估（Ohlson（1995）），实证结果表示与奥尔森理论一致。

三、理论模型

对文献的回顾支持了我们关于变量选择的假设，所选变量是有价值相关性的。使用Ohlson 模型，写作：

Pt= BVEt +α1RIt +α2Vt

Where：α1=

BVE 是所有者权益的账面价值，RI是剩余收益，Ohlson模型认为这个模型剩余收益与股价是正相关的，同时Ohlson模型指出估价模型的解释度比较高，由模型得出的参数接近预期。回报与估值模型的R2 归结于因变量的变化。

同时随着时间的推移，回归方程的拟合优度在逐渐下降，即剩余收益对股价的解释力度在逐渐变弱。理想情况下，剩余收益应该对股价具有完全的解释能力，即拟合优度应该为100%，但实际条件下，各种因素影响着两者对股价的解释力度，由此我们加入之前选择的两个变量：研发成本以及审计费，对Ohlson（1995）的价值模型进行推导，建立一个可以反映股票价格与这两个因素的模型。

四、假设研究与实证结果

我们希望测试的是线性信息动态和Ohlson估值模型（1995）。因此，我们需要规范一套经验线性信息动态和经验的估值模型。假设以下变量，研究和开发（RDT），盈利（E），账面价值股票（BVE），剩余收益（RI），以及支付非审计服务费占比（PNAF）可以捕获其他信息。线性动态信息（LIDs），用于该模型：

其中，

· RIt，t+1 =在 t， t+1的剩余收益；

·RDt，t+1 = 在 t， t+1 的研发费用

·B V Et，t+1 = 在t， t+1的账面价值

·P N A F t，t+1 = 在t， t+1支付给审计师的非审计服务费用占收费总额的比例

在Ohlson（1995）里，RD，BVE，E和PNAF可以被看作是代替其他信息。为了得到LIDs的变量的预期渐近行为，对参数限制规定，以确保这些变量的收敛发散是合适的：

（i） 1 ≤ ω44 < （1+ r）； （ii） 1 ≤ ω33 < （1+ r）；

（iii） 0 ≤ ω22 ≤ （1+ r）；（iv） 0 ≤ ω11 < 1

假设在企业的市场价值持有的理论基础上，基于公正核算的实证估值模型框架，可以写作：

Vt = BVEt+ 1RIt+ 2RDt+α3 BVEt +α4 PNAFt

文中提出的LIDs和经验估值模型提供了一个可测试的股权估值。我们收集了45家澳洲证券交易所的上市公司为期2年的股价。这些统计数据被示于副表中。

在表1中，对于所有样本，中位数和平均值对于大多数变量是极其相距甚远，因为它们具有小于10的中位至平均比率，但RD和PNAF的比约为3。对于所有变量所有样本中，最大和最小距离很远，而标准偏差远离0（PNAF是个例外，因为它是用百分比表示）。这清楚地表明，该样本数据将具有一个规模问题，不是一个直线模型。样本中大多数变量的偏度不接近0意味着该分布是不完全对称的。大多数变量是正偏斜。然而，RI是一个例外，因为许多公司在澳大利亚的收入是负的。

在表2中，一半的变量与其他变量正相关。 BVE与MVE（0.472）适度相关。事实上RI与MVE正相关。 PNAF与其他自变量相关性较弱。RD与BVE负相关，RI与PNAF适度的相关性（0.233），与MVE 的相关性仅仅为0.041 。一般情况下，半独立的变量正相关MVE值介于0.334（PNAF）到0.432（BVE）之间，这表明MVE可以部分地解释股价的积极影响。

接下来的分析涉及多重共线性的可能性。为了确定多重共线性在多元回归独立变量之间的可能性，Anderson（1997）表明，只要变量不是高度相关（即不超过85%），多重共线性是不是太严重的一个问题 。小于40%两个变量之间的相关性被认为是低度相关。表3展示的是样本的RI和MVE，即自变量和因变量之间的相关性， 对样本矩阵的分析表明，没有变量是与另一个变量高度相关的。BVE与MVE有一定相关性。所有其他自变量均为低相关。这表明，多重共线性对估值回归模型并不大。

假设检验和多元回归

（1）制定回归

因变量Y必须是公平的市场价值，自变量是股票账面价值（BVE），剩余收益（RI），研究及开发成本（R&D），支付非审计服务费比例（PNAF），

这是一个四独立变量模型。

MVE=a+b1BVE+b2RI+b3RD+b4PNAF

（2）计算回归

既回归分析和相关性分析如下：

MVE=61096093+1.369BVE-0.136RI-12.632RD+4866050659PNAF

假设检验

（一）假设及测试：

H0：β0=0 H1：β1>0

这是一个单尾检验。

（二）显著性水平和关键值：

对于单尾检验，α=0.05，dk= NK-1=90-4-1=85，T0.05=1.9

（三）检验统计量的值，并将其与临界值进行比较：

（a.）t值=3.192 即3.192>1.9 （b.）p值=0.002

这表明，t值为3.192切断尾部面积为0.002。

（四）决策和结论

由于3.192落在1.9的临界值之外，H0必须被拒绝。

结论是，在5%的显着水平下，β1显著大于零。P值= 0.002，表明t值为3.192切断0.002的区域。在5%的顯着水平，我们可以得出结论：

如果p值<α，检验统计量在拒绝区域；如果p值≥α，检验统计量在接受区域

由于p值（0.002）<α，H0必须被拒绝。

使用p值的RI，R&D和PNAF，我们有：

R I 0.878

RD 0.117

PNAF 0.001

结果表明，RI的0.878与RD的0.117均超过0.05，而PNAF的0.001小于0.05，我们得出结论：在使用5%的显著水平下，RI和RD在数据上不显着，而PNAF是显著的，（即β2<0，β3<0，β4> 0）

回归模型中R2的多重决定系数为28.38%，表示在股票市场价值的28.38%变化可以由回归模型解释。调整后的R2为25.01%。

回归模型为：MVE=61096093+1.369BVE-0.136RI-12.632RD+

4866050659PNAF

五、结论

本文由Ohlson模型为起点，选择45家上市公司为样本，从这些公司年度报告和ASX收集相关的资料，选择股权账面价值、剩余收益，研发费用以及支付给审计师的非审计服务费用比例作为变量。使用修正模型进行实证分析，从回归计算找到不同的独立变量与股价之间的关系。最后，我们的结论是，这些变量与公司的股价低中度相关。因此，从财务报告的信息不足以向信息使用者展现公司的实际价值。另外，依据线性回归的结果，股票市值与资产账面价值、支付的非审计服务费用比例呈正相关，与剩余收益与研发成本负相关。

由我們的发现可以得出研发支出与市场份额是负相关的结论，而在前人的研究中，研发支出与市场份额从长远来看是正相关的关系。即研究及开发成本在项目的早期阶段对公司价值产生负面影响，但是在项目后期会产生积极影响。在非审计费用的会计领域，我们得出的结果表明，它与企业的市场价是是正相关的，但本文中选取的样本较小，且其中非审计费是半分比，造成了PNAF的协同因素过大，存在局限。非审计费用应不利于企业的估值及表现，因为它潜在的威胁着审计质量。

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