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摘要:在投資者是理性的假設框架下展開討論,具體采用事件研究的方法,對中國A股上市公司的非特定對象公開募集股份(以下稱增發)行為進行實證研究。選取了2001年8月到2007年3月的17個增發樣本,得出增發股票在董事會公告日有-3%左右顯著價格負效應。但增發股票在上市日沒有顯著的價格負效應,并認為信息假說理論和中國二元股權結構對該現象給予了很好的解釋。
1引言
向不特定對象公開募集股份,又稱作“增發”,指符合規定條件的上市公司,在證監會核準以后對非特定對象公開募集股份的一種再融資方式。本文通過把增發和定向增發區分開來,并利用多個事件日和事件窗進行研究,重點著眼于分析增發的信息效應和價格壓力效應。
Barclay、Litzenberger(1988)和AigbeAkhigbe、T.Harikumar(1996)把增發價格效應產生的原因的相關研究總結為三個組要的理論。
價格壓力假說:Masulis、Korwar(1986)和Avner•Kalay、AdamShimrat(1986)指出:公司股票是比較特殊的商品,不存在其他類似的替代品,所以其需求曲線是向下傾斜的。因此,供給上升必然導致價格的下降。
信號假說:Myers和Majulf(1984)基于逆向選擇提出了融資的優序理論(ThePeckingOrderTheory),并指出企業在再融資的時候,首先選擇進行內源融資,然后是可轉債和普通債券的融資,最后才是股權融資。因此根據該理論,上市公司擁有更多投資者沒有的信息,增發公告日股票價格由于傳遞負面消息而下跌。
2研究的數據和方法
2.1樣本篩選及數據來源
本文研究的對象是中國A股票市場上市公司的增發行為,因此選擇的樣本將不包括以下幾類增發行為:(1)公司上市之前的增發行為;(2)公司對B股、H股的增發行為;(3)上市公司定向增發的行為;(4)增發得到證監會核準的上市公司增發;(5)雖為上市公司增發,但增發募集資金主要用于引入戰略投資者、產業轉型、資產注入或重組、集團整體上市、新股東借殼上市等重大戰略決策。通過剔除樣本后,最終符合條件的樣本為17個。增發公告、數據均來源于上海萬得信息技術有限公司Wind資訊金融終端的統計信息。新晨
2.2研究方法
本文采用事件研究的方法考察增發的價格效應。在該事件研究中分二個事件日,分別為董事會增發預案公告日和增發股票上市日。由于本文關注于信息效應和價格壓力效應,增發預案公告日最先傳遞信息的時點,而股票上市日是股票供給變化時點。由于《上市公司證券發行管理辦法》規定增發預案公告必須在兩個工作日內公開披露,因此事件日窗口選擇為(-2,0)。同時考慮到分析的全面以及公司信息可能過早泄漏嫌疑,本文還對(-10,0)、(-2,2)(-5、5),和(-10,10)窗口進行分析。
本文分別用市場模型和常均值模型描述正常狀態收益率,估計窗口取(-280,-40)。單個股票i在事件窗內內的異常累計回報率為。關于股票正常回報本文分別用市場模型和常均值模型來估計。市場模型表述為E(Rit/Xt)=i+Rmt。
3實證結果
3.1增發公司的基本特征
表1是17家樣本上市公司上市地點、是否完成股改、預案公告年份和行業布方面的基本信息。
從上表中可以看到,增發公司的行業分布和市場總體行業分布情況基本一致,不存在選擇性偏差。從預案增發公告時間上看,2003-2005年公告數比率最大,并且88.24%的增發都發生在2005年之前,2006年之后多以定向增發為主。
3.2增發預案公告日股票價格效應
表格2,為用市場模型和常均值模型得出的樣本股票增發預案公告日事件窗口內的平均異常收益和累計異常收益。從上表可以看出,在增發預案公告日(t)在兩個模型下分別有-2.66%和-2.86%明顯的負異常收益率。以此同時,t日的累計異常收益率也達到了最大水平。由此我們可以看到,預案公告日存在明顯的價格負效應。
表格3,為用市場模型和常均值模型得出的樣本增發股票上市日事件窗口內的平均異常收益和累計異常收益。從上表可以看出,在增發上市(t)在兩個模型下分別有-1.57%和-1.81%明顯的負異常收益率。以此同時,t日的累計異常收益率也達到了最大水平,并隨后下降。
4結論
從以上統計數據我們可以得出以下幾個結論:(1)增發股票在董事會公告日有-3%左右價格負效應,并且在統計上是顯著。(2)增發股票在上市日沒有明顯的價格負效應,并且在統計上非顯著。
以上統計數據表明,增發股票上市日無論從絕對數上,還是從統計角度上看,上市日沒有顯著的負價格效應。因此在中國A股市場股票增發不會帶來價格壓力效應。由于企業比股東擁有更多關于企業的信息,因此股票發行給股東傳遞目前股價高估的利空消息,因此帶來股價的下跌。還有解釋是增發帶來的過多的多余現金,使得問題變得更加嚴重,從而導致公司價值下降。
參考文獻
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[2]Ross,S.,1977,Thedeterminationoffinancialstructure:Theincentive-signalingapproach,