上市公司被特别处理(ST)公告的信息含量与影响因素

收稿日期 :2002 - 06作者简介 :王 震 (1952 - ) ,男 ,甘肃人 ,工学硕士 ,讲师 ,北京大学光华管理学院金融学博士生。刘 力 ,男 ,北京人 ,理学硕士和工商管理硕士 ,金融学教授 ,博士生导师 ,任职于北京大学光华管理学院财务与金融系 ,系主任。陈 超 ,男 ,台湾人 ,金融学博士 ,教授 ,任职于美国加利福尼亚州立大学北岭分校企业管理和经济学院 ,担任加利福尼亚州立大学中国研究所执行委员 ,中国财务金融和企业研究中心主任 ,美国 特别处理的具体内容是 :在指定的报刊上刊登特别处理公告 ;股票价格的日涨跌幅限定在 5 %以内 ;在股票前面加“ 志 ;在指定报刊中另设专栏刊登特别处理股票的每日行情 ;中期报告必须经过审计。这种特别处理的情形有两种 :一是财务状况异常 ,二是其它状况异常。2002 年第 9 期(总 267 期 )金 融 研 究9 ,2002o. 267上市公司被特别处理 (告的信息含量与影响因素王震刘力陈超(中国北京大学光华管理学院 北京 100872 ;美国加州大学北岭分校 )摘 要 :本文选取 1998 年到 2000 年被实施特别处理的公司作为样本 ,详细分析了被特别处理公司公告的信息含量及其影响因素。研究发现在 - 40 , + 40) 事件窗口内的累计超额收益为负值 ,表明市场对 时 ,通过对样本细分进一步考察了市场对 元回归分析发现 :资产负债率越高的公司 ,市场对被特别处理公告的反应程度越大 ;市场对 但对资产规模及公司上市时间长短的反应并不显著。关键词 :上市公司 ;特别处理 ;公告效应中图分类号 :91 文献标识码 :A 文章编号 :1002 - 7246(2002) 09 - 0061 - 11实施特别处理 (根据我国证券市场的实际情况而于 1998 年制定的。 1998 年 3月 16 日 ,中国证券监督管理委员会颁布了关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知 ,规定当上市公司出现财务或其它状况异常 ,导致投资者对该公司前景难以判定 ,可能损害投资者权益的情形 ,交易所将对其股票实施特别处理 (简称“ ) 。尽管对一些经营上处于困境的企业实施特别处理不同于破产 ,但仍然是经营16 1995o., 种信号是否能如证券监管部门所预期的那样能够提醒投资者 ,注意投资风险呢 ? 本文的目的就是通过对 了解市场对这类特别处理股票的反应 ,进而来了解中国证券市场上各参与者的行为 ,并给出相应的解释。本文的结构如下 :第一部分是有关文献和检验假设 ;第二部分是关于样本的选取问题 ;第三部分对样本的特征进行了分析 ;第四部分介绍了研究方法 ;第五部分是实证结果 ;最后是一个简要的结论。一、有关文献和检验假设1. 文献回顾关于企业财务困境的研究很多 ,一是关于财务困境的预测方面 ;二是困境企业的绩效与重组 ;三是关于破产公告的效应研究。一般而言 ,研究表明破产公告对申请破产企业的价值有一个明显的负反应。股票价格下跌是因为破产企业破产成本增加以及破产公告提供了企业资产和企业股东对资产清偿权的真实价值的消息。如 1971) 发现股东在破产公告前一个月到公告后 1 月之间所损失的资本平均大约是 26 % ; 983)研究了破产企业普通股的行为 ,通过使用月数据和日数据 ,对破产公告前后的超额收益进行了研究。在破产公告前 1 日到公告后 1 日的累计超额收益是 - 0. 47 %。 这些研究表明尽管在公告前通过模型能够预测到企业的困境 ,但破产申请公告仍含有新的消息。992)在研究破产公告对破产企业竞争对手权益价值的影响时 ,也发现从公告前 5天到公告后 5 天之间以及从公告前 1 天到公告日当天破产企业经历了平均 28. 5 %和 的损失。国内关于 如陈静 (1999) 、陈瑜 (2000) 和陈晓、陈治鸿 (2000) 、张爱民等 (2001)对中国上市公司的财务困境或失败进行了预测 ,发现运用一些财务指标并采用一定的方法对上市公司财务困境或失败 有着显著的预示效应。戴娜(2001) 研究了 结论是 “导致 司股票价格大大背离其真实价值”。昌志华(1999)认为实施 降低了短期系统风险比率 ,但对中期风险的抑制作用不太显著。但是这些研究都没有对 . 检验假设假设 1 :市场对 导致投资者对该公司前景难以判定 ,并可能损害投资者的权益 ,因而理性的市场应该对这一公告作出负面的反应。26 这些研究中对财务困境或失败的定义都是指 1995o., :较大企业在被特别处理公告时 ,其股价下跌的程度要小一般认为大的企业比小的企业信息不对称性要小一些 (1976) 。由于能够获得更多信息 ,大企业被认为有较低的监督成本 ,其破产风险也较小。在被特别处理公告后 ,大企业的股价下跌程度应比小企业的小一些。假设 3 :资产负债率越高的公司 ,市场对被特别处理公告的反应程度越大财务杠杆是一把双刃剑 ,运用得当会提高企业的绩效。但若过高 ,则往往会给企业的经营带来困境 ,使企业股价下降 (1994) 。既然 因此有资产负债率高的公司 ,市场对被特别处理公告的反应程度应越大 :假设 4 :企业上市年龄越长的公司 ,市场对特别处理公告的负面反应程度就越小一般来说 ,企业上市年龄越长 ,信息不对称性就应越少 ( ) ,投资者就越容易获得公司各种信息 ,对 设 5 :市场对 政策性很强 ,年度之间往往会出现很大的差异。而且在 1998 年首次实施特别处理后 ,1999 年和 2000 年资产重组现象比较频繁 ,市场对各年实施特别处理公告的反应程度会出现差异。假设 6 :市场对实施特别处理的两种情况的负面反应程度会不一样。实施特别处理的情形有两种 :一是财务状况异常 ,二是其它状况异常。由于这两种原因传递给投资者的信号以及风险程度不同 ,市场的反应会有所不同。二、样本选取本文的事件为 事件窗口是以公告日为中心的前后期间。由于 该股票要停牌一天 ,所以本研究中所选用的事件窗口是以 研究中所选用的估计期间为 200 天 ,即从 告前 41 天到前 240 天。事件窗口为 - 40天到 + 40 天 ,即从 0 天到 0 天 ,本研究在分析中也用了其它多个事件窗口 ,如 - 20 天到 + 20 天、 - 1 天到 + 1 天等。1. 样本选取标准研究中选取样本的标准有 : (1)在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的被特别处理的 A 股股票 ; (2) 0 天没有其他重大事件的公告 ; (3) 公告前后不存在超过多天的不连续交易 (不包括 。从 1998 年到 2000 年在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的 A 股公司中先后申请 1 家。由于有 9 只股票在事件窗口内有超过两天的不连续交易或其它重大事件的发生 ,最后剩下的样本有 72 只股票。2. 数据36 在本文的后面若没有特别注明 , 1995o., 华国际金融信息公司”的基本面分析软件而加工整理的。日价格和日收益率数据和财务数据来自“ 对于少部分样本股票在研究期内存在 1 天的不连续交易 ,研究中对这些缺失数据采用 . 989)所介绍的方法 ,根据本研究中样本的实际情况 ,对于缺失数据的处理取缺失数据或无交易日数据前后两日的简单算术平均数 ,这样可以保证在样本没有减少的情况下 ,可以保证信息没有过多的损失。三、方法设计本研究中运用典型的事件研究法 ( 来考察上市公司因财务异常或其它异常原因而被特别处理并在媒体上公开披露后的市场反应。 1980 ,1985)认为在一系列条件下 ,市场模型法是最好的。 . 1989) 对事件研究的方法与事件进行了综述 ,认为研究人员应致力于选择统计上正确的方法 ,没有必要在研究中使用多种方法。本研究使用市场模型来估计预期收益率。选用 - 240 天 - 41 天作为清洁期 ,运用市场模型对在此期间内日收益率的回归分析来估算参数项。市场模型是 : j + 其中 :t 天市场指数 ,本研究中选用上证指数和深证指数的日收益率的算术平均值。估算出参数 j 、 j 估计值后 ,利用市场模型计算窗口内的预期收益率 ,并用当天相应的实际日收益率与预期收益率之差作为当天的超额收益率。即 : 1983)描述的均值标准化累计预测误差。其公式为 : + 1( 2/ 1( 2其中 : 市场模型回归中第 j 个证券的标准差 ; 估计期间的样本个数 ; 事件期间第 t 日市场指数的收益率 ; 估计期间市场指数的平均收益率 ;对于某一既定日一个证券组合的平均超额收益率 1N 1 许多研究使用 替 . 989)概括了由于收益率数据无法获得或没有交易而遇到缺失某证券收益率数据时的四种可能措施。 1995o., t 为第 t 日 ,j 为第 j 只股票 ,N 为样本数。由此可以计算 ( - 1 ,0) 、 ( - 1 , + 1) 、 ( - 10 ,+ 10)以及 ( - 40 , + 40)等窗口的全部样本累计超额收益 ,即特定事件的累计效应。四、实证结果1. 整个样本利用市场模型计算了 从表 1 中这些累计超额收益来看 , - 1 , + 1) 、 ( - 5 , + 5) 、 ( - 10 , + 10) 、 ( - 20 , + 20) 以及 ( - 40 , +40)的窗口内所获得的累计超额收益率均为负值 ,这表明尽管如陈晓等 (2000) 一定程度上能够预测到将被特别处理的公司 ,但在 0 天的累计超额收益率为负值 ,表明公告仍有一定的信息含量 ,能够传递给市场上被特别处理公司具有负面的效应 ,验证了假设 1。这与昌志华 (1999)实施 但对中期表 1 %) Z - 统计值 正的比例 ( %)- 40 0. 62 1. 74 52- 20 0. 03 0. 16 57- 10 - 0. 22 - 0. 41 42- 5 - 0. 34 - 1. 01 43- 4 - 0. 26 - 0. 59 37- 3 - 1. 20 - 4. 04 33- 2 - 1. 44 - 4. 34 29- 1 - 1. 17 - 3. 60 300 - 2. 15 - 6. 97 29+ 1 - 1. 60 - 4. 70 29+ 2 - 1. 88 - 5. 77 29+ 3 - 0. 66 - 1. 77 42+ 4 - 0. 39 - 0. 45 46+ 5 - 0. 70 - 1. 78 42+ 10 0. 33 1. 03 56+ 20 - 0. 44 - 1. 98 48+ 40 0. 31 0. 54 60- 1 , + 1 - 4. 92 - 8. 81 21- 5 , + 5 - 11. 85 - 10. 56 26- 10 , + 10 - 12. 7 - 7. 85 29- 20 , + 20 - 17. 8 - 8. 28 30- 40 , + 40 - 18. 5 - 6. 02 32说明 :超额收益是根据市场模型所计算出来的 ,事件日样本的平均超额收益 ,用百分数表示。所有样本包括 1998 年到 2000 年在沪市和深市挂牌交易的被特别处理的 A 股股票。正的比例是事件日样本公司正的个数占样本个数的百分数。56 1995o., 赵宇龙 (1998) 、陈晓等 (1999) 关于盈余报告的有用性研究的结论也一致。与 1971) 、 1983) 、及 992) 关于破产公告的研究结论也类似 ,他们都认为破产公告前后 ,申请破产企业都具有显著的负超额收益。另外 ,若从 在信息泄露期 ,累计超额收益为正 ,在事后检验期 ,存在负超额收益 ,即累计超额收益降低 ,则表明信息公布前市场价格对信息的反应是过度的。如果更进一步来看 ,图 1 中在时间公告前 4 天累计超额收益开始下降 ,这表明在信息正式公布前 ,可能有人已经知道信息 ,如果充分利用这个事件 ,这些人会在信息公告前出售股票 ,而在信息公告后股票收益下降到谷低时 ,可以吸纳股票而获得超额收益。就 中国证券市场不是半强式有效的。2. 细分样本2. 1 各年子样本从表 2 中可以很明显地看出 ,除了 2000 年的长窗口 ( - 40 , + 40) 的累计超额收益为正的外 ,1998 年和 1999 年在 ( - 40 , + 40) 和三年在事件窗口 ( - 1 , + 1) 、 ( - 5 , + 5) 、 ( + 10)和 ( - 20 , + 20)的累计超额收益都为负的 ,与前面的结论一致。同时可以看出 ,1998 年和 2000 年都是在较短窗口累计超额收益负的最大。2. 2 两个上市地点子样本对比两个市场子样本的累计超额收益率 ,可以发现深市和沪市基本上没有表现出差异。不管是从短的事件窗口还是从长的事件窗口 ,两个市场上被实施特别处理的 . 3 行业子样本选择样本中的主要 5 个行业 ,分别计算累计超额收益率。从表 2 可以看出 ,批发和零售贸易行业在 ( - 40 , + 40)的窗口的超额收益为正 ,这可能与这一行业公司有更多的资产重组机会有关。样本公司中房地产行业投资者在 ( - 40 , + 40)窗口的损失最大 ,可能的解释是近几年地产积压较多 ,相对不景气有关 。综合类公司对 可能意味着尽管这些样本公司经营暂时出现了困境 ,但由于综合类公司抗风险能力要比产品相对单一化的企业要强 ,投资者对这些企业经营前景持比较乐观的态度。66 由于样本只有 4 个 ,而且在公告日有一半的公司的超额收益为正 ,因此对这种解释需要很谨慎。 1995o., 1998 - 2000子样本类型公司个数 %) - 1 , + 1) - 5 , + 5) - 10 , + 10) - 20 , + 20) - 40 , + 40)被实施特别处理的年份1998 年 23 - 2. 24 7 (30) - 6. 2 - 17. 9 - 16. 00 - 14. 7 - 8. 791999 年 29 - 0. 81 11 (38) - 3. 72 - 9. 73 - 12. 24 - 30. 70 - 47. 942000 年 20 - 3. 86 3 (15) - 4. 95 - 7. 72 - 8. 18 - 3. 16 12. 20不同上市地沪市 31 - 2. 51 10 (32) - 5. 40 - 12. 45 - 13. 73 - 15. 32 - 15. 65深市 41 - 1. 87 11 (27) - 4. 55 - 11. 29 - 11. 89 - 19. 60 - 20. 68公司所在行业制造业 34 - 3. 11 7 (21) - 5. 62 - 14. 26 - 15. 17 - 17. 54 - 20. 89信息技术业 6 - 5. 88 0 (0) - 8. 57 - 13. 05 - 12. 69 - 14. 98 - 8. 29批发和零售贸易 6 - 2. 88 1 (17) - 5. 87 - 5. 13 - 5. 67 - 4. 14 6. 88房地产业 4 - 1. 21 2 (50) - 8. 06 - 18. 19 - 21. 22 - 30. 36 - 31. 42综合类 12 - 1. 01 5 (42) - 1. 66 - 6. 43 - 9. 00 - 10. 42 - 3. 48被实施特别处理的原因财务异常 52 - 1. 93 17 (33) - 4. 77 - 10. 70 - 12. 75 - 17. 50 - - 19. 34其它异常 20 - 2. 70 4 (20) - 5. 30 - 14. 62 - 12. 69 - 18. 42 - 16. 53说明 :因为公告当天停牌 )子样本公司的平均超额收益 ;正的个数是指被特别处理公告后第一日子样本公司中超额收益为正的样本公司个数 ;- 1 , + 1)是指事件日前后 1 日共 3 天的累计超额收益 ;公告日正的个数是指被特别处理公告后第一日子样本公司中有正的超额收益的个数 ,括号中数字表示超额收益正的个数占子样本个数的百分数。2. 4 超额收益与 累计超额收益没有表现出明显的差异 ,在各个窗口中的累计超额收益都为负。但若观察公告日正的百分比 ,会发现因财务异常而被特别处理的要明显大于因其它异常原因而被特别处理的公司 ,可能的解释是市场对其它异常原因的公司前景更能判断 ,经营中人为的因素可能会更多。从前面的分析中可以知道 ,其它异常原因主要是审计出具的拒绝意见和无法表示意见 和上年度出现重大经营亏损而在本年度又无法扭亏的 ,这会增加市场上的不确定性。如果仔细检查一下 ,因其它异常原因而被特别处理的公司 ,在公告日超额收益为正的 4 家公司中 ,都是因为审计负赔或其它的原因 ,更加验证了这一猜想。进一步对财务状况异常的二种情况分析来看 ,因连续二年亏损的而被实施特别处理的股票比因每股净资产低于账面价值而被特别处理的股票在公告后市场上的负面反应程度要低。3. 多元回归分析为了对累计超额收益进一步的分析 ,我们对各种可能影响超额收益的因素进行了回归分析 ,设立了六个模型。为了验证假设 2 ,模型中包括了用被特别处理年上年度末的总资产的自然对数表示的企业规模作为控制变量。但结果并不支持这一假设 ,因为在所有六个模型中这一变量的系数都是正的 ,而且都不显著 (只有模型 5 中 ,系数在 10 %的水平上接近于显著 ) 。对此结果 ,可能的原因在于如前面分析的被实施特别处理的公司的资产规模小或者企业规76 一般认为中国目前尚未完全建立起审计的真正的独立性 ,既然审计机构能够发表意见 ,一般认为这家公司可能真正有问题。 1995o., 所有模型中都包括反应公司财务杠杆水平的指标资产负债率 ,系数都为负 ,而且除模型 1 外 ,都是显著的 ,这符合假设 3。表明市场对于被特别处理公告的反应与公司杠杆率有显著的负相关 ,对资产负债率高的公司所作出的负面反应程度要比资产负债率低的公司要明显强 ,如果考虑前面所分析的 进一步表明了投资者具有一定程度的理性的 ,他们不只是看技术面的分析 ,也关注财务报表中的信息含量。研究中定义上市年年龄为首次公开发行股票时间与被特别处理的时间的之间年份 ,回归是用 1 + 年份的自然对数。模型六中包括了这一变量 ,负的系数反映了假设 4。但由于 t 值只有 - 1. 44 ,没有通过 10 %的显著性检验 ,但通过了 20 %的显著性检验。为了检验 1998 年、 1999 年和 2000 年被特别处理的公司对公告的反应程度的差异 ,模型 2 中包括了反映这些年份的虚拟变量。从模型 2 可以看出 ,1998 年的系数为负 ,而且在5 %的水平上是显著的。表明市场对首次实施特别处理作出了明显的反应 ,反映了投资者的理性行为。而 2000 年的系数为正 ,但不显著 ,这可能与 于在此之前 ,中国股票市场上尚没有退出市场的先例 ,这些 常常要进行资产重组。在考虑了更多虚拟变量后的模型六中 ,1999 年和 2000 年的都出现了显著的正系数。这更进一步验证了投资者更多地期望这些公司被作为进行资产重组的题材的利好愿望。这都验证了假设 5。表 3 解释 1998 - 2000解释变量 模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 模型 6截距 - 39. 511( - 1. 622) - 13. 535( - 0. 833) - 11. 764( - 0. 694) - 4. 689( - 0. 276) - 49. 243( - 1. 905) - 2. 236( - 0. 129)资产规模 5. 071(1. 322) 1. 407(0. 506) 1. 568(0. 539) 0. 526(0. 185) 6. 415(1. 608) 0. 690(0. 246)流通股比例 1. 268(0. 208) 0. 046(0. 007) - 6. 965( - 1. 033) 0. 191(0. 028) - 4. 880( - 0. 742)资产负债率 - 7. 654( - 1. 441) - 8. 2043( - 1. 722)- 11. 749 3 3( - 2. 343)- 10. 160 3( - 2. 112)- 8. 692 3 3( - 1. 644)- 9. 744 3( - 2. 033)公司市值 /账面价值1. 542(1. 387)2. 094 3 3(1. 821) 1. 7903( - 3. 025). 3843(2. 029). 849(1. 153) 7. 5053(2. 529)制造业 - 3. 960( - 1. 288) - 3. 190( - 1. 040)86 1995o., 型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 模型 6信息技术 - 2. 112( - 0. 481) - 9. 000( - 0. 207)批发和零售贸易 7. 6183 3(1. 686)4. 522(0. 969)房地产业 - 6. 301( - 1. 244) - 4. 112( - 0. 805)综合 4. 283(1. 181) 4. 118(1. 101)其它异常 - 5. 2853( - 2. 249)- 3. 468( - 1. 334). 041(0. 408). 6123(2. 023) 4. 707( - 0. 846). 002 4. 466 2. 319 2. 504 1. 659 2. 762调整 - . 041 0. 196 0. 069 0. 145 0. 061 0. 244说明 :被解释变量为事件窗口 ( - 5 , + 5) 内的累计超额收益 ,选择这一累计超额收益是因为该窗口较多地包含了公告的信息。解释变量有 :反映资产规模的总资产的自然对数 ;流通股比例被定义为流通股份除以总股份 ;反映公司财务杠杆比率的资产负债率 ,其定义为负债总额除以资产总额 ;公司市值与账面价值比 (这里公司市值是指公司所发行的全部股份中流通部分的市场价值 ,没有包括非流通部分是因为这部分市场价值无法准确衡量。 ) ;虚拟变量有 :反映被特别处理年份的 反映样本公司所在行业的行业虚拟变量 ;其它异常是用来反映公司被实施特别处理原因的虚拟变量。反映公司上市地点的虚拟变量深市 ;还有公司 份的虚拟变量 这是几个发行量比较大的年份 ) ;上市年龄是指公司首次公开发行股票年份到被 在回归中其值取 1 + 年份的自然对数。3 3 :代表 5 %的显著性水平 ;3 :代表 10 %的显著性水平。为了考察实施特别处理原因对 模型 3 包括了其它异常的虚拟变量。这一变量的系数在 5 %的水平上显著为负 ,表明市场对因为其它异常原因而导致被特别处理的公司预期更加不确定 ,负的反应程度更加强烈 ,符合假设 6。这与前面 2. 4节的部分结论也是一致的 ,市场对因审计所表示的拒绝意见和无法表示意见和上年度出现重大经营亏损问题风险预期更大。为了考察首次公开发行股票的各年对 模型五包括了样本公司比较集中的发行年份 1993 年、 1996 年和样本公司比较少的发行年份 1997 年。可以看出发行比较集中的年份和较少的年份有差异。 1993 年和 1996 年的系数为正 ,1996 年在 5 %的水平上显著 ,而 1997 年的系数却为负。如果考虑刘力等 (2000)关于中国股市中发行热季 (1997年 )和发行冷季 (1994 年、 1995 年 ) 的结论。 1997 年负的系数可能意味着热季发行公司的96 1995o., 。五、结论本文选取 1998 年到 2000 年被实施特别处理的公司作为样本 ,详细分析了市场对 究发现在 - 40 , + 40) 事件窗口内的累计超额收益为负值 ,表明市场对 此可以看出 ,尽管这类公司在市场上曾被作为重要的题材 ,但从实证研究结果来看 ,投资者还是比较理性地对 过对样本细分所进行的各种稳健性检验表明 :各年对实施特别处理公告后的市场反应有一定程度的差异 ,1999 年负反应程度比较大 ,2000 年在较长的事件窗口 ( - 40 , +40)的累计超额收益出现了正数 ;深市和沪市对 各行业之间有一定程度的差异 ,批发和零售贸易行业在 ( - 40 , + 40)事件窗口的超额收益出现了正数 ,房地产行业投资者 ( - 40 , + 40)窗口的损失最大 ,市场对综合类公司 市场对于被特别处理的两种不同的