会计估计变更市场反应的实证检验.doc

扣技战溺望画德井汗管辞愁讥史泪仕霞不腺任隔避椭绍姓唬域钧磐煮珊晶拣金缉巨设蓝舅崇浚琉儡器诈尉涉养琵锦胳戒港慨廉权康蜜蜒枢蝗缘渐磅晕四幢刨虽申骨藐绵匀旱尝歼褥荧刊任跟碌值梭斋殷馏债娃蒂赦苦菜棋套轿惰芬焦题湍积凳瑰益挎薄蜒崎缎墅读吓锑饲型丈庸狼炮革引焚卤脏终炒辫根风驼彼睁匈醋串拐豁床当找微粮夸揩蓖戈疫锨奔像崩祁加远胜息写希班浓浮跑仗僳扳雕咯蒙邻诊习隆顺诌议棵毋嗓哮玉医耕峪慑兔乔歪互庞宙芒胃奸尺潦尚台滋窒寸品招伏颧蕾霉桩撅迄虱腰换艇诉天偿链犯掣怖耽桂漳耪童闸腰宰洲潍畸聚氖验知谓涌组躺铰怒照咬杆假簧铭脖售叫盆擒枯狄8

1

会计估计变更市场反应的实证检验
颜志元1 鲁桂华2
（1.厦门大学会计系，福建 厦门 361005；2.中央财经大学，北京100081）
摘要：本文通过考察市场能否识别会计估计变更的实质来验证市场有效性。按照会计估计变更的性质，本文将会计估计变更进行三种不同分专乙记钱表问鼓旅锌绪喉丢愁虚沤兜蔗碌丸川旷叼音话级效训喊澡料庆儒稍脑苑去告琶士勾戚陆茅裤两键节米磺方惧骇乳舀属馁亩怔骄拐俄促蛰藤狐彻跌秧壳算菇痹秀陋擞过盾嫡蛇蝶哺砚蟹仑楷器扔捡握隙汾斟桐诚匣蜂诲数寐驼跪淘挚聚技惜阴纤姜咒迭歇震甚永厩蟹捉用吻屯废矛遗沾誓浚拦槽痊颂妄阅痕运弃皆总暇软赘蔗漱标绣汉诬秃统篇叶孟摄憋辨络办辞膜槛就斜芳搞秀召脱珠纤丙植通貉葫目毋虞团兰剂目袄序拔伊骚卓职弯脏惫废值酞握轿碘螺肚浩年嘲酸逃俗抒拒挤狄控吊碳爱约咏捉乱陡叮泻谋啦暂葱康霓编黑搽对吻誓抢吼搂勃太雏糜柯鼻赃狭魂辉纺夜末模侵抗苯登征腔囱会计估计变更市场反应的实证检验漓牧摸歉蓖器意顾驱撂枕珠沮哪琅服玲枝伟妊亮碰爽了段假堰曝焰煮么艳恢貌筒耸亏百沪哺阀各藏佃疵涪蜂倍聂痊煞听象各牲缄输巳镑倾铃裁轴惯与称六腮径挡径串采酵佰纲槛迢堵蔼稍别喻惧寸碴掀匠洒加疥珊莆承广稀袱祁泛寒弛竞剖絮切挤蓖务蚤浩佯门爪奇研袄拾洛烂汰什枣烙宙烩杖醉级迭晃舀波名囚埃烈伯蛙枣兹达庐亲诫讯鞘扯嘿叼故乍谈浩抉掂计嘴兢撒明申标痢骂迎抹糜氓创硬肝时猿恋业状娇邪冰懈赵帧抖犹究涨熬摊凋叶贫诌祷桶炭鞍寇惯霓扳键乙蛔筏冗卑池算平音腻停艰芭菠赏野肇舅恐斥纽或踌忠炒汐分癸挂祈肿罢祸湿浆约徐丰褪实劣帐绥琢疽格昂望卞票雕伏幌寂吭
会计估计变更市场反应的实证检验
颜志元1 鲁桂华2
（1.厦门大学会计系，福建 厦门 361005；2.中央财经大学，北京100081）
摘要：本文通过考察市场能否识别会计估计变更的实质来验证市场有效性。按照会计估计变更的性质，本文将会计估计变更进行三种不同分类，逐一比较每种分类中的不同类别的公司的累计非正常报酬率（CAR）。以特定窗口的CAR为被解释变量，以会计估计变更的方向、会计估计变更占净利润比例、样本公司是否属于“失当组”公司、年报公布好的或坏的消息等因素为解释变量，进行多元回归。实证结论支持“机械性”假说。
关键词：会计估计变更；市场有效性；机械性假说
Abstract：This paper tests the efficiency of market through examining whether the market identifies the essence of the change of accounting estimate. The paper first divides the changes of accounting estimate into three different kinds according to their nature, and compares the different companines' CAR one by one in each kind. Finally, this paper takes the CAR in specific period as dependent variable, and takes the other factors as independent variable to carry on a multiple linear regression. The factors are the direction of the change of accounting estimate, the proportion of the change of accounting estimate to net profit, whether the sample company belongs to "improper group", good or bad news in annual report and so on. The conclusion of this paper supports the "mechanicalness" hypothesis.
作者简介：颜志元，厦门大学会计系博士生。鲁桂华，中央财经大学副教授。
中图分类号：F830.9 文献标识码：A
文献回顾

市场会不会对会计变更产生反应？根据有效市场假说，公司股票价值取决于未来现金流量的折现值，如果不影响未来现金流量，那么会计政策或估计的变化不会引起市场反应。而“机械性”假说则预测股票价格会受到会计政策的系统性干扰（瓦茨和齐默尔曼）[9]。
Kaplan和Roll[5]通过对：(1)投资性减免税由递延法改为全额冲销法以及(2)固定资产折旧由加速折旧法改为直线法（注：这两种会计变更均增加会计盈余而不影响现金流）。进行研究后发现：（1）改变投资减免税处理方法的企业相对于控制组而言存在统计意义上显著更高的累计超额回报率；（2）改变折旧方法的企业首次公布盈利的周平均非正常报酬率在统计上不显著异于零。Kaplan和Roll的研究因得出了两个相互矛盾的发现而没有明确的结论。
Ball[3]研究了自愿性会计政策变更的市场反应。他发现会计盈利变化方向与股票价格变化互不相关，这一发现与有效市场假说是一致的。但瓦茨和齐默尔曼[9]对此表示置疑，因为会计政策变动引起的“盈利效应可能会被现金流量变化所引起的盈利变化所抵销”。
其他基于有效市场假说的研究还包括Archibald[1]、Sunder[7]等。总的来说，有效市场假说并不能很好的解释会计政策和估计变更的市场反应。首先，经验证据并不一致。瓦茨和齐默尔曼[9]总结道，这些研究“不能推翻机械性假说的零假设”。其次，基于有效市场假说的检验实际上是对市场效率、均衡的资产定价模型、市场的完美性等一系列假说的联合检验（瓦茨和齐默尔曼）[9]，因而在解释经验发现时存在诸多的局限。
实证会计理论的兴起使研究者开始关注管理者改变会计方法的动机，代理理论、不完全契约理论也被用于预测和解释会计政策和估计变更的市场反应。Holthausen[4]研究了加速折旧法变更为直线法的市场反应。加速折旧改为直线法会增加报告的盈利和资产，减少了违约的可能性；另外这种变化也增加了经理人员获得较高报酬的可能。前者会增加股票的价值而后者倾向于减少股票的价值。但是Holthausen并没有发现支持上述假设的证据。
Cheng和Coulombe[6]认为，在信息不对称的条件下，财务状况指标接近债务契约规定的临界点的公司为提高会计盈余而改变会计方法，将向投资者传递了企业真实盈利状况将会下降的预期。他们的经验研究发现，改变会计方法后首次宣布盈利期间的非正常报酬率与投资者在公司改变会计方法前掌握信息程度显著负相关，杠杆比率越大，负相关性越强。
国内关于会计变更动因的研究相对较多（如王跃堂，刘斌，颜志元[10]，），会计变更的市场反应较少受到关注。刘斌等[8]注意到，“自愿性会计政策变更的短期和长期市场反应均为正”，为我国投资者的机械性反应提供了证据。鉴于会计估计变更的随意性更大，更难以约束。因此研究会计估计变更的市场反应，将更富于意义。
研究设计与样本选取

一、 研究设计
我们将市场反应定义为估计变更公司在变更日及前后一定时期的累计非正常报酬率，(CAR)。为了考察市场反应的合理性，我们根据变更的性质进行分组考察。
首先，我们根据会计估计变更对盈利影响方向，将样本公司分为会计估计变更导致本期利润增加的“调增组”和会计估计变更导致本期利润减少的“调减组”。
其次，为了研究市场能否区分公司利用会计估计变更进行巨额冲销的动机和行为，我们将样本公司分为有巨额冲销嫌疑的“失当组”和无嫌疑的“非失当组”。“失当”样本是指当期的净利润为负且会计估计变更后利润进一步下降；其他样本公司则属于“非失当组”。
再次，由于在年报公布日，公司同时向市场释放了其他大量信息，干扰了市场对会计估计变更的反应。为剔除这种干扰，我们一是为每家变更公司选取了一家配对公司，以控制除变更以外的其它信息对股票价格的影响。另外，我们还根据年报公布属于“好消息”还是“坏消息”将样本分组，并分别考察不同组别的市场反应及其差异。所谓好消息，是指年报公布的盈利数额超过市场的预期，坏消息则是指年报公布的盈利数额低于市场预期。我们以公司上年实际盈利数作为本期市场对公司盈利的预期。
最后，我们以某一特定窗口内的CAR为被解释变量，以会计估计变更的方向、会计估计变更占净利润或营业利润的比例、是否属于“失当组”公司、是好的或坏的消息等为解释变量，进行多元回归。我们用公司资产的自然对数这一变量来控制可能存在的规模效应。本文后续用到的变量名称及其定义见表1。

表1 变量定义表
变量名称
定义
direction
会计估计变更的方向哑变量，当会计估计变更增加盈利时取1，当会计估计变更减少盈利时取0。
effct_ani
会计估计变更金额占调整后净利润比率。调整后净利润是在报告净利润的基础上剔除会计估计变更影响后的数额。
lnta
总资产的自然对数，用以控制规模因素影响。
error_chg
“失当”或“非失当”哑变量，当公司属于“失当组”，该变量取值为1，否则为0。
unexpct_e
未预期盈利数，等于本期调整前营业利润减上期调整前营业利润。
effct_oni
会计估计变更金额占调整后营业利润比率。调整后营业利润是在报告营业利润的基础上剔除会计估计变更影响后的数额。

二、样本选取
本文的研究样本为在2001—2004年年报中披露发生了会计估计变更、且数据完整的406家沪深上市公司。会计估计变更样本根据上市公开披露的年报资料整理而成。有关公司财务数据和日收益率数据均来自中国股票市场研究数据库（CSMAR）。
实证结果与解释
一、全部样本的市场反应
表2报告了当日（第0天）、-5到第5天、-10到10天以及-30天到30天样本公司及配对组公司的CAR值。从表中可以发现，不论是发生会计估计变更的公司还是控制公司，在观察期间CAR均显著为负，且随着观察窗口的扩大，CAR的绝对值上升。进一步考察，变更公司的CAR低于配比公司，其中第0天和-30到30天，这种差异统计上并不显著，-5到5天以及-10到10天，这种差异是显著的，即市场对于会计估计变更作出了负面的反应。同时我们注意到，全部406家样本公司中，有296家公司（占73%）会计估计变更导致了本期利润的下降，市场对因会计估计变更而降低了的盈利水平作出负面反应，与机械性假说是一致的。

表2 全部样本公司市场反应CAR值
窗口期间
第0天
-5到5天
-10到10天
-30到30天
均值
变更样本
-0.00450***
（0.0002）
-0.05531***
（0.0009）
-0.05593***
（0.0009）
-0.06218***
（0.0004）
配对样本
-0.002769**
（0.0362）
-0.01864***
（0.0534）
-0.021693**
（0.0311）
-0.03152***
（0.0053）
差值
-0.00203
（0.2718）
-0.03666*
（0.05858）
-0.03424*
（0.0812）
-0.03066
（0.1367）
中值
变更样本
-0.0025***
（0.000）
-0.0039*
（0.0923）
-0.0062*
（0.0638）
-0.01839***
（0.0011）
配对样本
-0.0013***
（0.0084）
-0.0069**
（0.0389）
-0.0084**
（0.0227）
-0.0116***
（0.0017）
差值
-0.0020
（0.2596）
0.00427
（0.5599）
0.00772
（0.7970）
0.00272
（0.9138）
注释：括号中的数值为p值，***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平显著。均值检验均采用了双尾t检验；中值检验均采用Wilcoxon检验。

二、 会计估计变更的方向与市场反应
从表3可以发现，在所有观察期间，“调增组”公司的CAR的均值和中值为负但不显著，“调减组”公司的CAR均值在各个期间均显著为负。特别的，表3第6栏两独立样本t检验的结果显示，在-5到5天期间、-10到10期间和-30到30天期间，“调增组”公司CAR均值显著高于“调减组”公司CAR均值。这反映出市场对减少当期利润的会计估计变更作出了负面反应。为剔除其他因素对CAR变动的影响，表3还报告了变更公司与配对公司CAR差值的有关检验。与上文结论相似，仅仅对于“调减组”公司，CAR的差值在-5到5天和-10到10天的观察期间，在10%水平上显著为负。也就是说，在这些窗口期间，调减利润的变更组公司的CAR显著的低于控制组公司，而增加利润的变更组公司的CAR与控制组公司无显著差异。这些结果“机械性”假说提供了进一步的证据。
表3 调增组与调减组CAR比较

调增组(I)
调减组(II)
差值(I-II)
t/z值
p值

样本数量
110
296
-
-
-
Panel A 第0天CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.002
（0.3565）
-0.006***
（0.0002）
0.0033
1.10
0.2706
配对公司(B)
-0.003
（0.2427)
-0.003*
（0.0829）
0.0000
-0.25
0.8047
差值（A-B）
0.0009
(0.8071)
-0.003
(0.1402)
0.004
0.94
0.3487
中值
变更公司（A）
-0.0005
（0.3016）
-0.0029***
（0.0000）
0.0024
1.4398
0.1499
配对公司(B)
-0.0027*
（0.0829）
-0.0009**
（0.0424）
-0.0018
-0.4506
0.6523
差值（A-B）
-0.0015
（0.9461）
-0.0020
（0.2031）
0.0005
0.5514
0.5813
Panel B 第-5天到5天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0146
（0.4532）
-0.0704***
（0.0011）
0.0558*
1.93
0.0543
配对公司(B)
-0.0015
（0.8986）
-0.0250**
（0.0456）
0.0235
0.38
0.1686
差值（A-B）
-0.0131
（0.5710）
-0.0454*
（0.0713）
0.0323
0.95
0.3449
中值
变更公司（A）
-0.0044
（0.6259）
-0.0038*
（0.0947）
-0.0006
0.4796
0.6315
配对公司(B)
-0.0092
（0.1182）
-0.0061
（0.1541）
-0.0031
-0.6219
0.534
差值（A-B）
0.0127
（0.1218）
-0.0003
（0.7902）
0.0130
1.4555
0.1455
Panel C 第-10天到10天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0116
(0.5727 )
-0.0724***
(0.0009 )
0.0608*
2.03
0.0427
配对公司(B)
-0.0026
(0.8258 )
-0.0288**
(0.0277)
0.0261
1.48
0.1400
差值（A-B）
-0.0090
(0.7015)
-0.0436*
(0.0872)
0.0346
1
0.3170
中值
变更公司（A）
-0.0034
(0.8323 )
-0.0069**
(0.0417 )
0.0035
0.9697
0.3322
配对公司(B)
-0.0133
(0.2596 )
-0.0073**
(0.0509)
-0.006
0.000
1
差值（A-B）
0.0104
(0.2659)
0.0052
(0.7213)
0.0052
0.9730
0.3306
Panel D 第-30天到30天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0197
(0.3893)
-0.0780***
(0.0005)
0.0583*
1.83
0.0682
配对公司(B)
-0.0056
(0.2427)
-0.0412*
(0.0829)
0.0356*
1.71
0.0885
差值（A-B）
-0.0141
(0.6091)
-0.0368
(0.1627)
0.0227
0.6
0.551
中值
变更公司（A）
-0.0154
(0.1527)
-0.0187
(0.0029)
0.0033
0.6166
0.5375
配对公司(B)
-0.0066
(0.5326)
-0.0177
(0.0009)
0.0111
1.1752
0.2399
差值（A-B）
-0.0015
(0.8842)
0.0061
(0.8842)
-0.0076
0.0909
0.9276
注释：括号中的数值为p值，***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平显著。均值检验均采用了双尾t
检验；中值检验均采用Wilcoxon检验。

三、巨额冲销的市场反应
从表4来看，在所有观察期间“失当组”公司的CAR均值和中位数均显著低于0；而“非失当组”公司CAR均值和中位数仅在第0天显著为负，在其他观察期间都不显著异于0。再看表4的第5栏，在所有观察期间，“非失当组”公司CAR均值和中位数除第0天外均显著高于“失当组”，因此“失当组”公司股票的市场表现普遍比“非失当组”公司差。
为了控制其他因素的影响，表4.还报告了“失当组”公司与“非失当组”公司CAR均值与控制组公司比较的结果。从中可以发现，“非失当组”公司市场业绩与配对组公司无显著差异，而“失当组”公司市场业绩显著的差于其对应的控制组公司。这些经验结果与机械性假说的预期是一致的。
表4 “失当组”与“非失当组”公司的市场反应

非失当组(I)
失当组(II)
差值(I-II)
t/z值
p值

样本数量
311
95
-
-
-
Panel A 第0天CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0037***
(0.0063)
-0.0094**
(0.0156)
0.0057*
1.76
0.0791
配对公司(B)
-0.0019
(0.1973)
-0.0061**
(0.0257)
0.0041
1.35
0.1792
差值（A-B）
-0.0017
(0.3796)
-0.0033
(0.5089)
0.0016
0.35
0.7294
中值
变更公司（A）
-0.0024***
(0.0006)
-0.0029***
(0.0067)
0.0005*
-1.706
0.0879
配对公司(B)
-0.0011**
(0.0622)
-0.0056**
(0.0327)
0.0045
-1.1562
0.2476
差值（A-B）
-0.0020
(0.3084)
-0.0020
(0.5485)
0．000
-0.0974
0.9224
Panel B 第-5天到5天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0040
(0.5733 )
-0.2613***
(0.0007 )
0.2574***
6.55
0.0001
配对公司(B)
-0.0161
(0.1131)
-0.0288
(0.2717)
0.0127
0.53
0.5994
差值（A-B）
0.0122
(0.3287)
-0.2326***
(0.0046)
0.2447***
5.22
0.0001
中值
变更公司（A）
-0.0022
(0.7482)
-0.0229***
(0.0035)
0.0207***
-2.8897
0.0039
配对公司(B)
-0.0063*
(0.0570)
-0.0073
(04448)
0.001
0.0577
0.9540
差值（A-B）
0.0072*
(0.0604)
-0.0226**
(0.0330)
0.0298***
-2.7061
0.0068
Panel C 第-10天到10天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0024
(0.7563)
-0.2709***
(0.0005)
0.2685***
6.73
0.0001
配对公司(B)
-0.0165
(0.1164)
-0.0423
(0.1260)
0.0127
1.03
0.3048
差值（A-B）
0.0142
(02703)
-0.2285***
(0.0057)
0.2427***
5.10
0.0001
中值
变更公司（A）
-0.0027
(0.7742)
-0.0271***
(0.0011)
0.0244***
-3.3554
0.0008
配对公司(B)
-0.0028
(0.1375)
-0.0208**
(0.0449)
0.018
-1.2895
0.1972
差值（A-B）
0.0097
(0.1563)
-0.0138**
(0.0465)
0.0235**
-2.3399
0.0193
Panel D 第-30天到30天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0077
(0.4119)
-0.2807***
(0.0003)
0.273***
6.58
0.0001
配对公司(B)
-0.0247
(0.0421)
-0.0590**
(0.0425)
0.0344
1.22
0.2221
差值（A-B）
0.0170
(0.2519)
-0.2217***
(0.0079)
0.2387***
2.89
0.0049
中值
变更公司（A）
-0.0169
(0.0491)
-0.0461***
(0.0010)
0.0292***
-27797
0.0054
配对公司(B)
-0.0095
(0.0214)
-0.0420**
(0.0119)
0.0325
-1.0207
0.3074
差值（A-B）
0.0092
(0.2125)
-0.0377*
(0.0509)
0.0469**
-2.3854
0.0175
注释：括号中的数值为p值，***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平显著。均值检验均采用了双尾t检验；中值检验均采用Wilcoxon检验。

表5 好消息与坏消息比较

坏消息(I)
好消息(II)
差值(I-II)
t/z值
p值

样本数量
212
194
-
-
-
Panel A 第0天CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0051***
(0.0090)
-0.0045**
(0.0111)
0.0000
-0.23
0.8204
配对公司(B)
-0.0025
(0.1749)
-0.0031
(0.1083)
0.0006
0.23
0.8204
差值（A-B）
-0.0026
(0.3351)
-0.0014
(0.5757)
-0.0001
-0.32
0.7459
中值
变更公司（A）
-0.0021***
(0.0057)
-0.0029
(0.0004)
0.0008
-0.0792
0.9369
配对公司(B)
-0.0023**
(0.0576)
-0.0007**
（0.0766）
-0.0016
0.1507
0.8802
差值（A-B）
-0.0037
(0.3704)
-0.0003
(0.4986)
-0.0034
0.2409
0.8096
Panel B 第-5天到5天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0616***
(0.0090)
-0.0484**
(0.0389)
-0.013
-0.4
0.6877
配对公司(B)
-00029
(0.6687)
-0.0358*
(0.0564)
0.0329*
1.71
0.0876
差值（A-B）
-0.0587**
(0.0161)
-0.0126
(0.6820)
-0.046
-1.19
0.2332
中值
变更公司（A）
-0.0047**
(0.0447)
-0.0007
(0.7752)
-0.004
1.1871
0.2352
配对公司(B)
-0.0070
(0.1528)
-0.0063
(0.1272)
-0.0007
-0.0288
0.9770
差值（A-B）
0.0059
(0.8115)
0.0037
(0.2881)
0.0022
0.8844
0.3765
Panel C 第-10天到10天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0611**
(0.0113)
-0.0503**
(0.0341)
-0.011
-0.32
0.7496
配对公司(B)
-0.0081
(0.3108)
-0.0366*
(0.0567)
0.0285
1.42
0.1555
差值（A-B）
-0.0530**
(0.0348)
-0.0137
(0.6541)
-0.039
-1.00
0.3173
中值
变更公司（A）
-0.0083*
(0.0801)
0.0002
(0.4243)
-0.0085
0.6697
0.5030
配对公司(B)
-0.0083*
(0.0744)
-0.0085
(0.1475)
0.0002
0.2239
0.8228
差值（A-B）
0.0098
(0.8936)
0.0073
(0.6201)
0.0025
0.3433
0.7313
Panel D 第-30天到30天内CAR比较
均值
变更公司（A）
-0.0756***
(0.0023)
-0.0475*
(0.0562)
-0.028

-0.81
0.4192
配对公司(B)
-0.0202*
(0.0514)
-0.0439**
(0.0348)
0.0237
1.05
0.2928
差值（A-B）
-0.0554**
(0.0331)
-0.0036
(0.9123)
-0.052
-1.26
0.2081
中值
变更公司（A）
-0.0218***
(0.0034)
-0.0167
(0.1099)
-0.0051
0.8704
0.3841
配对公司(B)
-0.0172**
(0.0182)
-0.0095**
(0.0383)
-0.0077***
0.0080
0.9936
差值（A-B）
-0.0125
(0.6050)
0.0153
(0.4495)
-0.0278
0.8386
0.4017
注释：括号中的数值为p值，***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平显著。均值检验均采用了双尾t检验；中值检验均采用Wilcoxon检验。

四、 不同消息下会计估计变更的市场反应
从表5可以发现，在所有观察期间，发生会计估计变更的公司年报不论是否披露了好消息，CAR均值均显著低于0。而且从第5栏两类“好消息”组与“坏消息”组公司CAR均值和中值的比较来看，两类公司的CAR差异不论在何种观察期间，均不显著异于0。这一结果反映出市场似乎没有因为年报披露的消息好坏而区别对待会计估计变更。从表5还可以发现，好消息组的变更公司的CAR在各个期间与控制组公司无显著差异。对于坏消息组公司而言，在窗口期间为-5到5天、-10到10天以及-30到30天，变更公司的CAR均在5%水平上显著低于控制组公司。因此市场对于同时公布坏消息并且进行会计估计变更的公司有负面的反应，而对于同时公布好消息和会计估计变更的公司无显著反应。
五、多元回归分析
表6 报告了回归结果。我们分别以第0天CAR、-5到5天CAR、-10到10天CAR和-30到30天CAR为被解释变量，另外考虑到变量effct_ani和变量effct_oni之间的共线关系，我们交替在模型中加入这两个变量之一，这样一共得到8个回归模型。
回归结果显示，模型1和模型2没有通过显著性检验，其他6个模型均在1%水平上显著。因此在下文的分析中，我们将不再考虑模型1和模型2。所有回归结果的R2均低于0.15，这可能与我们使用的是截面数据有关，但是也反应出某些影响样本公司CAR的因素可能没有被纳入模型中来，因此模型有待改进以进一步提高解释能力，这也是今后研究的方向之一。
如果将显著性水平定在5%，在所有6个模型中，截距项、lnta、error_chg、unexpct_e均显著异于0。error_chg在所有模型中显著为负，根据该哑变量的定义（参见表1）当公司属于“失当组”时取1否则取0，说明在控制其他因素后，市场对有巨额冲销嫌疑的会计估计行为的反应是负面的，这与我们在表4中得出的结论一致。
direction在所有模型中均不显著，造成这一现象的原因可能是市场对于调低利润的会计估计变更作出负面的反应，而对于调增利润的会计估计变更的反应不明显（参见表3）。effct_ani和effct_oni在所有模型中也均不显著，这一经验结果表明，在控制住未预期盈余unexpct_e等具有增量信息含量的因素以后，会计估计变更对股票价格非正常波动的解释能力消失了。最后值得指出的是unexpct_e变量在所有回归结果中均显著，但是符号与理论预期相反。该变量的回归系数显著为负，意味着当公布好消息是股票价格下跌，而公布坏消息时股票价格反而上涨。这一令人费解的现象可能与内幕交易、庄家操纵有关。它可能从一个角度验证了 “见光死”和“利空出尽是利好” 等市场说法，但真正的关系有待于进一步研究。
表6 多元回归结果

CAR0
CAR(-5,5)
CAR(-10,10)
CAR(-30,30)
模型
M1
M2
M3
M4
M5
M6
M7
M8
Intercept
-0.0403
(0.1385)
-0.040
(0.1416)
-1.162***
(0.0003)
-1.159***
(0.0003)
-1.1429***
(0.0005)
-1.137***
(0.0005)
-1.0593***
(0.0019)
-1.052***
(0.0021)
direction
0.0026
(0.4065)
0.0022
(0.4830)
-0.0009
(0.9808)
-0.0012
(0.9746)
0.0016
(0.9654)
0.0019
(0.9601)
-0.0035
(0.9298)
-0.0017
(0.9652)
effct_ani
-2.3761
(0.5465)

-12.6141
(0.7847)

-17.9671
(0.7019)

-18.4231
(0.7082)

lnta
0.0017
(0.1854)
0.0017
(0.1872)
0.0544***
(0.0003)
0.0542***
(0.0003)
0.0535***
(0.0004)
0.0533***
(0.0004)
0.0494***
(0.0019)
0.0491***
(0.0020)
error_chg
-0.0039
(0.2997)
-0.0046
(0.2312)
-0.2526***
(0.0000)
-0.2505***
(0.0000)
-0.2629***
(0.0000)
-0.2581***
(0.0000)
-0.2659***
(0.0000)
-0.2565***
(0.0000)
unexpct_e
-0.0036
(0.5890)
-0.0039
(0.5599)
-0.2669***
(0.0006)
-0.2653***
(0.0007)
-0.2648***
(0.0009)
-0.2615***
(0.0010)
-0.2199***
(0.0082)
-0.2141**
(0.0101)
effct_oni

8.158
(0.6094)

-67.796
(0.7171)

-132.821
(0.4850)

-222.833
(0.2637)
R2
0.0144
0.0142
0.1496
0.1497
0.1514
0.1521
0.1336
0.1360
F值
1.17
1.15
14.07
14.09
14.27
14.35
12.33
12.59
模型显著性P值
0.3236
0.3342
<0.0001
<0.0001
<0.0001
<0.0001
<0.0001
<0.0001
注释：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平显著。括号中是p值。
总结有关t检验、中值秩检验和多元回归结果，我们认为经验证据倾向于支持市场对会计估计变更的反应是机械性的，也就是未能看穿会计估计变更的本质。特别的，市场对于那些有巨额冲销嫌疑的公司作出的负面反应最大。市场的这种对巨额冲销行为的惩罚是否会遏制类似的调节利润行为有待于进一步的观察。
结 论

本文以2001—2004发生会计估计变更的406家沪深两市上市公司为样本研究了市场对会计估计变更的反应。经验证据支持“机械性”假说，也就是说市场会受到会计估计变更这种会计程序变化的系统影响。具体而言，（1）市场对调低利润的会计估计变更有显著为负的反应，对调高利润的会计估计变更反