沪深A 股上市公司股价崩盘风险与业绩关系问题研究

周佳妍 王宏 东华大学旭日工商管理学院

一、引言

近几年来，不断有新闻媒体爆出上市公司出现各种问题，新闻媒体界将此类现象形象地概括为上市公司的“爆雷潮”。而各种问题的爆出对其上市公司的股价也造成了一定的影响，甚至导致其股价大跌，从而出现上市公司的股价崩盘现象。

造成上市公司股价崩盘的原因有很多，主要包括财务造假、债务违约、业绩大幅度下滑、股东行为等。在进行相关案例的初步分析后发现，财务造假和业绩大幅度下滑是影响最大的两类，财务造假具有隐蔽性的特点，因此其不太容易被察觉，而上市公司的业绩作为财务报表披露中的重要内容，广大投资者可以方便获取。业绩问题主要表现为业绩突然的大幅度下滑，在沪深3600 多家上市公司中，2018 年的净利润为负的上市公司多达450 多家，其中亏损金额最高为传媒行业的天神娱乐，其亏损金额高达-71.51亿元，较同期下降了803.53%，而其市值约为39.71 亿元，其亏损额度已经超过了其总市值，可见其业绩问题之严重。因此，本文希望以沪深A 股上市公司为样本，通过研究业绩与股价崩盘风险之间的关系，让广大中小投资者了解上市公司中存在的由于业绩问题导致的股价崩盘风险，在一定程度上为其投资决策提供帮助，从而使中小股东的利益得到一定程度的保障。

二、股价崩盘风险相关文献综述

股票崩盘是指投资者由于某种原因将所持股票大量抛出，导致股票价格迅速且持续下跌的情形（谢忱祎、骆良彬，2019）[1]。以上是基于投资者的角度考虑的，也有学者从企业角度考虑，将股价崩盘描述为，由于先前管理者隐藏企业的某些负面消息，而后因负面消息被披露出来而导致企业股价急剧下跌的现象（生洪宇、李华，2017）[2]。股价崩盘的衡量标准通常被定义为单日或数日股票价格的累计跌幅超过20%，股价崩盘风险则是指这种现象发生的可能性，即股票急剧下跌的概率。

股价崩盘的影响机制主要可以分为两个方面：内部因素及外部因素。内部因素主要包括大股东及高管减持、并购活动等。有学者指出大股东、高管减持力度越大，股价崩盘风险越高（罗党论、郭蒙，2019；孙淑伟等，2017）[3][4]；并购活动影响股价崩盘主要是通过商誉这一途径，商誉源于并购活动支付的溢价，有学者研究发现并购商誉会加剧股价崩盘风险（王文姣等，2017）[5]，也有学者提出商誉不影响股价崩盘风险，商誉减值显著正向影响公司股价崩盘风险（韩宏稳等，2019）[6]，还有学者认为商誉与商誉减值都会加剧股价崩盘风险（刘超等，2019）[7]；相关内部因素还有很多，例如企业行为、信息披露、管理层的能力等。外部因素主要包括分析师关注、机构投资者等，有学者指出，分析师关注会约束高管的坏消息“隐藏”行为，因此会造成“坏消息”的快速扩散，这会引起股价的崩盘（冯旭南等，2013）[8]；机构投资者持股比例的上升会加剧未来股价崩盘风险（于博，2019）[9]，但是机构投资者持股稳定性却对股价崩盘有着抑制作用（朱会芳，2019）[10]。其他外部因素，如外部审计、经济政策、外部监管、媒体关注等都会影响上市公司的股价崩盘。

三、研究设计

（一）研究假设

从相关案例的分析中可见，上市公司出现业绩大幅度下滑的现象（俗称“业绩爆雷”）往往会影响公司的股价，甚至导致股价的崩盘。同时，导致上市公司业绩出现问题的原因主要为：主营业务亏损、商誉减值以及除商誉减值外的资产减值和信用减值，而在这三者之中，商誉减值为主要的原因，从第二章股价崩盘的影响机制中可见，商誉减值通常与股价崩盘风险之间存在显著的正相关关系，商誉减值无疑会使上市公司的业绩变差，即商誉减值与业绩负相关。

因此，基于前述分析，本文提出：

假设1：上市公司业绩与股价崩盘风险负相关，即业绩越好，其股价崩盘风险越小，反之也越大。

（二）模型设计与变量解释

为了验证假设1，本文采用了以下模型：

其中crasht+1代表上市公司第t+1 年的股价崩盘风险，本文选用经过市场调整的负收益偏态系数（NCSKEW）和股票收益率上下波动比例（DUVOL）作为衡量股价崩盘风险的指标，采用t+1 年的股价崩盘风险指标主要是为了减少内生性的问题；ROAt为衡量上市公司业绩的指标，指的是第t年的资产收益率；controli,t代表的是第t 年7 个控制变量，分别为平均周持有收益率（ret）、周持有收益率标准差（sigma）、公司规模（size）、资产负债率（lev）、账面市值比（BM）、月平均超额收益率（dturn）、信息不透明程度（em）；industry 代表行业虚拟变量，行业分类以2012 年的证监会行业标准，制造业使用二级分类，其他行业使用大类；year 代表年份虚拟变量。

（三）样本选取与数据来源

本文选取了在2010 年已经上市并且存续至今的沪深A 股上市公司1195 家作为样本来源，并且参照已有研究对样本进行了筛选。筛选条件主要包括三个：第一，剔除金融行业、保险行业的上市公司；第二，在计算股价崩盘风险两个指标时，剔除年度交易周数少于30 周的样本；第三，剔除数据较多缺失的上市公司样本。在经过上述三个步骤的样本筛选后，本文最终得到沪深A 股1195 家上市公司2010 年-2019 年共11950组数据，形成一个平衡的面板数据作为本文研究的数据来源。

本文的数据全部来源于WIND 数据库与CSMAR 数据库，为了进一步的保证数据的可靠性，本文对面板数据中的连续变量进行了0.01 和0.99 百分位上的缩尾处理，以减少极端值数据对研究结果造成影响。

四、业绩与股价崩盘风险的实证研究

（一）描述性统计

本文对股价崩盘风险的两个指标、业绩指标以及7 个控制变量进行了描述性统计，描述性统计的结果见表1。

从描述性统计的结果中可见，股价崩盘风险指标NCSKEW 和DUVOL 的均值分别为-0.230 和-0.204，这与已有学者的研究结果接近，出入的原因可能在于本文所选的样本是2010-2019 年都存续的上市公司，并不包括新上市的上市，而上市年份较短的公司的股价波动幅度可能会较大。

NCSKEW 和DUVOL 的标准差分别为0.674 和0.464，说明这两个指标的波动较大。业绩指标总资产收益率ROA 的均值与标准差与已有学者的研究结果接近，其最大值与最小值之间的差别较大，但总体的标准差并不是很大，这可能与个别公司突然出现业绩急剧下降有关。其他指标的统计值均在正常范围内。

（二）相关性分析

为了避免变量之间多重共线性对回归分析的影响，本文对各变量进行了Pearson相关分析和Spearman 相关分析。从相关分析结果可知，衡量ROA 指标和负收益偏态系数NCSKEW 的Spearman 相关系数和Pearson 相关系数分别为0.065 和0.030，与股票收益率上下波动比例DUVOL 的Spearman 相关系数和Pearson 相关系数分别为0.053 和0.025，且都在1%的显著性水平上显著，说明上市公司的业绩与股价崩盘风险之间存在内在关联。

除了解释变量与被解释变量之间的相关系数较大，其余控制变量之间的相关系数基本上都小于0.5，只有个别变量之间大于0.5，但最大只有0.586，小于0.6，可见所选样本中并不存在严重的多重共线性问题。

表1 变量描述性统计表

表2 业绩与股价崩盘风险的固定效应回归结果

（三）固定效应回归分析

本文通过个体效应的布罗施-帕干（BP）检验和Hausman 检验，最终选择固定效应模型对面板数据进行回归分析，回归的结果如表2 所示。

股价崩盘风险指标的数值越大，表明股价崩盘风险越高。从回归分析的结果中可以看到，总资产收益率（ROA）与负收益偏态系数（NCSKEW）和股票收益率上下波动比率（DUVOL）负相关，系数分别为-0.629 和-0.443，且在1%的水平上显著，说明业绩越好的上市公司其股价崩盘风险越低，而业绩越差则股价崩盘风险越高，这与假设1 相符，即股价崩盘风险与上市公司业绩呈负相关关系。

在控制变量方面，可以看到衡量信息不对称程度的指标em 与收益偏态系数（NCSKEW）和股票收益率上下波动比率（DUVOL）正相关，且在1%的水平上显著，表明上市公司的信息不对称程度越高，股价崩盘风险越高，这与以往的研究结果相符。除了周持有收益率标准差（sigma）与衡量股价崩盘风险的两个指标不显著，以及资产负债率（lev）与股票收益率上下波动比率（DUVOL）不显著，其余控制变量与被解释变量都显著。

（四）稳健性检验

为了验证回归结果的稳健性，本文用净资产收益率（ROE）和每股收益（EPS）代替总资产收益率（ROA）分别进行固定效应回归，引入了衡量股价崩盘风险哑变量crash①代替解释变量进行Logistic 固定效应回归分析，借鉴王化成（2015）[11]等的做法，在回归分析中采用聚类标准差进行回归分析。三者的结果显示假设1 仍然成立，说明本文的研究结论较为可靠。

（五）进一步研究

本文进一步研究了业绩“变脸”现象是否会加剧股价崩盘风险。上市公司业绩披露指引规定，在公司会计年度结束一个月内，经财务核算或初步审计确认，公司该年度经营业绩出现亏损、实现扭亏为盈、与上年同期相比业绩出现大幅变动的（上升或下降50%），需要进行业绩预告披露。本文主要关注的是业绩大幅下跌造成的业绩“变脸”现象，因此本文引入了一个变量SF 来衡量业绩“变脸”现象，将上市公司业绩出现亏损、且亏损幅度较上年同期相比超过50%的现象定义为出现业绩“变脸”，即SF 取值为1，反之则取值为0。

本文对衡量股价崩盘的3 个指标与SF 都进行了回归分析，回归的结果如表3 所示：

表3 业绩“变脸”现象与股价崩盘风险的回归分析结果

从回归的结果中可以看到，SF 与股价崩盘之间正相关，且均在一定的显著性水平上显著，也就是说，出现业绩“变脸”现象会在一定程度上加剧股价崩盘风险，这与实际情况相符合。

五、结论

上市公司业绩的大幅度下滑会导致其股价的崩盘，尤其是业绩的突然下滑。本文选取了2010 年至2019 年持续存续的沪深A股上市公司作为本文研究的样本来源，控制行业效应及年份效应对面板数据进行固定效应回归分析后发现，上市公司的业绩与股价崩盘风险之间呈现显著的负相关关系，即业绩越差的上市公司其股价崩盘风险越大，而业绩较好的上市公司其股价崩盘风险相对较小，假设1 成立，在分别替换解释变量和被解释变量进行稳健性检验后，这一结论依然成立。

进一步的研究发现，上市公司出现“业绩变脸”现象与股价崩盘风险之间存在显著的正相关关系，即出现“业绩变脸”现象会加剧公司的股价崩盘，这一结论与事实情况相符合。本文建议投资者在进行投资决策时，关注上市公司的业绩情况，分析是否存在业绩“变脸”导致股价崩盘的风险，合理做出投资决策。

注释