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user: 4. 数据与实证分析 4.1. 数据选取及变量设定 本文选取2018年沪深A股全部上市公司共计3796家，本文使用的财务数据以及股票价格信息均来源于Wind数据库及国泰安数据库。为保证模型结果可靠性，本文对存在缺失值的数据进行剔除处理。 1) 对股价影响变量构建 本文参考王文姣等学者在这方面的研究，选用负收益偏态系数(NCSKEW)以及收益率上下波动率(DUVOL)衡量公司对公司股票价格波动的影响 [ 12 ]。负收益偏态系数是当年该公司经市场调整后股票周收益率分布偏态系数，市场调整方法如下式2和式3，负收益偏态系数越大说明该样本在当年周特有收益率分布偏态系数负的程度越严重，即出现负极端值的概率越大，学界通常认为负收益偏态系数大的股票有着高的崩盘可能。 R i ， t = α + β 1 R m ， t − 2 + β 2 R m ， t − 1 + β 1 R m ， t − 2 + β 1 R m ， t + 1 + β 1 R m ， t + 2 + ε i ， t (2) R i ， t 为样本 在当年第t周的收益率， R m ， t 为市场在第t周的收益率，以及加入市场滞后两期与超前两期市场收益，回归得到样本i在当年第t周不能被市场解释的部分收益 ε i ， t 。 w i ， t = ln ( 1 + ε i ， t ) (3) w i ， t 为样本i在当年第t周的经市场调整后的股票周收益率，即样本i的周特有收益率， ε i ， t 为式2回归方程所得的残差。 N C S K E W i = − n ( n − 1 ) 3 2 ∑ ​ w i ， t 3 ( n − 2 ) ( n − 1 ) ∑ ​ w i ， t 3 2 (4) 其中 w i ， t 为第i个样本在第t周的市场调整股票周收益率，本文 w i ， t 来源国泰安数据库综合市场总市值平均法周特有收益率，n为样本i在当年的交易周数。 收益率上下波动率(DUVOL)是根据样本周特有收益率当年平均值把其分成上下两组，即周特有收益率高于均值组和低于均值组并求这两组的样本的波动率之比，按照式5模型计算出结果。根据许年行和于上尧等人的研究，在理想状态下，股票周特有收益率处于上升以及下跌阶段的概率是相等的，上升幅度以及下跌幅度也是相等的 [ 13 ]。只有当公司受负面信息影响时上升幅度以及下跌幅度才会出现不等，并且下跌幅度大于上升幅度。学界通常认为DUVOL数值越大股票崩盘可能性越大 [ 14 ]。 D U V O L i = log ( n u − 1 ) ∑ d w i ， t 2 ( n d − 1 ) ∑ u w i ， t 2 (5) 其中 n u 为合计高于周特质收益率均值周数， n d 为合计低于周特质收益率均值周数， σ d 为第i个样本在第t周的周特质收益率。 2) 商誉变量 经过前文数据处理后本文选取2018年沪深A股全部上市公司共计3400家，对截止2018年年报数据没有商誉资产的公司其商誉虚拟变量(GWT)赋值为0，对拥有商誉资产的公司其商誉虚拟变量(GWT)赋值为1，以此用来研究假设一。同时选取当年拥有商誉资产的上市公司1906家，为了使得数据具有可比性，本文对拥有商誉资产的公司的商誉资产进行标准化，即标准化商誉(ADJGW)为商誉资产占总资产比例，并以此研究假设二标准化商誉占比是否与股价崩盘风险存在正相关。对于研究假设三计提商誉减值风险加大股价崩盘风险，本文对2018年全年曾经发生计提商誉减值事件的公司其商誉减值虚拟变量(GWLT)赋值为1，没有发生商誉减值的公司其商誉减值虚拟变量(GWLT)赋值为0。 3) 控制变量 本文参考过往相关研究，并综合考虑各层面可能对公司股价造成影响的因素，对本文的计量模型加入控制变量。分别从公司股东层面、公司财务层面、公司二级市场技术层面分别加入控制变量尽量消除内生性，各主要变量以及控制变量见表1。 Table 1 Definition and description of each variabl 变量类型 变量符号 变量名称 变量定义 被解释变量 NCSKEW 负收益偏态系数 股价负收益偏态系数，计算方法见式(4) DUVOL 收益率上下波动率 股价收益率上下波动率，计算方法见式(5) 解释变量 GWT 商誉虚拟变量 拥有商誉资产为1，没有商誉资产为0 ADJGW 标准化商誉 当年期末商誉占总资产比率 GWLT 商誉减值虚拟变量 当年年内发生过商誉减值为1，否则为0 控制变量 CHANGE 日均换手率 当年公司股票的按日计算的年平均换手率 DC 资产负债率 当年期末公司资产负债率 RETSTD 周持有收益率标准差 公司股票当年周持有收益标准差 RETMEAN 平均周持有收益率 公司股票当年周持有收益平均 DTROE 扣非净资产收益率 当年扣除非经常损益的净资产收益率 REVIMP 营收同比增长率 公司当年较前一年营业收入增长率 IH 机构持股比例 公司当年期末机构持股比例 LOGIA 总资产 公司当年总资产对数 表1. 各变量定义及说明 4.2. 实证分析 4.2.1. 描述性统计分析 由表2描述性统计分析表可以得出负收益偏态系数和收益上下波动率均值分别为−0.143和−0.102，符合以往相关研究相结果，两指标的标准差分别为0.829和0.530表明NCSKEW指标相差程度大于DUVOL指标。GWT均值为0.573说明年沪深A股所有上市公司中拥有商誉资产的公司占半数以上。标准化商誉占比指标ADJGW均值为0.062即在拥有商誉的上市公司中，商誉平均占总资产6.2%，由此可见商誉已经成为公司资产中的一个重要部分。GWLT均值为0.248，说明当年沪深A股所有上市公司中有24.8%的公司在当年计提过商誉减值。 Table 2 Descriptive statistics tabl Variables Mean Median Std Min Max N NCSKEW −0.143 −0.161 0.829 −3.696 4.131 3400 DUVOL −0.102 −0.131 0.530 −2.207 2.791 3400 GWT 0.573 1.000 0.495 0.000 1.000 3400 ADJGW 0.062 0.020 0.086 0.000 0.387 1906 GWLT 0.248 0.000 0.432 0.000 1.000 3400 CHANGE 2.325 1.301 2.977 0.030 23.274 3400 DC 44.135 42.035 42.035 0.978 800.924 3400 RETSTD 3.230 1.893 4.319 0.000 76.774 3400 RETMEAN −0.560 −0.606 0.662 −3.563 5.754 3400 DTROE 0.769 5.973 108.869 −3035.423 2368.677 3400 REVIMP 17.704 10.805 113.688 −98.823 5504.443 3400 IH 37.116 37.272 23.864 0.002 122.790 3400 LOGTA 9.702 9.611 0.654 7.667 13.442 3400 表2. 描述性统计表 4.2.2. 计量模型结果分析 本文利用Eviews10.0进行回归分析，并对所有回归方程均进行了white检验，对存在异方差的回归(2)、(6)采用异方差稳健标准误法进行回归消除异方差，确保了回归结果可靠性。并且在各方程回归后计算其VIF值，结果均小于10即不存在严重多重共线性，因本文使用横截面数据可认为发生自相关可能性极小。由计量模型结果表3可知，回归结果(1)、(2)是验证假设一上市公司是否拥有商誉资产对股价的影响，解释变量是否拥有商誉资产虚拟变量(GWT)在两个回归方程中回归系数均为正数，即拥有商誉使得股价崩盘风险衡量指标数值越大，且在5%显著性水平上显著，说明拥有商誉资产公司股价崩盘风险显著大于无商誉资产公司。回归结果(3)、(4)验证本文假设二即上市公司标准化商誉占比是否与当年股价崩盘风险由显著正相关，解释变量标准化商誉(ADJGW)在两个回归方程中回归系数均为正数，即标准化商誉越大股价崩盘风险衡量指标数值越大，且在10%显著性水平上显著，说明标准化商誉占比与股价崩盘风险呈正相关关系。回归结果(5)、(6)验证本文假设三即上市公司当年是否发生商誉减值对股价崩盘风险的影响，解释变量商誉减值虚拟变量(GWLT)的回归系数均为正数，说明发生过商誉减值事件使得股价崩盘风险衡量指标数值越大，且在1%水平上显著，说明当年发生过商誉减值事件公司的股价崩盘风险显著大于不发生商誉减值事件公司。针对稳健性检验问题，本文选取的变量为负收益偏态系数以及收益率上下波动率，两指标均为衡量股价崩盘风险的指标，两指标得出的回归结果由上表得知大致上相同，所以可以近似看作是本文采用了替换被解释变量的稳健性检验，检验结果证明本文结果具有稳健性。 Table 3 The impact of goodwill on the risk of stock price collaps (1) (2) (3) (4) (5) (6) NCSKEW DUVOL NCSKEW DUVOL NCSKEW DUVOL GWT 0.069807 ** (2.435059) 0.043603 ** (2.433831) ADJGW 0.402909 * (1.784841) 0.265938 * (1.798909) GWLT 0.091117 *** (2.800332) 0.070629 *** (3.476595) CHANGE 0.000131 (0.023137) 0.0000358 (0.01009) −0.004799 (−0.509516) 0.002418 (0.40262) −0.000421 (−0.074414) −0.000093 (−0.026363) DC −0.000587 (−1.073297) −0.000338 (−0.987851) −0.000663 (−0.705029) −0.000408 (−0.737472) −0.000645 (−1.180275) −0.000381 (−1.116951) RETSTD 0.017131 *** (5.131889) 0.009655 *** (4.628213) 0.028175 *** (5.189351) 0.015017 *** (4.633321) 0.017898 *** (5.348368) 0.010246 *** (4.903941) RETMEAN −0.313275 *** (−13.55601) −0.173351 *** (−12.0031) −0.351599 *** (−11.01955) −0.228042 *** (−9.574731) −0.305401 *** (−13.12733) −0.167462 *** (−11.52877) DTROE −0.0000034 (−0.026975) 0.0000661 (0.839947) −0.0000283 (−0.15705) 0.0000792 (0.989446) 0.0000081 (0.064301) 0.0000724 (0.921372) REVIMP 0.000281 ** (2.332008) 0.000108 (1.429858) 0.000202 (1.451573) 0.0000695 * (1.673326) 0.0003 ** (2.49482) 0.00012 (1.594909) IH 0.000753 (1.093664) 0.000256 (0.594273) 0.001595 * (1.686481) 0.00089 (1.463733) 0.000796 (1.155826) 0.000328 (0.762714) LOGTA 0.066211 ** (2.488944) 0.043643 *** (2.625165) 0.072747 * (1.888489) 0.042599 * (1.794493) 0.073255 *** (2.808536) 0.04728 *** (2.903215) NCSKEW DUVOL NCSKEW DUVOL NCSKEW DUVOL CONSTANT −1.064335 *** (−4.333479) −0.695133 *** (−4.528846) −1.1584 *** (−3.18847) −0.708933 *** (−3.142211) −1.111434 *** (−4.566474) −0.722335 *** (−4.753326) INDUSTRY Yes Yes Yes Yes Yes Yes N 3400 3400 1906 1906 3400 3400 R 0.080032 0.050432 0.096433 0.088944 0.08055 0.051601 表中*，**，***分别代表在10%，5%，1%显著性水平上显著 表3. 商誉对股价崩盘风险影响