近年来,虽然我国实证会计研究取得了长足进步,但仍然有许多问题有待进一步研究,如会计盈余的信息含量问题就是我国会计学者关注的焦点之一。在进行相关研究时,盈余反应系数(earnings response coefficient,ERC)是学者们经常使用的一个研究工具,不过对于这个研究工具,我国学者并没有像对CAPM模型那样给予充分地关注,基本上是“拿来主义”。盈余反应系数的定义式虽然比较简单( CARi ,t=a+b×UEi ,t+ ei ,t),但是影响盈余反应系数b的因素却比较复杂,为此国外学者对盈余反应系数进行了持续的、深入的研究。不过,我国学者在应用盈余反应系数时,基本上使用的是最基本的线性模型;而且,对盈余反应系数的研究比较迟缓,数量也不多。全文共分四部分:第一部分文献综述、研究目的与意义文献综述部分首先从盈余反应系数基本定义式入手,阐述盈余反应系数、未预期盈余和累计超额股票回报的概念。未预期盈余即实际会计盈余和预期会计盈余的差额;累计超额股票回报即一段时间内,实际的股票日回报和预期股票日回报差额的累计额。盈余反应系数是用来衡量某一特定公司股票的异常回报相对于会计收益中非期望部分的反应程度,进而识别和解释市场对会计信息的不同反应。严格地讲,盈余反应系数的定义应该是:单位(未预期)盈余的边际(未预期)回报效应。它将未预期盈余和累计超额股票回报联系起来,实际上反映的是盈余信息含量。本文的模型是根据盈余反应系数的定义式构建的,所以在明确相关概念后,即根据我国学者在实证会计研究中对盈余反应系数的应用情况,汇总了未预期盈余和累计超额股票回报的计量方法并进行分析和评价。本部分还介绍了国内外学者应用和研究盈余反应系数的情况。从我国学者应用盈余反应系数的情况来看,使用的是最简单的线性定义式,而且假设盈余反应系数对不同的公司来说是一样的。虽然这样处理稍显“粗糙”,但是我国学者仍然得出了许多重要的结论。关于国外学者的研究,主要列举了国外学者针对盈余反应系数进行实证研究的结论。接着,本文列示了我国学者针对盈余反应系数的研究情况。在综述部分的最后,介绍了盈余反应系数研究的一些复杂性,关于这个问题,在后面的模型设计和分析本文启示部分都有详细的说明。本文主要针对盈余反应系数进行实证研究,目的在于通过对盈余反应系数的研究,验证我国股市盈余信息是否具有信息含量,这虽然是个老问题,但却是计算盈余反应系数的一个“直接产品”。此外,本文还关注盈余反应系数针对不同程度的未预期盈余究竟会如何变化。第二部分模型设计模型设计是实证研究中较为关键的部分,采用什么样的模型、选择的模型是否能够满足研究需要、模型的建立是否具有坚实的基础、样本的选择标准是什么等是模型设计时需要注意的问题。本文选用的模型是根据盈余反应系数的定义式衍生出来的线性模型,虽然模型比较简单,但是该模型已能够满足本文的研究需要。样本的选择主要考虑了行业、上市时间、年度等方面的影响。接下来是数据的整理,主要包括累计超额股票回报和未预期盈余的确定。本文使用的预期股票回报采取市场模型进行估计;预期盈余采用随机游走模型进行估计,并使用净利润指标进行计算。最后说明了一些细节上的问题。本文在模型的设计阶段也引用了大量的实证研究,这样做的目的在于:一方面说明我国学者是如何处理的;另一方面说明本文在模型设计上的合理性。第三部分实证及结果首先,对两个主要的指标——未预期盈余和累计超额股票回报进行了描述性统计,并得到了一些有用的结论。如未预期盈余在负区间的波动更大,累计超额股票回报在负区间上更加离散等。其次,在实证过程之前,先介绍了对回归结果是否显著的评价标准,并对R 2(模型的拟合优度)较小的现象进行了论述,指出虽然R 2是一个评价模型是否有效的重要指标,但是目前国内外的实证会计研究的结果都不能显著提高R 2。第三是具体的实证分析过程。本文的实证分析共分为5个部分:总体样本回归,即以未预期盈余等于0为中点的对称区间上的回归,如对区间[-50%,50%],[-30%,30%],[-20%,20%],[-10%,10%]的回归;负区间样本的回归,即以未预期盈余等于0为终点的区间上的数据进行回归,如区间[-2,0]、[-1,0]、[-50%,0];正区间样本的回归,即以未预期盈余等于0为起点的区间上的数据进行回归,如区间[0,10%];未预期盈余为负的分段回归,如区间[-50%,-30%]、[-30%,-20%]、[-20%,-10%]和未预期盈余为正的分段回归,如区间[0,5%]和[5%,10%]。通过对显著的回归结果进行分析及比较,同时参照其他学者的研究结论,得到以下结论:1.从回归结果来看,虽然显著的结果不是“遍地开花”,但是也足够说明我国的盈余信息是具有信息含量的,这一点主要体现在未预期盈余处在相对较小的区间内。不过,对于处在较大区间的未预期盈余进行研究是存在客观困难的。2.仅从回归结果的显著性来看,未预期盈余为负的区间能够提供更多的信息。这从一个侧面说明投资者对“利空消息”更为敏感。(1)总的来看,未预期盈余处在较大区间的样本不能提供显著的回归结果。不过相对于负区间样本,未预期盈余为正的数据只有在较小的范围内其回归结果才是显著的。(2)从负区间样本的分段回归可以看到盈余反应系数有随着未预期盈余的绝对水平增大而减少的趋势;对正区间样本的分段回归发现,未预期盈余在靠近0的区间内,盈余反应系数的绝对值较大。具体考察不同区间的情况,进而分析盈余反应系数的变化趋势,是本文的一个创新之处。我国学者对盈余反应系数本身进行的研究本来就不多,而且即使有,也是从总体上进行的。虽然程小可、李玲玲(2004.2)使用反正切模型来研究盈余反应系数的问题,但是他们并没有具体考察在不同的区间上,盈余反应系数到底是一个什么样的状态。而且反正切模型在一定程度上是假设对绝对水平相同的“利好消息”和“利空消息”,市场的反应是相同的。3.线性模型虽然已经被证明存在许多问题,但仍然能够发挥一定的作用。当然,使用非线性模型对盈余反应系数进行研究是大势所趋。第四部分本文写作过程中的启示本文写作过程中的启示,主要包括:第一,笔者对于盈余反应系数的研究中,应该选择何种模型的看法——在现阶段,线性模型仍然能够为我们提供有用的信息,使用非线性模型应该以线性模型为基础。第二,本文样本的问题,主要是样本的时间跨度仍然不够长;样本数量仍然偏少,不足以支持笔者全部的研究目标。第三,本文可以进一步改进的地方。