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利用行业调整后的杜邦分析预测未来的盈利能力

摘 要

行业同业群体在财务报表分析中既是一个理论上的基准，也是一个直观的基准。然而，在 现有的财务报表分析研究中，对行业调整财务比率的实践是稀少的。大部分关于盈利能力 均值回归的学术研究都假设了整个经济范围的回归目标。经济理论支持使用这一目标，经 验证据也与这些预测一致。然而，由于各行业之间的结构性差异，盈利能力的一些组成部 分可能不会恢复到整个经济范围的平均水平。对于这些组成部分，行业平均水平可以作为 更好的长期目标。杜邦公司的分析将净营业资产收益率(RNOA)分解为两个乘法成分： 利润率和资产周转率，这两个成分主要由行业成员驱动。文章研究了使用行业调整后的杜 邦分析法是否是预测未来,、多营业僵華变化的有用工具。与之前使用整个经济范围内的目 标并发现这些成分在预测中没有用处的研究相反，我发现这些成分密过行业调整后是有 信息量的，在样本内和样本外的预测测试中，使用这些成分有助于预测未来的RNOA变化。

关键词 行业调整；财务报表分析；杜邦分析

第1章 简介

将一个公司的财务比率与一个行业同行的财务比率进行比较是常见的做法。长期以 来，由于竞争因素，财务比率倾向于行业平均水平。这一概念的基础是，行业平均水平代 表了某种类型的”最佳”运营结构。出于这个原因，分析师经常在行业同行的背景下研究公司，并专门研究特定 行业。大多数分析师的报告在讨论具体公司之前，首先对整个行业进行深入分析。财务报 表教科书颁布了这种行业比较，作为分析公司财务报表的一种方法［Palcpu, Healy, and Bernard(2000)］。金融门户网站，如雅虎财经或Marketguide,以及股票估值软件，如StockVak A GIView和cVal,都提供了行业基准作为单个公司的比较点。然而，支持行业信息对预测 有用这一论点的学术证据有限。本文试图阐明一些基本问题。为什么行业调整是有用的？ 哪些类型的分析能使其受益最大？最终，它能否真正改善收益预测？

尽管行业基准的使用在实践中很普遍，但大多数关于盈利能力衡量标准的均值回归 的学术研究都隐含地假设了一个经济范围内的基准，即通过汇集整个公司的横截面［例,Brooks 和 Buckmaster 1976 ; Freeman, Ohlson 和 Penman 1982 ; Penman 1991 ; Lipc 和 Ko rmend i 1994 ; Fama 和 French 2000 ; Nissim 和 Penman 2001] 。¹这些论文都是基于Stigler (1963)所信奉的观念：“经济理论中最重要的命题莫过于在 竞争下，所有行业的投资回报率都趋于平等”。

尽管总的盈利能力指标如净营业资产收益率（以下简称RNOA）可能会恢复到整个经济的基准，但有充分的理由相信，杜邦分析确定的RNOA的各个组成部分不会恢复到整个经济水平。²各行业都有独特的经营结构，导致比率按行业成员分组。例如，捋航空业公司的销售/资产比率与咨询企业的比率进行比较是徒劳的，因为这两个行业的销售方式不同。White， Sondhi， and Fried （1998， p.190）和Nissim and Penman（2001）表明，行业的利润率（PM）和资产周转率（ATO）的中位数往往有很强的负相关性，这意味着虽然大多数行业达到了类似的无偿献血水平，但它们是通过PM和ATO的不同组合来实现的。因此，尽管净利润率可能恢复到经济范围内的水平，但PM和ATO更有可能恢复到行业水平。

在本文中、我研究了PM和ATO平均值是否恢复到整个经济水平，或者行业平均数是否是一个更合适的基准。此外，我还研究了使用行业基准与杆邦分析相结合是否能改善对未来RNOA的预测。具体来说，我探讨了估计RNOA的行业调整成分（标记为'异常'）的时间序列属性是否有助于预测RNOA的未来变化。³如果异常的PM和ATO遵循相同的均值回归模式，那么杜邦分解法在预测整个RNOA方面没有带来任何增量。然而，如果这两个部分遵循不同的均值复归模式，那么这些额外的信息可以用来更好地预测总RNO4的均值复归⁴。

我发现，在对当前的异常RNOA水平进行调节后，杜邦分析的两个组成部分都对未来的RNOA有参考价值，与均值回归相比，具有大的异常资产周转率的公司在未来的RNOA上会有小的增加。特别是，由异常ATO引起的异常RNOA比由异常PM起的异常RNOA更具有持久性。因此，行业调整后的杜邦分解是财务报表分析的一个重要和相关的形式。

最后，我扩大了分析范围·预测了未来五年的RNOA的样本外变化·当我加人PM和ATO的异常（行业调整后）水平作为预测变量时，误差的平均绝对值从天真模型（仅基于当前的RNOA）的22.5%下降到完整模型的14.8%。考虑到其他财务报表分析研究中记录的预测能力【Farfield等人，1996;Fairfield和Yohn，2001】，这一改进是非常重要的。因此，在一个行业内进行的杜邦分解是预测未来RNOA变化的一个有用工具。

本文补充了越来越多的发现财务报表分析对预测未来收益有用的文献，并与其他使用杜邦分析来分解总利润率的论文密切相关【Nissim和Penman 2001;Fairfield和Yohn n2001;Penman和Zhang 2002a】。^5,6然而，这些论文都没有使用特定行业的信息在他们的分析中.相反,他们假设总利润率及其组成部分的均值恢复到整个经济水平【Nissim and Penman 2001;Fairfield and Yohn 2001】。本文发现,由于行业之间的结构差异,行业目标更适合于PM和ATO，有助于从这些会计比率中提取信息。归根结底，这是一个重要的见解。会计信息如果按照截面上的报告，可能不一定对预测未来有用。可能需要更多的信息（例如，特定行业），然后会计数字才对预测未来有用和有参考价值。杜邦公司的分析可以作为这种现象的一个例子。当使用整个经济范围的目标时，Fairfield和Yohn（2001）发现，与整个经济范围的目标相比，PM和ATO对于下一年的RNOA的变化是没有信息的。⁷我复制了Fairfield和Yohn的测试，发现了类似的结果。然而，当PM和ATO被分解为异常和行业成分时。两者都是显著的。这是因为杜邦成分的水平通常比它们对公司运营的信息量更大，可以了解到公司的行业成员。因此，行业信息的增加提高了会计数字的预测能力。

本文的其余部分组织如下∶下一节（二）提出假设，第三节描述样本，第四节介绍方法和结果，第五节是结论。

第2章 假设的发展

众所周知，公司的盈利能力会发生均值回归[例如，Brooks和Buckmaster 1976 ; Freeman, Ohlson和Penman 1982 ; Penman 1991 ; Lipe和Kormendi 1994 ; FamaftlFrench 2000 ; Nissim和Penman2001]。上述研究表明，与该理论相一致，盈利能力指标，如股本回报率（ROE）和净经 营性资产回报率（RNOA）通常分别平均回归到权益资本成本和加权平均资本成本。

工业经济学文献对收益的均值回归提供了多种解释。竞争和适应往往被说成是企业 不能长期保持”异常”盈利的主要原因[Beaver and Morse 1978; Lev 1983; Ohlson 1995]o另一方面，盈利能力低于平均水平的企业，如果预计在未来时期不能恢复，可以选择清算公司[Hayn 1995 ; Berger, Ofek and Swary 1996 ; Burgstahlcr and Dichev 1997 ; Collins, Pincus and Xie 1999]。因此，存活下来的公司有望恢复并恢复财务活力。这两种力量结合在一起，导致了实证 研究中常见的均值回归模式。

2.1 回归的长期目标

总利润率

研究总利润率的回归，一般是研究经济中整个企业截面的回归（整个经济的目标）.这些论文基于大量的理论论据，指出在整使济中，一个行业内的企业之间以及跨行业 之间存在着持续的竞争。因此，异常盈利的行业可以期待离开盈利较少行业的企业进入。进一步侵蚀了经济租金。因此，我们可以预期，随着时间的推移，赚取经济租金的整个行业将发现他们的利润率下降，而挣扎中的行业的利润率将随着较弱的公司放弃该行业而增加。这些概念在斯蒂格勒（1963）先前的引文中得到了回应。因此，经济理论预测和经验结果支持使用整个经济的目标来衡量总利润率的均值回归，如ROE和让RNOA。因此，一个行业内的分解可能对总利润率没有用。⁸这导致了我的第一个假设。

Hla :净经营资产收益率（RNOA）的行和异常成分螂 具有相同的时间序列属性（持久性）。

2.2 盈利能力的组成部分

均值回归的概念并不局限于总利润率。资产负债表（和损益表）上的许多项目之间 的关系对应着公司实际运营的各个方面的微妙紧张关系。归根结底，它们都受到同样的竞 争压力。博尔丁 （ 1950）说最简单的公司理论是假设...hellip;资产负债表中的所有各种项目都有一些理想的数量,而对这一结构的任何干扰都会立即引发恢复现状的力量产业经济学文献将一个产业定义为一组生产同质产品的公司，以至于消费者认为它们是替代品。因此，由于类似的生产要求，公司的特征（以及随之而来的财务比率）通常倾向于按行业聚集。在决定一个比率的最终目标时，该比率的性质必须根据产业组织理论来考虑。如果行业成员解释了该比率的一些横向变化，那么应该使 用行业平均数，而不是整个经济的平均数作为目标。

杜邦的分析将投资资本回报率的衡量标准如刖04分解为两个乘法部分：利润率(PM)和资产周转率(AT0)。不同行业的企业在经营上的永久性结构差异导致这些比率具有不同的“正常”水平。例如，杂货店往往有较低的利润率和较高的资产周转率，而公用事业等公司往往 有较高的利润率和低的资产周转率。归根结底，是一个特定行业的技术和经营要求决定了 一个公司的利润率和资产周转率水平。因此，行业成员资格解释了这两个比率的大部分横 断面变化。实证研究支持这一论点。以前的研究发现，PM和ATO的水平倾向于按行业分组，而行业的平均水平往往有很强的负相关关系［Selling和Stickney1989］。图1显示了这两个组成部分之间的负凸关系［类似的数字见于Nissim和Penman2001 ; White等人1998］。在行业层面上，PM和ATO之间未统计的等级相关性是（0.51）。 对这一结果的普遍解释是，不同行业的公司通过非常不同的利润率和资产周转率的组合来 实现类似的RNOA水平。正是由于这些原因，这些比率的行业平均数应该被认为是”正常 ”的。这导致了这样的预测：行业调整（或”异常”）部分将具有不同的时间序列属性（即，将不那么持久）。因此，行业调整对利润 率和资产周转率是有用的，并导致了我的下一个假设。

Hlb:利润率的异常成分和异常资产周转率分别比利润率的行业成分和行 业资产周转率袂久性要低。

2.3 利润率和资产周转率

在去除利润率和资产周转率的”正常”部分后，剰下的就是”异常”部分。异常的PM和异常的ATO衡量的是不同的结构。异常的PM来自于定价能力，如产品创新、产品定位、品牌知名度、先发优势和市场利基。⁹异常ATO衡量的是资产利用率和效率，通常来自于财产、厂房和设备的有效使用，有效的库存流程，以及其他形式的运 营资本管理¹⁰。

如果竞争力量对这两个非正常利润率来源的影响不同，那么它们就会有不同的均值 回归特征。然而，如果这两个部分的均值复归模式与RNOA相同，那么杜邦分解法在预测未来RNOA方面就没有什么好处。有理由预期它们会有所不同。巨大的非正常利润率通常会吸引新的进入者进入市场，或者快速模仿现有对手的新想法。由此产生的竞争将导致正的异常利润率迅速恢复到零。然而，与非正常利润率不同的是，竞争对资产的有效配置的威胁可能要小一些。模仿另一家公司的高效生产流程可能更加困难，因为这种模仿往往涉及大量的、昂贵的 对目前的工厂和业务进行大修。因此，异常的资产周转率可能更加持久。¹¹以前的理论工作支持这些猜想。罗默（ 1986）认为，知识很容易在整个经济中扩散和转移，使得基于知识的资产的回报是短暂的和递减的。¹²在这种情况下，如果异常利润率的来源是来自于可 以被他人模仿的想法，那么它就更有可能是过渡性的。然而，罗默（1986）的结论是，由 于资本在经济中流动的摩擦较大，所以来自资本的回报更持久。

此外，有一些简单的会计理由可以预期异常资产周转率比异常利润率更持久。资产 周转率的计算方法是销售额（一个流量变量）除以净营业资产（一个存量变量），这两个 项目都有相对较低的波动性。然而，利润率是用营业收入除以销售额（两个流量変量）， 营业收入的波动性根本就比净营业资产或销售额高。这也可能导致不同的持久性。因此， 这

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