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投资决策理论中的会计信息需求(2)

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  事件1:高盈利能力
  事件2:低赢利能力
  总收益=期末市价 期间股利
  当A公司处于事件1下,下一期间股票将上升到每股$22;当处于事件2下,股票将下跌到每股$17。同时假设A公司每股派送$1的股利,那么,总收益计算如下:
  事件1:$22×100股 $100=$2,300
  事件2:$17×100股 $100=$1,800
  现在,让我们考虑一下事件的概率。若以A公司过去的财务报表为基础,或以现行市价为依据分析得出先验概率,则事件1的概率P(H)为0.30,事件2的概率P(L)为0.70。但为了更客观地评估A公司未来的盈利能力,一般需要当期财务报表的公布以获取有关公司业绩的利好消息(Good news)和利空消息(Bad news),并重新修正计算后验概率。在当期,财务报告公布的是利好消息。联系先验、后验概率之间的桥梁即条件概率(又称为信息系统)。
  
  表一 信息系统
  当期财务报告信息
   GN BN
  事件高(H)P(GN/H)=0.80P(BN/H)=0.20
  低(L)P(GN/L)=0.10P(BN/L)=0.90
  
  其中,0.80和0.90称为主对角线,0.10和0.20称为副对角线。
  也就是说,基于对报告分析的广泛经验,甲认为,假如A公司确实处于高盈利能力的话,那么有80%的可能性当期的财务报告显示好消息(GN),20%的可能性显示利空消息(BN),同理可得表一中的第二行,再应用贝叶斯公式计算后验概率P(H/GN)=0.77,P(L/GN)=0.23。
  知道了收益和事件概率后,不难计算出该投资方案的期望收益和投资方差(即风
  险,)见表二。2
  
  表二 计算期望收益率和投资方差
  (1)总收益:$2300
  收益率:(2300-2000)/2000=0.15
  概率:0.77
  期望收益率:0.1155
  投资方差:(0.15-0.925)2×0.77=0.0025
  
  (2)总收益:$1800
  收益率:(1800-2000)/2000=-0.10
  概率:0.23
  期望收益率:-0.0230
  投资方差:(-0.10-0.0925)2×0.23=0.0085
  期望收益率:X=0.0925投资方差:σa2=0.0110
  
  因而,甲的效用函数Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.0110=0.1740
  方案二:甲将相同的资金分散购买A公司每股$20的股票60股和B公司每股$10的股票80股,即采用证券组合形式投资,每股期末支付$1股利。期末B公司股票上升到$10.50的概率为0.6750,下跌到$8.50的概率为0.3750,A公司同方案一。(在这里,为了简便起见,我们假定0.6750已经是计算过的后验概率)。
  现在组合中存在四种可能的收益,两种市价同时上升或下降,一种上升而另一种下降。表三给出了四种收益值和可能概率。
  
  表三 总收益和各自的概率
  总收益
   AB 股利 概率
  事件1:A高B高收益1,320 840 140=$2,300 0.5942
  事件2:A高B低1,320 680 140=$2,140 0.1684
  事件3:A低B高1,020 840 1410=$2,0000.0959
  事件4:A低B低1,020 680 140=$1,840 0.1225
   1.0000
  
  投资收益的计算无需赘述。现在主要考虑一下事件概率。在任何经济环境中,总存在许多共同影响所有股票收益的市场因素,例如利息率,外汇汇率等等,使得股票之间同时升跌的可能性增大,而一升一跌的可能性减少。因而我们假定事件1的概率为0.5942,大于各自独立的概率0.5198(0.77×0.6750)。同时也存在一些只影响个别公司的因素,例如公司管理水平高低等等,这些因素的存在导致了表三中的第二、三行,但由于市场因素的作用,事件二的概率0.1864,将小于各自独立的概率0.2888(0.77×0.3750),以此类推。
  证券组合的期望收益率和投资方差如下表所示:
  
  表四 计算期望收益率和投资方差
  (1)总收益:$2300 
  收益率:(2000-2000)/2000=0.15
  概率:0.5925
  期望收益率:0.0893
  投资方差:(0.15-0.0925)2×0.5952=0.0020
  
  (2)总收益:$2140
  收益率:(2140-2000)/2000=0.07
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