使用财务报表分析把握实体经济：对宏观预测和股票估值的启示讲解

1、使用财务报表分析把握实体经济：对宏观预测和股票估值的启示Yaniv KonchitchkiPanos N. PatatoukasUniversity of California, Berkeley摘要在本研究中，我们假设并发现用来及时了解总收益水平的对企业盈利驱动因素的财务报表分析与预测实体经济活动是相关的。首先，我们关注一百家最大的企业，提供了一个具有成本效益的方式来提取出内嵌在整个股票市场投资组合的会计盈利能力数据中的信息。然后，我们指出一百家最大企业的总会计盈利能力数据能够预测随后的实际国内生产总值增长。我们还指出股市回报率也能预测未来的国内生产总值增长，但是它们的预测能力随着测量窗口期

2、间长短的不同而不同，其中年度股市回报率是最有效的。重要的是，我们发现我们的总会计盈利能力驱动因素的指标的预测内容对于年度股市回报率的预测内容来说是增值的。一项对于共识调查预测的深入调查显示，专业的宏观预测者会向总会计盈利驱动因素和股市回报率的预测内容的方向来修订他们关于实体经济活动的预期。尽管宏观预测者们已经完全适应股市回报率数据，使用我们关于总会计盈利驱动因素的指标他们对实际国内生产总值增长的预测会在统计和经济学意义上得到提高。我们的研究结果表明当预测实体经济活动时，专业宏观预测者和股市投资者并没有完全保留总会计盈利驱动因素的预测内容。此外，我们研究了股市回报率和随后的实际GDP增长部分的联

3、系，发现其基于我们关于总会计盈利驱动因素的指标是有预测能力的，但是并没有被股市投资者预先考虑到。我们发现这部分与股市回报率是正相关的，表明总会计盈利驱动因素的宏观预测内容与股票估值是相关的。总的来说，我们的研究把财务报表分析带到最前沿，使其在测量实体经济前景时作为一个增值有效的工具，并且学者和实践者都应会对其感兴趣。一、 引言未来宏观经济发展如何？对于宏观经济学家和大部分决策制定者来说这个问题的答案是“圣杯”。在本研究中，我们调查了基于个体企业会计盈利能力数据的财务报表分析的有效性来把握美国实体经济。使用财务报表分析来预测企业层面的经济活动长期以来一直是会计学术研究的课题。(Ou and Pe

4、nman 1989; Penman 1992; Lev and Thiagarajan 1993; Abarbanell and Bushee 1998; Nissim and Penman 2001; Konchitchki 2011; Patatoukas 2012)。对企业层面进行财务报表分析的一个关键工具是杜邦盈利能力分析，它将企业的净经营资产回报率（RNOA）企业核心经营绩效的主要测度分解为资产周转率和边际利润率。以前的研究表明净经营资产回报率及其驱动因素的变化对预测企业层面的经济活动是有帮助的(Fairfield and Yohn 2001; Nissim and Penman 2

5、001; Soliman 2008)，但是至今很少有研究财务报表分析对了解整体经济前景方面的有效性。我们的研究有助于填补这一空白。美国的上市公司需要每季度报告财务报表。这些季报及时地提供了有关每个上市公司潜在经济活动的信息。因为上市公司代表了美国经济的很大一部分，他们各自的经济活动变化就预示着整体经济活动的转变(Fama 1981)。因此我们推测，如果财务报告系统能够及时地获取到企业层面经济活动的变化，那么企业盈利能力的驱动因素在整体层面上的财务报表分析，可以在预测美国实体经济的前景方面提供及时的线索。为了检验以上预测，我们收集了美国上市公司利润表和资产负债表的样本数据，并且使用价值加权的横截

6、面平均值构建了盈利能力总变化和杜邦盈利能力驱动因素的指标。为了减少宏观预测者们收集和加总财务报表数据的成本，我们把我们的样本限制在100家最大的企业。在我们1981年第三季度到2011年第三季度的样本区间，我们证明了这100家最大的企业代表了绝大多数股票市场的市值。因此，了解他们的绩效的波动能够为所有美国上市公司的绩效提供见解。事实上，我们发现100家最大企业的盈利能力及盈利能力驱动因素的总变化与美国所有上市公司的相应变化几乎是完全相关的。因此关注100家最大企业提供了一个具有成本效益的方式来提取出内嵌在整个股票市场投资组合的会计盈利能力数据中的信息。与我们的预期一致，我们发现企业盈利能力驱动

7、因素在整体层面的财务报表分析对于宏观预测是有用的。我们证明了我们关于会计盈利能力总变化的指标（RNOA）与随后的实际GDP增长有着显著的正相关关系。杜邦盈利能力分析揭示了资产周转率和边际利润率的总变化是实体经济活动的先行指标。然而，在我们的样本期间，边际利润率的预测能力掩盖了资产周转率的预测能力，RNOA的预测能力主要由边际利润率的总变化来驱动。在把边际利润率分解为营运利润率（计提折旧前的营业利润/销售收入）和折旧/销售的比率（一个有形资本强度的代表）后，我们发现每个元素的总变化都与随后的实际GDP增长有着显著的正相关关系。总的来说，会计盈利能力驱动因素的总变化预计占随后的实际国内生产总值增长

8、的时间序列变化的26%。为了评估总会计盈利能力驱动因素对宏观预测的增值有效性，我们关注股市。与理性预期资产定价模型(Fama 1981; Fischer and Merton 1984; Barro 1990; Fama 1990)一致，我们发现股市回报率包含着有关整体经济活动的前沿信息。特别地，股市回报率能明确地预测随后的实际GDP增长，但是它们的预测能力随着测量窗口期间长短的不同而不同，其中年度股市回报率是最有效的。重要的是，我们指出年度股市回报率的预测内容并没有包含总会计盈利能力驱动因素的预测内容，表明企业盈利能力驱动因素在整体层面的财务报表分析对于宏观预测来说是增值有效的。的确，总会计

9、盈利能力数据的使用导致其解释能力有了显著的提高，调整的R2由年度股市回报率作为随后的实际GDP增长独立的预测因子时的20%增长至当股市回报率与会计盈利能力驱动因素总变化同时作为实际GDP增长预测因子时的36%。一项对于专业预测者调查（SPF）美国最资深最受推崇的宏观预测的季度调查共识预测的深入调查揭示了宏观预测者们会向着总会计盈利能力驱动因素和股市回报率的预测内容的方向来修订他们对于实体经济活动的预期。然而，宏观预测者们并没有完全适应总会计盈利能力驱动因素，因此，他们基于滞后的会计盈利数据的实际GDP增长的预测偏误是可预测到的。事实上，我们发现使用我们关于总会计盈利驱动因素的指标，宏观预测者们

10、对实际国内生产总值增长的预测会在统计和经济学意义上得到提高。相反，基于滞后的股市回报率的实际GDP增长的预测偏误是无法被预测到的，表明宏观预测者们在预测实体经济时完全保留了股市回报率的预测内容。我们的证据与事实一致，股市回报率数据对于实体经济的预测能力是已知的(Fama 1981)，并且对于宏观预测者们来说是容易获得的，然而总会计盈利能力数据并不是这样。鉴于我们的证据，股市回报率并没有包含总会计盈利能力驱动因素的宏观预测内容，因此投资者基于总会计盈利能力数据对嵌在股市价格中的实体经济活动的预测也会被提高。此外，我们研究了股市回报率和实际GDP增长部分的联系，发现其基于我们关于总会计盈利驱动因素

11、的指标是有预测能力的，但是并没有被股市投资者预先考虑到。我们发现，这部分与股市回报率是正相关的，表明总会计盈利能力驱动因素对实体经济活动的预测内容与股票估值是相关的。我们的研究把对企业盈利能力驱动因素的财务报表分析带到了最前沿，作为宏观预测的一种增值有效的工具。我们的证据表明，总会计盈利能力驱动因素中蕴含着有关美国实体经济前景的及时信息。因此，我们认为使用个体企业的会计盈利能力数据会带来宏观预测的提升。重要的是，从实践的角度来看，我们的数据，100家最大的企业的信息量提供给学术研究者和实践者一种具有成本效益的方法来提取出内嵌在整个股票市场投资组合的会计盈利能力数据中的信息。虽然我们的研究放在美

12、国，但是这样的分析可以扩展到全世界的范围。我们对于几种流派的研究是有助的。首先，我们的研究结果为Konchitchki and Patatoukas (2013) 补充了证据：他们认为总会计盈余增长是名义经济的主要指标。我们的研究通过以一个具有成本效益的方式结合利润表和资产负债表数据以及调查对企业盈利能力驱动因素的财务报告分析对预测实际GDP增长和进行股票估值的相关性，从多维度扩充了Konchitchki and Patatoukas (2013)的证据。其次，我们通过识别总会计盈利能力驱动因素和随后的实际GDP增长之间增值重要的联系，有助于宏观经济学家们的研究。进一步地，通过表明专业宏观预测

13、者们以一个成本有效的方式合并来自大的上市公司的会计盈利能力数据能够提高他们对实际GDP增长的预测，我们对有关宏观预测的文献也是有助的。最后，通过提供证据表明总会计盈利能力驱动因素对实际GDP增长的预测内容与股票估值是相关的，我们有助于会计和金融领域的资本市场研究。作为一个整体，我们的研究结果对大多数对宏观预测感兴趣的决策制定者有着启示作用。与最近使会计研究更有用(Moehrle et al. 2009; Merchant 2012)的号召一致，我们认为我们的研究有可能对宏观预测实践的进步做出贡献。会计准则制定者也应该会对我们的研究结果感兴趣。我们确定了一个重要的会计信息使用者群体，也就是那些对

14、预测宏观经济活动感兴趣的机构，包括专业宏观预测者们、美国联邦储备委员会和白宫的宏观经济学家们。他们作为会计信息的使用者，经常被财务会计准则委员会忽视。第二部分提供了我们的研究问题的背景和动机。第三部分描述了我们的研究设计。第四部分检验了财务报表分析和股市回报率对宏观预测的有效性。第五部分调查了宏观预测者们对财务报表分析和股市回报率的使用情况。第六部分为结论。二、 背景和研究问题很多会计研究调查了财务报表分析对预测企业基本情况未来变化的有效性(Ou and Penman 1989; Penman 1992; Lev and Thiagarajan 1993; Abarbanell and Bus

15、hee 1998; Nissim and Penman 2001; Konchitchki 2011; Patatoukas 2012)。研究者们通常使用计提折旧后的营业利润比净经营资产的比率，被称作净经营资产回报率（RNOA），作为企业整体业绩的综合测度。营业利润的定义是销售收入减去销售货物的成本、销售费用、财务费用、管理费用和折旧费用。净经营资产被定义为经营资产，即总资产减去现金和短期投资，减去经营负债（总负债减去长期和短期债务）。营业利润和净经营资产都从财务杠杆的作用中抽离出来，所以净经营资产回报率提供了一种对企业经营业绩的无杠杆测量。净经营资产回报率可以被分解为以下两种盈利能力驱动因素

16、：净经营资产回报率=销售收入净经营资产×折旧后营业利润销售收入 （1） 第一个驱动因素，销售收入比净经营资产的比率，即资产周转率（ATO）。资产周转率衡量一个企业从它的资产中产生收益的能力。第二个驱动因素，计提折旧后的营业利润比销售收入的比率，即边际利润率（PM）。边际利润率衡量一个企业为了产生收益以及收取溢价而控制其成本的能力。这种对净经营资产回报率的分解通常被称为杜邦盈利能力分析。教科书上（例如Penman (2001)）提倡将杜邦盈利能力分析作为财务报表分析的基础工具。同时，学术研究提供了实证证据，净经营资产回报率及其驱动因素的变化对预测企业的基本情况是有帮助的(Fairfie

17、ld and Yohn 2001; Nissim and Penman 2001; Soliman 2008)。至今为止，尽管对企业盈利能力的财务报表分析对于预测企业层面的经济活动的作用是很显著的，但是对于其在预测整体经济活动的有效性方面的证据是匮乏的。美国的上市公司需要每季度报告财务报表。这些季报及时地提供了有关每个上市公司潜在经济活动的信息。因为上市公司代表了美国经济的很大一部分，他们各自的经济活动变化就预示着整体经济活动的转变(Fama 1981)。因此我们推测，如果财务报告系统能够及时地获取到企业层面经济活动的变化，那么企业盈利能力的驱动因素在整体层面上的财务报表分析，可以提供及时的宏

18、观经济线索。基于上述讨论，我们的第一个研究问题是盈利能力及其驱动因素的总变化对预测整体经济活动的增长是否有用。我们使用实际GDP增长作为对经济增长的测度。实际GDP，是由经济分析局（BEA）制定的作为国民收入和产品账户（NIPA），衡量美国经济中商品和服务生产过程中每个阶段通货调整后的价值增值(BEA 2007)。尽管最近的研究关注会计数据和名义经济活动的联系(Basu, Markov, and Shivakumar 2010;Cready and Gurun 2010; Shivakumar 2010; Konchitchki 2011; Kothari, Shivakumar, and U

19、rcan 2013; Konchitchki and Patatoukas 2013; Patatoukas 2013)，我们关注实际GDP增长，因为我们想抽离会计数据和通货膨胀之间的联系。我们关注净经营资产回报率及其驱动因素的总变化而不是它们的水平对宏观预测的有效性是因为我们的目标是预测经济活动的增长而不是经济活动的水平。与其他的会计收益率相比，例如权益收益率或者资产收益率，净经营资产回报率提供了一种更有吸引力的方式来测量整体水平的经济活动。这是因为净经营资产回报率是以无杠杆的财务报表为基础的，并且它提供了一种企业层面经济活动的测量方法，对于权益和债务资本提供者来说其位于价值创造的核心位置，

20、类似于GDP作为整体水平价值增值的测度。在理性预期资产定价模型的脉络中，人们可以将股市投资者设想为一组宏观预测者(Fama 1981; Fischer and Merton 1984; Barro 1990; Fama 1990)。假设股市价格与投资者们对未来整体经济活动的预期是相关的，我们的第二个研究问题是总会计盈利能力驱动因素对于宏观预测来说是否是增值有效的。为了直接解决这个研究问题，首先，我们测试了通过不同窗口期测量的股市回报率是否预测到了未来实际GDP增长。然后我们调查了股市回报率中是否不包含嵌入在总会计盈利能力中有关实际GDP增长的预测信息。我们下一组研究问题探讨了专业宏观预测者们在

21、预测实际经济活动时是否使用了内嵌在总会计盈利能力驱动因素和股市回报率中的预测信息。我们从SPF美国最资深最受推崇的宏观预测的季度调查获得了实际GDP增长的共识预测。SPF预测是由隶属于金融机构很多专业人士得到的，包括美国美林银行、巴克莱银行、瑞士信贷、德意志银行、高盛投资银行、摩根大通集团、穆迪、美国富国银行，以及非金融机构，包括学术机构、政府、贸易协会、工会。SPF的专家小组有动机提供准确预测，因为他们在美联储的名声岌岌可危并且他们所报告的预测与他们卖给市场参与者的预测一样(Baghestani and Kianian 1993)。 SPF共识预测被作为美国联邦预算基本假设的基准。SPF预测

22、同样也是货币政策的核心，因为在每次联邦公开市场委员会的会议之前准备“绿皮书”的时候，美联储理事委员会的研究人员都会使用它。为了进一步了解SPF专家小组成员是否被充分激励，我们比较了来自SPF和绿皮书的GDP增长预测。联邦储备委员会为了做出对美国经济的准确预测是受到激励的，比如在制定货币政策的时候。不幸的是，绿皮书预测要经过五年的保密期才能向公众提供。因为这个五年保密期，宏观预测者们并不能及时使用这些预测，所以他们并不能获得SPF专家小组的信息。与Sims (2002)一致，我们发现绿皮书预测和SPF共识预测无差别不同，也就意味着SPF专家小组成员的动机与那些有着强烈动机做出精确预测的人们的动机

23、是一致的。我们的第一个目标是测试专业宏观预测者们是否对内嵌在总会计盈利能力驱动因素中的任何增值预测内容做出回应。为了实现这一目标，我们检验了未来实际GDP增长的SPF共识预测修订与总会计盈利能力驱动因素和股市回报率的联系。我们的第二个相关目标是测试专业宏观预测者们在预测实际GDP增长时是否完全保留了嵌在总会计盈利能力驱动因素和股市回报率中的前沿信息。为此，我们寻找基于总会计盈利能力驱动因素和股市回报率的实际GDP增长的预测偏误的可预测性。在缺乏证据的情况下，应用于整体水平的财务报表分析对预测实际经济活动是有效的，专业宏观预测者们在收集和汇总利润表和资产负债表数据时可能只是简单地意识到潜在的“净

24、”收益。到了宏观预测者们在他们的预测中没有完全合并相关的会计盈利能力数据的程度，以滞后的会计信息为基础的实际GDP增长预测偏误是可以被预测到的。相反，我们有理由相信宏观预测者们习惯性的认为股市回报率对于宏观预测是有用的。这是因为股市回报率数据对实体经济活动的预测能力是已知的(Fama 1981)并且对于宏观预测者们来说是容易获得的。总的来说，我们的研究是为财务报表分析和股市回报率对预测实体经济活动的有效性及使用提供新的证据。我们通过解决一下几个研究问题来达到此目的：（1）总会计盈利能力驱动因素中包含有关实际GDP增长的预测信息吗？（2）总会计盈利能力驱动因素中的宏观预测内容对于股市回报率中的宏

25、观预测内容来说是增值的吗？（3）宏观预测者们修改的预期与总会计盈利能力驱动因素和股市回报率有关吗？（4）宏观预测者们在预测实际GDP增长时完全保留了总会计盈利能力驱动因素和股市回报率的所有预测内容吗？（5）总会计盈利能力驱动因素的某些宏观预测内容对股票估值有哪些启示？学术者和实践者们应该对这些问题的答案很感兴趣。三、研究设计我们收集了一个来自计算机会计数据库季度文件中美国上市公司利润表和资产负债表数据的样本。为了匹配财政季度和日历季度，我们使用企业的日历财年的季度末日期，三月，六月，九月和十二月。对于每个企业季度，我们计算盈利能力（RNOA）和杜邦盈利能力驱动因素，资产周转率（ATO），和边际

26、利润率（PM）。边际利润率，计提折旧后的营业利润比销售收入的比率，能够进一步分解为计提折旧前营业利润比销售收入的比率或营业利润率（OM）和折旧比销售收入的比率（DEP），折旧比销售收入的比率是有形资产资本强度的代表(Lev 1983;Cheng 2005)。为了获得年度盈利能力比率，我们把所有利润表的变量乘以4。为了季节调整会计数据，我们使用季度盈利能力比率的同比变化，用表示。为了减少异常值的影响，我们排除了净经营资产回报率及其驱动因素的水平或变化的每季度横截面最高及最低1%的观测值。我们的研究设计是面向SPF的时间安排的。正如图表1的面板A所示，调查问卷在季度结束后的第一个月末发放给SPF专

27、家小组成员。相应地，我们把我们的样本限制在第一个月末会计数据可得的企业，q季度结束后的第t月。图表1的面板B阐明了SPF2011年第三季度的时间安排，这是我们的样本里最近的调查。调查问卷在2011年七月末发放给宏观预测者们，因此那时披露的会计数据SPF专家小组成员是可以获得的。我们注意到SPF专家小组成员需要在每个季度后的第二个月中旬上交调查问卷，对于三季度SPF来说将是八月中旬。实际上，我们的研究设计给了宏观预测者们时间来收集和汇总利润表和资产负债表数据。 我们承认宏观预测者们收集和汇总来自非正常收购的合并财务报告的数据以及加工数据的成本是非同小可的。为了减少这些成本，我们进一步地把我们的样

28、本限制在每个季度初测算的市值最大的100家企业。图2展示了代表所有企业季度末后的一个月内可得的会计数据总市值的一小部分的100家最大企业总市值的时间序列。在我们的样本期间，100家最大企业占了所有企业总市值的82%，因此了解它们业绩的波动就能够对所有上市公司的业绩有相当的了解。事实上，图3展示了100家最大企业的盈利能力的变化将与所有的企业盈利能力的变化同步：两个序列的相关性是0.99，这一发现也同样适应于盈利能力驱动因素。显然，图2和图3表明关注100家最大企业提供了一个具有成本效益的方式来提取出内嵌在整个股票市场投资组合的会计盈利能力数据中的信息。我们最终的样本包括了12000个企业季度观

29、测值，代表每个季度100家最大企业，会计数据是在季度末后的一个月内发布的，从1981年第三季度到2011年第三季度，超过120个季度。100家最大企业的组成，可以从一个季度到另一个，取决于数据的可用性和市值的横截面分布的变化。样本期间从1981年第三季度开始是因为从那时起，SPF的时间表随着时间的推移是一致的。样本期间结束于2011年第三季度，因为这是我们能够获得我们的分析所必要数据的最后一个季度。我们基于价值增值的横截面平均值构建了净经营资产回报率水平及其驱动因素的综合指标，并使用每个季度初测量的市值对观测值加权。为了评估我们有关会计盈利能力驱动因素对宏观预测的增值有效性，我们测量了买进并持

30、有的股票市场收益率rett-t，其中=3，6，12，24，直到第一个月末前，季度q结束后的t月。我们使用两个公认的指标来代表股票市场投资组合，即CRSP价值加权指数包括分布以及标准普尔500指数。我们获得了随后的实际GDP增长的数据，用gq+1表示，从BEA在季度结束后第一个月末发表的第一份NIPA报告开始，这份报告同样被认为是前瞻性的。预先的GDP增长数据可从费城联邦储备银行的宏观经济学家的实时数据库中获得。图1的面板B阐释了预先了解2011年第三季度的GDP增长是在2011年10月末发布的。由于政府的关闭，1995年第三季度的预知GDP增长数据从宏观经济学家的实时数据集中无法获得，所以我们

31、的样本包括了从1981年第三季度到2011年第三季度的120个季度。正如在第二部分中解释的，我们把重点放在预测实际GDP增长是因为我们想抽离会计数据和通货膨胀之间的联系。我们从费城联邦储备银行获得了第q+1季度实际GDP增长的SPF共识预测的均值，用Eqgq+1来表示。我们关注q+1季度的预测是因为专业宏观预测者们提前一季度的预测范围(Stark 2010)。我们关注SPF共识预测而不是个体预测者们的预测，是因为没有任何一个个别预测者比平均水平要准确(Zarnowitz and Braun 1993; Graham 1996;Croushore 2011)。我们注意到个体对季度GDP增长预测的

32、分布是相当对称的，所以不管我们使用SPF共识预测的均值还是中值，我们的结果对此是不敏感的。在我们的样本期间中，每个调查平均有35个个体预测者或者预测小组，总共有4224份回应。四、财务报告分析在预测实体经济行为中的增值有效性1、描述性统计如表1，面板A提供了总计的会计盈利能力比率的描述性统计。所有的会计变量都是在第q季度末的第一个月末，即第t个月末计量的。从整体水平来看，会计盈利能力（RNOA）在15.8%到39.5%之间波动，均值为27.2%，标准差为4.5%。会计盈利能力总计变化（RNOA）显示出显著的时间序列变化，均值为-0.4%，标准差为3.9%。RNOA的总计变化分解成资产周转率（A

33、TO）的变化和边际利润率（PM）。描述统计显示，RNOA的变化是由总计变化中两个因素的时间序列变化引起的。未包含在表中的数据表明，RNOA的总计变化和它的驱动因素总体上是一阶时滞的。根据美国经济分析局的预计国民收入和国民产值报告，美国实体经济的年化增长率在6.1%到8.7%之间波动，均值为2.5%，标准差为2.4%。表一面板B指出了盈利能力比率总体变化和随之出现的真实GDP增长之间的成对的关系。关系矩阵为RNOA的总计变化及其驱动因素包含了实体经济行为的关键信息提供了初步信息。实际上，RNOA的总计变化和真实GDP增长率之间的相关系数是0.30。纵观会计盈利能力驱动因素，最强的单变量相关系数是

34、营运利润率（OM）的总变化和随之出现的真实GDP增长之间的0.48。2、会计盈利能力总变化驱动因素的预测内容对企业盈利能力的驱动程序的财务报表分析，是否适用于宏观预测的总水平？我们通过估计连续的实际GDP增长的时间序列回归对RNOA的变化和杜邦因素的影响来解决这个问题，如下：在整个研究过程中，我们采用最小二乘回归估计我们的回归模型，并且我们的统计推断基于Newey and West (1987)的标准误差和双侧P值。对于Newey and West (1987)的标准误差，滞后的阶数是基于统计学显著的残差的自相关系数。在我们所有的模型中，估计的回归残差自相关系数超出4阶滞后之后不再显著，所以我

35、们设置滞后阶数为4阶。无论我们使用最小二乘法的标准误差，White (1980)标准误差，或Newey and West (1987)标准误差，我们的推论没有一个是对从一到四季度的滞后长度敏感的。表2展示了结果。与两两相关性一致，表2的列1表明， RNOA是真实GDP增长的一个显著的主要指标，在1%的显著水平下， RNOA的估计相关系数显著为正，t统计量为2.69。估计相关系数的大小，表明 RNOA的每一个标准差单位的增加，后续实际GDP增长率会提高0.74个百分点。会计盈利能力的总变化可以解释8%的实际GDP随后增长的时间序列变化。分解 RNOA对预测实体经济行为提供了进一步的信息。表2 的

36、列2 和列3表明，当独立讨论的时候，资产周转率（ATO）的总变化和边际利润率（PM）是实际GDP提前一个季度显著的预测指标。然而，边际利润率（PM）的预测能力抵销了资产周转率（ATO）的预测能力。实际上，列4表明，当边际利润率（PM）和资产周转率（ATO）一起在等式（2）中作为预测指标时，资产周转率（ATO）的估计相关系数不再显著，然而边际利润率（PM）的相关系数保持显著为正。纵观1到4列，很明显，总会计盈利驱动因素的对后续的实际GDP增长的预测能力主要是由边际利润率（PM）驱动地。在一个独立的基础上，边际利润率（PM）累计的变化，解释了在随后的实际国内生产总值增长的时间序列变化的13%。正如

37、第三节所指出的，边际利润率（PM）的变化追溯到营运利润率（OM）的变化和折旧销售比（DEP）的变化。表2的第5列显示的营运利润率和折旧销售比的估计系数在1%的显著水平下显著为正，t统计量分别为3.74和3.34。估计系数的大小，意味着营运利润率（OM）每增加一个标准差与后续的实际GDP增长率提高1.24个百分点相联系，而在折旧销售比（DEP）增加一个标准差与后续的实际GDP增长率提高0.76个百分点相关。总体而言，会计盈利能力总的变化的驱动因素解释了26%的一个季度之前的实际国内生产总值增长的时间序列变化。营运利润率（OM）和随后的GDP增长对公司水平的级别上的后续经济活动利润预测内容与之前的

38、证据一致，呈显著正相关(Ou and Penman 1989; Abarbanell and Bushee 1998; Kothari 2001)。营运利润率（OM）和随后的GDP增长的显著正相关关系，与Cheng (2005)对折旧销售比在公司水平上正向预测经济行为的发现一致。这项结果也与Ou and Penman (1989) and Barth, Cram和 Nelson (2001)的研究证据一致，研究表明折旧作为公司层面上规模的代表指标正向预测了经济行为。总结来说，结果与我们的猜想相一致，我们发现，财务报表分析公司的盈利能力的驱动因素适用于总收益率来及时了解未来的实体经济活动。至少，

39、我们的研究结果表明，总的会计利润率的变化及其驱动因素与美国实体经济的前景的主要信息相关。3、股票市场收益预测理性预期资产定价模型表明股票市场价格与投资者对未来经济活动的预期有关(Fama 1981; Fischer and Merton 1984;Barro 1990; Fama 1990)。为了检验股票市场对实体经济活动的预测能力，我们估计了第q+1季度的真正的国内生产总值增长率的时间序列回归，基于购买和持有股票市场回报率，函数返回值rett-ts，从第q季度结束后，记录= 3, 6, 12,和 24时，第一个月结束到第t月之间的函数返回值：测量窗口的返回值与SPF预测的时间对准，因此，确保

40、我们采用的股票市场回报的不同措施可以适用于宏观预测。表1中面板B的说明了函数返回值rett-ts的值。表3中，面板A和面板B基于方程（3）的结果，分别利用了CRSP指数和标准普尔500指数。与理性预期的资产定价模型一致，我们发现，股票市场的回报率显著包含的实体经济活动的主要信息。表3说明股票市场的回报率正向的预测了第q+1季度的实际的国内生产总值增长，测量窗口期长度不同时它们的预测力不同。当我们在12个月前的时间里延长了测量窗口时对t月的预测时，股票市场回报的预测能力最初上升，但预测能力在超过一年后下降。这些证据表明，12个月的股票市场的回报率是最有力的宏观预测指标，解释在第q+1季度实际国内

41、生产总值增长的20%的时间序列的变化。这个推论对CRSP指数和标准普尔500指数都成立。我们的研究结果表明，股票市场投资者会提前一年预期实体的经济活动的显著部分的变化。鉴于股票市场回报率的显著预测能力，下一个问题就是是，总的会计盈利能力的驱动因素是否对宏观预测有增值有效作用。4、总会计盈利能力变化驱动因素的增值性预测内容从实际的实施角度来看，总的会计盈利能力驱动因素的预测内容仅在一定程度上与宏观预测相关，它是股票市场回报率的增值性的预测内容。这是因为收集利润表和资产负债表数据带来的不可小觑的成本，而股票市场的回报数据是对于宏观预测者们都可用的数据。表4反映了，随后的实际国内生产总值增长的变化，

42、对于总会计盈利能力变化的驱动因素和股票市场回报率的时间序列回归分析结果，如下：方程（4）在控制年度股市回报率，函数返回值rett-12t的情况下，提供了对会计利润驱动因素的增值预测内容的直接证据。我们专注于年度股市回报率，因为在表3的结果表明，当测量返回的第t月超过前12个月时，对于第q+1季度国内生产总值的顶峰有预测能力。表4的列1和列2报告结果使用的年度股市收益率分别是根据CRSP指数和标准普尔500指数。表4中的关键信息是，对总的企业盈利能力驱动因素的财务报表分析，适用于的预测实体的经济活动。更具体而言，在控制了预测内容的年度股票市场回报率之后，总的边际利润率和折旧的销售比例包含了随后的

43、实际国内生产总值增长率的主要的信息。营运利润率（OM）的变化和折旧销售比（DEP）的估计系数在1%的显著水平显著为正，t统计量超过3。估计系数的大小，意味着每增加一个标准差营运利润率（OM）与后续的实际GDP增长率提高1.03个百分点相关，而折旧销售比（DEP）每增加一个标准差的增加与后续的实际GDP增长率提高0.590.61个百分点相关。显然，总会计收益数据的使用导致在解释力方面有显著改善，调整后的R2从把年度股票收益作为后续的实际GDP增长率的独立预测指标的20%上升到把年度股票收益率一起作为会计收益总变化的驱动因素的36%。总体而言，总的会计盈利能力数据是股票市场的回报的增量预测内容，这

44、表明在总水平上的财务报表分析增值有效于宏观预测。五、宏观经济预测师使用的财务报表分析到目前为止的分析表明，总的盈利能力和股票市场回报率的变化对于预测实体经济活动是增值有效的。我们现在尝试利用专业的宏观经济预测师的财务报表分析。1、解释宏观预测师修正的预期首先，我们测试专业宏观预测师在修正他们第q+1季度实际GDP增长率时是否对总的盈利能力和股票市场回报率的变化有回应。表5报告时间序列回归的结果，从第q-1季度到第q季度，SPF与对第q+1季度实际国内生产总值增长率的预测修正一致，记作，对总会计利润变化的驱动因素和年度股市收益的变化，如下：如果宏观预测师按照净经营资产回报率和股市回报率总体变化预

45、测的内容方向修正了他们对实际GDP增长率的预期，然后根据方程（5）我们推测1=0，2>0, 3>0, 4>0。这个猜想如下表4中的证据表明，资产周转率（ATO）没有进一步的解释能力，而营运利润率的变化（OM）和折旧销售比的变化（DEP），和股市回报率对实际GDP增长有显著的正向预测作用。表5中呈现的结果，与我们的猜想一致。而无关资产周转率的总体变化（ATO），宏观预测师对预期的修正，与是与总的营运利润率率变化，以及折旧销售比例与股票市场的回报呈正相关。结合来看，会计盈利能力的驱动因素和股票市场的收益率解释了宏观预测师对对第q+1季度实际GDP增长预期的修正的时间序列变化的22

46、%。有趣的是，基于方程（5）估计的截距显著为负，这表明当经济分析局（BEA）预定发布国民收入和产品账户（NIPA）的日期临近的时候，专业的宏观预测师倾向于减小他们对实际GDP增长的预测。这个结果提供了宏观预测“走下坡路”的第一个证据，并且拓展了在公司层面的会计研究的结果，长期乐观的分析师盈余预测随着财务报告公布日期接近会下降(Brown, Foster, and Noreen 1985; Richardson, Teoh, and Wysocki 2004)。使用CRSP指数和标准普尔500指数与我们表中的2、3和4的结果一致，表明宏观分析师对第q+1季度实际国内生产总值增长预期的修正，方向与

47、总会计利润驱动因素和股市回报率的预测一致。特别是，宏观预测师把总的营运利润率和折旧销售收入比，以及股票市场回报率解释为促进未来的实际国内生产总值增长的因素。但是这些研究结果，不一定意味着宏观预测师在预测实体经济活动的时，完全根据总会计利润驱动因素动和股票市场收益进行预测。2.宏观预测师的误差可以估计吗？宏观预测师完全根据总会计利润驱动因素动和股票市场收益进行预测吗？为了解决这个问题，我们估计后续实际国内生产总值的增长与预测总会计利润率变化的驱动因素和股票市场回报率的预测误差的时间序列回归，如下：如果专业的宏观预测师完全根据净营业资本收益率总的变化和股市回报率修正他们对第q+1季度实际国内生产总

48、值增长的预期，那么后续的预测误差，记作应该是不可预测的，并且基于方程（6）估计的斜率系数应该等于0。正如在第二部分讨论的那样，目前还不清楚是否有专业的宏观预测师是完全适应这一想法，认为公司盈利能力的驱动因素在总体水平上应用财务报表分析可以用于宏观预测。相反，我们有理由相信他们完全适应股票市场收益率对于宏观预测是有用的这一想法。如果宏观分析师完全适应股票市场收益率数据，但不使用总会计收益率数据，基于方程(6),我们推测, 1=0，2>0, 3>0, 4>0。这个推测也服从表4的结果，资产周转率（ATO）没有进一步的解释能力，而营运利润率的变化（OM）和折旧销售比的变化（DEP）

49、，和股市回报率对实际GDP增长有显著的正向预测作用。表6中呈现的结果，与我们的猜想一致。特别是，表6第1列数据表明，尽管与资产周转率总的变化不相关，实际GDP增长预测的误差可以基于边际利润率的总变化和折旧销售比来预测。营运利润率的变化（OM）和折旧销售比的变化（DEP）的估计系数显著不为0。营运利润率的变化（OM）和折旧销售比的变化（DEP）的估计系数的正号与这些变量的预测内容直接一致，表明专业宏观分析师不全部根据边际利润率和折旧销售比的总变化数据来预测随后的实际GDP增长。估计的斜率系数的大小说明，使用总的会计盈利驱动因素可以在经济学上显著改进对实际GDP增长的预测：营运利润率的变化（OM）

50、每一个标准差单位的增加，后续实际GDP增长率预测误差会提高0.39个百分点，然而折旧销售比的变化（DEP）每一个标准差单位的增加，后续实际GDP增长率预测误差会提高0.47个百分点。总体而言，会计盈利能力总的变化的驱动因素解释了8%的一个季度之前的实际国内生产总值增长预测误差的时间序列变化。相反，表6中第2列和第3列数据表明，股票市场收益率对实际国内生产总值增长预测误差缺乏预测能力。股票市场收益率和实际国内生产总值增长预测误差之间缺少联系表明，专业宏观分析师完全全部根据股票市场收益率数据来预测实际GDP增长。与这一结果一致，列4和列5表明，控制股票市场收益率之后，营运利润率的总变化和折旧销售比

51、对一个季度之前的实际GDP增长率预测误差的预测能力保持不变。总体来看，我们的结果说明，尽管专业的宏观预测师是完全适应与使用股票市场收益率来进行宏观预测，他们并不使用公司盈利能力的驱动因素进行宏观预测。我们的证据与事实也是是一致的，股票市场的回报数据是众所周知的对实体的经济活动有预测能力(Fama 1981)，并且数据对于宏观预测师来说已经可获得，但是总的会计盈利能力驱动因素数据不可获得。考虑到股票市场的收益不包含对实际GDP增长的总会计盈利驱动的预测内容（表4）和实际GDP增长的预测误差（表6），这表明投资者预测实体经济嵌入在股票市场价格也可根据总会计收益数据的改进。3、股票估值的应用我们现在研究股票市场收益率和第q+1季度实际国内生产总值增长，部分是基于我们的总会计盈利数据指标可预测但不是由股票市场投资者预期之间的关联。具体而言，我们估计以下的时间序列回归：方程（7）左侧的变量是从第t月末到第t+3月末三个月期间的购买和持有股票市场收益率，返回测量窗口可以让我们捕捉到导致BE