上市公司股票市場系統風險抵御能力的財務特征分析
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【摘要】 股票市場系統風險又被稱為不可分散風險，是投資者難以應對和無法分散的風險。站在財務視角上，公司的哪些財務特征會影響到其系統風險抵御能力，影響程度又怎樣？2015年至2016年初，我國股票市場集中出現了幾次股指大幅波動，是典型的股票市場系統風險表現。文章基于2015—2016年的事件研究發現：股票市場系統風險下，上市公司的風險抵御能力有所差別，而在系統風險面前表現出不同抵御能力的上市公司，在多項財務特征方面也具有顯著差異，這些財務特征對公司系統風險抵御能力的影響程度也有所差別。
【關鍵詞】 股票市場系統風險;系統風險抵御能力;財務特征;股票價格穩定性;上市公司
【中圖分類號】 F275 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1002-5812（2019）07-0013-04
一、引言
股票市場的系統風險是所有上市公司必須面對的外部風險，其引發因素眾多，包括利率、現行匯率、通貨膨脹、宏觀經濟政策與貨幣政策等。面對系統風險，市場參與主體往往表現被動，難以扭轉系統風險的影響趨勢。但實際上，由于每個上市公司的經營特點及財務表現差異，其在系統風險下的股票價格反應也不同，對系統風險低敏感性的上市公司受系統風險的影響較小，表現出較低的投資風險，反之則投資風險較大。如何甄別出系統風險抵御能力強的上市公司，是有效降低投資者投資風險的重要手段。
資本市場系統風險的后果是造成資本市場及其他相關市場出現普遍性超常規波動或較大損失的可能性（聞岳春、黃福寧，2010）。股票市場系統風險則表現為股票市場價格指數的大幅波動。上市公司股票價格波動與公司財務特征關系的研究很早就引起了國內外學者的重視，對股票價格波動與財務指標之間關系取得了豐富的研究成果。但是在研究視角上都是基于上市公司財務指標與長期股票價格及股票價格波動間相關性的研究上，沒有涉及股票市場系統風險下，上市公司股票價格的穩定性是否也會受到公司本身近期財務指標的影響。本文基于事件研究方法，篩選出系統風險下風險抵御能力強、弱的兩組樣本企業，分別從償債能力、營運能力、盈利能力、發展能力、現金流和現金股利方面，分析不同系統風險抵御能力的上市公司的財務特征差異，并進一步利用因子分析和Logistics模型研究了上述財務特征對系統風險抵御能力影響程度的強弱。
二、研究設計
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全面的股票價格暴跌是股票市場系統風險爆發的最主要、最常見的表現形式。2015年至2016年初，我國深滬兩市指數出現多次大幅波動，最高波動幅度達8.49%，在我國資本市場上較為罕見，上市公司股票價格面臨系統風險的挑戰。本文以滬深兩市為研究對象，以2015年至2016年年初發生的大幅股票價格波動為研究事件，分析研究該事件期間內上市公司在系統風險下的系統風險抵御能力差異，及各財務特征的影響強度。
本文以日股票價格波動幅度5%為參考標準，日股票價格波動幅度高于5%界定為股票市場系統風險發生，2015—2016年期間，深滬兩市日跌幅高于5%的日期及對應的股指下跌幅度，如表1所示。
分析上述股票價格波動的時間分布特點，為了避免窗口期內由于多次出現股票價格大幅下跌影響檢驗效果的情況，本文選擇了如下三個事件窗口，窗口期為事件發生日前一個交易日和事件發生日之后十個交易日。事件一：發生日為2015年8月24日，窗口期為2015年8月21日—2015年9月9日;事件二：發生日為2015年11月27日，窗口期為2015年11月26日—2015年12月11日;事件三：發生日為2016年1月26日，窗口期為2016年1月25日—2016年2月16日。
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本文選取了同時滿足在三個事件窗口期內系統風險抵御能力排名分別在前800名和后800名的上市公司為樣本，剔除了數據缺失、ST和*ST的上市公司，最終獲得了195家上市公司樣本。
本文數據源自上海證券交易所和深圳證券交易所2014—2016年年報;CSMAR和Wind數據庫;同花順交易軟件。數據處理采用SPSS 19.0軟件。
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1.上市公司系統風險抵御能力的界定與區分。風險抵御能力即免于或較少受到風險因素影響的能力。本文界定上市公司的系統風險抵御能力為：在系統風險面前，上市公司能夠維持正常經營，使公司較少受到系統風險影響的綜合素質。股票市場系統風險下，上市公司均不可避免地受到系統風險的影響，出現較大幅度的股票價格波動，但具有較強風險抵御能力的公司能夠較少受到風險的影響，表現為較低的股票價格波動性，或者在較短時間能夠實現調整，股票價格回復到系統風險出現前的水平。因此，本文將上市公司系統風險抵御能力通過衡量其股票價格穩定性進行量化分析。基于該界定，本文選取事件發生后第十個交易日的5日均價與事件發生前一個交易日的5日均價比值，計量系統風險下股票價格穩定性。本文對三個事件中樣本企業的股票價格穩定性指標進行了排序，將在三個事件中心日股票價格穩定性均排在前800名的公司，界定為具有強系統風險抵御能力，設定啞變量值為1;三個事件中心日股票價格穩定性均排在后800名的公司界定為具有弱系統風險抵御能力，設定啞變量值為0。三個事件中心日涉及的樣本總量為2 824家，按照本文的系統風險抵御能力強弱的劃分方式，其中101家為系統風險抵御能力強的上市公司，94家為系統風險抵御能力弱的上市公司。不同系統風險抵御能力公司在各個事件中心日的描述性統計如表2所示。
2.財務特征指標的選取。對于上市公司財務特征的描述，本文分別從長、短期償債能力、營運能力、盈利能力、發展能力、現金流及股利分配七方面共選取23個指標。變量指標構成如表3所示。 三、實證結果分析
?。ㄒ唬┎煌到y風險抵御能力上市公司財務特征差異分析
1.不同系統風險抵御能力上市公司財務指標獨立樣本T檢驗。根據本文設定的系統風險抵御能力強、弱識別標準，將樣本企業分為系統風險抵御能力強、弱兩組，采用獨立樣本T檢驗方法，篩選這兩類上市公司在財務指標上存在的差異。獨立樣本T檢驗結果如表4至下頁表7所示。
?。?）償債能力指標檢驗結果。各項財務指標在檢驗結果中分為方差相等及方差不等兩種情況。通過分析總體方差相等所對應的檢驗結果可知，上市公司系統風險抵御能力不同，其速動比率、流動比率、現金比率、權益乘數、長期資本負債率的雙尾概率p-值均小于顯著性差異0.05，其均值存在顯著性差異。分析兩總體方差不相等所對應的檢驗結果可知，不同系統風險抵御能力的上市公司其資產負債率均值存在顯著差異。通過分析均值差值可知，在短期償債能力方面，系統風險抵御能力強的上市公司其速動比率、流動比率、現金比率均高于系統風險抵御能力弱的上市公司。長期償債能力方面，系統風險抵御能力強的上市公司其資產負債率、權益乘數、長期資本負債率均低于系統風險抵御能力弱的上市公司。
?。?）營運能力指標檢驗結果。在營運能力方面，通過分析檢驗結果可知，系統風險抵御能力不同的上市公司其固定資產周轉率在均值上不存在顯著差異，但在流動資產周轉率、應收賬款周轉率、總資產周轉率均值上存在顯著差異。進一步分析均值差值發現：營運能力方面，系統風險抵御能力強的上市公司其應收賬款周轉率、流動資產周轉率和總資產周轉率均高于系統風險抵御能力弱的上市公司。
?。?）盈利能力指標檢驗結果。系統風險抵御能力不同的上市公司其凈資產收益率、營業利潤率、每股收益和成本費用利潤率均值存在顯著差異。分析其均值差值，系統風險抵御能力強的上市公司其營業利潤率、成本費用利潤率、凈資產收益率和每股收益均高于系統風險抵御能力弱的上市公司。
?。?）發展能力指標檢驗結果。不同系統風險抵御能力的上市公司在凈利潤增長率、總資產增長率和營業利潤增長率均值上均不存在顯著差異。
?。?）現金流指標檢驗結果。不同系統風險抵御能力的上市公司其每股經營活動產生的現金流量凈額及全部現金回收率均值存在顯著差異，凈利潤現金凈含量指標則不存在顯著差異。該檢驗均值差值表明：系統風險抵御能力強的上市公司其每股經營活動產生的現金流量凈額及全部現金回收率均高于系統風險抵御能力弱的上市公司。
（6）現金股利指標檢驗結果。不同系統風險抵御能力的上市公司其每股稅前現金股利及股利分配率存在顯著差異，而現金股利保障倍數不存在顯著差異。該檢驗均值差值表明，系統風險抵御能力強的上市公司其每股稅前現金股利和股利分配率均高于系統風險抵御能力弱的上市公司。
2.存在顯著差異財務指標的因子分析。通過獨立樣本T檢驗篩選出了系統風險抵御能力存在顯著差異的17個財務指標，為了剔除同類財務指標之間共線性的影響，進一步通過因子分析對上述17個財務指標進行降維。通過Bartlett和KMO檢驗發現，Bartlett的檢測值為4 221.018，KMO的統計值為0.734（在0.7—0.8之間），顯著性水平均為0.000，說明上述樣本企業適合做因子分析。
下頁表8顯示的是成分系數得分矩陣，通過因子分析提取出6個因子，其累計方差貢獻率達到80.087%。根據各個指標載荷數分析，確定出因子1為盈利能力因子，具有較高的成本費用利潤率、營業利潤率、每股收益和凈資產收益率這些盈利能力指標的載荷數。因子2為短期償債能力因子，具有較高的速動比率、流動比率和現金比率這些短期償債能力指標的載荷數。因子3為長期償債能力因子，具有較高的權益乘數、長期資本負債率、資產負債率這些長期償債能力指標的載荷數。因子4為營運能力因子，具有較高的流動資產周轉率、應收賬款周轉率、總資產周轉率這些營運能力指標的載荷數。因子5為現金股利因子，具有較高的每股稅前現金股利和股利支付率這些現金股利指標的載荷數。因子6為現金流因子，具有較高的全部現金回收率、每股經營活動產生的現金流量凈額這些現金流指標的載荷。上述六個因子分別標記為T1、T2、T3、T4、T5、T6。
通過成分得分系數矩陣可以計算出T1—T6的因子得分情況，即：
通過得出的六個因子得分生成六個新的變量，進一步分析上述六個因子對上市公司系統風險抵御能力的影響強度。
（二）財務特征影響強度分析
為探究各類財務指標對股票市場系統風險抵御能力的影響程度差異，本文對六類因子進行Logistic回歸分析。通過相關性檢驗發現，系統風險抵御能力與六類因子均在1%的置信水平下顯著相關，且各個自變量之間不存在顯著相關性，具備進行二元邏輯回歸分析的條件。得出Logistic模型如下：
其中，p為資本市場股票價格穩定性強的概率，1-p為資本市場股票價格穩定性弱的概率，n0為常數項，n1-n6為回歸系數，ε為隨機誤差項。
1.模型整體評價。本文設定候選變量均為進入法，模型中會同時引入全部變量。對模型系數進行Omnibus檢驗。卡方值266.842為似然卡方值，說明和“塊0”的無效模型相比當前模型是具有統計學差異的，該模型研究有意義。通過對包含六個自變量回歸模型的模型整體擬合度進行檢驗，其顯著性水平均為0.000，達到顯著水平。用統計值來解釋六個自變量與因變量之間的關聯性，Cox&Snell R2值為0.366。鑒于36.6%—48.9%的決定系數在Logistics回歸效果中占中等位置，即六個自變量與因變量的關聯性程度為中等，且由于“-2對數似然值”為543.386a，顯示對樣本數目很敏感，因此，需要進一步進行Hosmer-Lemeshow檢驗，再次對回歸模型整體的擬合程度進行檢驗。Sig.顯著性水平為0.958，顯然大于0.05，表示回歸模型整體擬合度較好。 2.分類預測結果檢驗。在樣本觀測值中，有101家上市公司屬于系統風險抵御能力強的，有94家上市公司屬于系統風險抵御能力弱的。經過分類之后，系統風險抵御能力強的上市公司有95家，系統風險抵御能力弱的上市公司有90家，系統風險抵御能力強的上市公司有6家被分到了系統風險抵御能力弱組，而系統風險抵御能力弱的上市公司有4家被分到了系統風險抵御能力強組，正確分類的比率為94.9%，即絕大多數的上市公司系統風險抵御能力均被正確預測。
3.模型回歸結果。在同時納入模型之后，由于各個自變量的P值均小于0.05，因此，六個變量均計入到了方程中，六類分析因子均與上市公司股票市場系統風險抵御能力強弱存在顯著的正相關關系，即上市公司這六類因子指標越強，其股票市場系統風險抵御能力程度傾向越強。
六類財務指標與上市公司系統風險抵御能力的回歸方程如下：
分析回歸方程中六類財務指標的回歸系數發現，對于上市公司系統風險抵御能力的影響方面，現金流類指標影響最大，其次是盈利能力類指標、營運能力類指標、長期和短期償債能力類指標，而現金股利類指標的影響程度最小。
四、研究結論
本文通過對發生在2015—2016年初期間的股票市場股價巨幅波動事件的研究發現，股票市場系統風險發生時上市公司對于系統風險的抵御能力是存在差異的，具有較強系統風險抵御能力的上市公司表現為系統風險下股票價格能夠較為迅速回復到系統風險發生前，具有較高的股票價格穩定性，反之為具有較低的系統風險抵御能力。通過分析不同系統風險抵御能力的上市公司的財務特征發現，系統風險抵御能力強、弱的上市公司在長期償債能力、短期償債能力、營運能力、盈利能力、現金流和現金股利支付六類財務指標方面存在顯著差異，而在反映發展能力方面的財務指標不存在顯著差異。
進一步通過因子分析和Logistics回歸模型分析發現，在對上市公司系統風險抵御能力的影響程度上，反映不同財務特征的六類財務指標中現金流相關指標的影響程度最強，其次是盈利能力指標和營運能力指標，償債能力指標影響程度較弱，而現金股利支付能力指標影響程度是最弱的。
投資者都希望投資對象具有較低的投資風險，雖然股票市場系統風險難以規避，但通過對上市公司財務指標的分析能夠識別出系統風險抵御能力較強的投資對象，從而有效降低投資風險。在分析上市公司財務特征時，投資應著重分析上市公司的現金流量指標;同時關注公司的盈利能力、營運能力、償債能力表現。站在上市公司視角上，具有較強系統風險抵御能力能夠增強上市公司在股票市場上的吸引力，平穩公司股票價格，為了獲取系統風險抵御能力，公司應提升自身能力，通過六個方面的財務能力的分析，及時發現公司發展存在的問題及差距，尋找出改進的重點及方向。Z
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【作者簡介】
蔡巖松，女，黑龍江大學經濟與工商管理學院，副教授，管理學博士;研究方向：財務預測與決策。
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