基于美国市场的盈余惊喜实证研究
摘要：通过选取2000到2010十年美国上市公司的股价数据，运用2日事件研究（two—day event study）和盈余公告后价格漂移（PEAD）分别从短期和长期对盈余公告后股票价格的变化进行研究。
结果表明意外的盈余公告会引起盈余惊喜现象：在短期之内（第0天和第1天），正面的盈余公告会引起正面的盈余惊喜，使得股票价格向正方向漂移，反则反之；但是在长期，不论盈余公告是正面还是负面的，盈余惊喜的均值都有被修复和消除的趋势，使得该股票获得一个相比公告日稍高的价格。
下载论文网 关键词：盈余惊喜；事件研究；盈余公告后价格漂移 中图分类号：F832.51 文献标识码：A 文章编号：1001—828X（2015）002—000—03 一、引言 盈余惊喜是指盈余公告披露的盈利程度不同于盈利预测的情况时，所引起的股票价格的变化。
当一个正面的盈余公告发生时，股票价格往往上升，通常被称为是好消息；而当一个负面的盈余公告发生时，股票价格往往会下降，反之被称为是坏消息。
所以本研究同时研究两个方面的影响，以至于更好的判断股票价格的趋势。
本研究在研究盈余惊喜时使用两种方法：2日事件研究（two—day event study）和盈余公告后价格漂移（Post—Earnings Announcement Drift， or PEAD）。
2日事件研究，是指针对当盈余公告发生后两天之内（第0日和第1日）的股票价格变化的短期研究。
而盈余公告后价格漂移是当公告发生后几周甚至于几个月累积的股票价格的异常变化趋势。
因此，2日事件研究是一个短期的研究，而盈余公告后价格漂移是一个长期研究。
在这里，当我们把公告发生的日期定为第0日，则盈余公告后价格漂移是一个对第—180日到第180日的长期研究。
数据来源为美国WRDS数据库中2000到2010年美国上市公司的股价数据，同时使用2日事件研究和盈余公告后价格漂移来对比好消息和坏消息在短期和长期上对股票价格上的不同影响。
二、相关文献综述 事件研究法（Event Study）是一种用来研究某一事件前后股价变化的方法，最早由Ray J. Ball和P. Brown（1968）和Fama等人（1969）提出。
在使用事件研究的方法时，往往在短期内研究的结果比长期更为可靠，因为此方法在长期研究中有很多局限性。
因此，本文仅仅用此方法研究盈余公告，也即是事件，发生的当日及其后一日的影响，作为二日事件研究，进行短期分析。
盈余惊喜的课题在国内外已经被多次研究过，使用最多的方法是盈余公告后价格漂移。
这个方法最初也是被Ball和Brown提出的，他们认为盈余披露之后，累积超额回报将继续对好消息和坏消息做出反应。
盈余公告后价格漂移的发现因其是对有效市场理论的抗辩的主要异常支持，被认为是对金融市场研究的重大发现和研究最多的话题之一。
在此之后，Bernard和Thomas（1990）对盈余公告后价格漂移进行了一个全面的总结。
他们认为盈余公告后价格漂移可以被看做是两部分：一是季节性差异（例如真实收益和预测收益间的差值）间的正面自相关，其在相邻的季度之间自相关最强，而且在之后的三个季度中也是呈正面的关系；二是在四个季度之后的季节性差异的负面自相关。
此后，Fama（1998）强调这种偏移无可置疑是一种建立出来的异常，并且称其为所有因反应不足产生的事件的鼻祖 （‘the granddaddy of all under reaction events’）。
因此，本研究运用2日事件研究从短期，并且运用盈余公告后价格漂移从长期，同时对盈余惊喜现象进行实证分析并对结果进行对比。
三、理论研究 不论是用2日事件研究，还是用盈余公告后价格漂移，本研究均是为了比较好消息和坏消息对盈余惊喜的不同影响，所以需要对正面和负面的盈余惊喜进行分类。
这里本研究使用Bernard和Thomas在***年使用的变量SUE（标准化未预期盈余，standard unexpected earnings）来作为一个控制变量： （1） 其中： Xj，t为j公司在t季度扣除非经常性损益前的原始每股收益（未经拆股调整）； Pj，t为j公司在t季度末的每股股价（未经拆股调整）。
或者： （2） 其中： δj，t为在前八个季度中（Xj，t—Xj，t—4）序列的平均值； σj，t为在前八个季度中（Xj，t—Xj，t—4）序列的标准差。
所以如果Xj，t是j公司在当前时刻的每股收益，则Xj，t—4是其一年前的每股收益。
因此，如果SUE的值为正，则表明当前年的每股收益比一年前的要大，即为一个正面的盈余惊喜。
本研究中另一个重要的控制变量是Eventday，此变量用来区分盈余公告（事件）发生的日期和研究所取的时间段： Eventday=date—announcement date （3） 所以Eventday—0即为盈余公告（事件）发生的日期，在2日事件研究中的日期为Eventday—0和Eventday—1，而在盈余公告后价格漂移分析中，则需要取从Eventday—（—180） 到Eventday—180的时间段。
通过以上两个控制变量，本研究既区分了正面和负面的盈余惊喜，又可以分别通过短期和长期来对这两个方面进行分析和对比。
这里使用漂移量来作为分析变量，定义为调整后的市场利率： （4） 这样就可以把数据进行t检验来验证漂移量是否显著。
理论上而言，意外的盈余公告会引起股票价格的漂移，即为盈余惊喜。
但是此事件会有多久的影响，以及它对正面和负面的消息是否具有相同的影响还不能确定。
因此，本研究在此提出3个假设： 假设1：盈余公告（事件）会引起漂移而且正面的盈余公告会引起正面的效果，负面的盈余公告会相应引起负面的效果； 假设2：盈余公告（事件）所引起的漂移会在短期和长期都显著； 假设3：同样程度的正面消息和负面消息会引起同样程度的盈余惊喜。
四、实证分析 1.数据描述 本研究所用数据来自美国2001到2010年的A股数据，分为以下几个数据集： 第一个数据集是从美国沃顿商学院金融数据库（WRDS）提取的2001年到2010年按年分类的每日Fama因子。
通过此数据可以知道市场利率，等于市场风险加上无风险利率（一月国库券利率）。
第二个数据美国芝加哥大学证券价格研究中心CRSP数据库的A股SAS数据，股票行情自动收录数据和第一个数据集里的Fama因子数据。
通过从Compustat数据库中提数并且与IBES股票行情自动收录数据和CRSP收益数据相关联，可以得到市场调整利率，即每个美国公司的收益减去市场利率。
由此，得到了本研究要去检测的变量。
通过此数据，本研究可以设定控制变量Eventday，即所研究的日期天数，来选择是使用2日事件研究还是盈余公告后价格漂移来进行分析。
2.实证分析 通过控制变量Eventday，本研究选择是使用2日事件研究还是盈余公告后价格漂移来进行分析。
在此，本研究把Eventday分为10个区间：（—180，—91），（—90，—31），（—30，—2）， —1，0，1，（1，30），（30，60），（60，90）和（90，180）。
当Eventday=0和1时，即表明使用2日事件研究进行短期分析；而其余的所有Eventday变量均在盈余公告后价格漂移中使用来进行长期分析。
同时，本研究对同样程度的正面消息和负面消息是否会引起同样程度的盈余惊喜进行分析，所以数据将被分为两组：一组为正面消息引起的盈余惊喜，即SUE>0；另一组为负面消息引起的盈余惊喜，即SUE0 SUE0 SUE0 SUE0 SUE0 0 —3.38 3.26 —2.59 4.64 —5.68 5.62 —6.52 3.5 —5.27 7.11 1 —1.79 2.06 —5.66 0.56 —5.9 0.62 —6.1 5.12 —7.3 4.28 年份 2006 2007 2008 2009 2010 EVENTday SUE0 SUE0 SUE0 SUE0 SUE0 0 —6.54 8.23 —7.62 7.68 —0.63 7.75 —6.51 4.82 —7.33 9.04 1 —11.1 4.27 —8.08 6.45 —7.43 5.28 —6.2 6.87 —7.43 4.26 表二：2日事件研究t值 年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 SUE0 3.93 3.41 4.08 6.32 7.53 8.16 9.89 8.77 8.4 8.25 表三：Pooled和 Satterthwaite方法 年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 pooled —5 —6.88 —9.51 —10.8 —12.6 —14.9 —14.8 —12.3 —12.3 —12.8 Satterthwaite —5 —6.82 —9.06 —10.8 —12.6 —15 —14.9 —12.1 —12.2 —12.8 如表一所示，在2001年，负SUE组第0天的的t值为—3.38，第1天的值为—1.79，而正SUE组在第0天的t值为3.26，第1天的值为2.06。
又如表二所示，在2001年的2日事件研究中，负SUE组的t值为—3.62，正SUE组的t值为3.93。
同时，本研究还发现负SUE组拥有一个负的均值，而正SUE组拥有一个正的均值。
这一结果与我们的假设一致：正面的盈余公告会引起正面的效果，负面的盈余公告会相应引起负面的效果。
继而对方差分别使用Pooled和 Satterthwaite方法进行检验，如表三所示，t值均大于2且p值均小于0.1，驳斥了两组的超额市场回报率因子，即β值的均值是相同的猜想。
这一结果与上文所述两组的均值的结果相一致。
而在其他年，如表所示，也基本与2001年的结论相一致，本研究不再一一赘述。
这里，要找到10年数据的一致之处，本研究对比了正负SUE两组数据，可以发现正SUE组的t值往往比负SUE组的t值绝对值要大，且所有的2日事件研究的t值均是显著的。
同时，通过Pooled和 Satterthwaite方法检测所得的所有t值均大于2，p值均小于0.1。
此结果驳斥了假设三：同样程度的正面消息和负面消息会引起同样程度的盈余惊喜。
由此，可以得到2日事件研究的结论：从2001年到2010年的所有2日事件研究所得结果均为显著，而且正面消息引起的盈余惊喜比负面消息引起的程度更强。
（2）盈余公告后价格漂移研究实证分析 所有Eventday变量均在盈余公告后价格漂移中使用来进行长期分析。
结果如表四、表五所示： 表四：盈余公告后价格漂移研究t值 年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 SUE0 7.36 2.6 17.85 —2 6.62 —1.62 —4.1 4.91 15.57 6.75 表五：Pooled和 Satterthwaite方法 年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 pooled 0 —3.75 —3.75 —1.41 —1.41 —1.41 —1.41 —1.41 5.1 —0.88 Satterthwaite 0 —3.59 —3.59 —1.37 —1.37 —1.37 —1.37 —1.37 4.95 —0.85 结果表明，负SUE组拥有一个负的均值，而正SUE组拥有一个正的均值。
这与所预期的一致：正面消息引起的盈余惊喜会使股票价格在今后的一段时期内上涨，而负面消息会使得股票价格相应下跌。
继而对方差分别使用Pooled和 Satterthwaite方法进行检验，如表五所示，2001年的t值均小于2且p值均大于0.1，所以与两组的超额市场回报率因子，即β值的均值是相同的猜想相一致。
同样，要找到10年数据的一致之处，本研究对比了正负SUE两组数据，可以发现正SUE组的t值往往比负SUE组的t值绝对值要大，而有些盈余公告后价格漂移研究的t值均是不显著的。
同时，通过Pooled和 Satterthwaite方法检测所得的t值并不都大于2，p值也不都小于0.1。
所以在一些年中（2002，2007，2008和2009），两组的超额市场回报率因子，即β值的均值是相同，而在另外的年份中，此结果刚好相反。
由此，可以得到盈余公告后价格漂移研究的结论：从2001年到2010年的所有盈余公告后价格漂移研究所得结果并不都为显著。
另外，我们可以发现， 2日事件研究通常为显著的，而盈余公告后价格漂移所得结果并非如此。
这是因为2日事件研究只研究了盈余公告日及其后一日的短期影响，而盈余公告后价格漂移考虑的是一个长期的影响，而在这个长期的过程中，后面还会有另外的盈余公告。
而从表四可以发现，不论盈余公告是正面还是负面的，从长期来看，漂移都有向正面偏移的趋势。
3.总结 总的来看，2001到2010年美国公司的数据显示，在盈余公告发生之后，会引起盈余惊喜现象。
正如假设一所述，在短期之内（第0天和第1天），正面的盈余公告会引起正面的盈余惊喜，使得股票价格向正方向漂移；而反面的盈余公告会使得股票价格向负方向漂移。
但是在长期，不论盈余公告是正面还是负面的，漂移都有向正面偏移的趋势。
所以假设二只有部分能被证实。
假设三也是如此，因为实证分析证明，正面的盈余惊喜比负面的有更强的效力。
五、结论 通过理论研究和对2001到2010年美国公司数据的实证分析，本研究发现，在盈余公告发生之后，会引起盈余惊喜现象：在短期之内（第0天和第1天），正面的盈余公告会引起正面的盈余惊喜，使得股票价格向正方向漂移；反则反之。
但是在长期，不论盈余公告是正面还是负面的，盈余惊喜的均值都有被修复和消除的趋势，使得该股票获得一个相比公告日稍高的价格。
当然，这也取决于当时的经济情况。
本研究的结论如下： 结论1：盈余公告（事件）会引起漂移而且在短期内正面的盈余公告会引起正面的效果，负面的盈余公告会相应引起负面的效果； 结论2：在长期情况下，盈余惊喜会被其他因素逐渐修正，使得股票价格偏向于正常水平，往往会稍高于公告时价格。
结论3：同样程度的正面消息和负面消息会引起盈余惊喜的程度不同，正面的盈余惊喜比负面的具有更强的效力。
参考文献： [1] Bernard， V. L.， & Thomas， J. K. Post—Earnings—Announcement Drift： Delayed Price Response or Risk Premium？ [J]. Journal of Accounting Research， 1989（27）： 1—36. [2] Bernard， V. L.， & Thomas， J. K. Evidence that stock prices do not fully reflect the implications of current earnings for future earnings [J]. Journal of Accounting and Economics， 1990（13）： 305—340. [3] Ronnie Sadka. Momentum and post—earnings—announcement drift anomalies： The role of liquidity risk [J]. Journal of Accounting and Economics， 2006（80）： 309—349. [4] David A. Hirshleifer， James N. Myers， Linda A. Myers， and Siew Hong Teoh， Do Individual Investors Cause Post—Earnings Announcement Drift？ [J]. The Accounting Review. 2008（83）：1521—1550. [5] Richard R. Mendenhall. Arbitrage Risk and Post Earnings Announcement Drift [J]. The Journal of Business. 2004（77）：875—894. [6] Charles J. Corrado. Event studies： A methodology review [J]. Accounting and Finance. 2011（51）：207—234. 作者简介：密 雨（1989—），女，河北衡水人，美国纽约州立大学水牛城分校金融硕士，研究方向为实证金融，量化金融。