公告效应范文（精选8篇）
公告效应 第1篇
改革开放以来, 我国经济迅速发展, 企业竞争力也逐渐增强, 但随着对企业经营的放权以及现代企业制度的建立, 企业经营也出现了新的问题。一种是国家对企业管理者统得过死, 对管理者缺乏激励, 另一种是管理者在职消费、内部人控制、59岁现象等, 表明我国对管理者缺乏有效的激励约束机制。如何给人力资本定价, 成为企业改革的一个重点。尽管我国在实践探索中出现过上海模式、武汉模式和北京模式等带有股权激励性质的薪酬体制安排, 但还不是真正的股权激励。2006年1月1日《上市公司股权激励管理办法》的颁布实施, 标志着股权激励在我国的正式开始。
1文献回顾
对股权激励的理论研究, 主要是沿着委托-代理问题的主线进行的。Jenson和Meckling (1976) [1]系统研究了委托-代理理论, 他们认为, 为了降低代理成本, 可以给予管理层一定的公司股权, 使管理层拥有部分剩余索取权。Holmstrom和Tirole (1993) [2]拓展了经典的道德分析框架, 分析了公司的股票可以在二级市场交易, 经理报酬能够与股票价格挂钩。因此, 合同论认为;股权激励是解决代理问题的主要方法。在实证研究方面, Masson (1971) [3]的研究表明, 如果公司的管理层薪酬取决于股票的市场表现, 那么该公司的股价表现优于其他没有该薪酬计划的公司。Bhagat, Brickley和Lease (1986) [4]指出, 股价与管理层的长期股权激励计划正相关。Tehranian, Travlos和Waegelein (1987) [5]的研究表明, 具有长期股权激励计划的公司的股价表现要优于那些没有的公司。Morck等 (1988) [6]检验了董事会成员的持股比例与托宾Q之间的关系, 他们的实证结果表明, 当持股比例在0%～5%时, 托宾Q与持股比例正相关, 当持股比例为5%～25%时, 托宾Q与持股比例负相关, 而当持股比例超过25%时, 可能进一步负相关。
我国关于股权激励的研究起步较晚, 而且大多都是定性的介绍股权激励方案以及探讨我国实行股权激励存在的问题和解决途径等。冯金华 (1997) [7]详细介绍了欧美国家股票期权的含义、具体实施手段和激励作用等, 此后, 孙军 (1999) [8]、张云 (1999) [9]等在这方面也作了初步的探索。顾慧慧等 (2000) [10]从委托-代理理论出发, 分析了股权激励在我国企业改制中的应用。肖继辉和彭文平 (2002) [11]选取了1999—2001年间的586家公司为样本, 得出了管理层报酬与业绩存在正相关, 且管理层持股收益大约是总报酬的20%。顾斌和周立烨 (2007) [12]选取2002年以前实施股权激励的沪市上市公司为样本进行研究, 认为上市公司高管人员股权激励效应不明显, 并且不同行业和不同激励模式具有不同的激励效应。
由于国内对股权激励的研究主要为介绍性的, 并且样本时间集中在《上市公司股权激励管理办法》颁布之前, 管理办法颁布之后的研究少之又少, 而本文主要针对管理办法颁布之后股权激励方案的研究, 特别是市场对股权激励方案的反应, 在方法论上采用事件研究法, 填补了国内这方面研究的空白。
2研究方法
事件分析法最早是由Fama等 (1969) [13]提出, 用于检测特定财务操作在公告期间所引起的股票价格的异常波动。这一分析方法主要有三种模型:最小二乘法、市场调整模型和平均值调整模型。Brown和Warner (1985) [14]比较了三种模型的优劣, 认为基于最小二乘法模型和参数检验的结果优于其他两种模型, 并且适用性也更强。因此, 本文的研究采用最小二乘法模型。
本文采用的研究方法类似于Dodd和Warner (1983) [15]的方法。同时, 按照Perterson (1989) [16]的研究, 计算按日的超额收益, 估计期通常需要100—300 d, 本文采用150 d作为事件估计期的长度。假定公告当日为t=0, 事件窗口期是围绕公告日的21 d, 那么事件估计期 (-160, -11) 就是事件窗口日前的150d。
(1) 对于任一股票i (i=1, 2, …, n) , 利用最小二乘法模型进行参数估计, 即
Rit=αi+βi*Rmt+εi。 (t=-160, -159, …, -11) ;其中n是样本股票数, Rit是股票i在第t天的收益率, Rmt是指数在第t天的收益率, αi和βi是待估计的参数;
(2) 计算股票i的超额收益率, 即
则对于n个样本股票在第t (t=-10, -9, …, 9, 10) 天的超额收益:
(3) 参数检验
a) 为了检验ARt的显著性, 在面板数据独立的假设下, 有:
根据面板数据独立的假设, SARt满足均值为0, 方差为
b) 为了检验SAR
在满足序列独立的假设下, Z
c) 不同类型公司超额收益率的差异检验, 构造统计量:
;其中S
其中SAR1t和SAR2t分别是类型1和类型2在事件窗口期t (t=-10, -9, …, 9, 10) 的平均标准预测误差, n1和n2分别是类型1和类型2的样本数量。
3实证分析
3.1数据选择
本文选取自2005年至2008年3月底的所有上市公司公告股权激励方案事件为研究对象。所有数据都来自Wind数据库, 并用深交所维护的网站http://www.cninfo.com.cn的数据作为补充和验证。为了验证股权激励方案的公告效应, 每日股指收盘价和上市公司收盘价都来自Wind数据库。
从最初收集到的95个公告股权激励方案事件来看, 由于公司可能同时公告其他事件, 为了过滤其他事件的影响, 本文按照以下标准筛选出公告股权激励方案时间:
a) 在公告股权激励方案时, 没有其他事件的公布;b) 所有事件在估计期有不少于50天的股票价格数据;c) 排除缺失公告日或缺失正确公告日的事件。
通过筛选, 本文得到了90个事件样本。
3.2结果分析
3.2.1 全市场分析
表1呈现的是对自2005—2008年90个观测值进行事件分析的结果。运用最小二乘法发现, 在 (-10, 10) 期间内, 有15天有正的超额收益, 其中有10天有10%的显著程度, 特别是在事件公布当天和次日, 分别有2.18%和1.13%的超额收益;6天是负的超额收益, 其中只有事件日后第5天有10%的显著程度, 其负超额收益是-0.57%。
而在累积超额收益方面, 表2的数据表明, 在 (-t, t) (t=1, 2, …, 10) 期间均有正的累积超额收益, 并且有1%的显著性。同时发现, 在事件公布前的第9天就开始有正的超额收益, 并且除了事件公布前第6天外, 一直持续到事件公布后的第2天。上述研究结果显示, 市场对股权激励方案持欢迎态度, 但也表明市场存在比较严重的内幕交易。
注:***, **, *分别代表1%, 5%, 10%的显著水平。
注:***, **, *分别代表1%, 5%, 10%的显著水平。
3.2.2 主板市场和中小板市场对比分析
表3呈现的是2005—2008年主板市场和中小板市场在方案公告事件方面的差异分析, 在事件日的当天, 中小板市场比主板市场有1.87%的超额收益差异, 并且在1%下是显著的, 而在事件公告前的第10, 第9和第7天, 中小板市场相对主板市场即已产生超额收益, 但值得注意的是, 在事件公告前第3和公告后第4天, 主板市场相对而言获得了超额收益, 并且差异在10%下是显著的。
上述分析表明, 市场对中小板市场和主板市场的反应程度是有区别的, 并且对中小板市场的反应更为剧烈, 这一方面是由于中小板市场的公司规模小, 股价波动比较大, 另一方面是中小板市场以民营企业为主, 公司治理相对比较完善, 在获得股权激励后, 管理层更有动力提高企业的经营绩效, 这也从侧面说明国有企业改革的必要性, 以及在改善公司治理方面与民营企业的不同。
注:***, **, *分别代表1%, 5%, 10%的显著水平;MAR (t) 是主板市场公司超额收益率, SMEAR (t) 是中小企业板公司超额收益
3.2.3 激励标的物分类分析
从股权激励的标的物分类来看, 不管是以股票、股票增值权还是以股票期权为激励标的物, 三者在公告日之前都出现了超额收益率, 即以股票为激励标的物的公司在公告前第8天就出现0.8%的超额收益率, 且有10%的显著性;以股票增值权为激励标的物的公司在公告前第3天有3.3%的超额收益率, 且有10%的显著性;以股票期权为激励标的物的公司在公告前第9、第3和第2天分别有1.1%、0.64%和0.97%的超额收益率, 且均有10%的显著性。
注:***, **, *分别代表1%, 5%, 10%的显著水平。
在公告日当天, 以股票为激励标的物的公司并没有出现显著的超额收益率, 但在公告日后第1和第2天分别出现了2.25%和1.02%的显著超额收益率;以股票增值权为激励标的物的公司在公告日当天出现了3.5%的超额收益率, 且有10%的显著性, 在公告日后第2和第7天也有显著的4.38%和2.79%的超额收益率;以股票期权为激励标的物的公司在公告日有2.67%的超额收益率, 并且在公告日后第1天延续了超额收益率, 为0.93%。
4结论
本文的研究表明, 股权激励方案的公告产生超额收益, 即市场对股权激励方案是持欢迎态度的, 归纳起来, 有以下几方面的结论。
(1) 股权激励方案公告当日产生正的超额收益, 并且这种超额收益在公告后会延续, 说明市场接受股权激励方案, 但消化过程是缓慢的, 即市场是非半强式有效;
(2) 在股权激励方案公告前, 股价就出现异动, 即产生超额收益, 说明存在一定程度的内幕交易;
(3) 在事件期 (-10, 2) 内, 任何时段的累积超额收益率持续为正, 说明市场对方案公告反应过度, 也说明市场对公告的消化过慢, 市场效率不高;
(4) 在公告日, 中小板市场比主板市场有更高的超额收益, 并且是显著的, 一方面是由于流通股本大小的关系, 另一方面也说明中小板企业的公司治理相对完善, 实施股权激励对管理层有更大的激励作用;
(5) 相比以股票和股票增值权为标的的激励方案, 以期权为标的的激励方案产生超额收益更为频繁。
摘要：在回顾股权激励相关研究的基础上, 利用事件研究法分析了我国股权分置改革后股权激励方案的公告效应, 并从主板和中小板、以及股权激励标的物的角度细分研究了其公告效应差异。研究结果表明, 股权激励方案的公告能带来正的超额收益, 即市场持欢迎态度, 同时中小板市场具有更高的超额收益。
公告效应 第2篇
孔铭：中国国家主席近日偕夫人出访多国，两人所穿服饰为国货的消息不但广受公众关注，也引发了资本市场的“国产民族风的狂热”，服装板块接连大涨。其中，大杨创世是最亮丽的明星股。
大杨创世这波行情有点类似2009年9月拉来巴菲特做广告。巴菲特在广告短片中盛赞大杨创世服装。大杨创世股价在当月狂飙74%，又在随后1个月上涨了30%，两个月股价翻倍，创出20.5元/股的高点。
但作为男装的高端品牌，大杨创世2011年整体毛利率为32. 33%，作为对比，朗姿股份（002612）的毛利率超过60%，凯撒股份（002425）的毛利率超过50%。这也难怪市场将其当作一家附加值并不高的出口加工企业。而出口加工也是道路日渐艰难。大杨创世2012年半年报中表示：“各种因素导致纺织服装行业整体利润严重下滑，公司面临非常严峻的压力与挑战”。公司目前还没出年报，但从资料看，去年前三季度该公司实现净利润0.52亿元，同比下降19.91%。而同行业的报喜鸟、朗姿股份等2012年前三季度净利润分别为3.41亿元、1.47亿元，同比分别上涨36.78%、41.16%。
尽管公司股价连续猛涨，但“民族品牌服装”概念能否推动大杨创世今后业绩发展实在存疑，如果缺乏内在的利好，这类炒作很快又会偃旗息鼓。投资者当前还是谨慎些为好。日后，再有习主席携夫人外访的时候，倒是可以提前买入，博一下。从龙虎榜上看，齐鲁证券长沙万家丽路证券营业部和东海证券南京长江路证券营业部前两个交易日都是卖出的，而且卖出金额巨大，表明游资也早早就潜伏进去，狠狠挣了一把。
《动态》：本周还有哪家公司的公告值得关注？
孔铭：29日公布业绩预告的万力达表示，公司2013年第一季度归属于上市公司股东的净利润预计130.67万元～142.55万元，比上年同期上升1000%～1100%。根据万力达的解释，业绩大幅飙升，一是2013年第一季度销售收入较上年有所增长，二是上年归属于母公司所有者的净利润基数较小。同时，期间费用较上年同比下降。
公司在厂矿企业用继电保护和变电站综合自动化市场中居于领先地位。但2010、2011、2012年业绩并不理想。净利润增长各为20.82%，1.19%，-41.59%。但进入2013年情况开始出现改变，主因是是国网变电站建设规模在2010、2011年连续下滑，导致公司变电站综合自动化业务增长缓慢。但从去年年中开始，国网公司新增变电容量大幅增长，受结算周期影响，国网的销售收入在今年一季度体现尤为明显。一季报预增将近10倍，对今年扭亏无疑具有重大的作用。
万利达的情况与上周分析的平高电气极为相似，都是一季度业绩高增长超预期。又都受国家电网投资规模和进度影响巨大，在电网投资确定性增长的背景下，万力达今年应该有不错的业绩表现。
总之，公司子公司新采矿证申报完成，只等领证，传统涉电业务触底回升、新型电力电子产品市场的突破以及公司云母氧化铁项目的顺利投产等诸多有利因素将成为股价上涨催化剂，后市值得关注。
审计质量与盈余公告效应 第3篇
目前对于盈余公告效应的研究主要分为有效市场学派和行为金融学派等两大学派。其中,有效市场学派尝试从有效市场假说对PEAD现象作出解释时明显存在一定的缺陷[2];而行为金融学派认为是由于投资者的某种心理偏差导致投资者对盈余公告信息的过度反应或者反应不足,从而引起盈余公告效应现象[3,4,5]。行为金融学从有限理性的角度,以期望理论为基础,提出的模型和理论能够很好地对盈余公告效应现象进行解释。
我国关于PEAD现象的研究起步较晚,吴世农和黄志功以1995年沪市30家公司股票为样本,发现我国存在与国外走势相同的盈余公告效应现象[6]。赵宇龙研究发现未预期盈余存在着明显的价格效应,且我国存在着盈余公告效应现象,市场对会计盈余反应滞后[7]。吴世农和吴超鹏发现价格惯性策略和盈余公告效应策略的研究都说明应用惯性策略于我国股票市场具有获利性,我国股票市场惯性策略的实证结果验证了行为金融学所提出的投资者对信息的反应不足模式[8]。吴世农和吴超鹏发现经过三因素模型风险调整后,PEAD现象依然存在,实证结果仍然支持了投资者反应不足学说,且投资者对信息的反馈依赖于他们的信息反应框架[9]。
于李胜、王艳艳从信息不确定性的角度对这一现象进行了解释,其研究表明信息不确定性高的企业未预期盈余的值越大,盈余公告后的漂移也越大,说明信息风险可能是漂移产生的一个重要的原因[10]。
我国大部分学者研究认为在我国股票市场上存在着盈余公告效应,也已经尝试从流动性、信息不确定性、投资者特征以及投资者心理偏差等方面探索该现象背后成因,然而尚缺乏有关审计质量与PEAD现象相关关系的文献。本文选取2005-2009年沪市公司为样本,从行为金融理论的角度对审计质量与盈余公告效应二者关系进行了检验。
1理论分析与研究假说
独立审计作为公司治理的外部监督和保证机制,根本目的在于鉴定财务报告信息的可靠性,增加会计报表可信度,进而增加投资者的决策相关性,以减轻信息不对称程度。一般而言,人们认为高质量审计的上市公司会计信息质量比低质量审计的会计信息更为可靠,因此,高质量审计的上市公司会计信息质量更容易取得投资者的信赖,资本市场的投资者也更倾向于接受高质量审计的财务报告。
Bushman和Smith的实证结果表明,高质量审计能够较好地确保会计信息的真实与可靠性,为投资者识别投资机会、监督管理层和减少投资者间的逆向选择提供更高质量的会计信息,同时还能增加投资者对会计信息的可信性[11]。Teoh和Wong的研究发现,在美国,“八大”与“非八大”审计质量市场认同度存在差异,市场更认同“八大”的审计质量[12]。我国学者王咏梅和王鹏也采用了类似Teoh 和Wong的方法对我国的审计质量市场认同度进行了研究,结果表明在我国“四大”与“非四大”审计质量市场认同度存在差异,市场更认同“四大”的审计质量,并且表现出认同的一致性[13]。
根据前面的分析可知,行为金融学将盈余公告效应现象归因于投资者对于会计盈余信息的过度反应或者反应不足,而高质量的审计能够通过增加财务报告的可靠性,进而增加投资者对于财务报告的认同度,增加他们对会计信息的信赖程度。因此,无论是从过度反应还是从反应不足的角度,高质量的审计都能够增加投资者对于会计盈余的反应,加剧他们购买或者抛售股票的行为,从而加剧盈余公告效应现象。具体分析如下:
过度反应是指人们对某一信息或事件的发生做出了比正常反应更加强烈的反应,投资者在市场上升时变得过于乐观而在市场下降时变得过于悲观,因此股票的价格会在好消息下上升过度而在坏消息下下跌过度。高质量审计能够较好地确保会计信息的真实与可靠性,能够增加投资者对会计信息的信赖程度和认同度,那么对于同样的好消息,投资者会更加相信经过高质量审计鉴证的好消息,对其更加认同、更为追捧,因而“质量有保证的”好消息的出现会加剧投资者夸大自己对股票价值判断的程度,使得投资者对新消息的反应更加强烈,投资者纷纷去购买该股票,进一步加剧其对好消息的过度反应,加剧股价向上漂移。对于坏消息来说,同样如此,高质量的审计会加剧投资者对坏消息的过度反应,加剧股价向下漂移。
反应不足是指由于锚定和保守主义,投资者对某些信息反应缓慢,甚至没什么反应,投资者低估了新信息对股价的影响,他们需要一定的时间才能充分理解新信息对股价的影响,因此,股价对信息的反应是逐步的飘移。笔者认为,既然高质量的审计能够通过增加财务报告的可靠性,增加投资者对会计信息的信赖程度、接受程度,那么对于同样的坏消息,经过高质量审计鉴证的坏消息相比没有经过高质量审计鉴证的坏消息来说,投资者会更加相信和接受这个坏消息,这能够促使他们更加重视这个新的消息并尽快作出应有的反应,缩短他们的观望及反应时间,使股价在较短的时间内达到其应有的水平。对于好消息来说,同样如此,高质量的审计会减轻投资者的锚定及保守程度,减轻他们坚持自己对于股票价值判断的程度以及对于新信息的低估程度,从而促使投资者对好消息作出正确的反应,选择购买股票,推进股价向上漂移。因此,本文提出如下假说:
无论是“好消息”还是“坏消息”,高质量审计都会加剧股价漂移的程度。具体来说,就是高质量审计会加剧“好消息”股价向上漂移,也会加剧“坏消息”股价向下漂移。
2研究设计
2.1样本数据选择
本文选取2005-2009年在上海证券交易所上市的公司为样本进行回归分析,之所以选取上交所上市的公司而不是选择全部A股公司是考虑到深沪股市在对待会计盈余信息会上存在一些系统性的差异,市场对审计意见的反应也不同[7]。数据取自万得数据库和深圳国泰安公司开发的中国股票市场交易数据库CSMAR,剔除数据不全的公司、ST公司、PT公司、金融类公司以及当年上市的公司,并剔除了小于1%和大于99%的极端值。对于数据的处理,研究中所使用的软件为STATA 10.1以及EVIEWS 6.0。
2.2模型建立与变量定义
为了检验上述假设,本研究构建计量模型如下:
CARi,t=α0+α1*UEi,t+α2*UEi,t*Auditi,t+α3*Debi,t+α4*Roait+α5*Lnsizei,t+α6*B/Mi,t+ε
模型中变量定义如下:
1)UE为未预期盈余,本文选取每股盈余作为研究中会计盈余的计量指标,并借鉴赵岩的方法来计算未预期盈余,即采用上一年的EPS数值作为本年会计盈余预期,则投资者今年的预期盈余为:
E(EPSi,t)=EPSi,t-1
未预期盈余(UE)则可以表示为:
UE= EPSi,t-EPSi,t-1
采用上述模型分别计算出2005-2009年在上海证券交易所上市的公司,各只股票的未预期盈余UE,将每一公告期的所有公司的UE由小到大排列,将公告期内所有公司平均分配在10个不同的资产组合内,用组合1代表未预期盈余最小的公司,即公告收益远低于预期的公司类别,组合10代表未预期盈余最大的公司,即公告收益远高于预期的公司类别。保留1、2组(未预期盈余负的最大组—坏消息组),和9、10组(未预期盈余正的最大组—好消息组)。我们主要研究这两组公司的盈余公告效应。
2)累积超额收益率CAR,衡量正常收益率主要有三种方法:市场调整法、均值调整法和市场模型法。市场调整法比市场模型法、均值调整法简单,而且可以避免β系数的不稳定性,因此本文在计算CAR时采用简便、直观的市场调整法。计算过程如下:
股票i在t时的超常收益AR(Abnormal Returns)可表示为:
ARi,t=Ri,t–Rm,t
其中: Ri,t表示第i 支股票在第t日的实际收益率, Rm, t为市场在t日的收益率。即:
undefined
则组合中股票i在时间区间[T1,T2]的累计日超额收益可表示为:
CARi[T1,T2]=undefined
借鉴杨德明等的研究,本文分别选择一个较短的时窗1和一个较长的时窗2,即选择[0,3]作为较短时窗1,对应的被解释变量CAR3;[0,30]为较长时窗2,对应的被解释变量为CAR30;事件日T=0的定义如下:如果上市公司是在交易日发布年度盈余公告,则将公告当日设定为0,如果公告日为非交易日,则将公告日后的第一个交易日设定为0[14]。
3)审计质量。Audit代表审计质量,借鉴王艳艳和陈汉文的研究方法,当上市公司所聘请的审计事务所是四大所时,定义Audit为1,否则为0[15]。在研究审计质量与盈余公告效应的相关关系时,我们主要关注UE*Audit的系数。当假说成立时,应有α2大于0。
4)控制变量。Deb:资产负债率,代表公司的风险。Roa:总资产收益率, 代表企业的盈利能力。Lnsize: 总资产自然对数,代表公司的规模。B/M:账面市值比率, 代表公司增长能力。
3研究结果与分析
3.1描述性统计结果分析
为了研究投资者对坏消息样本组和好消息样本组的反应是否均衡,本文将总样本划分为坏消息组(未预期盈余最低组)和好消息组(未预期盈余最高组)分别对审计质量与盈余公告效应现象进行回归检验。坏消息组和好消息组各变量的描述性统计如表1和表2所示。
从上述各表看出,无论是短时窗[0,3]还是长时窗[0,30], 坏消息组的累积超常收益都大于好消息组,而且坏消息组在[0,30]的累积超常收益大多数是正的,好消息组在[0,30]的累积超常收益大多数是负的。研究结论验证了孔东民的实证结果,他指出无论在采取那种分组下,坏消息组合累计收益绝大多数时候都明显高于好消息组合的收益[16]。同时,检验数据还可发现,“四大”事务所在我国所占的份额很小,坏消息组的Audit均值仅为0.099,好消息组的Audit均值仅为0.115。
表3和表4分别报告了模型主要变量的Pearson相关性检验结果。
从表3和表4可以看出,坏消息组的未预期盈余UE和CAR3存在着显著的正相关关系,好消息组的未预期盈余UE和CAR30也存在着显著的正相关关系;坏消息组的UE与CAR30仍然存在显著的正相关关系,这说明未预期盈余是股票报酬率变动的重要解释变量。同时,坏消息组的UE*Audit与较长的时窗CAR30存在显著的正相关关系,好消息组的UE*Audit与较短时窗CAR3也存在显著的正相关关系。这初步验证了我们的假设。
3.2检验结果和分析
本文分别采用[0,3]和[0,30]两个时窗对坏消息组和好消息组对审计质量与盈余公告效应效应关系进行检验,表5列示了回归结果。
由回归结果可以看出:坏消息组中的未预期盈余与累积超常收益率CAR3和CAR30均存在显著的正相关关系,好消息组UE与CAR3存在显著的正相关关系,UE与CAR30也存在着接近10%显著的正相关关系(t值为1.512),这表明在我国证券市场上,未预期盈余具有明显的价格效应。同时我们还发现坏消息组CAR30的模型回归系数α1(0.086)显著大于CAR3的模型回归系数α1(0.012),好消息组CAR30的模型回归系数α1(0.024)也大于CAR3的模型回归系数α1(0.013),这说明我国很可能存在着延续反应。
坏消息CAR30的α1值为0.086且显著性水平达到1%,显著大于CAR3的α1(系数为0.012,10%显著),这很可能说明市场对坏消息的反应存在着滞后现象,随着时间的推移投资者对坏消息的反应越来越大,坏消息对累积超常收益的影响越来越大。好消息的CAR3模型回归系数显著α1(0.013,5%显著),CAR30的回归系数α1(0.024)不显著,则很可能说明短时窗内好消息对股价的影响较大,但长期看好消息UE的价格效应并不十分明显,人们对于好消息并没有表现出很明显的兴奋。回归结果再次证明坏消息的延续反应现象比好消息更为明显,人们对好消息的反应比较迅速,对坏消息反应则相对滞后。我们认为造成这种结果的原因可能是由于处置效应现象,Shefrin和Statman指出在股票市场投资者往往对亏损股票存在较强的惜售心理,即继续持有亏损股票,不愿意实现损失,而投资者在盈利面前则趋向于风险回避,愿意较早卖出股票以锁定利润[17];我国特殊的“政策市”效应,当出现坏消息时投资者寄希望于政府救市,政府的隐性担保效应使得投资者对坏消息反应滞后或不足;即使是业绩不好的公司,但由于上市公司具有“壳资源”价值,使得市场对坏消息反应滞后。
本研究主要考察的变量是未预期盈余与审计质量的交乘项系数α2,坏消息组的系数α2与CAR3正相关但不显著,与CAR30则存在着显著的正相关关系(显著性水平为5%),好消息组的系数α2与CAR3则存在着显著的正相关关系(显著性水平为10%)。这说明对年报公布的坏消息来说,高质量审计在较长时窗内能够显著的加剧股价向下,对年报公布的好消息来说,高质量审计在较短时窗内则能够加剧股价向上漂移,这验证了我们的假设。至于时窗的不同可能也是由于上文分析的原因,即使高质量的审计能够增加投资者对于财务报告的认同度和接受度,但由于投资者对坏消息的反应缓慢,高质量审计加剧股价向下漂移的作用也只能在较长时窗才能够明显,投资者对好消息的相对快速反应,使得高质量审计加剧股价向上漂移的作用也能够在较短时窗内得到明显表现。
***. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.1 level (2-tailed).
4稳健性检验
借鉴于李胜的方法,用总资产收益率(ROA)替代每股收益(EPS)计算未预期盈余[10],再针对模型进行相应的回归分析,发现结论并未改变,见表6所示。从表中可以看出,好消息组和坏消息组的CAR3、CAR30都和UE成正相关关系,α1均大于0。同时α2也都大于0,坏消息组的CAR30和好消息组的CAR3与交乘项UE*Audit的系数都在至少10%的水平下显著。稳健性检验结果表明用总资产收益率(ROA)替代每股收益(EPS)计算未预期盈余进行回归所得出的结果同样支持本文的假说。
5结论
本研究从行为金融的角度出发,以投资者过度反应和反应不足为基础,结合审计需求信号假说,采用沪市A股2005-2009年间的数据对审计质量和盈余公告效应进行了检验。结果发现,审计质量能够加剧盈余公告效应幅度,它既能加剧“好消息”公司股价的向上漂移,也能够加剧“坏消息”公司股价的向下漂移。按照我们的假说,这说明在我国“四大”所拥有较高的市场认同度,高质量的审计能够增强和强化投资者对于会计盈余做出的反应,缩短他们的观望时间,加剧股价波动。
***. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.1 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
中国公司债发行的公告效应研究 第4篇
关键词：公司债,公告效应,市场反应,事件研究
2007年7月14日中国证监会正式发布了《公司债券发行试点办法》, 为公司债市场的快速、健康发展提供了良好的法律基础, 过去一些束缚公司债市场发展的制度性因素得到解决, 极大地推动公司债的发展。从2007年9月24日起到2009年12月31日, 中国A股市场已经有78家上市公司实际发行了总量为2476.9亿元的公司债。公司债融资的快速发展, 使得研究公司债的发行对上市公司股票价格和公司价值的影响成为必要。基于此, 本文主要研究上市公司首次发行公司债的公告是否会对其股票价格产生影响, 并探索其影响程度主要受哪些因素影响。本文研究的结论可以为中国的股票投资者在进行短期投资决策时提供参考依据。
一、研究设计
(一) 研究假设
公司债融资可以增加公司的财务杠杆, 根据Smith (1986) , Ross (1977) 和Heinkel (1982) 等理论可以预期股票价格将对公司宣布首次发行公司债有正的市场反应。我国监管部门为了保证公司债能够按时支付利息和到期偿还本金, 对发债主体的偿债能力要求较高, 往往是实力雄厚且盈利能力强的大公司才能获得证监会的发债审批。所以, 上市公司获得公司债发行权可以看成是公司实力和质量的信号, 这与Yoko Shirasu (2007) 认为高质量公司将选择债券融资代替银行贷款的结论一致。Rajan (1992) 认为, 公司进入债券市场融资可以使融资途径多样化, 这样有利于公司根据实际选择最有利的融资方式, 减少对银行贷款的依赖, 优化公司的债务结构, 降低融资成本。另外, 根据“票面利率通过市场询价确定”和“一次核准, 分期发行”的发行方式, 公司可自主确定最佳发行时机和最有利发行利率, 以降低融资成本。所以, 可以预期中国上市公司将由于发行公司债而获益。因此, 本文提出以下假设:
H0:公司公告首次发行公司债将对其股票价格产生积极的影响, 即股票的超额回报率大于零
(二) 样本选取及数据来源
本文选取了在沪深证券交易所上市的在2007年至2009年间首次发行了公司债的A股上市公司为样本, 并要求样本公司必须满足下述标准:能获得完整的公告信息;在公告日前有交易记录;在公告期间有交易数据。剔除两个不符合标准的公司, 最终得到符合条件的样本公司76家。样本公司发行公司债的信息来源于锐思 (Resset) 数据库和巨潮资讯网 (www.cninfo.com.cn) 。公告日以公司经证监会核准的债券募集说明书摘要首次刊登在证监会指定报刊或网站的日期为准。
(三) 研究方法
本文将采用事件研究法研究上市公司公告首次发行公司债时其股票价格的波动情况。定义事件日 (t=0) 为事件发生当日, 即上市公司宣布第一次发行公司债的公告日, t=-1和t=1分别表现公司债发行公告日的前一交易日和后一交易日, 依次类推。在事件期的选择上, 考虑到中国证券市场存在消息提前泄露的可能性, 本文以公告日前后10个交易日作为事件研究的窗口期, 并将其分割为9个不同的窗口来分别度量“首次发债公告”的短期市场反应。为了评价事件的短期市场反应, 需要计算公司股票的异常收益率, 异常收益率是事件窗口期间公司股票的实际收益与正常收益之差。本文选择最小二乘市场模型法计算个股的超额收益率AR和累计超额收益CAR。计算公式如下:Rit= (Pi, t-Pi, t-1) /Pi, t-1;E (Ri) = 。
其中Pi, t和Pi, t-1分别为股票i第t和第t-1日的收盘价, Ri, t为公司i股票的在时间t的实际收益率, E (Ri) 为股票i的预期收益率, Rmt为同期市场收益率。 和 是在估计期内以Rit为被解析变量, 常数C和Rmt作为解析变量进行最小二乘估计所得的参数。ARi, t为股票i第t日的超额收益率, CARi, t为样本股票i在[t, l]时间段的累计超额收益率。N表示总样本个数, CAARtl为所有样本公司在[t, l]时间段内的平均累计超额收益率。本文以公司债的发行公告日为t=0日, 所以本文对参数鄣赞i和β赞进行估计的估计期为公告日前第 (-244) 个交易日到第 (-11) 个交易日。市场收益率Rmt分别以股票挂牌市场对应的上证A股指数或深证A股指数的当天收盘价计算。本文采用单样本T检验方法来检验CAARtl的显著性。最后, 为了进一步研究累计超额收益率CAR的影响因素, 将进行逐步回归分析。
(四) 变量定义
本文将用以下变量见 (表1) 。需要说明的是同期限贷款利率与公司债票面利率之差 (Dinterest) 是用公告日当天对应的与所发行公司债期限相同的银行贷款基准利率减去公司债的票面利率之差, 用它来作为衡量用公司债融资代替银行贷款融资所能获得的融资成本节约的代理变量。用公司债相对发行规模 (Iscale) 作为衡量公司发行公司债对公司财务杠杆的影响的代理变量。本文用非流动负债比率来作为长期负债比率 (Ldratio) 的替代变量, 因为非流动负债比率更能反映公司一年期以上债务量的大小。股票市场价值与账面价值之比可以衡量投资者对公司成长性的预期, 又因为只有上市交易的流通股的价格才包含投资者对公司成长的预期, 所以本文采用公告日当天上市流通股的市场价值与其账面价值之比 (MB) 作为衡量公司成长性的代理变量。用股票市场回报率 (Mktreturn) 作为衡量公司债发行公告日前一段时间股票市场走势的指标, 参照Choe等人的做法以及考虑到全球金融危机的背景, 本文选用的市场回报率为公告日前第100个交易日到前第11个交易日, 发债公司所对应的上证A股指数或深证A股指数的回报率。
三、实证结果分析
(一) 描述性统计
从 (表2) 可以看出, 样本公司的具体分布是2007年是3家, 2008年15家, 2009年58家, 由此可以看出中国发行公司债的上市公司数量越来越多, 公司债市场发展迅速。在行业分布方面, 发债公司主要集中在传统行业, 其中制造业和交通运输、仓储业以及房地产业这三个行业所占比例高达71%。根据 (表3) 可以看出:到目前为止, 中国上市公司所发行的公司债的期限从2到10年不等, 以3年期和5年期居多, 最长10年, 平均值为5.25年。样本中所有公司债的票面利率都是固定利率, 债券利率平均值为5.25%, 最小值为2.25%, 最大值为9.0%。同期限的银行贷款的基准利率与债券票面利率之差的平均值为0.44%, 这说明从总体上看, 债券的平均融资成本比银行贷款要低0.44%。同时发现, 不同公司债的票面利率与银行贷款利率之差的差异很大, 利差的最大值为3.15%, 最小值为-2.74%, 这可能与不同公司的公司质量及信用不同, 以及央行在2008年多次下调贷款基准利率有关。首次公司债的发行规模也大小不一, 最小的仅为2.5亿元, 最大的却达到150亿元, 平均值为22.74亿元。公司债发行规模占公司总资产比例的最小值为1.25%, 最大值为28.95%, 平均值为10.74%, 这可以说明发行公司债对公司的财务杠杆影响较大。在公司债的质量方面, 所有公司债的信用评级都是A级, 未发现豁免担保的公司债。
(二) 回归分析
本文从公告效应及公告的前后反应分析:
(1) 公告效应的测试
本文考察了首次发行公司债的公告日前后不同事件窗口的平均累计超额收益CAAR, 并进行了双侧T检验 (原假设是CAAR=0, 备选假设是CAAR≠0) , 结果如 (表4) 所示。可以得出, 公告日前后不同窗口期的平均累计超额收益率不同, 窗口期[-10, 0]、[-10, 10]、[-5, 0]、[-1, 1]、[0, 0]的平均超额收益率都为正值, 但是只有窗口期[-5, 0]的CAAR是在5%的水平上显著的, 大小为1.19%。而窗口期[-5, 5]、[0, 1]、[0, 5]、[0, 10]的平均累计超额收益率为负的, 并且只有窗口期[0, 5]的累计超额收益在1%的水平上显著, 大小为-1.41%。窗口期[-5, 0]和窗口期[0, 5]的CAAR分别为正和负, 且分别在5%和10%的水平上显著, 可以由此断定中国公司债公告日前后股票价格的波动方向正好一正一负。从 (图1) 公告日前后10个交易日平均累计超额收益的时序图可以看出, 以公告日为拐点, CAAR先是不断增加, 而后是不断减少, 由它近似倒“V”字形的走势也印证了公告日前和公告日后股票市场的反应完全不同:公告日前市场有正的反应, 公告日后市场为负的反应。这也在一定程度上解析了为什么窗口期[-5, 0]和窗口期[0, 5]的CAAR会分别显著为正和显著为负。公告日前后一正一负的市场反应也说明了为什么窗口期[-10, 10], [-5, 5]和[-1, 1]的累计超额收益都不显著。窗口期[-10, 10], [-5, 5]、[-1, 1]和[0, 0]的超额收益在统计上都不显著, 即如果把公告日前后整个事件窗口期作为一个整体来考虑, 那么可以认为首次公司债的发行公告对股票价格没有显著影响, 前文假设没有得到支持。但如果以公告日为分界点, 分别考察公告日前后的市场反映, 根据窗口期[-5, 0]和窗口期[0, 5]的CAAR分别显著为正和显著为负, 可以认为公告日前5天到公告日当天, 股票价格有显著为正的反应, 而公告日当天到公告日后5天, 股票价格有显著为负的反应, 即公告日前后股票价格分别有正的市场反应和负的市场反应。公告日前后一正一负的显著市场反应, 体现了中国股票市场投资者对上市公司首次发行公司债的公告存在过度反应现象, 这可能与中国股票市场投资者不理性有关。
注:“***”, “**”和“*”分别表示在1%, 5%和10%的显著性水平下显著
(2) 公告日前后的市场反应
由股票价格的短期反应可知, 公司债发行公告日前后公司股票分别有显著为正和负的超额累计收益, 因此, 进一步探索公告日前后CAR大小的影响因素就显得非常重要。本文以窗口期[-5, 0]的CAR与窗口期[0, 5]的CAR分别作为被解析变量, 以债券期限Maturity、银行贷款利率与公司债票面利率之差Dinterest、公司债发行相对规模Iscale、公司成长性指标MB、长期负债比率Ldratio、公司规模指标Asset、市场走势指标Mktreturn为备选自变量进行逐步回归结果见 (表5) 。窗口期[-5, 0]期间CAR的逐步回归模型中, 债券期限Maturity的系数为0.007且在1%的水平上显著, 这表明债券期限与公告日前股票价格的正反应显著正相关, 公司债券的期限越长, 公告日前的正反应越大。相对发行规模Iscale的系数为0.17且在10%的水平上显著, 表明发行公司债对公司财务杠杆的影响越大, 公告日前的股票价格的正反应越大, 两者也呈正相关关系。公司长期负债比率Ldratio系数为-0.102, 这表明公司长期负债比率Ldratio与公告日前股票价格的正反应负相关, 但长期负债比率对公告日前股票价格的影响是不显著的。但银行贷款利率与公司债票面利率之差Dinterest、公司成长性指标MB、公司规模指标Asset和市场走势指标Mktreturn这四个变量没有进入逐步回归模型, 这表明这四个变量对公告日前股票价格的变动没有显著的影响。由逐步回归分析可见, 变量Maturity、Iscale与窗口期[-5, 0]的CAR都呈显著的正相关关系, 是公告日前股票价格正反应程度的主要显著影响因素。在窗口期[0, 5]期间的逐步回归模型中, 债券期限Maturity的系数为0.007且在1%的显著性水平上显著, 这表明债券期限的长短与公告日后股票价格的反应显著正相关, 即公司债期限越长, 股票价格在公告日后负反应的幅度越小。公司成长性指标MB的系数为-0.007且在5%的水平上显著, 这表明公司预期成长性越好, 公司股票价格在公告日后的负反应程度越大, 这可能与投资者在公告日后根据公司发行公司债的消息调整其对公司的未来预期所致。长期负债比率Ldratio的回归系数为-0.092且在5%的水平上显著, 这表明长期负债比率与公告日后股票价格的反应负相关, 即公司长期负债比率越高, 公告日后股票价格负反应的程度越大。公司债的相对发行规模Iscale和市场走势指标Mktreturn的回归系数分别为0.087和0.025, 且都不显著, 这表明公司债的相对发行规模越大和市场走势对公告日后的股票价格负反应的程度存在一定的负影响, 但这种影响是不显著的。反映公司债融资成本节约的指标Dinterest和反映公司规模的指标Asset的指标都没有进入逐步回归方程, 这表明这两个变量对公告日后股票价格负反映的程度没有显著的影响。由逐步回归分析可知, 变量Maturity与公告日后股票价格变动呈显著正相关关系, 即债券期限越长, 公告日后股票价格负反应的程度越小。变量MB和Ldratio与公告日后股票价格变动呈负相关关系, 即投资者预期公司成长性越高, 长期负债比率越高, 公告日后股票价格负反应的程度越大。
三、结论
本文的研究结果表明, 把公告日前后整个事件窗口期作为一个整体来考虑, 发现首次公司债的发行公告对股票价格并不会产生显著的影响;但如果以公告日为分界点, 分别考察公告日前后的市场反映, 发现窗口期[-5, 0]和窗口期[0, 5]的平均超额累计收益CAAR分别显著为正和显著为负, 即公告日前后股票价格分别有正的市场反应和负的市场反应。在运用逐步回归方法探索公告日前后CAR的影响因素时, 发现变量公司债期限和相对发行规模与窗口期[-5, 0]的CAR都呈显著的正相关关系。公司债券期限与窗口期[0, 5]的CAR呈显著正相关关系, 债券期限越长, 公告日后股票价格负反应的程度越小, 而市场价值与账面价值之比和长期负债比率与公告日后股票价格变动呈负相关关系, 即投资者预期公司成长性越高, 公司长期负债比率越高, 公告日后股票价格负反应的程度越大。本文的研究结果可以为中国股票投资者在进行短期的股票买卖决策时提供参考依据。本文的创新之处在于发现了公告日前后不同的市场反应及其不同的影响因素。但导致公告日前后市场反应截然不同的原因是什么?公司发行公司债后对其经营业绩将产生怎么样的影响?对于这些问题, 本文并没有作出分析和验证, 这也是本文后续研究的方向。
参考文献
[1]DeAngelo H.and R.W.Masulis.Optimal Capital Structure Under Corporate and Personal Taxation.Journal of Financial Economics, 1980.
[2]Hei Wai Lee and James.A.Gentry.An Empirical Study of the Corporate Choice Among Common Stock, Convertible Bonds and Straight Debt:A Cash Flow Interpretation.The Quarterly Review of Economics and Finance, 1995.
[3]C.Smith.Investment banking and the capital acquisition process.Journal of Financial Economics, 1986.
[4]S.Ross.The determination of?nancial structure:the incentive-signaling approach.Bell Journal of Economics, 1977.
[5]Yoko Shirasu and P.X.The choice of?nancing with public debt versus private debt:New evidence from Japan after critical binding regulations were removed.Japan and the World Economy, 2007.
现金股利政策与定向增发公告效应 第5篇
我国资本市场正在掀起定向增发的热潮。根据Wind资讯数据，从2006年出现定向增发后，截至2014年，上市公司通过定向增发共募集资金28 418.65亿元。其中，2014年募集资金总额6 907.55亿元，相比2013年募集资金3 528.16亿元，增幅达95.78%。国家政策支持也成为这股热潮的催化剂。2014年10月，证监会正式发布《上市公司重大资产重组管理办法》和《关于修改〈上市公司收购管理办法〉的决定》，全面放开现金收购等审批，鼓励定向增发与并购重组。可见，定向增发与并购重组已成为上市公司募集资金、推进公司发展的重大战略举措之一。
2008年10月，证监会发布了《关于修改上市公司现金分红若干规定的决定》，其中指出，再融资公司最近三年以现金方式累计分配的利润应不少于实现的年均可分配利润的百分之三十。再融资资格从此与现金分红强制挂钩。虽然定向增发属于再融资的范畴，但定向增发的资格并不受股利支付的限制。根据聚源数据统计，2008～2014年实行定向增发预案公告的上市公司中，约有63%的公司选择在定向增发前一年内发放现金股利。
国外学者主要从信息传递角度、利益输送角度对再融资与股利的关系进行研究。Loderer和Mauer(1992）从信息传递角度进行实证研究后认为，再融资前发放股利对降低股价波动的不确定性没有帮助，且股利发放对增资宣告日的累积超额收益率有负作用。Laurence Booth和Bin Chang(2011）采用与Loderer和Mauer(1992）不同时间区间的样本得出相反的结论。Lee等（2002）从利益输送角度研究认为，股利政策并不能使各类投资者实现利益共享，发放股利常被认为是再融资后大股东侵害小股东利益的手段。Cronqvist等（2005）在研究瑞典资本市场时发现，家族控制企业倾向于定向增发，并在增发后发放现金股利，存在利益输送的嫌疑。我国学者在该领域主要围绕“再融资前，公司通过现金分红达到增发条件，在成功再融资后，更可能进行分红以实现利益输送”的思路进行研究。定向增发与其他再融资方式的股利政策有所区别，但目前学者主要研究再融资与股利的关系，单独针对定向增发与股利的具体研究较少。
股利政策是公司财务管理最为基础而重要的问题之一，由于我国财务管理实践尚不成熟，上市公司制定股利政策尚不稳定，且存在一定的随意性（孔小文和于笑坤，2003；任有泉，2006），因而研究现金股利对定向增发公告效应的影响，对定向增发上市公司合理制定现金股利政策具有一定的理论价值与现实意义，也可为投资者制定投资决策、政府监管部门制定监管决策提供参考。
二、文献综述及研究假设
（一）文献综述
1. 现金股利政策具有传递效应。
1956年Linter最早意识到了股利政策的信息内涵。Miller和Modigliani(1961）正式提出股利信号的概念，其认为因为公司遵循稳定的股利政策，股利的任何变化都会被投资者作为评估公司未来获利能力的信号，这也称为股利的信息内涵。Charest(1978）用累计异常收益率法进行实证研究，发现现金股利的变化存在信息传递作用，股利增减变化与累计异常收益率正负变化方向一致。Pettit(l972）、Wayne和Harford(2000）等学者也证明了股利信号传递效应的存在。
国内学者对股利市场效应的研究主要集中在对西方理论的实证检验上，主要检验事件日前后超额收益率的情况，但由于选取的事件日、事件窗口、估计窗口及样本数量等不同，实证结果也不尽相同。俞乔、程澄（2001）研究得出单纯派现产生显著负超额收益率。何涛、陈晓（2002）认为投资者对派现事件反应冷漠。孔小文、于笑坤（2003）认为现金股利政策存在正的信号传递效应。目前，国内多数学者认为我国存在股利的信息传递效应，但对该效应是正是负尚未达成一致意见。
2. 现金股利政策具有治理监督作用。
既然股利存在信息传递效应，那么，股利究竟传递了什么信息呢？根据Jensen(1986）的代理成本理论，在缺乏NPV大于0的投资机会时，股东利用发放现金股利迫使管理层吐出现金，避免将资金投入不利于公司价值的项目中，降低企业过度投资的风险。Richardson(2003）通过实证研究发现，自由现金流是企业过度投资资金最重要的来源。
国内学者杨熠和沈艺峰（2004）、肖珉（2010）也支持上述观点，他们认为在中国资本市场，现金股利有利于抑制过度投资，具有较强的治理作用。刘淑莲和胡燕鸿（2003）、杨兴全和吴昊旻（2009）从生命周期理论角度进行实证研究，结果表明：处于成长期、具有较多投资机会的上市公司倾向于少发现金股利，以规避投资不足可能引发的投资机会丧失、市场份额流失等风险。因而可以认为上市公司发放股利，表明公司在一定程度上缺乏优质的投资机会，发放现金股利以发挥治理监督作用。
3. 定向增发的效应。
定向增发最早是美国实施的，因而国外学者主要以美国资本市场为载体对定向增发进行研究。Wruck(1989）等学者认为，上市公司公告定向增发预案时，股价在短期会出现正的超额收益率，即正的公告效应。Hertzel和Smith(1993）提出信息效应假说，对定向增发正效应进行解释，认为定向增发可以解决外部投资者和内部管理层信息不对称的问题，从而向市场传递公司具有投资机会、价值被低估的信息。McConnell和Muscarella(1985）、Pilotte(1992）、Cooney和Kalay(1993）认为，当投资者预期或者公司公告存在有价值的投资机会时，会对定向增发公告效应产生正向影响，该假说被称为投资机会假说。
在国内，也有不少学者研究了定向增发的效应。章卫东（2007），魏立江、纳超洪（2008），徐寿福（2010）等学者实证认为，定向增发具有正的公告效应。基于投资机会假说和信息不对称理论，我国定向增发制度规定，发行仅面向不超过10个特定投资者，其中包括发行人股东、关联方、机构投资者等。这些对象比普通投资者掌握更多信息，普通投资者认为定向增发传递了信息优势方对公司未来成长的认可。因而可以认为，定向增发向投资者传递公司具有成长性、优质投资机会、价值被低估的信号。
（二）研究假设
国内外学者研究认为，现金股利与定向增发的结合存在利益输送的动机。陈信元、陈冬华、时旭（2003），朱红军、陈信元和何贤杰（2008）以案例研究方法，对再融资与高派现的现象进行研究，结果发现高额的现金股利是大股东实现利益输送的工具。章卫东（2010）及赵玉芳、余志勇、夏新平、汪宜霞（2011）通过实证研究，认为相对于没有实施任何再融资方式的公司而言，实施了定向增发的中国上市公司倾向于在增发后派发更多现金股利，特别是大股东参与的定向增发。因而，若在定向增发前一年内发放现金股利，投资者认为该公司在未来一段时间内缺乏优质投资机会，随后进行定向增发，两种不同的信号会使投资者对发行人定向增发是否存在利益输送或其他动机予以质疑，对定向增发的公告效应起负影响。同时，在定向增发前发放现金股利的上市公司中，若发放股利的时间距离定向增发的时间越长，投资者对两者不同信号的敏感度会降低，因而投资者对随后定向增发的负面解读会弱化。基于此，本文提出如下研究假设：
H1a：相比不发放现金股利，定向增发前发放现金股利的上市公司定向增发公告效应差。
H1b：发放现金股利时间与定向增发时间间隔越长，定向增发公告效应越好。
本文对在定向增发前发放现金股利公司的股利发放情况较上年的变动（股利增加、减少、不变三种决策）对定向增发公告效应的影响强度进行比较。Miller(1981）最先将理性预期的概念引进财务领域，认为投资者会根据自己对企业内部的分析，结合企业外部宏观环境形成自己的预期，事实与投资者预期差异越大，对股价造成的影响越大。基于上文理论分析，上市公司发放现金股利表明公司在一定程度上缺乏优质的投资机会，企业发展步入成熟期。若现金股利较上一年增加，会使投资者进一步确认对前次股利发放的信息进行正面解读，强化投资者的预期。因而投资者会对随后的定向增发所带来两者不同信号的差异更加敏感，对定向增发公告效应的负影响最强。若现金股利较上一年减少，则投资者会对前次股利信息的判断产生动摇，预期弱化，但弱化程度有限，因而认为现金股利减少的负影响强度居中。公司往往通过股利变动制造事件，引起市场注意，带来股价变动。倘若公司保持不变的现金股利水平，投资者可能认为发放现金股利是受限于公司一种稳定的股利政策，不会引起市场的注意，从而大大降低市场对其后期定向增发动机的质疑。可见不变的现金股利对定向增发公告效应的负影响最弱。基于此，本文提出如下研究假设：
H2a：相比股利减少与股利不变，定向增发前现金股利增加对定向增发公告效应的影响强度最高。
H2b：相比股利增加与股利不变，定向增发前现金股利减少对定向增发公告效应的影响强度居中。
H2c：相比股利增加与股利减少，定向增发前现金股利不变对定向增发公告效应的影响强度最弱。
三、样本选择、变量定义及描述性统计
（一）样本选择
本文以2010～2014年沪深两市A股实行定向增发的上市公司为样本。为保证结果的可靠性，本文对样本数据进行了筛选：(1)剔除数据不全、金融行业、被特别处理的公司；(2)剔除在2010～2014年中两次或以上实行定向增发的公司；(3)剔除定向增发前一年内发放现金股利次数达到两次或以上的公司。最后获得765个样本。
本文所涉及的数据均来源于聚源数据库。
（二）变量定义
本文采用事件研究法研究现金股利对定向增发公告效应的影响。上市公司实行定向增发一般涉及五个时点：董事会预案公告日、股东大会决议日、证监会审核通过日、增发公告日、定向增发发行日。本文借鉴徐寿福（2010）等的做法，以董事会预案公告日作为事件日（t=0）。目前在事件窗口的选择上并没有统一的标准，若事件期太短则不能全面反映事件的效应，若事件期太长则可能使事件效应存在噪音。基于此，本文选择（-5,5）交易日作为事件窗口，采用累计超额收益率（CAR）衡量市场的反应程度，即定向增发的公告效应。具体计算过程如下：
1. 计算样本公司的股价收益率。
公式为：Rit=(PitPit-1）/Pit-1。其中，Rit为样本公司在t日当天的收益率，Pit与Pit-1分别为样本公司在t当天与t-1当天的收盘价，t∈（-5,5）也即对于任何一个样本点，包含11个日收益率。若增发预案公告日为非交易日，则顺延一天。
2. 计算样本公司的超额收益率。
早期研究一般采用市场模型计算CAR，但近年越来越多的学者对系统系数β产生质疑，因而多数学者采用市场收益率调整法。我国资本市场尚不成熟，股价波动较大，因而CAPM模型中系数α和β极不稳定，回归方程的拟合程度较低，目前尚无文献认为该模型适用于我国资本市场。鉴于市场模型存在弊端，本文采用较简便的市场收益率调整法计算CAR。国内研究常用上证指数或深证指数的日收益率代替市场收益率，计算公式为：Rmt=(Indext-Indext-1）/Indext-1。由于上证指数存在过多的大盘股且本文选取的样本涵盖沪深样本，因而选取沪深300指数作为市场参照。超额收益率计算公式为：ARit=Rit-Rmt，即第i种股票在t日的超额收益率ARit为股价收益率减去市场收益率。样本股票在窗口期内的累计超额收益率为：，其中（k,1）为窗口期（-5,5）。本文借鉴Billett和Xue(2007）、Laurence Booth和Bin Chang(2011）的研究模型，建立以下回归模型：
模型（1）用于研究在定向增发前是否发放现金股利对定向增发公告效应的影响。模型（2）用于研究发放现金股利与定向增发的时间间隔对定向增发公告效应的影响。模型（3）用于研究现金股利的年度变动对定向增发公告效应影响强度的比较。鉴于上市公司股利分配预案公告日首次公开披露上市公司股利分配方案，可以有效研究信息公开后的市场反应，因此本文借鉴陈浪南和姚正春（2000）、俞乔和程滢（2001）等学者的做法，选取上市公司股利分配预案公告日为发放现金股利的事件日。考虑到模型（1）、模型（2）、模型（3）控制变量一致，因而同时借鉴Billett和Xue(2007）、Laurence Booth和Bin Chang(2011）的变量设定，并结合部分学者对我国定向增发公告效应的影响因素研究进行改良。张鸣、郭思永（2009），章卫东（2010）研究得出，原大股东的持股比例影响定向增发的公告效应。胡乃武、阎衍、张海峰（2002）认为，上市公司的资产负债率会显著影响公告效应。因而将这两个变量予以控制。模型中各变量的定义如表1所示：
（三）描述性统计
从表2可以看出，定向增发预案公告日（-5,+5）窗口期的累计超额收益率显著为正，这与我国学者对定向增发公告效应的研究结论一致。定向增发窗口期的CAR平均约为8.336%。同时可以发现，无论采取何种现金股利的分配决策（包括是否发放与股利变动），随后的定向增发CAR均显著为正。
注：***表示统计值在1%的水平上显著。
约有63%的公司选择在定向增发前一年内发放现金股利（其中，27%的公司选择股利增加，23%的公司选择股利减少，13%的公司选择股利不变）。可以看出，大多数定向增发公司倾向于在定向增发前一年内发放股利，且最倾向于增加股利。股利变动的公司约占50%，仅有约13%的公司保持现金股利不变。这也在一定程度上说明我国上市公司股利分配政策不稳定，与任有泉（2006）等学者研究结论一致。然而，通过比较均值可以发现，不同现金股利决策下定向增发公告效应（CAR）的优劣顺序与定向增发公司对现金股利决策的偏好顺序不一致。相比发放现金股利，定向增发前不发放现金股利的CAR较高。在发放现金股利的样本中，股利减少的CAR最高，股利增加其次，股利不变最低。
根据表3的描述性统计，偏度大于0、峰度小于0表明，定向增发前发放现金股利与定向增发预案公告的间隔时间为右偏、平峰分布。也就是说，发放现金股利与定向增发的时间间隔较为均匀，并不集中，但倾向于在离发放现金股利较短的时间内进行定向增发。
四、实证结果及分析
本文使用STATA 12.0对数据进行分析，并使用稳健性标准误差消除异方差的影响。模型（1）、模型（2）、模型（3）各变量的VIF值均小于10，可认为不存在多重共线性问题。回归结果如表4所示。
注：(1)由于年度的虚拟变量较多，限于篇幅，未将其列入表中。(2)变量系数下一行数值系P值。*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。(3)模型（2）、模型（3）仅针对定向增发前一年发放现金股利的公司，因此样本数为480个。
从表4中模型（1）的回归结果可以看出，变量DIV对CAR具有显著的负影响，说明定向增发前一年内发放现金股利相比没有发放现金股利的定向增发公司而言CAR低，支持H1a。
模型（2）以定向增发前发放股利的公司为样本，回归结果表明，TIME对CAR具有显著的正影响，也就是说，定向增发前若发放现金股利，且发放现金股利与定向增发的间隔时间越长，则发放现金股利对定向增发的负影响会得到弱化，支持H1b。
模型（3）在模型（2）的基础上，进一步研究现金股利的变动对定向增发公告效应的影响差异。从表4可以看出，变量DIVPLUS、DIVNEG对CAR均没有显著影响，也即股利增加、股利减少、股利不变三种情况对定向增发公告效应的影响没有显著差异，与H2a、2b、2c不一致。这进一步说明，我国投资者没有对现金股利变化的信号进行解读，可能的解释是：(1)我国股市投机性严重。史永东、王谨乐（2014）实证研究认为，我国股票市场投资者结构以个人投资者为主，机构投资者不足，这导致我国股市投机性严重。因而投资者不关注现金股利的年度变动。(2)我国投资者不偏好现金股利。严太华、杨永召（2014）研究发现，对于不同的股利变动，我国投资者表现极为相似，并将其原因解释为现金股利在中国资本市场不受欢迎。
五、结论及建议
（一）结论
本文以2010～2014年实行定向增发的上市公司为研究对象，实证检验了在定向增发前不同现金股利分配决策对定向增发公告效应的影响，得出以下结论：(1)在定向增发前发放现金股利，相比不发放现金股利，定向增发公告的效应较差。(2)在定向增发前发放现金股利与定向增发的时间间隔越长，定向增发公告效应越好。(3)在定向增发前发放现金股利的上市公司，无论现金股利增加、减少或不变，对定向增发公告效应的影响没有显著差异。其原因是我国股市投机性太强或现金股利在资本市场不受欢迎，因而投资者对股利变化不是很关注。
（二）建议
根据研究结论和分析，本文提出以下建议：
1. 上市公司应制定合理的股利分配政策。
从我国证券市场的实际情况看，有些定向增发公司的股利政策较为随意，其定向增发前对现金股利分配决策的偏好顺序与不同现金分配决策对定向增发CAR的贡献度顺序不一致。因此，上市公司应谨慎考虑不同分配决策向投资者传递的信息，根据不同决策对定向增发公告效应的影响，合理地制定现金股利分配政策。
2. 投资者应保持敏感，灵活调整投资策略。
由于定向增发前发放现金股利，会对随后定向增发的公告效应有显著的负影响，因而投资者在选择投资标的时需注意定向增发公司的现金股利行为，对定向增发的动机予以跟踪与关注，灵活调整投资策略，保障自己的利益。
3. 政府监管部门应使定向增发上市公司继续享有股利自由。
目前，公开增发实行半强制分红政策，即公开发行股票的公司须满足“最近三年以现金方式累计分配的利润不少于最近三年实现的年均可分配利润的百分之三十”，但对于定向增发尚无此项要求。本文认为，定向增发公司的股利决策自由应予以保持。理由是：
(1）定向增发区别于公开增发，其对象范围较窄，通常以机构投资者为主。机构投资者对上市公司的投资价值具有较高的独立分析和判断能力，有能力根据市场情况和公司基本面做出较为合理的投资决策，因而无须强制定向增发公司进行分红以保障投资者的利益。
(2）半强制分红政策存在“监管悖论”的局限性。该政策常常迫使那些不宜分红的高成长性、有再融资需求的公司进行派现（李常青、魏志华、吴世农，2010），从而减少了用于后期发展的自有资金。同时，监管部门设定的分红门槛也会带来“合规效应”、“应付式”分红及“负向激励”问题，难以真正发挥监管效应，不如让定向增发公司自行制定股利政策（王志强、张玮婷，2011）。
公告效应 第6篇
一直以来, 市场的有效性始终是金融研究的核心问题之一。传统金融学理论坚持有效市场假说。其提出者Fama (1970) 认为, 在有效的资本市场中, 证券价格包涵了所有相关信息, 同时能够对新的信息做出迅速的反映。没有人能够利用公开的信息长期地战胜市场。然而, 近年来一些行为金融金融学的研究成果对这一结论提出了挑战, 这其中就包括盈余公告效应。Bernard和Thomas (1989) 通过对盈余公告日前后超额收益率的分析, 指出盈余公告的公布能够使股价产生长期的、方向一致的漂移, 而投资者通过采取一定的投资策略便可获得无风险的超额收益。事实上, 公告效应不仅存在于盈余公告。研究表明, 股利公告效应同样存在。无论是发达国家, 还是新兴国家的证券市场, 几乎所有的相关研究都认同股票送转在相关公告日前后存在一定程度的财富效应。Grinblatt, Masulis和Titman (1984) 在对1967至1976年美国市场数据进行研究后发现, 分红派息公告会对股价产生正面影响。而Neetu Mehndiratta与Shuchi Gupta (2009) 对印度市场的15家交易活跃的企业进行研究后也得出了相似的结论。他们发现, 在分红派息公告日之前及当天不存在明显的超额收益, 但在公告日之后明显存在。我国对于沪深两市主板上市公司的股利公告效应研究有不少成果。陈晓等 (1998) 采用累计超额收益率法分析发现, 股票股利在股利公告前后20天产生超额收益率, 且市场更喜欢股票股利。而虽然所选取的样本与研究期间不同, 但现金股利所引起的股价异常收益显著小于股票股利和混合股利这一现象, 得到了魏刚 (1998) 、俞乔和程滢 (2001) 、向锐和李琪琦 (2006) 、严武等 (2009) 等人实证研究的一致证实。除了将主板作为样本总体, “高送转”题材的上市公司同样被不少研究者作为实证研究的对象。沈海平 (2011) 研究表明:中国股市具有明显的高送转公告效应, 上市公司高送转预案公告发布前后股票具有显著的正价格效应, 会产生持续的累计异常正收益。目前, 在我国对于股利的公告效应研究主要集中于主板, 而专门针对创业板的股利公告效应研究则较为缺乏。值得注意的是, 在创业板创立至今的两年多时间里, 其股利分配问题始终受到市场的关注。一直以来, 创业板始终是高送转的主力军。目前, 针对创业板上市公司的股利研究主要集中在影响股利政策的决定因素以及股利政策的信号传递分析。本论文选择从股利公告效应的角度出发, 利用实证研究探寻我国创业板上市公司股利公告对股价波动的影响, 并试图检验公告效应在我国创业板上市公司中是否存在, 若存在, 其强度及影响的时间跨度是怎样的, 以及不同类型股利的公告效应是否相同。
二、研究设计
(一) 研究思路
本文采用的研究方法为事件分析法。事件分析法最早由Dolly (1933) 提出, 是一种被广泛应用的实证研究方法, 最早运用于金融领域。这一方法可帮助研究者借助金融市场数据分析某一特定事件对该公司价值的影响。本文拟采用事件分析法研究我国创业板上市公司的股利公告效应。通过检验股利公告这一事件是否会给股价带来超额收益, 以及超额收益是否在公告日后一定时间内仍旧存在, 来分析和研究创业板上市公司是否存在股利公告效应。
(二) 研究方法
事件分析法步骤如下: (1) 计算样本个股的实际收益率, 公式如下:。其中, Ri, t表示个股i在t日的实际收益率, Pi, t和Pi, t-1分别表示个股i在t日和t-1日的收盘价。t日和t-1日均指交易日。由于个股的分红派息会产生除权问题, 因而除权日当日的个股实际收益率应单独考虑, 具体公示如下:。其中, Ri, k表示个股i在除权日k日的实际收益率, Pi, k和Pi, k-1分别表示个股i在除权日k日和除权日前一交易日k-1日的实际收盘价。C表示每股的现金红利数量, S表示每股的送股比率。由于本次研究的样本中不存在配股的情况, 因而在公式中未考虑配股影响。 (2) 计算样本个股的预期收益率。首先, 计算市场实际收益率, 公式如下:。其中, Rm, t表示市场在t日的实际收益率, It和It-1分别表示市场指数在t日和t-1日收盘时的点位。其次, 运用市场模型估计样本个股的预期收益率。Ri, t=αi+βiRm, t+εi, tε~ (0, σ2) … (4) 。将股利公告日记为第0日, 则利用[-40, -11]日的个股和市场实际收益率的时间序列数据对上述公式进行回归, 从而得到每只个股对应的αi和βi。假设αi和βi在事件窗口期内恒定, 则可通过在窗口期内的市场实际收益率值计算出个股预期收益率, 公式如下:E (Ri, t) =αi+βiRm, t… (5) 。 (3) 计算样本个股的超额收益率AR (Abnormal Return) 和累计超额收益率CAR (Cumulative Abnormal Return) , 公式如下, 个股i在t日的超额收益率ARi, t=Ri, t-E (Ri, t) … (6) ;平均日超额收益率;个股i在期间 (t1, t2) 的累计超额收益率;平均累计超额收益率。 (4) 统计检验。为了确定计算得出的AR和CAR在统计意义上是否显著, 需要对计算结果进行统计检验。假设样本之间相互独立且服从正态分布, 则采用t统计量进行检验。设定显著性水平=5%。记一组AR或CAR的均值为, 建立原假设和备择假设分别为:。t统计量计算公式如下:。其中, S为样本标准差, n为样本容量, 自由度为n-1。为了确定不同类型的股利所产生的公告效应是否具有显著差异, 采用t统计量对两者进行检验。假设两者总体均为正态分布。原假设为两种股利类型的超额收益率相等, 备择假设为两种股利类型的超额收益率不等, 记作:H0:AAR1=AAR2, H1:AAR1AAR2。t统计量计算公式如下:。其中, S1、S2为样本标准差, n1、n2为样本容量, 自由度为n-1。
(三) 样本选取和数据来源
本文的数据均来自于天相数据库。数据处理软件为SPSS19.0和Excel2003。样本选取的范围为创业板自创立至2011年末的所有进行过分红派息的个股。截至2011年12月31日, 创业板共有177只个股进行了分红。为排除其他类型公告可能存在的公告影响漂移现象, 因此按分红派息公告日之前10日内是否有其他公告事项对177只个股进行筛选, 若10日内不存在其他公告则作为本次的研究对象。在筛选结果中, 华谊嘉信 (300071) 公告日为2010年6月8日, 上市日期为2010年4月21, 两者相聚过近导致没有足够的数据进行市场模型的回归。而蓝色光标 (300058) 则由于重大资产重组事项于事件窗口期内停牌。因此, 将这两支个股从样本中删除。由此, 得到48只个股作为本次研究的样本, 分红次数累计为52次。有4支个股在2010年和2011年分别进行了两次分红。在本文中, 由于研究对象均为创业板上市公司, 因而将创业板指数作为市场指数。由于创业板指数 (339006) 的创立时间为2010年6月1日, 晚于部分样本个股的分红派息公告日期, 考虑到选用此指数会进一步压缩样本规模, 可能会造成研究结果发生偏差, 故选用天相创业板指数作为指数数据来源。本文在运用事件研究法时, 将股利公告日当日作为事件的第0日。若公告日当日为周末或停牌, 则将第0天顺延至公告日后首个交易日。在具体确定股利公告日日期的问题上, 本文借鉴了俞乔、程滢 (2001) 的做法, 即将正式的分红派息公告发布的当日作为第0日。虽然在此日期之前, 公司红利分配的信息已经分别出现在年报的分配预案和股东大会决议公告中, 但年报和决议公告同时公布了其他大量可能影响投资者决策的信息, 无法有效证明可能存在的超额收益是否完全来自于股利的公告效应。本文将股利公告日之前十日至之后二十日[-10, +20]这一区间作为市场有可能发生超额收益的期间。由于事件窗口是市场对股利公告真正有反应的期间, 在事前确认难以达到, 因此本文将根据对实证结果的分析确定真正的事件窗口。
三、实证检验分析
(一) 整体数据分析
在对48支个股的累计52次分红进行统计和计算后, 得到分红派息公告日之前十日至之后二十日的日平均超额收益率 (AAR) 及对应的t统计量, 具体数值列示于附录的附表1中。同时, 将整体样本在研究期间内各日的日平均超额收益率与累计超额收益率以折线图的形式展示在如图 (1) 中。可以发现在分红派息公告日前后, 样本的整体的日平均超额收益存在明显的波动。在股利公告日之前十日至之前三日, 日平均超额收益率的值始终在横轴附近小幅波动, 且除第-9日外其余符号均为负。在公告日前2日, AAR的走势开始出现变化。第-2日和-1日, AAR的值由负转正且出现小幅上升。而在公告日当日, 则出现了非常明显的大幅上升, AAR的值也达到整个研究期间内的峰值。从分红派息公告日之前十日至公告日当日的这一系列的走势, 显示虽然个股的分红派息信息在之前的年报和股东大会决议中已经披露, 股利公告的内容应当已经在市场的预期之内, 但在分红派息公告发布后, 市场仍会做出明显的反映。AAR开始出现上升的时间点距离公告日不远, 且上升幅度不明显, 则可能说明通过获得内幕消息进行炒作的行为不多, 或者提前知晓内幕消息的时间距离公告日较近。值得注意的是公告日之后AAR的一系列变化。继第0日大幅上升后, AAR在第1日并没有延续前一日的升势, 而是骤然降低至横轴附近, 变得不显著。而在第2、第3日, AAR再一次上升。虽然没有公告日当日幅度大, 但仍较为明显。在公告日之后第4至7日, AAR再次大幅下降。在第8日至研究期末, AAR值始终在横轴附近上下波动。虽然在期末附近波动较大, 不过总体而言没有公告日附近的波动显著。通过观察公告日之后的日平均超额收益率变化, 可以发现就创业板整体而言, 分红派息公告并没有在较长时间段内产生稳定而方向一致的股价漂移。不过在公告日前后附近几日内, AAR的值虽有波动但仍基本显著为正。此外, 比较公告日前后AAR的波动情况, 可以发现公告日后AAR的波动幅度要大于公告日之前。AAR在公告日之后的明显上下波动, 可能与投机者对于股利题材的短线炒作有关。在股利公告前后的短期内, 借助炒作, 股价振荡上升, 而随着获得超额收益的投机者撤出, 股价又迅速下滑, 从而导致短期内的明显波动。创业板整体从公告日之前十日至研究期间各日的累计超额收益率以红点显示在图 (1) 中。由对AAR的分析结果不难推测出, CAR在公告日及其后一段时间内发生了较大幅度的变化。为进一步对CAR序列进行研究, 将研究期间拆分为若干区间, 分别计算CAR及对应的t值, 结果列示在如上表4-1中。结合图4-1与表4-1, 不难发现, 在靠近分红派息公告日的前后数日的期间内, CAR值显著为正。其中, 均值最高的CAR值出现在期间[-2, 3]。而公告日之后的较长期间内的CAR值, 如[0, 10]、[0, 20], 则为负数且不显著。由此, 将创业板整体的股利公告事件窗口期确定为[-2, 3]。
(二) 分类数据分析
为了使研究进一步细化, 在对创业板整体数据进行分析的基础上, 本文对数据进行了两种类型的分类, 分别为按分红派息类型分类与按是否为高送转股利进行分类。前者主要研究不同的分红派息类别是否会产生不同程度的超额收益率变化, 以及超额收益率变化的期间是否相同;而后者主要探究高送转题材是否会较普通股利产生更为明显的公告效应。
(1) 按分红派息类型分类。按分红派息类型对总体数据进行划分, 可以得到现金分红、送股与混合股利三种类型。混合股利指同时派发现金股利和送红股的股利类型。在48个研究样本中, 送股累计1次, 现金分红累计29次, 混合红利累计22次。由于送股的样本仅有一个, 不具有普遍性, 因而本文主要针对现金分红和混合股利两类分类数据进行研究。实证研究所得的相关数据列示在图 (2) 中。可以看出:第一, 在整个研究期间内, 混合股利与现金股利的日平均超额收益率都存在着一定差异。尤其是在分红派息公告日附近的期间内, 差异非常明显。为了检验两种分红类型的公告所产生的日均超额收益之间的差别在统计意义上是否显著, 本文对混合股利与现金股利公告产生的AAR之差进行了t检验。在95%的置信区间下, 混合股利与现金股利AAR之差在[-10, 20]的整个期间内的t值为-1.143。若将区间修改为[0, 20]、[0, 10]、[-2, 2], 则t值分别为-1.110、-1.228和1.386。由此可见, 两种类型的股利公告所产生的日均超额收益之间的差异最主要集中于公告日前后数日内, 且公告日之后的差异要大于公告日之前的差异。第二, 分别观察混合股利与现金股利公告在研究期间内的AAR变化趋势, 可以发现混合股利公告所产生的AAR的波动浮动要明显大于现金股利公告产生的AAR。在若干时间点, 两者甚至会产生相反的变化趋势。现金股利公告的AAR总体而言始终在横轴附近上下小幅波动, 波动区间基本在 (-0.005, 0.005) 内。相较之下, 混合股利公告所产生的AAR则显示出大起大落的变化趋势。虽然在[-10, -1]以及[9, 17]两个区间段内波动幅度较小, 但在股利公告日当日之之后八日以及研究期末两个时间段却产生了明显的波动。尤其是在公告日当天至之后的一段时间内, AAR先后经历了大幅的窜升及骤降, 与现金股利AAR的平缓趋势形成鲜明的对比。这一现象反映出市场对于混合股利公告的反应较现金股利而言更为剧烈。第三, 若将整个研究期间划分为股利公告日之前、公告日前后数日以及公告日后, 则可以发现不同区间的AAR波动具有不同的特征。总体而言, 两类股利公告在公告日之前产生的超额收益均不明显。混合股利公告的AAR上升从第-3天开始, 仅比现金股利公告早了一天。在公告日当日, 两个AAR值都出现了上升, 这说明投资者对两种股利公告的发布都做出了积极的回应。然而, 从幅度上, 两者却有着很大的差异。在第0日, 混合股利的AAR值达到了0.019, 显著高于现金股利的0.0048。而从窗口期[-2, 3]的累计超额收益率来看, 混合股利与现金股利的CAR值分别为0.0377与0.0146。显然, 混合股利公告带来的累计超额收益明显显著于现金股利公告产生的累计超额收益。第四, 混合股利公告产生的累计超额收益高于现金股利公告这一结论与本文文献回顾中提到的魏刚 (1998) 、俞乔和程滢 (2001) 等人的实证研究结果是一致的。这说明, 投资者在混合股利和现金股利两种类型的股利之间更偏好前者, 这一现象不仅在沪深两市主板中存在, 在创业板中同样存在。不过, 需要指出的是, 虽然都得出混合股利比现金股利更受到偏好这一结论, 但本文的实证结果中的具体数值与之前的文献并不相同。其中, 现金股利在公告日及前后产生的AAR值的符号差异较大。在俞乔、程滢 (2001) 的研究中, 将公告分为首次红利公告组和一般红利公告组。其中, 首次红利公告组中现金股利在第0日的AAR为-0.003, 在事件窗口[-1, 1]以及[0, 1]的CAR值则分别为-0.001和-0.0025。而现金股利在首次红利公告组的第-1、+1日以及一般股利公告组的第-1、0、+1日产生的AAR值均在0.001至0.003之间。而在严武, 潘如璐, 石劲 (2009) 的研究中, 纯现金股利组在公告日及前后一日的AAR值均显著为负, 分别为-0.0872、-0.5240以及-0.1317。然而, 在本文的研究中, 现金股利在公告日前后一日内的AAR并不存在显著为负数的情况, 且在第-1、0日均高于前两者的实证结果。造成这一研究差异的原因可能是研究的样本和期间选取的不同。俞乔和程滢 (2001) 选取的数据期间为1992至2000年, 严武, 潘如璐, 石劲 (2009) 则选取了1993至2006年。而他们的样本整体均为所有沪深主板上市公司。造成本文数据偏高的另一个原因, 可能是创业板的送转题材一直是一个被市场关注和炒作的热点。因而, 虽然创业板的现金股利公告虽然影响效应明显小于创业板的混合股利公告, 但相对于主板而言更加能够引发投资者的关注和偏好。第五, 在股利公告日之后的一段时间内, 两种类型股利公告的AAR体现出截然不同的趋势, 在期间[4, 7]尤为明显。在这段时间内, 现金股利公告的AAR始终为正数, 但统计上不显著。而混合股利公告的AAR则出现了大幅下挫, 在第7日更是达到了研究期间的最低值, 为-0.0217。造成这种现象可能的原因, 可能在于投资者更偏好借助于混合股利公告这一题材进行炒作。在股利公告日当日, 游资的介入迅速推升股价。在公告日后一日, AAR迅速回落。虽然事件日后超额收益消失符合有效市场假说, 但却无法解释在此之后两日AAR的再次高起以及之后的大幅下降。AAR在第1日的回落可能源于事先获得内幕消息而在公告日之前已经入市的投资者在经历公告日当日获得显著超额收益后的提前离场, 也可能源于部分投资者落袋为安的谨慎操作。在第2、第3日时AAR的小幅上升可能是由仍然在场内的游资炒作导致, 或是源于小部分投资者看到前两日的股价走势后的跟风追涨。而接下来在第4至第7日AAR的大幅下挫, 则很可能是由炒作资金的大幅撤出以及股价下跌引发的恐慌性抛售叠加导致的。相较于混合股利, 现金股利这一题材的吸引力可能并不大, 而缺少炒作可能便是现金股利AAR的波动始终较为平缓的原因。第六, 混合股利与现金股利AAR变化趋势各异, 因而两种股利的CAR在不同区间内的差异明显也便在情理之中。如表4-2所示, 混合股利的CAR最大值产生在公告日附近的前后数日内, 而由于现金股利公告产生的正效应在公告其后数日内仍存在, 其CAR的最大值出现在期间[-2, 5]。不过, 就显著性而言, 混合股利在公告日前后的累计超额收益要明显显著于现金股利所能产生的最大累计超额收益。
(2) 按是否为高分红或高送转股利进行分类。为了研究股利的分红送转比例是否会对股利公告效应的强弱产生影响, 对样本总体按是否为高分红、高送转股进行分类作进一步研究。其中, 高送 (转) 股指公司每10股送 (转) 5股红股或以上, 而高分红指公司每10股税前现金股利超过5元。在所有48支个股样本的52次累计分红中, 高分红、高送转的股利公告有23次, 非高分红、高送转的股利公告次数则为29次。高分红与送股的比重占样本整体的比例高达44.23%。其中, 国民技术 (300077) 2010年度的高送转比例最高, 达到每10股送15股, 同时派发现金股利5元。由此可见创业板上市公司的高分红、高送转特征的确较为明显。值得注意的是, 在23次高分红与送转股利中, 有19次为混合股利, 而仅有4次为现金股利。混合股利的比重高达82.6%。非高分红、高送转股利则恰恰相反, 现金股利在其中占据了绝大多数, 而混合股利与送股股利分别仅在29次中占3次和1次。在所有高分红、高送转的混合股利中, 除分红送转比例最高的国民科技 (300077) 外, 其余混合股利均仅是送转比例达到高送转标准, 而派发现金的比例低于每10股税前现金股利5元。第一, 经过实证计算后, 将研究期间内各日高送转高分红组与非高送转高分红组的AAR列示于如图 (3) 中。对比图 (2) 与图 (3) 可以发现, 高送转高分红组与混合股利组的AAR走势非常相近, 同样非高送转高分红组与现金股利组的AAR走势类似。其原因无疑在于混合股利和现金股利分别占高送转高分红组与非高送转高分红组的样本总量均超过了八成。不过, 仔细观察后可以发现, 虽然两张图的折线走势总体相同, 但在个别事件日仍存在一定差异。例如, 高送转高分红组的AAR在公告日前三天便开始出现上升, 且在第-2、-1日保持上升趋势不变。而混合股利组的AAR在公告日前两日虽然都是正数, 但较第-3日相比均有所下降。在除此以外的事件日, 两根蓝色与红色的折线之间的走势也存在着不同点, 在此不一一赘述。第二, 将本文的实证结果与文献对比后发现均存在一定差异。沈海平 (2011) 的实证结果表示, 股利公告发布前后会产生持续的累计异常正收益。而陆正华、钟婉怡、陈娟娟 (2010) 的结果则显示, 在公告日前后数日的时间窗口内, 高送转股利政策的CAR值均为正, 而其他股利分配政策的CAR值均为负。这与本文的结论均不完全一致。造成不一致的原因, 可能是这两份文献选取的样本范围均为所有我国的上市公司, 且研究期间与本文不同。此外, 本文与沈海平 (2011) 的结论不同的原因可能还在于, 沈海平 (2011) 选择的公告日为高送转预案公告发布日, 这是投资者首次在公开市场信息中了解到高送转的消息, 所以市场反映理应是最为剧烈的, 从而出现持续性的超额收益。而本文选取的公告日为正式的分红派息公告日, 晚于预案公告, 因而市场反应没有那么剧烈且借题炒作的性质更大。而本文与陆正华、钟婉怡、陈娟娟 (2010) 在公告日前后数日内非高分红高送转股利的累计超额收益率的符号差异, 则还可能源于市场对于创业板股利公告的偏好强于对总体股利公告的关注。那么, 这一条平缓一条起伏的折线特性, 究竟是由不同类型的股利分配导致的, 还是由不同规模的送转比例导致的呢?就此问题, 本文进行了进一步的研究。按照是否为混合股利与现金股利、以及是否为高分红、高送转股利, 将总体样本分为I、II、III、IV四个类别。每一类别所对应的具体股利类型如表 (3) 所示。第三, 将总体样本按如上条件进行分类后, 得到的I、II、III、IV类样本数量分别为19、4、25和3。需要指出的是, II、IV类样本的数量很少, 可能会对研究结果的科学和准确性产生影响。将各类别样本在研究期间内各日的AAR值进行计算后在图 (4) 中以折线图的形式加以呈现。通过观察图 (4) 中的四条折线, 可以发现四种类型股利公告所产生的超额收益之间存在着较大的差异。总体而言, 高分红、高送转的混合股利公告所产生的AAR波动最为剧烈, 而非高分红、高送转的现金股利公告的影响则最小, 其在整个研究期间内基本都沿横轴轻微波动, 在很多时间点上都不显著。由此可见, 当混合股利与高分红、高送转这两个题材相互叠加时, 格外能够引发投资者的短线炒作热情。值得注意的是, 在股利公告日当日, 无论是现金股利还是混合股利, 高分红、高送转组AAR都出现了显著的上升, I、II组的AAR分别达到0.0217和0.0165。而非高分红、高送转组的AAR虽然为正但却明显不如前两者显著。这说明, 市场在股利公告日当天对于是否为高送转题材的关注要远大于股利发放的方式。第四, 若将四类股利公告在整个样本期间内的AAR均值由高到低排序, 则顺序依次为II、III、I、IV。其中, 仅有II为正, 均值为0.0049。IV的均值则仅为-0.003。在研究期内, 总体市场表现最好的为高分红、高送转的现金股利组, 而最不令人满意的则是非高分红、高送转的混合股利组。这一结果令人惊讶, 因为本文前段以及文献中的实证结果都显示, 投资者相对于现金股利而言更偏好于混合股利。然而, 从整个研究期间的平均超额收益率来看, 无论是否为高分红、高送转题材, 现金股利带来的平均超额收益要大于混合股利。不过, 当研究局部时段的超额收益率时, 高分红、高送转的混合股利公告依旧表现抢眼。这一点可以从表 (4) 与图 (5) 中明显地看出。在股利公告日前后数日的区间内, 尤其是[-2, 3]这一区间, 第I类股利公告的CAR值最高。而当将期间拉长, II类股利公告的CAR值呈现出明显的增长, I、IV类股利公告的CAR值却出现了负数。这说明, 投资者偏向于对混合股利公告题材进行短期炒作, 一旦获得部分超额收益便将资金撤出, 从而造成短期与长期内CAR的较大差异
四、结论
本文运用事件分析法, 通过对截至2011年末进行过分红派息的创业板上市公司进行实证分析, 对我国创业板上市公司的股利公告效应进行了研究。通过对样本整体的分析, 发现在股利公告日前后数日内存在明显的公告效应, 样本整体的平均超额收益率在数日内大幅上下波动, 可能与投资者对股利题材的炒作有关。窗口期[-2, 3]的累计超额收益率显著为正, 且为各窗口期内的最大值。而日平均超额收益率在股利公告日之前便出现了上升, 则说明可能有部分投资者已经事先了解了内幕消息。随后, 本文将样本整体进行分类后作了进一部研究。通过将样本整体分类为混合股利与现金股利, 实证结果显示混合股利的超额收益率波动明显大于现金股利, 且其在股利公告日前后数日内的累计超额收益率值远大于现金股利公告产生的累计超额收益率。不过, 混合股利公告的AAR在公告日后数日大幅下降的情况, 在现金股利公告中并不存在。本文的另一种分类办法是将样本整体分为高分红、高送转与非高分红、高送转两类。由于这两类分别含有较多混合股利与现金股利的样本, 故按二维条件 (是否为混合或现金股利以及是否为高分红、高送转股利) 将样本分为四类进行进一步研究。分析表明, 市场在股利公告日当天对于是否为高送转题材的关注要远大于股利发放的方式, 而当混合股利与高分红、高送转这两个题材相互叠加时, 投资者的短期炒作倾向最高。在股利公告日前后数日的期间内, 高分红、高送转的混合股利公告的累计超额收益率最高。而从较长期间看, 无论是否为高分红、高送转题材, 现金股利带来的平均超额收益要大于混合股利。
摘要：本文以截至2011年12月31日的我国创业板上市公司为对象, 分析了我国创业板上市公司的股利公告效应。结果表明, 就创业板整体而言, 在股利公告日前后数日内存在明显的公告效应, 且日平均超额收益率在股利公告日之前便出现了上升。在事件窗口期内, 混合股利公告产生的超额收益比现金股利显著, 且前者在整体研究区间内的波动明显大于后者。市场在股利公告日当天对于是否为高送转题材的关注要远大于股利发放的方式。在股利公告日前后数日的期间内, 高分红、高送转的混合股利公告的累计超额收益率最高。而从较长期间看, 无论是否为高分红、高送转题材, 现金股利带来的平均超额收益要大于混合股利。
关键词：创业板,股利公告效应,实证研究
参考文献
[1]陈晓、陈小悦、倪凡:《我国上市公司首次股利信号传递效应的实证研究》, 《经济科学》1998年第5期。
[2]魏刚:《我国上市公司股利分配的实证研究》, 《经济研究》1998年第6期。
[3]向锐、李琪琦:《股利政策市场效应的实证分析》, 《内蒙古财经学院学报》2006年第2期。
公告效应 第7篇
上市公司在增发决策公告后, 公司的股价会有一定程度的异常波动, 产生或正或负的超额收益率, 也就是公告效应。国外学者的实证研究表明, 当公司宣告SEO时, 公司的股票在二级市场的表现为明显的下跌。他们主要运用以下三个假说对其进行解释:价格压力假说、财富再分配假说和信息释放假说。国内学者通过实证发现我国股票市场也存在公告效应, 并做出相应的解释。刘力等 (2003) 的研究发现:增发公告具有显著的负价格效应, 他们把这一结果归因于我国特殊的二元股权结构下, 非流通股大股东利用增发流通股中所含的“流通权”价值进行“圈钱”的行为。
增发定价的高低会引起不同的公告效应, 这是证券市场有效性的一个反应。增发定价最重要的目标之一就是尽可能减小增发新股对公司股价的冲击。增发的公告效应能检验增发定价是否合理, 反映增发定价对二级市场价格的冲击, 因此是检验上市公司增发定价效率的核心指标。张宗新 (2003) 虽然从公告效应的角度对我国再融资的定价效率进行了研究, 但是他没有对影响定价效率的不利因素, 以及增发新股合理定价应充分考虑的因素做进一步的分析。因此本文运用实证分析的方法, 以我国股票市场普遍采用的累计投标询价定价方式为研究对象, 首先在对这种定价方式的公告效应进行描述性统计分析的基础上, 分析这种增发定价方式的有效性。然后, 把增发公告效应的平均累计收益率CAR作为因变量, 影响增发定价的内部特质因素和市场状况因素作为解释变量, 运用多元回归分析的方法来考察市场对这些发行定价重要影响因素的反应, 进一步找出影响定价效率的不利因素, 以及增发新股合理定价应充分考虑的因素。
二、研究假设
根据张宗新 (2003) 、刘力 (2003) 等研究得出我国股票市场存在负的公告效应, 因此可以假设:
H 1:上市公司宣告增发新股时, 市场会出现负的公告效应。根据我国增发新股制度的演变过程来看, 2000年到2005年增发定价方式经历了从固定价格发行定价全面向市场化发行定价方式转变过程。其中以证监会2002年7月26日正式颁布实施的《关于上市公司增发新股有关条件的通知》为标志, 在此以后增发新股政策逐渐趋于稳定, 增发定价方式也基本成熟, 发新股全部采用了累计投标询价的定价方式。而公告效应是市场效率最直接的体现, 并可以通过公告期的累积超额收益率 (CAR) 来衡量, 因此:
H 2:随着增发定价方式市场化水平提高, 累积超额收益率 (CAR) 逐渐增大。本文用发行相对数量来表示增发新股的规模, 等于增发数量与增发新股前流通股数量之比。因此:
H3:增发发行相对数量与累积超额收益率 (CAR) 负相关。我国特殊的股权结构是导致上市公司股权再融资偏好, 在一股独大结构下, 流通股股东只能被动地接受增发方案。同时增发前非流通股所占的比例越高, 增发后, 非流通股股东的财富增值就增加得越快, 流通股股东的财富损失就越大, 非流通股股东对流通股股东的剥削就越大 (李海萍, 2002) 。这往往给二级市场带来反感, 导致投资者“用脚投票”, 造成负的公告效应。我们用增发前非流通股所占的比例作为股权结构的替代变量, 根据以上分析可以假设:
H 4:股权增发前非流通股所占的比例与累积超额收益率 (CAR) 负相关。
H5:上市公司高价增发会使累积超额收益率 (CAR) 变小。
三、样本选取
本文选取从2000年1月到2005年12月增发A股的上市公司为研究样本。同时, 样本公司必须满足下述标准:
1.文章仅仅考虑A股普通股的公司发行A股普通股。2.仅考虑非金融类上市公司宣告增发新股。3.增发期间没有其他影响股市的重大事件发生, 因此本研究仅选择公布增发、配股信息与公布年报 (或中报) 时间差在20个交易日以上的公司。4.所需的财务数据和金融交易数据可以获得。本文实证分析需要财务数据和市场数据, 主要来自于国泰安证券数据库 (CAMARS) 和深圳、上海两大交易所发布的信息。
从2000年到2 0 0 5年, 随着增发新股相关政策的演变, 增发定价方式也朝着市场化的方向不断发展。按照市场增发门槛条件以及增发定价的确定方式, 本文将研究期间按表1划分, 来比较不同阶段之间的差异。
四、变量的确定及建立模型
本文把增发公告效应的累计收益率CAR作为因变量, 把影响增发定价的因素作为解释变量, 运用多元回归分析的方法来考察发布增发公告后市场对这些发行定价重要影响因素的反应。确定因变量时, 把影响增发定价的因素分为两类, 即内在特质因素和市场状况因素。具体因素如表2和表3中所列:
1. AAR和CAR的计算
本文采用比较简便的市场收益率调整法来计算超额收益率AR和累计超额收益率CAR。
第i种股票在第t日的超额收益率ARi, t, 即实际收益率减去预期收益率, 按以下公式计算:
这里所取的时间窗口为 (t-15, t+14) , t为公告发布日, 预期收益率可以简单的用大盘指数收益率代替。则第i种股票在窗口期内的累积超额收益率CARi为:
其中 (K, L) 为窗口期。
为了研究样本在增发公告发布期间的超额收益, 本研究定义了平均超额收益指标AAR (Average Abnormal Return) 为:
其中, n为样本数。
2. 回归模型的建立
本文把增发公告效应的累计收益率CAR作为因变量, 把影响增发定价的因素作为解释变量, 运用多元回归分析的方法来考察发布增发公告后市场对这些发行定价重要影响因素的反应。考察这些因素对增发宣告时超额回报率是否有影响, 多元回归模型见下式:
其中因变量CAR代表增发公告效应的累计收益率, β0是回归模型的常数项, βi代表第i个自变量的回归系数, 自变量xi的具体含义如表2和表3所示, ε是随即扰动项。
五、实证分析描述统计结果
1. 平均超额收益率 (AAR)
表4列出事件窗口 (-15, +14) 每日的平均超额收益率 (AARt) 及累计超额收益率 (CARt) 数据, 并给出AARt的统计显著性检验, 图1为对应的AARt值变化图。采用单样本T检验, 原假设H0为:AARt等于0;备择假设H1为:AARt不等于0。
从表4可以看出增发公告日 (即T=0日) 的平均超额收益率为-2.142%, t检验值为-5.16, t检验的双尾分布p值为0.000, 说明增发公告日的平均超额收益率显著不为零, 可以认为在我国A股市场显著存在负的公告效应, 上市公司公告增发新股的信息会马上对市场产生很消极的影响。从图1可以直观地看出这一特点, 在公告当日 (T=0) 代表AAR的折线下坠得很厉害, 而其他时间都基本围绕在横轴 (即AAR=0) 附近波动。同时也发现, 在公告日前1个交易的AAR统计上不能拒绝显著于0的假设, 这从某种程度上表明了公告前增发消息并未泄漏到市场, 只是在公告当日才有所反应。
从表4中的p值可以了解AAR值的显著性。在10%水平上显著的有T-4, T-3和T+7三日, 在5%水平上显著的有T-7和T+13两日, 在1%水平上显著的有T=0和T+4日, 即公告当日。由此我们可以初步判断取窗口 (-5, +5) 为公告效应的事件研究窗口应该是可行的, 该的窗口包括了最显著不为0的7日中的4日。
为全面考察增发公告对股价的影响, 并比较股价在不同时窗内的反应, 本文考察的事件窗包括 (0, 1) 、 (-1, +1) 、 (-2, +2) 、 (-1, +5) 、-5, +5) 、 (-7, +7) 、 (-15, +14) 共7个窗口, 见表5所示。
从上表可以看出, 这些窗口的平均累计超额收益率都小于0, 并且-2, +2) 、 (-1, +5) 、 (0, 1) 三个时间窗口的平均累计超额收益率CAR) 在5%显著水平上异于0;而 (-1, +1) 、 (-5, +5) 、 (-7, 7) 、 (-15, +14) 三个时间窗口的平均累计超额收益率 (CAR) 在1%显著水平上异于0。另外, 所有窗口累计超额收益率为负的均占所有样本的60%以上, 这从另一个侧面说明了公告效应的显著性。
从 (-1, +1) 、 (-5, +5) 、 (-7, +7) 等短窗口来看, 随着时间窗口的延长, CAR相应的下跌的更多, 其中 (-1, +5) 窗口的下跌水平最为集中。当窗口再延长时, 公告效应反而变小了, 这可能是受到其他干扰信息的影响。考虑既要全面反映公告期间的市场反应, 又要避免窗口期过长而将其他干扰信息加入到研究当中, 所以本文采用 (-5, +5) 这一期间来计算实证分析中增发公告效应的平均累计超额收益率 (CAR) 。
2. 有关公告效应假设的检验
H 2:随着增发定价方式市场化水平提高, 累积超额收益率 (CAR) 逐渐增大。
从上面的分析, 可以得知我国A股市场确实存在显著为负的公告效应。因此我们就可以采用平均累计超额收益率CAR作为衡量指标, 来考察增发定价方式的效率。根据第三章对我国增发新股发行制度的演变过程来看, 2000年到2005年增发定价方式经历了从固定价格发行定价全面向市场化发行定价方式转变过程。其中以证监会7月26日正式颁布实施的《关于上市公司增发新股有关条件的通知》为标志, 在此以后增发新股政策逐渐趋于稳定, 增发定价方式也基本成熟, 发新股全部采用了累计投标询价的定价方式。因此本文根据第三章对增发制度演变的阶段划分方法, 将增发A股的上市公司样本分为两组。其中第一组是阶段3即2001年5月-2002年7月之间的样本, 代表增发定价方式尚未完善的阶段;第二组是阶段4即2002年8月-2005年12月增发的上市公司, 代表增发定价方式基本成熟的阶段。因此第二组样本采用的定价方式具有更高的市场化水平, 我们可以运用参数假设检验, 来判断两组样本的CAR是否显著存在差异。其中第一组有20家公司, 第二组有37家公司。经过F检验, 两组样本的方差在5%显著水平上无差异。当CAR的窗口期选取 (-5, +5) 时, 假设两组样本服从正态分布, 两组样本均值的T检验t值为2.221, p值为0.030, 因此在5%显著水平上拒绝H0, 接受备择假设H1:两组样本的CAR均值存在显著差异。同时还检验了 (-15, +14) 的长窗口, 依然显著存在差异。两组的CAR均值如表6所示, 第二组的平均CAR明显上升。因此从累计超额收益率来看, 随着增发定价方式市场化水平提高, 负的公告效应逐渐变小, 表明增发定价方式对二级市场股价的冲击减小, 定价效率提高。
**表示在1%水平显著, *表示在5%水平显著
六、回归分析结果
本文以代表增发公告效应的平均累计超额收益率 (CAR) 作为因变量, 表2中所列的内部特质因素和表3中所列的市场状况因素作为自变量, 建立计量模型进行多元线性回归, 并采用逐步回归的方法来避免自变量之间的多重共线性问题。为了达到更好的回归效果, 本文将第1和第2阶段的样本合并在一起作为第一组, 代表市场化定价方式的引入期;第3阶段的样本作为第二组, 代表市场化定价方式的发展成熟期。得出逐步回归结果如下:
**表示在1%水平显著, *表示在5%水平显著
表7给出了全部样本增发公告效应的回归结果。从表中可以看出:
(1) 净资产收益率对累计超额收益率有正的影响, 平均影响程度为22.4%, 且在10%水平上显著。这意味着, 在中国市场上, 二级市场对反映公司盈利能力的净资产收益率持积极的态度, 给股价带来正面影响。
(2) 非流通股比例对累计超额收益率有负的的影响, 平均影响程度为-30.3%, 且在5%水平上显著。回归结果与原假设一致, 即股权增发前非流通股所占的比例越大, 对公告效应的负面影响越大。这主要是因为我国股票市场特有的股权分置体制造成的, 说明持有流通股的中小股东的确对非流通股“一股独大”的现象反感。
(3) 发行相对数量对累计超额收益率也有负的影响, 平均影响程度为58.6%, 在1%水平上显著。说明发行规模越大, 对二级市场价格的负面影响越大, 累计超额收益率也就越低。回归结果证明原假设“H3:增发发行相对数量与累积超额收益率 (CAR) 负相关”成立。并且发行规模这一因素对二级市场超额收益率的影响程度最大, 也最显著。这是由于我国A股增发就是增发流通股, 会稀释现有流通股股东的流通权, 使流通权价值下降, 进而导致股票市场价格的下跌。 (李宏, 2004)
**表示在1%水平显著, *表示在5%水平显著
表8、表9是对处于不同阶段的样本分别进行回归的结果, 与总体样本的结果基本上一致, 原假设H3:增发发行相对数量与累积超额收益率 (CAR) 负相关和H4:股权增发前非流通股所占的比例与累积超额收益率 (CAR) 负相关均在1%显著水平上通过检验。
另外, 第一组 (1、2阶段) 高价增发这一虚拟变量对累计超额收益率的影响不显著, 而第二组高价增发的回归系数在5%水平上显著为正, 说明高价增发确实引起了负的公告效应。两个不同阶段对原假设的检验得出不同的结论, 这可能是因为2002年以前我国股票市场正处于增发市场化定价方式引入的初期, 由于我国证券市场不成熟, 投资者往往不够理性, 在大机构的操纵下, 投资者往往跟风, 使得增发价格和二级市场价格都高于股票的内在价值, 所以从短期来看对增发公告效应的累计超额收益率没有显著的影响。第3阶段随着市场增发制度的逐步成熟, 投资者也更加理性, 这时二级市场会对过高的增发定价作出负面反应, 导致累计超额收益率下降。这也从侧面反映了定价效率的提高。
七、结论
根据以上的分析可知, 虽然随着定价方式市场化水平的逐渐提高, 累计投标询价这种增发定价模式逐渐成熟, 增发定价负的公告效应逐渐减少, 定价效率有显著的提高。但是从增发定价公告效应的影响因素来看, 非流通股比例、增发相对数量这两个重要因素对公告效应有显著的负面影响, 对二级市场的股价造成冲击。这是由于我国股票市场特有的股权分置和非流通股“一股独大”等体制问题造成的。因此要进一步提高我国A股增发定价的效率, 必须考虑我国市场体制上的差异, 不能单单依靠直接照搬国外市场化的定价方式。同时研究还发现高价增发现象也会是负的公告效应增大, 因此要提高增发定价效率, 还必须考虑股票真实的内在价值, 增发定价不能过分偏离起绝对价格。
摘要：本文以我国A股市场2000年1月到2005年12月实施增发的78家上市公司为样本, 对我国目前普遍采用的增发定价方式—累计投标询价的定价效率进行综合考察。其中, 以增发的公告效应衡量增发定价对二级市场价格的冲击, 作为检验上市公司增发定价效率的核心指标。通过参数假设检验、多元回归分析等方法, 检验增发定价的效率机制, 找出影响增发定价效率的不利因素, 以及增发新股合理定价应充分考虑的因素。
关键词：增发,定价效率,累计投标询价,公告效应,累计超额收益率
参考文献
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公告效应 第8篇
1994年上海陆家嘴股份有限公司定向回购国家股, 开创了我国上市公司股票回购的先河。我国早期的国有股定向协议回购成为解决上市公司“一股独大”问题的有效工具, 在一定程度上改善了上市公司的股权结构和治理机制, 缓解同股不同权问题。2005年6月16日, 中国证监会出台的《上市公司回购社会公众股份管理办法 (试行) 》放宽了上市公司对流通股回购的限制, 翻开我国股票回购崭新的一页, 股票回购转变为上市公司调整资本、实现价值合理回归的一种资本运营工具。
一、文献综述
国外学者借助于成熟的市场和大量的样本应用定性与定量相结合的研究方法, 对股票回购公告效应进行了全面系统的研究。Vermaelen (1981) 分别以1962~1977年间111家公司所实施的131次要约收购事件及198家公司所实施的243次公开市场回购事件作为研究对象进行实证研究, 研究结果发现:公开市场回购公告日前一日样本公司异常报酬为2.37%, 公告日当日则为1.0%。Ikenberry等 (1995) 对美国1980~1990年间的股票回购进行了深入分析, 发现回购公告日前累计超常收益率为负值, 公告日后3~10天的累计超常收益率为0, 但公告日后1~3年间的累计超常收益率均为正值, 且第4年平均超常收益率可达12.1%, 即公司回购公告日后股价长期效应明显, 但短期效应并不显著。
国内股票回购公告效应的大部分研究结果表明, 回购公告在我国证券市场上都能产生正向的累积超额收益率, 具有积极的市场反应, 部分研究结果还表明股票回购事件中存在内幕交易。王伟 (2002) 采用事件研究法对“云天化”、“申能股份”这两起回购事件进行实证研究后发现, 在我国现阶段, 股票回购不是用来向市场传递公司价值被低估的信号, 而是在公司经营业绩欠佳时, 用来改善相关财务指标和维持股价;国有法人股回购的相关信息在披露上欠规范, 使“特殊交易者”可以提前获悉回购信息, 进行内幕交易。梁丽珍 (2006) 利用35家有效样本对我国上市公司股票回购公告的市场反应及影响因素进行实证研究。结果表明:我国的股票回购公告虽然存在一定的信息提前泄露现象, 但仍有正向的累计超额收益率。吴谍泠和王帅 (2007) 研究表明, 样本国有法人股和样本流通股的累积超额收益率都呈现先升后降的趋势, 且样本国有法人股表现得更为明显, 股价的累积超额收益率也更高。股票回购确实可以在一定程度上提高被低估了的公司价值。我国股票市场存在着信息披露不充分、操纵市场、内幕交易的情况。综观国内关于股票回购公告效应的文献资料, 笔者发现大部分都借鉴国外的研究思路, 研究方法由案例分析法逐渐转变为以事件分析法为主, 正常收益的度量采用市场模型, 累计异常报酬的计算大都应用CAR法, 研究方法过于单一, 缺乏创新。
本文试图采用基于API的事件分析法测度我国上市公司股票回购公告的市场反应, 并且运用比较分析法从回购支付方式的角度研究债权资产回购和现金回购的市场反应, 揭示不同研究方法的选择是否对研究结果有影响。
二、研究设计
1. 样本选取与数据来源。
初始样本为2005年6月16日证监会出台《上市公司回购社会公众股份管理办法 (试行) 》以来所有实施回购A股的上市公司, 截至2010年3月底, 共有51家公司披露股份回购公告。样本筛选原则为: (1) 剔除金融保险业的公司; (2) 剔除股票回购信息不详的公司; (3) 剔除回购股票类型为B股的公司; (4) 剔除股票回购首次信息公布日前后10个交易日存在停牌的公司。按照上述原则筛选后, 最终得到的研究样本为31家公司共34次股票回购信息公告。
本文数据来源于上海证券交易所、深圳证券交易所、锐思金融研究数据库、国泰安研究服务中心、巨潮资讯网。
2. 事件分析法下研究变量的确定。
(1) 事件发生日。股份回购信息发布有三个重要时点:首次信息公布日、股东大会通过日和回购期限起始日。本文以信息含量最大的首次信息公布日作为事件发生日。
(2) 时间窗口的确定。通常情况下, 当一个事件发生时, 在距其最短的时间里应该产生最大的影响, 随着时间的推移, 其影响程度应该越来越小。本文以-10日前1年作为估计窗, 保证估计的严谨性。0指事件发生当日, -1指前一日, 1指后一日, 其他的依此类推。以[-10, +10]作为事件窗口, 一方面是参考已有研究, 充分反映事件的影响;另一方面也是避免事件窗过长而涵盖其他事件的影响。
(3) 度量正常收益的模型。本文选用常用的市场模型来衡量正常收益, 则有:ARit=Rit-αi-βi Rmt。其中:ARit为事件窗内证券i在第t日的异常收益率;Rit表示证券i在第t日的实际收益率;αi和βi分别为根据总市值加权方式计算的每只股票上市后每个完整年度的市场模型参数;Rmt为第t日市场投资组合的收益率 (上证指数或深证综指日收益率) 。
n种股票的平均异常收益率AARt为:
其中:n为股票数。
(4) 累计异常收益率的计算。Fama等 (1966) 指出, 累计异常收益率计算方法是将事件期间的平均异常报酬累加起来, 进而获得特定事件对公司股价的累计影响数, 此法一般称为累计异常收益 (CAR) 法。而Ball与Brown (1968) 发展应用的累计异常收益率的计算方法, 是利用累乘的方式求得累计异常收益率, 此法一般称为API法。
当股价持续上涨时, 若股价由100元涨至150元再涨到200元时, 由CAR法所计算的累计异常收益率为83% (50%+33%) , 而由API法所计算出的累计异常收益率为100%[ (1+50%) × (1+33%) -1], 即在多头市场下股价不断上涨, API法下的累计异常收益率比CAR法下的高。利用相同的方法进行验证, 在股价持续波动时, 若股价由100元跌至50元再涨至80元时, 由CAR法所计算的累计异常收益率为10% (-50%+60%) , 而由API法所计算出的累计异常收益率为-20%[ (1-50%) × (1+60%) -1], 即在股价波动较大时, API法下的累计异常收益率比CAR法下的低。综上所述, 由于累计异常收益率的计算方式不同, 造成股市在不同波动的情况下会产生不同的CAR与API, 进而影响研究结论。
API与CAR隐含的持股策略有所差异。CAR隐含在持有股票的期间内, 每日等额投资于每种股票, 而累计异常收益就是将各阶段的报酬相加。这似乎与一般的持股策略相违背。一般而言, 投资者都会在证券价格上升时出售股票, 当证券价格下降时则会购回股票, 而CAR的策略是在持有期间一直持有原股票。API隐含有在持有期间不会有买卖股票的交易, 一直到最后一期才出售股票, 而累计异常收益就是用事件期异常报酬的复利来计算, 比较符合市场投资者的持股策略。
(5) 检验异常收益的显著性。如果股票回购发生对股价无影响, 那么AARt、APIt均服从均值为0的正态分布, 这样可以通过检验AARt、APIt是否为0来确定事件的发生对股价是否产生影响。
本文通过T检验来判别平均异常收益和异常绩效指标为零的假设是否成立。当比较不同股票回购之间的差异时, 用F检验判别股票回购1的异常绩效指标与股票回购2的异常绩效指标相等的假设是否成立。
3. 研究假设。本文提出如下假设:
假设一:股票回购是一种利好信号, 使首次信息公布日产生最大正向的平均异常收益率。
假设二:事件发生日前, 证券市场对股票回购信息有明显的提前反应, 产生正向的平均异常收益率, 异常绩效指标不断升高。
假设三:事件发生日后, 证券市场对股票回购公告有明显的正向反应, 但平均异常收益率也逐渐降低, 异常绩效指标保持平稳。
假设四:债权资产回购下的异常绩效指标显著大于现金回购下的异常绩效指标。
三、实证分析
1. 描述性统计分析。事件窗[-10, 10]内的AAR和API如图1所示:
从图1可以看出, -2日和-1日的AAR在10%的水平上显著, T值分别为1.625和1.827;0日的AAR在5%的水平上显著, T值为2.366;其他事件日的AAR在统计上均不显著。对不同事件窗口的API进行API为零的T检验, 结果表明事件窗[-10, 10]、[-10, -1]和[-10, 2]的T值分别为1.813、1.530和2.372, 对应的P值为0.079、0.136和0.024。
在回购公告日前[-10, -4]这段时间内, AAR在零值附近小幅波动, API伴随AAR小幅震荡, 股票回购信息并没有引起股价异常变动。[-3, 2]窗口的AAR都为正值, 远远高于其他时间的AAR, 并且首次信息公布日的AAR为最高值, 达到0.166, 且在5%的水平上显著为正, 这说明无论公司宣告回购本公司股票是为了发布公司股价被低估的信息, 还是为了减持国有股、优化上市公司资本结构、推动股权分置改革的顺利进行, 根据信号传递理论, 回购公告都传递公司有良好前景的信息, 是一种利好信号, 首次信息公布日的信息含量最大, 当日的正向异常收益率最高。这支持假设一。
在整个事件期内, API一直为正, [-10, 10]窗口的API为5.658%, 且在10%的水平上显著为正。这与梁丽珍 (2006) 的研究成果一致, 异常绩效指标高于马明和运怀立 (2000) 窗口[-10, 10]的CAR值2.13%。从-3日开始API由零值附近快速升高, 在公布日后的2日达到最高峰值, 区间[-10, 2]产生6.826%的API, 并且通过显著性检验, 在5%的水平上显著为正。
公告日之前, 区间[-10, -1]产生正向的异常绩效指标, 其值为2.831%, P值为0.136, 这说明我国股票市场被认为还没有达到弱式有效, 法律法规和制度设计还不尽完善, 投资者保护方面有所欠缺。股票回购的相关信息在披露上欠规范, “特殊交易者”可能提前获悉有关回购信息, 从而进行牟利, 市场提前反应, 这与王伟 (2002) 的分析结论大致相同。这支持假设二。
事件窗口[2, 10]的API随着AAR迅速下降而小幅回落, 这说明随着信息的传播, 公告效应逐渐被市场消化, 信息含量不断下降, 正向的异常收益率也逐渐降低, 异常绩效指标保持平稳, 这与吴谍泠和王帅 (2007) 的累计异常收益率“先升后降”的结论不同。这支持假设三。
2. 交叉分组。不同回购支付方式的API如图2所示:
债权资产回购和现金回购在事件窗[-10, 10]内的API的T检验结果表明二者在统计上都不显著, P值分别为0.110和0.275。
图2中, 债权资产回购下的累计异常收益率明显高于现金回购下的累计异常收益率, 累计异常收益率不仅在-5日开始上升, 比现金回购提前2日, 而且债权资产回购在[-10, 10]的API高于现金回购下的, 二者API差值F检验的P值为0.091, 统计上显著。这支持假设四。
上市公司采用债权资产回购股票, 大部分利用“以股抵债”解决大股东占款的问题。“以股抵债”具体指上市公司以其控股股东侵占的资金作为对价, 冲减控股股东持有股份, 将被冲减的股份依法注销的行为。这对优化上市公司的资本结构、股权结构及财务指标有一定的积极作用, 同时能解决大股东占款问题, 推进股权分置改革, 减小应收账款的坏账风险。而这些动机通过回购公告传递得更为充分, 更能吸引投资者, 所以回购公告能带来更高的累计异常收益率。
现金回购向市场传递上市公司缺乏良好的投资机会或者有闲置资金的信息, 能减少企业的自由现金流量;同时, 流通股回购都是以现金支付对价, 由于回购流通股历史较短、上市公司信息披露不完善和证券市场制度欠缺, 投资者怀疑公司传递的股价低估信息的可信度。
总之, 债权资产回购主要是解决公司股权结构和治理结构的问题, 强调对上市公司基本面的改善。现金回购向市场传递公司缺乏良好的投资渠道的信息, 减少公司自由现金流, 预期上市公司基本面的恶化。进行现金回购的股票大都是流通A股, 回购比例也较低, 对股票供需状况的改善也较为有限, 更多是为了向广大投资者传递股价低估的信息, 因此现金回购强调上市公司对当前股价的主观判断和上市公司基本面的隐忧。
四、结论
本文以我国上市公司股票回购为研究对象, 运用基于API的事件分析法进行研究, 研究发现我国上市公司在首次信息公布日前存在较大的正向异常收益, 这与国外实证分析结论不符, 表明在公告之前可能存在信息泄露现象。累计异常收益率的计算运用API法, 研究结论不同于CAR法下的结论, 这说明研究方法对研究结果有所影响。不同回购支付方式的股票回购向市场传递信号的强弱不同, 债权资产回购的市场反应明显好于现金回购的市场反应。
基于此, 上市公司需要强化信息披露的责任, 杜绝信息出现提前泄露的现象;监管层也需要加强对信息披露行为的监管, 做好事前、事中、事后的全方位监管, 并且对股票回购过程中出现的不正常的现象加以分析处理以完善股票回购制度;投资者应当确立理性、稳健的投资原则, 避免出现盲目投机行为。
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