（金融学专业论文）股权分置改革公告效应的事件法研究.pdf

内容摘要 内容摘要 在前人研究的基础上，本文采用大样本数据，以事件研究为基础，区分股权 分置改革前后两个阶段，对股改信息发布给股市带来的异常收益和累积超常收益 进行了检验及分析。结果发现，股改信息正式发布前特别是事件日前1 天，市场 上存在着反应过度现象，上市公司股价显著上升，投资者能获得较明显的正的异 常收益，这不能不让人怀疑股市存在着内幕交易。股改信息发布后，市场能对股 价做出反向修正，股改的公告效应在一段时间内能被市场吸收，一定程度上反映 了中国股市并非完全无效率。前后对比来看，股改进行到中后期，市场对股改信 息公布的反应相对平稳，股改信息对股市的冲击减弱，并能在事件日后更迅速地 释放，整个市场趋于理性。通过对比检验发现，深沪两市异常收益和累积异常收 益不存在显著差异，没有证据表明深市比沪市更有效率。此外，统计检验并未证 实对价水平高的股票在事件窗内的异常收益和累积异常收益远高于对价水平低 的股票，投资者对对价水平并不是特别敏感。这可能表明投资者对股权分置改革 已经形成了较稳定的预期。相对于投机股改股票获得短暂的异常收益而言，他们 更希望从投资财务基本而好、发展潜力大的股票中获得长期收益。 主题词：股权分置改革，事件研究法，异常收益，累积异常收益，统计检验 a b s 打a c t a b s t r a c t c h o o s i n g1 6 9s t o c k so f1 i s t e dc o r p o r a t i o n si n v o l v e di nt h er e f o r mo f d i v i s i o no fs t o c ko w n e r s h i pa st h es a m p l e ，t h i sp a p e ra n a l y z e st h e f l u c t u a t i o n so fc a m u l a t i v ea b n o r m a lr e t u r n sa n da b n o r m a lr e t u r n sr e s u l t e d b yt h ea n n o u n c e m e n to ft h er e f o r m t h ep u r p o s eo ft h i sp a p e ri st ot e s t i f y w h e t h e rt h e r ei sd i s c l o s u r es h o r t l yb e f o r et h ee v e n td a t ea n dd i s c r e p a n c y ) ol w e e nt h es h a n g h a ie x c h a n g ea n ds h e n z h e ne x c h a n g e ，a n dw h e t h e rt h e m a r k e tcanr e a c tt ot h ea n n o u n c e m e n tq u i c k l ye n o u g h f u r t h e rm o r e ，w ew a n t t of i n dw h e t h e ri n v e s t o r sarem o r es e n s i t i v et os t o c k si n v o l v e di nt h e r e f o r mw i t hh i 巾l e v e lo fc o n s i d e r a t i o i l st h a nt h o s ew i t hl o wl e v e l o f c o n s i d e r a t o n s t h em a i nm e t h o du s e di nt h i sp a p e ri se v e n ts t u d ym e t h o d ，w h i c h c o n s i s t so ff i v es t e p s n a m e l yt h ed e f i n it i o no fe v e n t t h es e l e c t i o no f s a m p l e t h ec a l c u l a t t o no fn o r m a l a n da b n o r m a lr e t u r n s t h es t a t is t i c a l t e s ta n da n a l y s isa n dt h ec o n e l u s i o n s b a s e do ns u c ham e t h o d ，t h e e m p i r i c a lr e s u l t s i n d i c a t et h a tt h es h a r em a r k e to v e r a c t su p o nt h e a n n o u n c e m e n to ft h er e f o r m ，e s p e c i a l l yo nt h ef i r s td a yb e f o r et h ee v e n t d a t e t h ei n v e s t o r scang e tp o s i t i v ea b n o r m a lr e t u r n ss i g n i f i c a n t l y d i f f e r e n tf r o mz e r o w h i c h m p l e sin s i d e rt r a d i n ga c t i v i t ie sd u r in gd a y s b e f o r et h ea n n o u n c ed a t e a sf o rd a y sa f t e rt h ee v e n td a t e ，t h es h a r e m a r k e tc a nm a k e a d j u s t m e n t s t o w a r d st h ep r i c er e v e r s e l y ，a n dt h e a n n o u n c i n ge f f e c tcanb ea b s o r b e dw i t h i nar e a s o n a b l ep e r i o do ft i m e ，i n t h i sw o r d t h ew h o l es h a r em a r k e ti sn o ta b s 0 1 u t e l yi n e f f i c i e n t a st h e r e f o r ma d v a n c e s t h es h a r em a r k e t sr e a c t i o nt ot h ea n n o u n e e m e n to fih e r e f o r mb e c o m ee v e ng r a d u a l l v i no t h e rw o r d s t h ea n n o u n c e m e n t si m p a c t o nt h em a r k e ti sg e t t i n gw e a k e ra n dw e a k e r ，w h i c hcanb er e l e a s e dt oa n d a b s o r b e db yt h em a r k e tm o r ea n dm o r eq u i c k l y f u r t h e rm o r e ，s t a t i s t i c a l t e s ti n d i c a t e st h a tt h e r ei sn o s i g n i f i c a n t d i f f e r e n c eb e t w e e n c o r p o r a t i o n sl i s t e di ns h a n g h a ie x c h a n g ea n ds h e n z h e ne x c h a n g e ，a sf a r a st h ea b n o r m a lr e t u r na n da c c u m u l a t i v ea b n o r m a lr e t u r n sc o n c e r n e d t h e r e i sn oe v i d e n c ep r o v i n gd i s c r e p a n c yb e t w e e nt h et w os u b m a r k e t s w h e ni t c o l l i e st os t o c k sw i t hd i f f e r e n t1 e v e l o fc o i l s i d e r a t i o n s ，t h e r ei sn o s i g n i f i c a n ts t a t i s t c a l l ym e a n n g f u ld i s c r e p a n c yb o t hi nt h ea b n o r m a l r e t u r n sa n da c c u m u l a t i v ea b n o r m a lr e t u r n s t h i sm e a n st h ea b n o r m a l r e t u r n sr e s u l t e df r o mt h ea n n o u n c e m e n t saren o tc o r r e l a t e dw i t ht h e c o n s i d e r a t i o n s t h ei r i v e s t o t sa r en o tt h a ts e n s i t i v et oc o n s i d e r a t i o n s a ss o m eo t h e ra r t i c l e ss a i d m a y b ei ti sb e c a u s et h em a r k e th a sf o r m e r m o r es t a b l ee x p e c t a t i o n sa b o u tt h er e f o r m a n di n v e s t o r sm o r er a t i o n a lt h a n t h ee a r l yp e r i o do ft h er e f o r m t h e yarep a y i n gm o r ea t t e n t i o nt ot h e l o n g t e r m r e t u r n sf r o ms t o c k sw i t hb e t t e rf u n d a m e n t a lf i n a n e i a l c o n d i t i o n sa n dm o r ep o t e n t i a lt od e v e l o p k e y w o r d s ：t h er e f o r mo fd i v i s i o ni no w n e r s h i ps t r u c t u r eo fs h a r e s ， a c c u m u l a t i r ea b n o r m a lr e t u r n ，a b n o r m a lr e t u r n ，e v e n ts t u d y i i 致谢 致谢 本人承蒋先玲老师悉心指导，提出许多改进建议，终能顺利完成此文，内心 十分感激。蒋老师严谨的治学态度，谦逊的品格和对学生认真负责的态度让我非 常感动和敬佩。蒋老师为我所做的一切让我万分感激。本人唯有在以后的学习和 工作中加倍努力，以更多的成果来回报导师。 另外，论文中的部分数据是在同学王洁的帮助下收集的，部分图示是在张鹏 同学的帮助下完成的，在此一并致谢。 h i 一、引言 一、引言 股权分置是由中国股市建立的特殊背景和特殊的演变过程造成的，是一直困 扰中国股票市场的制度性缺陷。股权分置的根源是对股份制及证券市场的功能和 定位认识不统一，其本质是非流通股与社会流通股之间的产权关系不清，其隐含 的问题是非流通股的流通问题和价格确定问题。 股权分置带来的制度性缺陷始终阻碍着中国股市的健康发展。在2 3 的股票 为非流通股、大股东对公司有绝对控制权的情况下，小股东的利益得不到保障， 上市公司成为了大股东的“圈钱工具”，公司治理缺乏共同的利益基础，国有资 产管理体制改革无法深化。而且，随着新股发行上市不断积累，它对资本市场改 革开放和稳定发展的不利影响也日益突出。股权分置影响资本市场预期的稳定， 使资本市场定价功能的不能正常发挥，合理配置社会资源功能的丧失。 正是在这种背景下，2 0 0 5 年4 月2 9 日，经国务院批准，中国证监会下发了关 于上市公司股权分置改革试点有关阅题的通知，正式启动股权分置改革试点工 作。截至2 0 0 7 年年3 月2 3 日，包括试点的两批共4 6 家上市公司，深沪两市的1 4 9 1 家a 股上市公司中共进行了6 4 批股改，完成股改的公司( 剔除方案被否决的公司) 总数达1 2 3 7 家，占a 股公司的8 2 9 6 ，此外还有1 0 9 家正在进行中。 二、般权分置改革研究现状及存在的河题 二、股权分置改革研究现状及存在的问题 学术界对股权分置改革问当前的讨论由来已久。股改开始后，此方面的文章 更是大量出现，其中大多以定性研究为主，实证分析的文章不多 雷辉，李小晓和王书华( 2 0 0 6 ) 对早期股改公司进行研究发现，股改过程中 存在着反应过度的现象，股改公司停牌前寻租行为过盛，上市公司市场股价的显 著上升。他们怀疑这与股改内幕信息过早透露到市场有关，在股改进程中出现的 信息不对称的整体化的倾向有必要引起投资者注意。 陈蛇和陈朝龙( 2 0 0 5 ) 应用事件研究方法和“有无”对比分析法的共同原理， 对股权分置的事理进行了分析，从而解释股权分置引发的个股股价上涨和大盘下 跌的股票市场波动现象，认为股改信息前后个股异常收益率与股改公司支付的对 价成正比例。 奉立城，许伟河( 2 0 0 5 ) 认为，股改试点公司股票在试点公司公布其最终股 改方案后，复牌当天存在着显著的正的超常收益。其中，第一批试点公司股票的 平均超常收益率高于第二批试点公司股票的平均超常收益率；深交所试点公司股 票的平均超常收益率高于上交所试点公司股票的平均超常收益率；中小企业板试 点公司股票的平均超常收益率高于主板试点公司股票的平均超常收益率；高对价 试点公司股票的平均超常收益率高于低对价试点公司股票的平均超常收益率。中 国股票市场在某种意义上缺乏有效性。其中，上海股市比深圳股市更加没有效率； 主板市场比中小企业扳市场更加缺乏效率。 归纳起来，上面这些文章主要研究了两个问题：一是股权分置改革前后股市 的效率问题，即是否存在信息的事前信息泄露或事后延误；二是股改前后股市出 现的异常收益与股改公司支付的对价之间的关系。这些文章基本都认为股改前存 在着内幕交易行为，信息占有者提前获得信息导致股市出现较明显著的异常收益 ( 或正或负) 。奉立城和许伟河还重点对事后股票的异常收益进行了分析，在此 基础上对各个板块进行了对比分析。对于第二个问题，以陈蛇为代表的几位作者 都认为股改公司对价与异常收益密切相关。 这些文章对于上述两个问题的探索是有益的，但由于其大都是对股改前中期 所做的研究，受到时间序列长度和样本量的限制，不可必免地存在一些缺陷。随 着股改进程的推进，其结论也有待进一步检验。比如，晏艳阳和赵大玮的文章， 2 二、股权分置改革研究现状及存在的问题 以及奉立城和许伟河的文章都只对试点前二批的4 6 家公司做了分析，其结论的代 表性大受限制。此外，有限的样本数据和有限的时问序列对上面文章中所用的事 件研究方法的可靠性也会产生一些不利的影响：有限的可供选择的事件窗口使样 本事件窗严重重叠，累积异常收益可能产生聚类问题。 在上述研究结果的基础上，本文将运用事件研究法，就以下三个方面对整个 股改过程中股改信息的公告效应做出全面分析：在股权分置改革全面展开的中后 期，各公司股价是否仍会因股改方案推出而上涨；高比例送股对价方案是否伴随 着较高的异常收益，低对价方案是否伴随着不显著的异常收益；深市和沪市上市 公司的股价在股改信息发布前后波动是否明显不同。 本文余下部分的安排如下：第三部分介绍本文使用的研究方法和样本，第四 部分进行模型构建和数据计算，第五部分对数据进行描述性分析。第六部分对数 据进行统计检验，第七部分得出结论。 3 三、研究方法描述和数据选择 三、研究方法描述和数据选择 ( 一) 事件研究法描述 本文将主要使用事件研究法分析股权分置改革的公告效应。 事件研究是基于有效市场假说的研究方法。其基本原理在于：在理性的市场 上台阶，任何事件发生的瞬间市场可以立即消化事件信息并将这种变化反映到 市场价格中因此，其经济影响可利用事件前后合理时间段内观测到的资产价格 来度量。具体来讲，即检验在事件窗内样本股票每天的异常收益率是否显著异于 0 。 一个完整的事件研究可以分成五个步骤； 1 、定义事件，即对所要研究的事件进行定义，并确定涉及该事件影响的考 察时期，称这个时期为“事件窗口”。 2 、选择样本：即确定进行事件研究时对所需样本的选取标准 3 、确定正常收益和异常收益( a b n o r m a lr e t u r n ) 。正常收益是指事件未发生 时的期望收益，而异常收益是用事件窗时期的实际事后收益减去事件窗时期的正 常收益后所剩的超乎期望的收益( 或正或负) 。 4 、检验程序：即设计和选择用于检验异常收益的检验程序，其中重点是如 何设定原假设以及对各样本点异常收益的汇总技术。 5 、解释和结论：即对实证结果进行合理的解释。 ( 二) 样本的选择、事件和事件窗的确定 本文以沪深两市a 股中选择1 6 9 家作为样本，时阃范围为2 0 0 5 年5 月9 日 至2 0 0 7 年3 月2 3 日。这1 6 9 只股票规模大、流动性好，公司的总市值都约占深 沪两市总市值的1 5 ，能较好地代表市场的平均水平。其中，在上海证券交易所上 市的公司有1 1 0 家，在深圳证券交易所上市的公司有5 9 家，这也与总共在两市上 市的公司数的比例相近在考虑到数据可比性一致性要求的同时。本文为简便起 见，只选择仅以送股作为对价方式的股票作为样本。计算股改方案实施后首个交 易日时，本文将对股价做出修正处理( 详情见下文) 。本文使用大样本数据，即 使在将样本根据不同特征( 如股改公司对价水平、股改公司所在交易所) 进行分 4 三、研究方法描述和数据选择 组后，仍能有效避免小样本现象，这将大大增异常收益检验的可靠性1 。 本文将样本公司股改的除权登记日作为事件日2 ( e v e n td a y ) ，并将事件前后 一段时间分成估计期和事件期两段，事件期再分为事前检验期和事后检验期。估 计期取事件检验期之前9 0 个交易日，事前检验期为股权分置改革方案发布前8 个交易日，事后检验期为股权分置改革方案实施后首个交易日。检验时间区间设 为l 一瓦，其中事件日前8 个交易日即l r 。为事前检验期，事件日后6 个交 易日即五一瓦作为事后检验期；事件检验期之前9 0 个交易日即。一，作为估 计期。 以往的事件研究都注重事件发生日对股票价格波动的影响，但在本文的研究 中，样本公司的事件日都没有交易，故本文主要考察样本公司在事件日前8 个和 后6 个有交易的期间内的异常收益率统计值。 与前面的文章不同，本文选择的事件窗较短，原因在于我们考察的事件对收 益的影响是短暂的，如果选择的事件窗过长，收益序列就有可能是变结构的，这 会对研究结果带来偏差。此外，在股权分置改革批次之间的平均间隔为7 天的情 况下，这样选择最大限度地避免了上文中提到的事件窗重迭而引起的累积异常收 益聚类问题，增加了对累积异常收益分析检验的可靠性。 ( 三) 计算收益率 事件研究方法不是直接考察事件发生对股票价格变动的影响，而是通过考察 事件发生前后累积异常收益率的变化来判断事件对股价波动的影响。首先我宙】需 要计算检验期内的日收益率。计算公式为： 0 吃一( 咒一己。) b 。 其中是第i 只股票在第t 个时间点上修正后的收盘价，磊。是第f 只股票在第 t 一1 个时间点上修正后的收盘价。送股后，股票将重新定价3 ，因此在计算股改方 案实施后首个交易日的股票日收益率时，需做出修正，公式如下： j k ；o ( 1 + 刀一) 一丑行一+ c 只1 ) ，己- 1 1 m 4 d 【i n l a “1 9 9 7 ) 韧e 明随着样本容量的增加，事件研究检验的优势将显著的上升较大的样本容量可以保证 结论的准确性 2 有文章将股改方案实施日作为事件日，本文认为是不恰当的因为在股改的除权登记日股改信息即已 透露到市场。 3 以前的文章中，对于除权日的收益率处理并不恰当。对于送股作为对价的股票，直接用股市标价作为收 盘价，并没有做出相应处理，因而导致选择价格过低 5 三、研究方法描述和数据选择 其中表示股票f 每股的送股数，曩为为送股价，c 为每股派现金额。 以g 南坡a ( 0 0 0 0 1 2 ) 为例，该股股改公告日为2 0 0 6 年2 月2 0 日，方案实施 后交易首日为2 0 0 6 年5 月2 4 日，除权日为2 0 0 6 年5 月2 3 日，因而在计算方案 实施后交易首日的收益率时应考虑运用上面的修正公式，否则将导致所选择的收 盘价过低。 6 四，模型构建及正常、异常收益和累积异常收益的确定 四、模型构建及正常、异常收益和累积异常收益的测定 ( 一) 正常收益模型的选择 事件研究中最为关键并且对实证结果有重大影响的是如何合理确定正常和 异常收益。计算正常收益最常用的正常收益率计算模型有市场模型和常数均值模 型两种。 市场模型试图从个股收益同市场证券组合的关系中得出更为精确的正常收 益的估计值，其基本模型为： 心- 口f + 成8 _ + 1 ) e ( e 自) - 0v a r ( e n ) - 吒2 其中凡和咒。分别表示第t 个时间点上第i 只股票的实际收益率和证券组合 的收益率。是扰动项，其均值为0 ，方差为2 。由o l s 法估计该式，得 r t a i + t r _ 常数均值模型的思想是将估计期间( 即估计窗) 内标的证券的平均收益作业 事件期间( 即事件窗) 标的证券的正常收益。设肫是第i 只股票的平均收益率， 则计算正常收益的常数均值收益模型为： 凡一以+ ( 2 ) e ( 气) - 0v a r ( e 口) 一吒2 其中，毛是证券i 的f 期收益，岛是扰动项，其均值为o ，方差为吒2 。利用 o l s 法估计式( 2 ) ，得凰一地，即正常收益为估计窗内股票收益的均值。 市场模型去除了与市场组合收益变化相关的收益部分，减少了异常收益的方 差，从而可能增强检测事件效应的能力。是否选择该模型主要取决于该模型回归 时的r 2 r 2 越大，则异常收益方差被去除的部分就越大，选择该模型就越有利 ( m a c k i n l a y ，1 9 9 7 ) 。另一方面，我们不能忽视我国股票收益率存在的波动率集群 性，即收益率高时波动率大，收益率低时波动率小的现象。当存在这一问题时， 市场模型的b 系数估计就会有误。与之相比，常均值收益模型尽管简，产生的结 果与那些比较复杂的模型所产生的结果相近( b r o w n ，l a r n e r ( 1 9 8 0 ，1 9 8 5 ) ) 笔 者通过实证检验发现，本文所考察的大部分样本的收益率大部分与市场总体关联 度不大。因此，本文选择使用常数均值模型。 7 四、模型构建及正常、异常收益和累积异常收益的确定 ( 二) 计算异常收益和累积异常收益 异常收益率的计算公式为矾- 毛一h 根据上式，先求出事件窗口内1 4 个交易日内每天的异常收益率a ，然后求 出全部个样本第t 日的平均异常收益率： 酉。专善矾 累积异常收益有单只股票事件窗口时间上的加总和不同股票之问的加总两 种形式，本文采用前者。股票i 在事件窗内某段时间f l ，t ：( 一8 c t 。f ：6 ) 的累 积异常收益率定义为巴t r ( f l ，f z ) 一a 个样本在时间段f l ，t 2 内的累积平均异常收益为 跚) - t 曼i t i 面- 专耋萋矾 8 五、异常收益与景积异常收益的描述性分析 五、异常收益与累积异常收益的描述性分析 ( 一) 平均异常收益分析 通过分析样本股票在股权分置改革信息公布前后若干天的异常收益的大小 及其分布，可以有效地分析股权分置改革信息公布的公告效应，进而检验中国股 票市场的有效性。其逻辑在于： 若股票市场有效，事件发生前信息泄露较少，股票平均异常收益率应该在 零附近随机波动。事件发生当日及之后短暂时间内，市场能对信息迅速发生反应， 公告效应能被马上消化。 为了便于对股改不同阶段的市场反应进行对比分析，我们将所选样本进行了 对半划分；第一组以2 0 0 6 年2 月7 日前完成股改的公司为样本，第二组以2 0 0 6 年2 月7 日后完成股改的公司为样本 1 、股改前后两阶段对比分析 图l2 0 0 6 年2 月7 日前后样本股改公司平均异常收益对比 我们分别求出这两个样本总体事件窗内各天的平均异常收益，并做出趋势图 ( 图1 ) 。 l 尽管事件分析法是基于有效市场的假设但同样可用于非有效市场的分析，这不过是一个顺序与倒序的问 题。根据有效市场学说。市场有效有三种形式：弱式有效、半强式有效和强式有效，它们分别对应历史信息、 公告信息和私人信息这三类不同的信息集弱形式指的是股票的当前价格完全反映了历史价格所隐含的信 息换句话说，投资者不可能通过采集股票的历史价格并对其进行各种分析来获得超常利润半强形式指 的是股票的当前价格完全反映了所有有关上市公司的公众信息。挠句话说，投资者不可能期望通过获取和 分析各种公开可得的信息而得到超常的投资结果强形式指的是即使投资者具有获取与上市公司有关的任 何信息的垄断途径，他也不可能期望因此而得到超常的投资结果 9 五、异常收益与景积异常收益的描述性分析 由图1 不难看出，除了事件日前第4 天外，股改前后两阶段样本股票的异常收 益率的变动趋势是基本一致的；事件日前，异常收益在经历了小幅下跌后一路攀 升，并在股改前l 天达到峰值。之后，异常收益在事件日后第1 天猛跌至谷底，在 经历了事后第2 天的反弹后开始围绕0 值随机游走。唯一不同的是，2 0 0 6 年2 月7 日前股改在事前1 天带来的的异常收益大大高于2 0 0 6 年2 月7 日后。 平均异常收益在事件日前波动剧烈，难免让人怀疑投资者在股改前存在着信 息不对称，有关股改的消息提前泄露到市场上知情投资者为获得在股改方案实 施前大量买入股票，使得股票价格一路走高，异常收益渐渐走强，不完全知情交 易者从资产价格的运动中推出知情交易者的部分信息，从而跟进。因此市场上出 现大量买进，价格拉升，使异常收益在股改信息发布前1 天达到峰值。事件日后第 1 天，市场大量卖出，价格下行，市场买卖力量的放大使股价的波动性加大。直到股 改公布日之后的第2 个交易日之后，市场开始调整，投资者之间信息的不对称逐步 缩小，股改信息的公告效应渐渐释放，异常收益渐趋平稳，重又围绕0 值上下波动。 事件窗内异常收益走势表明股票市场可能存在一定的投机成分。尤其是股改 第一阶段，市场主体更是想方设法获得股改内幕信息者，以通过提前抢购来获得 超额利润。 2 、高、低对价支付比例比较分析 图2 2 0 0 6 9 2 月7 b 前高、低对价公司a r 对比 五异常收益与累积异常收益的描述性分析 图32 0 0 6 年2 月7 日后高、低对价公司a r 对比 我们以股价支付高低为标准，将样本数据进行了进一步划分。对于2 0 0 6 年2 月7 日前的样本组，我们将对价水平高于平均水平( 每1 0 股送3 4 股) 的公司划分 为一组，将低于平均水平的划分为另一组。对于2 0 0 6 年2 月7 日后的样本组，我们 将对价水平高于每1 0 股送3 2 8 股的公司划分为一组，将低于平均水平的划分为另 一组。比较结果如图2 、图3 所示。 我们可以直观地看出，在股改的两个阶段，对价水平不同的上市公司的股改 信息给股市带来的异常收益并没有显著的差异，投资者对对价水平的高低并不敏 感，这与以前的研究结论有些不同。笔者将在下文对这种现象做出进一步检验和 分析。 3 、沪深两市的对比分析 奉立城和许伟河在对早期股改公司的公告效应进行分析后认为，上海股市比 深圳股市更加没有效率。本文对两市数据进行分组研究后发现，两市股改公司股 价的波动形式似乎并不能完全印证奉立城的结论。 如图4 所示，在股改第一阶段，事件日前和事件日后第1 天，深市股市震幅大 于沪市，各种市场力量的对比和预期的调整似乎比沪市更迅速更剧烈，若从此角 度讲5 ，深市应该比沪市更有效率。但从信息充分完全的角度讲，沪市比深市更 有效率，因为在事件日前沪市的信息对投资者似乎更公平，沪市的反应也比深市 5 许伟河认为，深市在股改前后震荡幅度大于沪市，因而比沪市更有效率笔者认为这种判断过于简单 笔者认为，反应不足和过度反应都是市场无效的表现 1 1 五、异常收益与景积异常收益的描述性分析 显得理性和平稳。 而且，从图5 中可以看出，在股改进行到中后期后，深沪两市样本公司的异 常收益波动模式之间的差异不再像第一阶段那样显著，出现了基本完全一致的同 幅涨跌现象。直观上看，两市异常收益的差距非常不明显这让我们更加怀疑深 市比沪市有效率的结论。 当然，以上分析只是从图形上做出的直观判断，缺乏数据技术分析的支撑。 在下文中，笔者将通过验证事件窗口内各天沪深两市异常收益的显著性，来进一 步验证两市的有效性差异。 图42 0 0 6 年2 月7 日前深沪两市股改公司的a r 对比 图52 0 0 6 年2 月7 目前深沪两市股改公司的a l i 对比 五、异常收益与累积异常收益的描述性分析 ( 二) 累积平均异常收益分析 在考察事件对股票收益累积效果的产生、增强、减弱直至消失这一变动趋势 时，累积异常收益( a c c u m u l a t i v ea b n o r m a lr e t u r n ) 是比异常收益更直观更有效 的指标。与反应经济事件对股市的日效应不同，异常收益累积超额益反应的是某 段时间内经济事件对股市的总效应。有时候，我们单从各天的异常收益来看，各 天的异常收益可能是明显( 或不明显) 的，由此我们可能得出事件对股市有( 或 无) 影响的结论但若结合使用累积平均异常收益指标，结论就可能需做出修正。 图62 0 0 6 年2 月7 日前、后股改公司累积超常收益率的走势图 图6 显示了股改前后两个阶段上市公司股改的在事件窗口内的变化。从图中 可以看出，累积平均异常收益从公告前4 天开始显著上升，到前l 天急剧上升并达 到峰值。这表明，股改信息可能在公告前就已经泄露，并有可能由此引起内幕交 易。在事件公布之后，累积平均异常收益陡然下降，这表明市场已对信息提前做出 了过度反应，事件公布之后，投资者对预期做出重新调整，股票价格股价出现反向 修正。之后，累积平均异常收益出现平稳态势。这时股改信息基本得到公认，披 露日的信息对股价冲击的能量已经在披露日之前基本被利用完，对股价波动的影 响不再十分显著 同时，通过对比我们可以发现，2 0 0 6 年2 月7 日后股改的公司在事件窗内每一 天的累积平均异常收益都小于2 0 0 6 年2 月7 日以前的公司，第二阶段股改信息公布 因为事件日无交易，所以时间轴上缺失f - 0 这一点 1 3 五、异常收益与累积异常收益的描述性分析 对股市的影响不如第一阶段强烈。这可能是因为股改进行到一定阶段后，市场已 经形成了稳定的预期，投资者对股改股票的偏好有所降低。 1 4 六、异常收益与累积异常收益的统计检验和分析 六、异常收益与累积异常收益的统计检验及分析 上文对股改前后两个阶段股改的公告效应做出了描述性分析，并对深沪两市 以及高低对价水平的公司的公告效应做了进一步比较。为了进一步确定事件窗窗 口内的异常收益和累积异常收益是否显著地异于0 ，我们需要对样本数据做出统 计检验。根据中心极限定理，当某个正态总体中的样本相互独立且同分布时，只 要样本数量足够大( 大于3 0 ) ，便近似服从于正态分布。当数量很大时，近似服 从标准正态分布。因此，对于这样的总体，我们可以对其均值做出一些假设，然 后根据概率统计原理检验该假设的可靠性，从而对总体的均值做出推断。当正态 总体方差未知时，常用t 检验来检验其均值其假设条件为： 日。：事件窗内第t 日的平均异常收益为0 ( 即觚一0 ) ， 风：事件窗内第t 日的平均异常收益为不等于0 ( 即仳一0 ( 一) 对前后两阶段事件窗口内各天异常收益的t 检验 检验事件窗内每天的平均异常收益的统计量有两个，第一个7 考虑了事件日 异常收益横截面数据之间的相关性，表达式为： p 念，其中酉一- - 三，耋a r 。，s 两一 1 s r ) 州，钉 、 “ 菰- 而磊t - - 9 越 其中t 为在 日，样本中该日收益率非缺失的股票个数，下同。 第二个检验统计量不考虑事件日异常收益之间的相关性，表达式为： 铲惫，其中石- 寿耋矾) 一 因为本文在选择样本时已尽力避免了样本的事件窗重叠问题，本文有理由认 为样本横截面数据是不相关的，故选择t ：作为检验量 7 该统计量由b r m m 和w a r n e r ( 1 9 8 0 ) 首先提出平均异常收益除以样本均值的标准差计算得乩而样本均值 的标准差则根据估计期异常收益的数据估计而来 1 5 六、异常收益与累积异常收益的统计检验和分析 表1 股改前后两阶段样本公司事件窗内各天异常收益的啦验结果 显著性水平5 前8 前7 前6 前5 前4 前3 前2 2 0 年2 月7 日前 3 2 1 33 3 5 l1 2 l l - 0 3 9 6 0 9 8 91 3 7 83 8 4 7 2 0 0 6 年2 月7 日后 l _ 6 5 40 5 o 7 2 5吨1 3 4- 0 6 1 5- 0 0 9 70 7 9 4 显著性水平碍前1后1后2后3后4后5后6 2 0 0 6 年2 月7 日前 4 7 8 72 4 0 10 8 7 5- 0 4 2 5吨4 9 20 6 4 71 7 4 6 2 0 0 6 年2 月7 日后3 0 7 20 5 3 2 一o - 7 2 5 - 0 5 0 2 - 1 2 6 1 o 0 7 70 8 7 3 由表1 我们可以看出： 1 、从事件日前6 到前3 天，t 值很不显著，因而接受a r , - o 的假设，这说明股 改消息在这一阶段尚未对股市造成任何影响。 2 、从事前第3 天开始，t 值变为远大于2 1 6 的正值，前2 天更是高达临界值的 2 倍以上股市出现明显的正异常收益。这说明股改信息开始对股价产生较大的 正面影响，也就是通常所说的正的股价效应。此阶段信息开始提前泄露，众多投 资者先投赞成票获得对价捞取短线收益，股改实施后，随即用脚投票，再去寻新 的准g 股。从而导致引起停牌前寻租行为过盛，上市公司市场股价的显著上升， 存在反应过度的特征。 3 、在事件日后第1 天，t 检验结果转为绝对值大于临界值的负值，a r 远小于0 。 平均异常收益经过事件日前一段时间的上升，有明显地下降趋势，开始进入反应 修正期。 4 、从复牌后的第二天开始，t 值检验结果一直都小于临界值，平均异常收益 与0 差异不显著，这一阶段股价没有产生显著波动，处于平静期，股改效应基本消 除。 5 、通过两组样本事件窗内各天t 值的对比我们发现，第二阶段股改公司的异 常收益的t 检验值除了在事件前l 天大于i l 每界值外，其余各天都不显著。股市对股 改信息的反应相对平稳。这迸一步验证了我们前文中的猜测：股改进行到一定阶 段后，有关部门对股改信息的监管更加严厉，信息较难提前泄露到市场。同时， 投资者股改形成了较稳定的预期，理性的投资者在选择股票时将更注重公司的内 在价值，而不再过分追逐股改时短暂的投机收益。 ( 二) 高低对价公司异常收益和累积异常收益均值差的t 检验 为了进一步检验异常收益与对价水平的相关关系，我们对高低两组样本事件 窗内每天的异常收益的差值以及相同时间段内的累积异常收益的差值进行t 检 六、异常收益与景积异常收益的统计检验和分析 验，结果由表2 给出。 由表2 我们可以看到，股改事件窗内，对价水平不同的公司的股改信息造成的 股市平均异常收益之间的差异并不显著( 各天t 值均小于临界值，接受两市均值 相等的检验) 因此我们有理由认为异常收益与对价水平之问并非存在着严密的 正相关的关系。股市投资者对支付高对价水平公司的股票并没有特别的偏好。对 累积平均异常收益差异进行t 检验后更印证了我们的结论。这表明，随着股改的 深入，投资者的渐趋理性，更注重从股票的内在价值中获得投资收益，而不再过 分依赖于从对股改公司的短线投机中取得暂时的超额利润。 表2 高低对价股票事件窗内异常收益差和累积异常收益差的t 检 平均异常收益差值t 检验 景积平均异常收益差值1 检验 t 9 9 均差t d f s i g 均差 前8 - 1 1 6 8 0 列5 0 伽口l1 2 61 2 10 2 1- 0 o l 前70 3 4 1o 7 3 40 0 0 2 l 一1 0 61 2 l0 2 90 0 l 前6o 8 9 10 3 7 50 5 so 4 4 1 2 1o 6 6- 0 o l 前50 30 7 6 5o 0 0 1 60 3 l1 2 1 o 7 60 前4- 0 9 5 8 0 3 4 - 0 0 0 5 3o 7 51 2 l0 4 6一o 0 l 前3 0 2 3 4 0 8 1 5 0 1 4o 5 61 2 l0 5 8- 0 o l 前2- 0 4 7o 6 ，9- 0 0 0 2 7 - 0 6 51 2 1o 5 1- 0 0 1 前10 5 3 80 5 9 20 0 2 3 1 0 8 31 2 10 4 10 0 1 后1- o 1 3 5o 8 9 3- o 1 8一7 4 21 2 1 00 1 l 后20 2 2 90 8 2- 0 0 0 1 3一7 6 51 2 1 0 0 1 1 后30 9 3 3o 3 s 3o o 【) 6 l 一4 3 61 2 10o t l 2 后4- i 0 0 20 3 1 8- 0 0 1 1 9 一6 2 61 2 10 0 l0 1 l 后50 6 0 l0 5 4 90 3 6一4 7 0 1 2 10 0 l0 1 l 后60 2 2 30 8 2 40 1 2一3 9 41 2 l 0o 1 2 ( 三) 沪深两市异常收益、累积异常收益差值的t 检验。 我们对这深沪两市股改公司在事件窗内每天的异常收益之间的差值以及相 同时间段内的累积异常收益之间的差值进行t 检验，结果由表5 给出。 我们发现，在整个事件窗口内，t 检验值都远小于临界值，我们有9 0 9 6 的把握 接受0 假设，认为沪深两市的平均异常收益和累积平均异常收益都不存在显著差 异。因而，从事件窗口内两市累积超额收益震荡模式和幅度不同角度认为沪深两 市效率存在差异的理由并不充分。 l ， 六、异常收益与累积异常收益的统计检验和分析 表3 沪深两市事件窗内各天异常收益和累积异常收益差的t 检验 沪深两市平均异常收益差值t 检验沪深两市累积平均异常收益差值t 检验 显著性 t 自由度均差 t 自由度显著性水平均差 水平 前8 0 2 5 l1 6 70 8 0 20 0 0 1 50 3 5 9 5 2 8 8 4 81 晒0 7 1 9 6 5 9 2 1 50 2 1 1 3 3 6 6 前7 一1 1 1 21 6 7o 2 鹋_ 0 0 0 5 90 3 5 7 0 2 7 2 91 6 5o 7 2 1 5 2 7 5 7 80 0 0 3 1 6 3 5 6 前6 - 0 5 4 61 6 7o 弱6一o 0 0 2 9一o 5 2 0 6 7 9 41 6 5o 6 0 3 2 8 8 1 3 80 0 0 5 3 0 8 3 5 前5 1 1 船 1 6 7 0 2 3 6_ 0 0 0 5 4一1 0 3 2 6 2 7 2 5 i i i 。 0 3 0 4 0 3 3 7 70 0 1 0 3 6 3 8 4 前4 0 7 51 6 70 4 5 40 0 0 3 7- i 1 8 2 2 9 8 7 81 6 5o 2 3 8 7 8 8 1 4 4- 0 0 1 3 5 5 6 3 前3 0 0 5 21 6 7o 9 5 8_ o 0 0 0 3一1 0 9 4 9 0 3 3 91 6 5o 2 7 5 1 5 4 6 50 0 1 3 7 5 4 6 3 前2 1 7 51 6 70 0 8 2o 0 0 8 40 3 3 7 6 2 2 8 l1 6 5o 7 3 6 0 7 6 5 8 60 0 0 4 9 2 8 4 2 前i 一0 8 3 71 6 7o t4 0 40 0 3 80 1 7 3 1 3 21 6 50 8 6 2 7 9 9 6 4 90 0 0 2 6 9 1 3 5 后l 一0 5 1 41 6 70 嘲一0 0 0 5 4- 0 2 7 6 3 2 6 4 5 1 6 5