1、投资者特征与盈余公告后的漂移现象（PEAD）于李胜 （上海财经大学会计学院，上海 200439）摘要：本文以 1999 年至 2004 年的上市公司为样本，研究了不同类型投资者对盈余公告后漂移（PEAD）的影响。研究发现，对于好消息，盈余公告后基金重仓持有的股票的漂移小于非基金重仓持有的股票，但对于坏消息，基金重仓持有的股票的漂移要大于非重仓持有股票的漂移。可能的解释是，基金重仓持有的股票如果公布的是好消息，说明与基金预期一致所以这类股票的漂移比散户投资的利好股票漂移小；如果公布的是坏消息，则说明基金预期错误，此时基金等机构投资者会积极卖出，由于资金量大会引起散户投资者跟着卖出相应股票，从而漂
2、移比非基金重仓持有的利坏股票的漂移大。关键词：机构投资者；盈余公告后漂移；交易行为特征作者简介：于李胜，上海财经大学会计学院博士生，研究方向：财务管理。中图分类号：F830.9 文献标识吗：AAbstractThis study, using the data of listed companies in China from 1999 to 2004, tests whether the observed patterns in Post earnings announcement drift (PEAD) are related to the proportion of firm shar
3、es held by institutional investors. Our findings show that for good news the institutional investors can reduce the drift, but for bad news they can increase the drift. The reasons can be that the situation of the listed companies with good news can be expected by the institutional investors ,so the
4、 drifts of theirs are smaller, however, the situation of companies with bad news , which shares are held by institutional investors ,are not the same as the expectations of the funding managers, so funding managers sold these shares as soon as quickly, which lead to the price of these companies drop
5、 down, and the drifts appear stronger than the shares holding only by individual investorso.Key words: Institution Investor; Post Earnings Announcement Drift引言在我国证券市场中，以基金公司为代表的机构投资者起步较晚，但发展迅猛，同时 QFII、社保基金、保险公司、企业年金入市的工作也已启动。这一切都表明,我国资本市场主体结构由过去的单一化向多元化、多层次转变。然而，不同层次的投资者在资本市场中的作用是什么，至今尚无明确的认识。对于这一问题
6、不能泛泛而谈，必须深入到微观金融市场内部去研究。PEAD作为微观金融市场的重要的异象之一，反应了微观金融市场许多内在规律。我们认为，从投资者特征的视角对 PEAD 的研究，既有利于我们进一步认识 PEAD 这一市场异象，也为我们深入了解我国资本市场不同层次投资者行为差异及在资本市场中的作用提供了新的视角。本文主要关注的问题是：在我国证券市场，以基金公司为代表的机构投资者和散户投资者投资的股票在盈余公告后产生的累积超常收益有何不同？这种差异主要是由什么原因引起的？理论背景及假设发展早期的研究表明，至少一部分市场参与者不能很好地利用过去公布的盈余信息预测未来的盈余（Rendleman 等. 198
7、7; Freeman 和 Tse 1989; Bernard 和 Thomas 1989, 1990; Bartov 1992; Bernard 和 Seyhun 1997; Bernard, Thomas 和 Wahlen 1997） 。特别是， Bernard 和 Thomas (1990)1发现市场的部分参与者未能充分地认识盈余偏离季节性随机游走的特征。他们认为，漂移发生的主要原因是投资者将季节盈余当作季节性随机游走，这个过程实际上是一阶差分自相关过程。他们的证据已被 Maines 和 Hand(1996)2检验，根据他们的观点，漂移现象的产生或者是因为投资者对盈余序列相关的变化的有偏估
8、计，或者是因为研究者对盈余预测超常回报的能力的估计有偏。上述研究说明市场部分参与者是使用季节性随机游走模型进行盈余预测的。这实际上提出了一个问题，什么样的投资者会将自己限制在随机游走模型提供的简单的盈余预测信息中？ Ohlson(1975)3的理论模型显示，随着投资者财富的增加信息系统的价值也在增加。在他的模型里，价值只包含着信息收益的一面，并没有包含信息成本。Cready(1988) 4将信息成本引入Ohlson 模型并证明，当高成本信息的价值随着投资者财富的增加而增加时，投资者获得的高成本的信息也会随着投资者财富的增加而增加，这暗示了不富裕的投资者主要是使用低成本信息。因此市场中以季度随机
9、游走模型为主进行预测的投资者主要是不富裕的投资者。Bartov 等 (2000)5证明，机构投资者比例高的公司，漂移低，因为他们是聪明的投资者，很少会反应不足。Mikhai 等(2003) 6研究结果表明，如果公司被有经验的分析师跟踪，则盈余公告后漂移的幅度较小，这主要是因为他们能更全面包含盈余惊奇。上述研究表明，PEAD 现象主要是由于散户投资者不能正确理解盈余的时间序列特征造成的。还有一些学者从行为金融学的角度对这一市场异象进行了解释。Kent Daniel, David Hirshleifer 和 Avanidhar Subrahmanyam（1998）基于两类众所周知的心理偏差投资者过
10、度自信和自我归因的偏差，提出证券市场上投资者反应过度和反应不足的理论。Daniel 等(1998) 和 Fischer(2001)认为漂移是由于投资者对私人信息的过度反应以及伴随着自我归因偏差引起的。由于过度自信，使得这些投资者过度相信私人信息，对诸如年报之类的公众信息相信不足，在这一假设下，过度自信的投资者可以推动股价。因此利用这个模型可以预测投资者拥有的同质信息越多，漂移的程度越大。Gans(2001)研究了保守主义（Conservatism）对 PEAD 的意义，保守主义通常会导致投资者反应不足，从而增大了漂移的程度。许多文献（Banerjee,1992；DeLong ,1990; Hi
11、rshleifer, 1994; Shleifer 和 Summers,1990）经常把个人投资者而不是机构投资者视为经验较少，因此把非理性行为和市场异象归结为个人投资者的交易。无知的、信息不足的投资者按照情绪做交易是羊群效应文献中的一个普遍主题（Lee,Shleifer 和 Thaler ,1991） 。而且，Shiller(1984)以及 DeLong、Shleifer、Summer 和 Waldmann(1990)指出，狂热与时尚较基本面更容易影响个人投资者。同时，也存在一些引人注目的实证证据支持成熟投资者的想法， Grinblatt 和 Keloharju(2000,2000b) 使用
12、来自芬兰的数据，发现成熟的投资者（在他们的文章中认为是国外投资者）更倾向于遵从动量交易策略面，较少的出现故乡偏好的倾向。成熟也看似能减轻倾向效应。Shapira 和 Venezia(2000)研究了以色列的交易账户后发现，平均而言，个人与专业的机构投资者相比，持有绩差股票的时间要长 8 天。我国学者对盈余公告后漂移现象的研究主要集中在这一现象的证明阶段。众多学者（吴世农、黄志功，1997；赵宇龙，1998；吴世农、吴超鹏，2003，2005 7；张庆翠，2004）等研究发现我国市场存在盈余惯性，但阮奕、张汉江和马超群（2003）利用 2000 年年报和中报的数据进行检验，结果不支持我国存在这一
13、现象。应该说，大部分学者还是支持在我国存在盈余公告后的漂移现象这一结论的。于李胜、王艳艳（2006） 8从信息不确定性的角度对这一现象进行了解释，其研究表明信息不确定性高的企业未预期盈余的值越大，盈余公告后的漂移也越大，说明信息风险可能是漂移产生的一个重要的原因。本文在此基础上从信息的接受者投资者行为的差异这一角度对盈余公告后的漂移进一步研究。我国的投资者之间信息的获取和处理能力差距很大。根据李心丹（2002） 9的调查显示，由于证券市场信息不透明，大多数散户只能得到噪声，即使得到信息，他们多数也不具备应有的分析能力，这就注定中国股市存在大量噪声交易者。相比之下，机构投资者由于拥有雄厚的资金和
14、专业分析人员，其信息的收集和分析能力远远超过个体投资者。同时，现有的研究表明，在我国以基金为代表的机构投资者的投资行为与散户投资者的行为有很大的差距。赵学军和王永宏(2001)较早对中国股市的“处置效应”进行了研究，他们的结论是：我国投资者更加倾向于卖出获利股票，继续持有亏损股票。吕岚和李学(2002)的实证研究也发现我国股市存在处置效应，且与美国股市相比，我国股市的处置效应在年末相对增强；同时，和机构投资者相比，我国个体投资者的处置效应更强烈。李心丹、王冀宁和傅浩(2002)研究表明，我国个体投资者存在过度交易。时勘等（2006）研究表明，我国个体投资者存在着风险事件认知普遍偏低的情况，在追
15、高风险和过度投机风险方面表现的尤为突出。而宋军和吴冲锋(2001a)，袁克和陈浩(2003)， 施东晖(2001)等研究表明，我国机构投资者存在明显的羊群效应。同时，基金为代表的机构投资者还存在（或曾经存在）明显的操纵市场的行为。根据上述分析，我们知道，在我国以基金公司为代表的机构投资者具有信息收集和处理的优势，他们通常比散户更准确的预计企业的盈利情况。同时，我国市场中个体投资者与机构投资者的投资行为有很大差别，这使得不同类型的投资者持有股票的漂移现象也会不同。为此我们发展如下假说：假说 1：在盈余公告后，无论是好消息还是坏消息，基金公司重仓持有股票的漂移幅度要小于非基金重仓持有的股票漂移幅度
16、。研究设计一、数据来源与样本选择本文数据全部来自于香港理工大学与深圳国泰安信息技术有限公司联合开发的 CSMAR 数据系统。本文选定 1999-2004 年间上市公司的数据作为研究对象，共 4241 个观测值。以 1999 年为起点是由于在此之后，机构投资者在市场中的作用才逐渐被重视，机构投资者在资本市场中的作用才逐渐扩大。二、主要变量的衡量1未预期会计盈余的计量在证券市场中，对会计盈余的预期值进行衡量的方法常用的有判断法和统计法。所谓判断法，是以财务分析师对外发布的盈余预测为市场预测值，有时也可以用公司管理当局公布的盈余预测代替。统计法则是应用时间序列或其他统计模型来预测公司未来盈余。由于我
17、国财务分析师预测是不公开的，该研究难以使用第一种途径确定会计盈余。所以我们沿用刘星、曾宏、王晓龙(2001);赵宇龙、王志台(1999)；赵宇龙，(1998)等研究方法使用幼稚模型（nave model） ，进行盈余预测。已知 a=1999,2000,2001,2002,2003jaajj E1,如果， 则jaE),0(21,ajjE其中， 公司 a 年度实际会计盈余； 公司 a 年度预期会计盈余。所以，未jjajja预期盈余（UE）为UE a=1999,2000,2001,2002,2003jajE这里我们用资产收益率代表会计盈余，我们认为，在经验（济）环境未出现较大改变的情况下，如果企业的
18、信息质量较高，则每年资产收益率的不应变化太大。2累计超常收益率的计算计算累计超常收益率的方法有三种，风险调整后的非正常报酬率（Risk adjusted abnormal return） ，均值调整后的非正常报酬率（Mean adjusted abnormal return）和市场调整后的非正常报酬率（Market adjusted abnormal return）本文主要使用风险调整后的非正常报酬率,它等于某只股票在某个时期的实际报酬率 减去由该股票的系统风险系数 所决定的正常报酬率itR。用公式表示为 ，其中 是由市场模型（Marker Model）估计出来的itERitititEAit股
19、票 i 在 t 时期的正常报酬率。股票 i 在时间T 1 ，T 2的累计超常收益可表示为：2121,TItiiRC3交易成本的代理变量为检验这些假说，我们必须选择合适的代表投资者精明程度的变量。在以前的文献中，机构投资者的股票持有量通常被用来作为投资者精明程度的代理变量（Hand, 1990; Utama 和Cready 1997;Walther 1997; El-Gazzar 1998） ，在本文中我们也用此指标。选择机构投资者的股票持有量作为代理变量的原因在于，机构投资者在收集和处理信息上比个人投资者有优势，所以他们通常比个人投资者甚至专家更精明。而个人或专家很少对自己的偏好的投资进行分析
20、（Mayer, 1998;Shiller and Pound 1998; Yunker and Krehbiel 1988） 。在我们的实证分析中，两个不同的代理变量用来控制交易成本。一个是年交易量。以前的研究（Chiang 和 Venkatesh 1988)已经证明交易量和买卖价差之间的负相关关系；另一个交易成本的代理变量是股价。Bhusan(1994)在交易成本和漂移的相关性的研究中，使用了股价和交易量作为交易成本的代理变量。与 Bhusan(1994)一致，我们认为，高的股价和高的交易量反应了较低的每股成本。4关于企业信息不确定性的衡量。在资本市场上，投资者所能获得的企业信息最重要的是会
21、计信息，因此对于投资者来说，企业信息的不确定性主要是指会计信息的不确定性，而会计信息的不确定性主要受会计信息质量的影响,会计信息质量越差，会计信息的不确定性越大。 所以本文用会计信息的质量代表企业信息的不确定性。对于会计信息质量的衡量，我们沿用Jennifer Francis, Ryan LaFond, Per Olsson,(2003)的方法，分别用 Jones 模型和修正后的Jones 模型计算的可操控的应计项目的大小作为会计信息不确定性的代理变量。一般认为可操控应计项目绝对数额越大，会计信息质量越差，信息不确定性越高。 三、模型设定与变量说明根据假说一，我们提出模型一：（1）ititit
22、 itititititit dueaduern dueVolcdueeMvInslhclY 87 6543210 Pr其中：Y：我们分别用超常收益的累计值（Car）,平均超常收益（AAR）作为因变量进行回归。Decile: 通过对未预期盈余取绝对值再对其排序得到。我们预期，当企业向市场发布的是好消息（未预期盈余0）时，decile 与超常收益的累计值（Car）,平均超常收益（AR）成正比；反之，当企业向市场发布的是坏消息（未预期盈余0） ，Duelh 的符号为负，如果企业发布的是坏消息（未预期盈余=0）Panel data变量 预计符号 Car30 AAR30 Car60 AAR60 Car9
23、0 AAR90-0.0028 -0.0003 -0.006 0.000006 -0.006 0.00008常数项 ？(-0.25) (-0.46) (-0.44) -0.02 -0.03 0.280.14 0.009 0.21 0.005 0.23 0.003Decile (2.5)* (3.42)* (2.97)* (2.56)* (2.68)* (1.71)*-0.054 -0.0028 -0.089 -0.003 -0.13 -0.003Instit (-1.74)* (-1.91)* (-2.25)* (-2.81)* (-2.77)* (-3.35)*0.06 0.0003 0.00
24、8 0.0003 0.012 0.0003Duelh (1.12) (0.87) (1.21) (1.56) (1.48) (1.83)*-0.0067 -0.0004 -0.01 -0.0002 -0.01 -0.0001dueMv (-2.48)* (-3.36)* (-2.84)* (-2.35)* (-2.49)* (-1.43)*-0.0003 -0.00002 -0.0007 -0.00003 -0.0012 -0.00003duePrice (-1.88)* (-2.52)* (-1.46) (-6.05)* (-5.77)* (-8.24)*0.001 0.00006 0.00
25、13 0.00002 0.001 -5.2e-07 dueVol (1.85) * (-2.46)* (1.81)* (1.03) (1.25) (-0.03)-0.002 -0.00003 -0.0007 -0.00002 -0.001 -0.00002Dueturn (-0.54) (-1.79)* (-1.46) (-1.88)* (-1.69)* (-1.48)-0.0004 -0.00001 -0.0004 -8.1e-06 -0.0004 -4.4e-06 Dueda (-1.68)* (-1.43) (-1.55) (-1.13) (-1.23) (-0.75)Obs. 1493
26、 1493 1493 1493 1493 1493Adj. R2(%) 3.39 5.13 6.45 8.03 8.93 11.97F 值 3.41* 5.2* 5.72* 8.6* 7.93* 11.35*，*，*分别表示在 10，5，1的显著性水平上显著。Panel data 中的固定效应影响变量未在表中列出。表 3 模型 1 回归结果（ ue0）Panel data变量 预计符号 Car30 AAR30 Car60 AAR60 Car90 AAR900.0049 6.5e-06 0.006 0.0002 0.0066 0.0001常数项 ？(0.78) (0.02) (0.74) （1.
27、02） （0.64） （0.55 ）0.0037 0.0017 0.008 -0.0003 0.012 0.0003Decile (0.12) (1.07) (0.2 (-0.28) (0.24) (0.39)-0.056 -0.003 -0.1 -0.0036 -0.16 -0.004Instit (-2.33)* (-2.4)* (-3.13)* (-4.09)* (-4.18)* (-5.42)*0.06 0.0005 0.015 0.0005 0.023 0.0005Duelh (2.12)* (2.49)* (2.79)* (3.48)* (3.54)* (4.45)*0.0003
28、-0.00005 0.0005 0.00004 0.0007 7.5e-06dueMv (0.19) (-0.68) (0.25) (0.77) (0.28) (0.17)-0.0005 -0.0003 -0.001 -0.00003 -0.0014 -0.00003duePrice (-6.27)* (-6.49)* (-8.21)* (-9.39)* (-9.56)* (-10.7)*-0.0005 0.00003 -0.0008 -0.00002 -0.001 -0.00002dueVol (-1.7) * (-1.8)* (-2.13)* (-2.47)* (-2.25)* (-2.3
29、8)*-0.00013 -0.00001 -0.0003 -5.3e-06 -0.0003 -2.5e-06Dueturn (-0.61) (-1.05) (-0.92) (-0.69) (-0.85) (-0.4)-0.00003 -4.6e-06 -0.0001 -2.5e-06 -0.0002 -3.5e-06Dueda (-0.31) (-1.43) (-0.98) (-0.69) (-1.11) (-1.16)Obs. 2748 2748 2748 2748 2748 2748Adj. R2(%) 3.99 4.73 5.57 6.32 7.07 8.49F 值 7.73* 8.67
30、* 11.28* 13.4* 14.5* 18.01*，*，*分别表示在 10，5，1的显著性水平上显著。Panel data 中的固定效应影响变量未在表中列出。首先，我们分好消息与坏消息对模型一进行了回归，回归结果见表 2、表 3。其中表 2 为好消息的回归结果，我们发现在盈余公告后 30 天、60 天、90 天以基金公司为代表的机构投资者的符号在 panel data 下显著为负，说明机构投资者持有股票的无论是每天的累积超常回报还是平均每天的超常回报显著小于散户投资者持有的股票，支持了我们的假说 1。但是机构投资者与未预期盈余的乘积的符号为正但不显著，说明机构投资者没有提高未预期盈余对漂移
31、的影响作用。另外，我们还可以看出，规模对于漂移有抑止作用，规模越大，漂移越小，这个结论同 Foster、 Olsen 和 Shevlin,（1984）的结果一致；较高的上年末的收盘价有助于降低漂移现象，这主要是因为较高的上年收盘价反应了较低的交易成本，这一结论与 Bhusan(1994)一致。换手率也对降低漂移有影响。对于坏消息，我们从表 3 中发现，Panel data 中 30 天、60 天、90 天的机构投资者持有股票累积超常收益显著小于散户，即对于坏消息，基金重仓持有的股票的漂移要大于非基金重仓持有的股票，这与假说 1 不一致。究其原因，我们认为，由于我国机构投资者具有明显的羊群效应，
32、当面对较大的负的未预期盈余时，他们会积极的卖出股票。由于资金量较大，会出现股价持续下跌或上涨的态势。而散户投资者由于具有代表型偏差，认为股价持续上涨意味有巨大的利好消息，而股价持续下跌意味较大的利坏消息，所以他们也会积极的卖出相关股票，这又进一步推动了股票的价格下跌。而对于非基金重仓持有的股票，由于散户投资者所表现出的“出置效应” ，即卖盈持亏，所以对于坏消息反应平谈，漂移程度较小。 三、稳健性检验我们又使用了标准化的未预期盈余（Standardized Unexpected Earnings）SUE 重新进行检验，实证结果不变。SUE 的计算公式如下：1,UEtitiS其中： 表示股票 I
33、在年度 t 及其前 4 个年度内未预期盈余 UE1 的标准差。1UE结论盈余公告后的漂移现象（PEAD）作为资本市场重要的市场异象之一，一直受到学术界的关注。本文探讨了投资者特征对这一市场异象之间关系。我们的结论是：对于好消息，盈余公告后机构投资者持有的股票的漂移小于散户持有的股票，但对于坏消息，机构投资者持有的股票的漂移要大于非重仓持有股票的漂移。可能的解释是，基金重仓持有的股票如果公布的是好消息，说明与基金等机构投资者预期一致所以比散户投资的利好股票漂移小；如果公布的是坏消息，则说明基金预期错误，此时基金等机构投资者会积极卖出，由于资金量较大会引起散户投资者跟着卖出相应股票，从而漂移比非基
34、金重仓持有的利坏股票的漂移大。参考文献：1 Bernard, V., Thomas, J., 1990. Evidence that stock prices do not fully reflect the implications of current earnings for future earnings. Journal of Accounting and Economics 13, 305-3402 Maines and Hand,1996,Individual perceptions and misperceptions of time-series properties of
35、quality earnings, The Accounting Review 71: 317-3663 Ohlson,J.A.1975,The Asympotic Validity of Quadratic Utility as the Trading Interval Approaches Zero. In Stochastic Optimization Models in Finance, W.T.Ziemba and R.G.Vickson(eds). Academic Press, New York.4 Cready,1988,Information value and invest
36、or wealth: the case of earnings announcements, Journal of Accounting Research 1: 1-275 Bartov, E., Radhakrishnan, S., Krinsky, I., 2000. Investor sophistication and patterns in stock returns after earnings announcements. The Accounting Review 75, 43-636 Mikhail, Michael B., Beverly R. Walther and Richard H. Willis. 2003. “The Effects of Experience on Security Analyst Underreaction.” Journal of Accounting and Economics, vol. 35: 101-116.7 吴世农、吴超鹏.盈余信息度量、市场反应与投资者框架依赖偏差 J. 经济研究，2005（2）：54628 于李胜、王艳艳.信息不确定性与盈余公告后的漂移现象（PEAD）J. 管理世界，2006（3）：40499 李心丹、王冀宁、傅浩.中国个体投资者交易行为的实证研究J.经济研究，2002,11
