An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers

此文选自 Journal of Accounting research , Volume 6 , Issue 2 (Autumn 1968). 159-178

作者：Ray Ball and Philp Brown

SUMMARY

We assume that in the unlikely absence of useful information about a particular firm over a period, its rate of return over that period would reflect only the presence of market-wide information which pertains to all firms . By abstracting from market effects [equation (3)] we identify the effect of information pertaining to individual firms . Then, to determine if part of this effect can be associated with information contained in the firms accounting income number, we segregate the expected and unexpected elements of income change .

TABLE 1

Deciles of the Distributions of Squared Coefficients of Correlation,

Changes in Firm and Market Income*

* Estimated over the 21 years, 1946-1966 .

If the income forecast error is negative ( that is, if the actual change in income is less than its conditional expectation ), we define it as bad news and predict that if there is some association between accounting income numbers and stock prices, then release of the income number would result in the return on that firms securities being less than would otherwise have been expected. Such a result would be evidenced by negative behavior in the stock return residuals around the annual report announcement date. The converse should hold for a positive forecast error.

Two basic income expectations models have been defined, a regression model and a naive model. We report in detail on two measures of income [ net income and EPS, variables (1) and (2) ] for the regression model, and one measure [ EPS, variable (3) ] for the naive model.

Data

Three classes of data are of interest: the contents of income reports; the dates of the report announcements ; and the movements of security prices around the announcement dates .

INCOME NUMBERS

Income numbers for 1946 through 1966 were obtained from Standard and Poors Compustat tapes. The distributions of the squared coefficients of correlation between the changes in the incomes of the individual firms and the changes in the markets income index are summarized in Table 1. For the present sample, about one-fourth of the variability in the changes in the median firms income can be associated with changes in the market index.

TABLE 2

Deciles of the Distributions of the Coefficients of First-Order Autocorrelation in the Income Regression Residuals*

* Estimated over the 21 years, 1946-1966.

The association between the levels of the earnings of firms was examined in the forerunner article [Ball and Brown (1967)]. At that time, we referred to the existence of autocorrelation in the disturbances when the levels of net income and EPS were regressed on the appropriate indexes. In this paper, the specification has been changed from levels to first differences because our method of analyzing the stock markets reaction to income numbers presupposes the income forecast errors to be unpredictable at a minimum of 12 months prior to the announcement dates. This supposition is inappropriate when the errors are autocorrelated.

We tested the extent of autocorrelation in the residuals from the income regression model after the variables had been changed from levels to first differences. The results are presented in Table 2. They indicate that the supposition is not now unwarranted.

ANNUAL REPORT ANNOUNCEMENT DATES

The Wall Street Journal publishes three kinds of annual report announcements: forecasts of the years income, as made, for example, by corporation executives shortly after the year end; preliminary reports; and the complete annual report. While forecasts are often imprecise, the preliminary report is typically a condensed preview of the annual report. Because the preliminary report usually contains the same numbers for net income and EPS as are given later with the final report, the announcement date (or, effectively, the date on which the annual income number became generally available) was assumed to be the date on which the preliminary report appeared in the Wall Street Journal. Table 3 reveals th

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会计收益数据的实证评价

此文选自 Journal of Accounting research , Volume 6 , Issue 2 (Autumn 1968). 159-178

作者：Ray Ball and Philp Brown

摘 要：

首先我们做出一个假设，假定在某一时期内，我们能够获取到某特定上市公司的有用信息，它在此期间的回报率只能反映一些已存在的、适用于所有企业的市场信息。对市场效应[方程(3)]进行分析，我们认为这是个别企业的相关信息导致的。然后，我们对影响收入变化的可预期因素和不可预测因素分开进行分析，来确定这些影响是否与该企业的会计收益信息相关。

回归系数的相关性

表1 预测企业收益与市场收益的不同*

*预估的时间跨度为21年（1946-1966）。

如果盈余的预测误差是负数（即，如果实际收益比条件期望收益少），则我们定义其为坏消息，并假设会计收益数据和股票价格相关联，则发行的收益数将导致公司证券的报酬率低于预期报酬率。这个结果证明公司年度报告公布期间股票收益残差也是负数的。反之，则盈余的预测误差为正数。

定义两个基本的收益期望模型，回归模型和简单模型。我们将详细分析这两个模型中的参数：回归模型的[净资产和每股收益，变量(1)和变量(2)]，以及简单模型的[每股收益，变量(3)]。

数 据：

三个关于利益的数据类是：收益报告的内容，报告公布的日期，以及公布期间股票价格的变动。

数据来源：

从1946年到1966年的收益数据均来源于标普尔公司会计资料库。个别企业的收益变化和市场收益指数变化的相关系数平方分布如表1所示。根据目前样本的观测，在企业中位数的收益变化中约有1/4的差异性与市场指数变化有关。

表 2 收益回归残差法中关于一阶自相关系数分布的十分位数*

*预估的时间跨度为21年（1946-1966）。

我们已经在先前的文章[Ball和Brown (1967)]中对企业盈利水平之间的相关性进行了研究。在那时，对净资产和每股收益水平的相关指标进行回归时，我们提到了自相关作用的干扰。由于一阶差分水平的关系，本文中会有所不同，因为我们研究股市对收益数的反应时假设在信息公布前至少12个月内盈余的预测误差是不可预知的。如果这个误差具有自相关性，则这个假设不成立。

如表2所示：当变量变成一阶差分后，我们根据收益回归模型分析残差的自相关程度。结果表明，这个推测不是没有根据的。

年度报告公布日期：

华尔街日报出版的三种年度报告：预测年收入，例如，公司经理在年底前尽快地预测今年的收入；一份简要的报告；以及一份完整的年度报告，有些预测往往是不准确的。简要报告是一份典对年度报告的概要预览。通常，简要报告中所包含的净资产和每股收益的数据与之后完整报告中所示的相同，假设公布的日期（或年收入普遍存在的有效日期）就是简要报告刊登在华尔街日报上的日期。如表3所示，在整个样本期内，从会计年度年末到年度报告公布期间的时间滞后性正在逐步的下降。

表 3 报告公布日期的时间分布表*

^a：指截至会计年度年末1957年12月31日，25%的收入报告是在1958年2月7日宣布的。

股票价格：

股票价格的相关数据均来源于美国芝加哥大学构造的证券价格研究中心(CRSP)。所采用的数据是从1946年1月到1966年6月在纽约证券交易所上市的企业的每月的收盘价，调整股息和资本变化。如表4所示，它列出了股票收益回归系数平方分布的十分位数 [方程(3)]，以及股票残差系数的一阶自相关分布的十分位数。

表 4 股票收益回归系数平方分布的十分位数，

以及股票残差系数的一阶自相关分布的十分位数*

.* 预估时间跨度为246个月，（1946年1月—1966年6月）

选择标准：

所研究的企业应符合下列条件：

1、从1946年至1966年，每年的收益数据均可在会计资料库中查得；

2、会计年度统一截至12月31日；

3、在CRSP资料库中的股票价格数据至少有100个月；

4、华尔街日报公布的日期真实有效。

我们的分析仅限于1957年至1965年这9个会计年度。从1957年开始进行分析，当估计收益的回归方程时，我们保证至少有10个的观测值。时间的上限为（1965年的会计年度，其结果公布于1966年），因为CRSP资料库在1966年6月终止。

我们的选择标准可能会降低结果的普遍性。该样本不包括一些小公司，比如：那些没上市的，那些会计年度报告不在12月31日，还有一些在会计资料库、CRSP资料库或在华尔街日报上查找不到数据的。因此，它不可能代表所有的企业。但是，请注意：（1）余下的有261家公司符合条件，（2）而且我们对样本进行了抽样调查，结果与我们的研究结果密切符合，研究结果报告如下。

结 果：

定义：以0月作为公布年度报告的起始月，API_M作为在第M月的异常绩效指标，<!--

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