郑钦华

摘要：“互联网+”概念股是股市热点炒作题材，财务指标是影响股价波动因素之一，本文研究“互联网+”概念股财务指标与股价之间的规律。本文对25个财务指标与股价波动进行相关性研究和回归分析研究，实证检验结果表明，各维度财务能力指标与股价呈正相关，其中每股能力和盈利能力与股价依存性较强，而营运能力对股价的影响寥寥可数。

Abstract： "Internet +" is a hot topic in the stock market. The financial index is one of the factors that influence the stock price volatility. This paper studies the law between the financial index and the stock price of "Internet +". In this paper， the 25 financial indicators and stock price fluctuation was studied by means of correlation and regression analysis， the empirical results show that the different dimensions of financial ability index were positively correlated with the value， in which， capability and profitability and share price per share of dependence was stronger， the operating capacity of the impact of stock price were few and far between.

關键词：财务指标；股价；相关分析；主成分回归分析；“互联网+”概念股

Key words： financial indicators；share price；correlation analysis；principal component regression analysis；"Internet +" concept stocks

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）28-0273-04

0 引言

“互联网+”概念股成为投资市场炒作的新宠，投资者仍要保持理性投资，影响股价波动的因素很多，但投资者取得信息的途径却很少。上市公司的经营状况是影响股价波动之一，企业公开发布的年报财务指标成为投资者投资决策的参考依据。WilliamHBeaver从信息观的角度剖析了会计数据对股价的传递作用，他认为，股价的价值在于未来红利，而会计盈余会影响股票支付红利的能力，未来红利就是未来现金流，股票价格是未来现金流的现值，进而影响当前股价波动。我国对财务指标与股价这方面的研究很多，但主要集中在创业板、房地产行业、银行板块进行分析，“互联网+”概念股还未被研究。本文运用相关分析和回归分析，研究我国“互联网+”概念股上市公司的核心财务指标和股价之间的关联性，进一步帮助投资者理性交易决策，做出价值判断。

1 文献综述

早前1961年Edwards和Bell提出剩余收益估价模型，但未引起学术界的重视，直至1995年Ohlson将RIM模型在《权益估价中的收益、帐面价值和股利》应用中论证了净资产收益率、每股净资产等财务指标会影响股票价格波动。

在我国，财务指标与股价之间的关系也颇受到学者们的重视。于洋和赵璟（2017）认为，互联网金融公司的每股剩余收益和每股净资产与股价之间的密切度很高，陈嘉玮（2017）通过计算沪市A股市场的核心财务指标相关系数，认为营业收入增长率、资产负债率对股价呈显著正相关；每股收益、流动资产周转率对股价呈显著负相关。包安琪、张怀洋（2016）将商业银行财务数据划分为一般财务指标和专项财务指标进行比较，研究显示专项财务指标与股价关系更为密切。

赵娟（2013）研究得出创业板的现金流量与股价波动具有价值相关性。同时，创业板上市公司的股价波动对盈利能力、发展能力和股本能力的财务指标反应敏感，偿债能力与股价之间反向变动，营运能力对股价的解释力度微弱（何新宇、王满，2016）。丁月（2018）以制造业为研究对象，将所选财务指标进行回归分析，发现盈利能力、偿债能力、发展能力所对应的指标对股价起显著的线性作用。周淼（2014）和杨艳林（2016）分别以房地产行业和电力行业为例，发现偿债能力、营运能力与股价存在显著负相关，盈利能力与发展能力与股价存在显著正相关。

2 理论分析与假设

假定股价为因变量P，各个指标为自变量X1、X2、X3…Xn，β0为常数项，β1、β2、β3…βn为偏回归系数，ε为随机误差，建立多元线性回归数学模型：

P=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+ε

根据前文的文献综述所提的财务能力进行整理，如表1所示，偿债能力、营运能力以负相关为主，盈利能力、成长能力、每股能力以正相关为主，对偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力、每股能力与股价的关系进行假设：①假设H1：偿债能力与股价呈负相关。②假设H2：营运能力与股价呈负相关。③假设H3：盈利能力与股价呈正相关。④假设H4：成长能力与股价呈正相关。⑤假设H5：每股能力与股价呈正相关。

3 实证检验

3.1 样本选择

本文以“互联网+”概念股的全部上市公司作为研究样本基础，通过以下样本选取标准进行筛选：①剔除ST、ST股票，以便剔除该板块的异常值。②剔除金融类股票，缩小该板块股票财务特征区别。③剔除停牌股票，因重大事件、重要公告停牌造成股价缺失。④剔除财务数据缺失股票。根据以上原则剔除，本文最后剩余177家“互联网+”概念的上市公司作为研究样本。

3.2 变量设计

因变量：有学者研究发现，股价需要6个月的长短才能确保披露的财务数据被市场充分摄取，因而本文选取年报公布后第7个月的首个交易日的收盘价格作为因变量。

自变量：本文选取了25个主要指标，每5指标可划分代表一种维度，如表2所示。

参考郑儒彬（2009）选用Fama and French的变量设计，将t年7月份的首个交易日股价与t-1年的财务数据作为变量样本，即本文选取了2017年7月3日当日收盘价作为被解释变量，2016年的年报数据指标作为解释变量，数据来源于CSMAR国泰安数据库。

3.3 Spearman相关分析

偿债能力中的流动比率、速动比率、保守速动比率、现金比率都与股价显著正相关，其中资产负债率与股票价格呈负相关也符合实际情况；营运能力的财务指标与股价不显著相关，成长能力和每股能力的财务指标与股價同向变动。所以，大体上假设H1、H2不成立，假设H3、H4、H5成立。将各个解释变量的Spearman相关分析的R值按维度求出的平均值，输出结果如表3，与股价关系最为密切的是每股能力，其次是偿债能力、盈利能力、成长能力，关系最微弱的是营运能力，即每股能力>偿债能力>盈利能力>成长能力>营运能力。

3.4 因子—主成分回归分析

3.4.1 距离相关分析

计量变量会携带其他变量的信息产生共有数据，观测值彼此之间交叉重叠，若要具体判断某个变量与另一个变量是否存在相似度或衡量相似度大小，则往往需要采用另一种相关分析统计方法——距离相关。

余弦相似度是衡量成对变量契合程度的计量单位，余弦的范围区间在[-1，1]之间，值向量的余弦越趋向1说明变量之间越吻合。从偿债能力的余弦值来看，X1与X2、X3、X4，X2与X3、X4，X3与X4相似；从营运能力的余弦值来看，X9与X10相似；从盈利能力的余弦值来看，X11与X12、X13、X14，X12与X13、X14，X13与X14相似；从成长能力的余弦值来看，X16与X19相似；从每股能力的余弦值来看，X21与X22、X23与X24相似。总体来看，从近似矩阵描述的余弦值进行判断，较多变量混杂着其他变量的讯息。

3.4.2 主成分因子分析

距离相关的检验结果检验出解释变量之间存在高度相似性和交互作用，为了用较少的指标反映观测变量的原有信息，往往需要对样本数据进行降维。本文采用主成分分析法抽取公共因子，借助最大方差法对提炼因子进行正交旋转。

①因子分析适用性检验。

开展探索性因子分析的首要步骤是对原始样本数据进行KMO检验以及Bartlett球形检验，验证若干解释变量是否符合利用因子分析法进行降维分类。KMO=0.681、Bartlett球形检验Sig.<0.05，原始变量适合做探索性因子分子。

②构造因子变量。

公共因子方差大多数变量超过0.5，表明萃取因子对含有信息解释情况越好。六个成分的旋转后的特征根均大于1，累计贡献率达到79.165%，本文可以萃取6个因子。F1在净资产收益率X13、资产报酬率X11、可持续增长率X18、总资产净利润率X12、投入资本回报率X14的因子载荷值较大，主要反映企业收益率，命名为盈利因子；F2在速动比率X2、流动比率X1、保守速动比率X3、现金比率X4、资产负债率X5、营业毛利率X15有较大载荷，且侧重偿债能力财务指标，命名为偿债因子；F3在所有者权益增长率X19、总资产增长率X16、每股净资产增长率X20的因子载荷值较大，命名为股本因子；所有者权益增长率X19、总资产增长率X16、每股净资产增长率X20在F4的载荷量较大，命名为发展因子。F5在总资产周转率X9、股东权益周转率X10、营运资金周转率X7有较大载荷，命名为周转因子；营业周期X6、资本密集度X8、营业收入增长率X17在F6的因子载荷值较大，命名为营业因子。

③建立因子得分模型

根据成分得分系数矩阵将公共因子转换为解释变量的线性组合，6个主成分因子的得分表达式分别为：

3.4.3 因子—主成分回归分析

实证检验结果显示出模型拟合度不高，Durbin-Watson值为1.874结果较为理想，同时该统计模型通过了F检验（Sig.=.000），但是新变量F6营业因子并未通过显著性检验，故将符合标准的F1盈利因子、F2偿债因子、F3股本因子、F4发展因子、F5周转因子的回归系数代入回归方程，得：

P=15.179+2.681F1+2.151F2+3.850F3+1.970F4+1.267F5+ε

F1盈利因子与盈利能力、F2偿债因子与偿债能力、F3股本因子与每股能力、F4发展因子与成长能力、F5周转因子与运营能力大体上一一对应，从该回归模型中各个解释变量的系数符号可以直接看出，新变量与股票价格同增同减，呈正线性相关。其中，F3股本因子对应的每股能力财务指标的变动对股价的作用最大，而F5周转因子对应的运营能力财务指标对股价的影响程度最小。

4 研究结论

股本能力和盈利能力是企业绩效考核的显示器，是大小股东重点关注的主要指标，回归系数较大，这也切合市场的实际情况。偿债能力用于衡量企业的健康程度和风险指数，通常是债权人关心的财务指标类别，而投资者并不着重留意企业的偿债能力，以往的实证检验结果也验证了偿债能力因子系数偏低或者次序靠后，而本文的偿债能力因子系数居于中位，表明“互联网+”概念股的投资者开始注重企业对债务的承受能力。股票的吸引力在于市场成长性期望，成长能力财务指标成为市场投资者对初生板块走势的重要评价因素，但在回归统计模型中，发展因子在所有财务因子的系数中顺位不高，说明“互联网+”概念股投资者应对成长能力财务指标的关注度不高，投资者加强对企业成长能力方面的考察，帮助衡量企业未来的发展潜力。投资者对运营能力的热情最小，意味着投资者并不在意企业的内部管理和经营效率，加强对企业运营能力强弱的变化程度，有助于辨别企业生存的安全性和资本的保全度，更好进行投资决策。

参考文献：

[1]丁月.上市公司财务指标对股票价格影响的实证研究[J].中国国际财经（中英文），2018（2）.

[2]张鹏.基于因子——主成分回归分析的股价技术分析研究[J].沈阳师范大学学报（自然科学版），2010，28（2）：169-172.

[3]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）：49-51.

[4]陈嘉玮.上市公司股价波动与其财务指标的实证研究[J].江苏商论，2017（19）：147-148.

[5]何新宇，王满.财务指标对股价的影响研究——以创业板为例[J].商业会计，2016（16）：65-66.