Research on Market Reaction to Disclosure of Other Comprehensive Income Information in Annual Report:Based on Earnings Response Coefficient

Abstract

Abstract:

Accounting information disclosure is the cornerstone of the high-quality development of the capital market. Using the event study method and based on the data of Chinese A-share listed companies from 2012 to 2018, this paper applies ERC as a research tool to test the market reaction of other comprehensive income information disclosure in annual reports. The results show that other comprehensive income has a significant negative correlation with ERC, which may be related to investors’ conservative estimation of future earnings and its sustainability and investors’ lack of cognitive ability caused by other comprehensive income. Further research finds that when the audit-quality is low, or the degree of shareholder correlation is high, or the proportion of executive ownership is high, or the shareholding ratio of institutional investors is low, the negative relationship between other comprehensive income and ERC is more significant. The negative relationship between the two is also more significant after the change of the criteria in 2014. The paper also conducts an internal mechanism test from the following two aspects: the relationship between other comprehensive income and unexpected earnings fluctuation, the relationship between other comprehensive income and earnings persistence.

Key words: Other Comprehensive Income, Information Content, Market Reaction, Earning Response Coefficient (ERC)

摘要：

会计信息披露是资本市场高质量发展的基石。本文采用事件研究法,以沪深A股上市公司2012—2018年年报数据为样本,以盈余反应系数为工具,检验了其他综合收益列报的市场反应。研究发现:其他综合收益与盈余反应系数显著负相关,这可能与其他综合收益导致投资者对企业未来盈余及其持续性的保守估计和投资者认知能力不足有关。该负向关系在审计质量低、股东关联度高、高管持股比例高、机构投资者持股比例低的企业,及2014年其他综合收益列报制度变更后更为显著。本文进一步从其他综合收益与未预期盈余波动和盈余持续性的关系两方面进行了内在机理检验。

关键词: 其他综合收益, 信息含量, 市场反应, 盈余反应系数

CLC Number:

F230

WANG Qinggang, WU Zhixiu. Research on Market Reaction to Disclosure of Other Comprehensive Income Information in Annual Report:Based on Earnings Response Coefficient[J]. Collected Essays on Finance and Economics, 2021, 37(12): 81-91.

王清刚, 吴志秀. 其他综合收益列报的市场反应——基于盈余反应系数的视角[J]. 财经论丛, 2021, 37(12): 81-91.

Figures/Tables 7

References 25

[1]	Dhaliwal D., Subramanyam K. R., and Trezevant R. Is Comprehensive Income Superior to Net Income as a Measure of Firm Performance[J]. Journal of Accounting and Economics, 1999, 26:43-67. DOI URL
[2]	Biddle G. C., Choi J. Is Comprehensive Income Useful?[J]. Journal of Contemporary Accounting & Economics, 2006, 2(1):1-32.
[3]	Chambers D., Linsmeier T. J., Shakespeare C., et al. An Evaluation of SFAS No. 130 Comprehensive Income Disclosures[J]. Review of Accounting Studies, 2007, 12(4):557-593. DOI URL
[4]	Kanagaretnam K., Mathieu R., Shehata M. Usefulness of Comprehensive Income Reporting in Canada[J]. Journal of Accounting and Public Policy, 2009, 28(4):349-365. DOI URL
[5]	Jones D. A., Smith K. J. Comparing the Value Relevance, Predictive Value, and Persistence of Other Comprehensive Income and Special Items[J]. The Accounting Review, 2011, 86(6):2047-2073. DOI URL
[6]	Jurgen E. The Value Relevance of Comprehensive Income under IFRS and US GAAP:Empirical Evidence from Germany[J]. International Journal of Accounting Auditing and Performance Evaluation, 2008, 5(1):1-29. DOI URL
[7]	Landsman W. R., Miller B. L., Peasnell K., et al. Do Investors Understand Really Dirty Surplus?[J]. The Accounting Review, 2011, 86(1):237-258. DOI URL
[8]	谢获宝, 尹欣, 刘波罗. 综合收益及其构成的价值相关性研究[J]. 珞珈管理评论, 2010, (4) : 20-31.
[9]	吴祖光, 万迪昉, 罗进辉. 综合收益提高了会计盈余的信息含量吗?——来自A股上市公司的经验证据[J]. 中南财经政法大学学报, 2012, (4):79-86, 144.
[10]	唐国平, 欧理平. “其他综合收益”具有价值相关性吗?——来自沪市A股的经验证据[J]. 会计论坛, 2011, (1):17-25.
[11]	杨有红, 闫珍丽. 其他综合收益及其列报改进是否提高了盈余透明度?——分析师行为及股价同步性的证据[J]. 会计研究, 2018, (4):20-27.
[12]	苏洋, 张俊瑞, 赵红, 等. 其他综合收益的信息含量:基于会计稳健性的中介效应分析[J]. 财贸研究, 2020, 31(6):85-97.
[13]	陈晓, 陈小悦, 刘钊. A股盈余报告的有用性研究——来自上海、深圳股市的实证证据[J]. 经济研究, 1999, (6):21-28.
[14]	Park H. Company Stock in Defined Contribution Plans: Evidence from Proxy Voting[J]. Financial Management, 2018, 46(1):155-202. DOI URL
[15]	Watts R. L., Zimmerman J.L. Positive Accounting Theory[M]. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1986.
[16]	李梓. 综合收益信息的决策有用性研究[M]. 北京: 经济科学出版社, 2019:136-153.
[17]	Kormendi R., Lipe R. Earnings Innovations, Earnings Persistence and Stock Return[J]. Journal of Business, 1987, 60(3):323-245.
[18]	Collins D., Maydew E., and Weiss I. Changes in the Value-Relevance of Earnings and Book Values over the Past Forty Years[J]. Journal of Accounting and Economics, 1997, (24):39-67.
[19]	刘红梅, 刘琛, 王克强. 内部控制缺陷、外部审计意见与真实盈余管理——基于新三板公司的实证研究[J]. 财经论丛, 2018, (7):80-87.
[20]	王化成, 佟岩, 控股股东与盈余质量——基于盈余反应系数的考察[J]. 会计研究, 2006, (2) : 66-74.
[21]	马晨, 张俊瑞. 管理层持股、领导权结构与财务重述[J]. 南开管理评论, 2012, (2):143-150.
[22]	曾雪云, 秦中艮, 周愈博. 金融业的综合收益波动与风险相关性研究:其他综合收益是风险定价因子吗?[J]. 财政研究, 2016, (10):101-113.
[23]	于悦. 会计准则变革能缓解资本市场“功能锁定”问题吗——基于盈余反应系数和盈余质量关系的研究[J]. 金融评论, 2015, 7(4): 29-44, 124-125.
[24]	Wang K. T., Li D. Market Reactions to the First-Time Disclosure of Corporate Social Responsibility Reports: Evidence from China[J]. Journal of Business Ethics, 2016, 138(4):661-682. DOI URL
[25]	Collins D. W., Kothari S. P. An Analysis of Intertemporal and Cross-Sectional Determinants of Earnings Response Coefficients[J]. Journal of Accounting and Economics, 1989, 11(2-3):143-181. DOI URL

类型	名称	符号	描述
被解释变量	累计超额报酬	CAR_[-10,10]	企业i在事件窗口期[-10,10]的累计异常收益
解释变量	未预期盈余	SUE	企业i第t年未预期每股盈余/标准差
解释变量	其他综合收益	OCI	企业i第t年每股其他综合收益/期初股票收盘价
控制变量	企业规模	SIZE	企业i第t年末总市值的自然对数
	净资产收益率	ROE	第t-1年净利润/平均净资产,其中:平均净资产=(期初净资产+期末净资产)/2
	资产负债率	LEV	企业i第t年期末负债总额/期末资产总额
	是否亏损	LOSS	虚拟变量,若当期利润小于0,赋值为1,否则为0
	企业成长性	GROWTH	(企业i第t年销售收入-企业i第t-1年销售收入)/第t年销售收入
	盈余持续性	persist	(企业i第t年利润总额-企业i第t年营业利润)/第t年利润总额,该指标越大,则说明企业盈余持续性越差
	分析师跟踪规模	FOLLOW	Ln(1+第t年分析师跟踪数量)
	内部控制质量	ICQ	Ln(1+第t年深圳迪博内部控制指数)
	风险水平	Beta	企业i在第t年年末的贝塔系数
	账面市值比	BM	企业i第t年期末资产总额/期末总市值
	行业	IND	虚拟变量,依据证监会行业分类标准生成,用以控制行业因素的影响
	年份	YEAR	虚拟变量,用来控制不同年度宏观经济的影响
类型	名称	符号	描述
其他变量	是否来自四大	Big4	由四大会计师事务所审计的企业,赋值为1,否则为0
	股东关联度	D_top10	按前十大股东是否存在关联设置虚拟变量,存在关联赋值为1,否则为0
	高管持股比例	DMANS	将高管持股比例按年份的三分位数分组,前33%的样本为低组,赋值为1,其余样本为高组,赋值为0
	机构投资者持股比例	DINSTT	机构投资者持股比例高于年度上四分位数的,赋值为1,否则,赋值为0
	会计准则变更	CAS	发生于准则变更后(2014—2018年)赋值为1,发生于变更前(2012—2013年),则赋值为0

类型	名称	符号	描述
被解释变量	累计超额报酬	CAR_[-10,10]	企业i在事件窗口期[-10,10]的累计异常收益
解释变量	未预期盈余	SUE	企业i第t年未预期每股盈余/标准差
解释变量	其他综合收益	OCI	企业i第t年每股其他综合收益/期初股票收盘价
控制变量	企业规模	SIZE	企业i第t年末总市值的自然对数
	净资产收益率	ROE	第t-1年净利润/平均净资产,其中:平均净资产=(期初净资产+期末净资产)/2
	资产负债率	LEV	企业i第t年期末负债总额/期末资产总额
	是否亏损	LOSS	虚拟变量,若当期利润小于0,赋值为1,否则为0
	企业成长性	GROWTH	(企业i第t年销售收入-企业i第t-1年销售收入)/第t年销售收入
	盈余持续性	persist	(企业i第t年利润总额-企业i第t年营业利润)/第t年利润总额,该指标越大,则说明企业盈余持续性越差
	分析师跟踪规模	FOLLOW	Ln(1+第t年分析师跟踪数量)
	内部控制质量	ICQ	Ln(1+第t年深圳迪博内部控制指数)
	风险水平	Beta	企业i在第t年年末的贝塔系数
	账面市值比	BM	企业i第t年期末资产总额/期末总市值
	行业	IND	虚拟变量,依据证监会行业分类标准生成,用以控制行业因素的影响
	年份	YEAR	虚拟变量,用来控制不同年度宏观经济的影响
类型	名称	符号	描述
其他变量	是否来自四大	Big4	由四大会计师事务所审计的企业,赋值为1,否则为0
	股东关联度	D_top10	按前十大股东是否存在关联设置虚拟变量,存在关联赋值为1,否则为0
	高管持股比例	DMANS	将高管持股比例按年份的三分位数分组,前33%的样本为低组,赋值为1,其余样本为高组,赋值为0
	机构投资者持股比例	DINSTT	机构投资者持股比例高于年度上四分位数的,赋值为1,否则,赋值为0
	会计准则变更	CAS	发生于准则变更后(2014—2018年)赋值为1,发生于变更前(2012—2013年),则赋值为0

变量	样本量	均值	中位数	标准差	最小值	最大值
CAR_[-10,10]	9472	-0.114	-0.114	0.110	-0.400	0.236
SUE	9472	-0.037	-0.004	1.240	-2.787	2.795
OCI	9472	0.000	0.000	0.015	-0.150	0.791
SIZE	9472	22.600	22.400	1.284	20.160	26.250
ROE	9472	0.081	0.079	0.175	-12.770	1.615
LEV	9472	0.440	0.437	0.200	0.057	0.864
LOSS	9472	0.065	0.000	0.246	0.000	1.000
GROWTH	9472	0.421	0.152	1.041	-0.664	7.485
persist	9472	0.190	0.036	1.348	-29.690	32.920

变量	样本量	均值	中位数	标准差	最小值	最大值
CAR_[-10,10]	9472	-0.114	-0.114	0.110	-0.400	0.236
SUE	9472	-0.037	-0.004	1.240	-2.787	2.795
OCI	9472	0.000	0.000	0.015	-0.150	0.791
SIZE	9472	22.600	22.400	1.284	20.160	26.250
ROE	9472	0.081	0.079	0.175	-12.770	1.615
LEV	9472	0.440	0.437	0.200	0.057	0.864
LOSS	9472	0.065	0.000	0.246	0.000	1.000
GROWTH	9472	0.421	0.152	1.041	-0.664	7.485
persist	9472	0.190	0.036	1.348	-29.690	32.920

变量	基本回归(全样本)			是否来自四大(Big4)
变量	(1)	(2)		(3)是		(4)否
SUE	0.002^*** (2.775)	0.002^** (2.484)	0.003 (0.988)		0.002^** (2.266)
SUEOCI*	-0.071^** (-2.085)	-0.081^** (-2.381)	-0.116 (-0.729)		-0.088^** (-2.502)
Control	未控制	控制	控制		控制
IND/YEAR	控制	控制	控制		控制
_cons	-0.161^*** (-13.213)	-0.136^*** (-4.359)	-0.137 (-1.424)		-0.150^*** (-4.263)
N	9472	9472	754		8718
r²_a	0.134	0.143	0.156		0.144