研究思路和样本数据

（一）研究思路和样本数据

1.研究思路

本章运用事件研究法（Event study），将事件定义为配股、增发对股票价格的冲击效应。事件研究法通常用来分析某一事件对公司价值的影响，主要是通过计算事件期的超额收益来分析半强式有效的实证方法。在市场参与者理性的假设下，某一事件的影响和效应将被迅速反映到资产的价格变化之上，这样，事件的经济效应就能通过在某一相对较短时期中对资产价格变化的观测来加以度量。事件研究可广泛运用到与上市公司相关的特定事件之中，例如公司新股发行、公司并购、意外盈余等。事件研究法的要求一般比较严格，假定市场对信息可以做出及时反应，也就是股票市场应该满足Fama的弱式有效。除要求投资者对股票市场信息及时做出反应之外，还要求在事件窗口中，不存在重大的影响公司价值的其他事件，或者定义的事件不会引起其他方面的影响公司价值的效应。也即在研究公司价值对某种特定信息的反应时，应尽可能排除其他因素对研究结论的干扰。本书假定上述条件都成立，并尽量采纳较多样本股票，这样也可从中找到某些影响的共同性质。最早运用事件研究法的文献可追溯至20世纪30年代，Dolly（1933）通过研究股票分割期名义价格的变化，检验了股票分割对价格的影响。到20世纪60年代末，事件研究的复杂程度增加了。Myers和Bakay（1948），Baker（1956，1957，1958）和Ashley（1962）的研究改进消除了一般股票市场价格移动，分离了容易混淆的事件。Ball和Brown（1968），Fama、Fisher、Jensen和Roll（1969）开创性提出了现在仍在使用的方法。继上述研究之后，学者们对事件研究分析过程中的基本统计假设作了改进，以使模型分析更能适用于实际。这其中对实际分析有着重要指导意义的工作是由Brown和Warner^［124］（1980，1985）完成的。赵宇龙（1998）采用该模型检验了沪市上市公司会计盈利数据的信息含量；魏刚（1998），陈伟、刘星和杨源新（2000）采用该模型对中国上市公司股利分配以及股利政策信息的传递效应作了富有成效的研究。张宗新和季雷采用该模型对上市公司再融资定价效率作了研究（2003）^［125］。原红旗（2004）采用该模型检验了我国上市公司配股宣告日的市场反应。刘成彦和王其文（2005）采用该模型对我国上市公司可转债发行的公告效应进行了研究^［126］。这些研究表明累计超额收益率（Cumulative abnormal return，CAR）方法已为多数学者所使用，是合适的检验方法。累计超额收益率方法主要检验发生SEO的单个企业或一组企业的普通股收益，是否高于根据市场风险与收益关系所测算的预测值，实际上是衡量公司SEO对股票价值的影响，即用股票超额收益率来检验SEO对股票投资效率的影响。采用累计超额收益率方法，关键问题是如何衡量超额收益率。首先必须确定计算超额收益率的事件期，其次是计算事件期内各样本公司股票每天的预期正常收益（Expected normal return），然后计算超额收益（即事件期内样本公司每天实际收益减去预期正常收益的差额，或简单地用事件期内样本公司每天实际收益减去对应交易日市场指数收益率的差额），最后计算累计平均超额收益值，以测量SEO事件对公司价值的总体平均影响。总体上，超额收益率的计算可分为两类方式：一是基于资本资产定价模型（CAPM），二是基于股票价格指数。

基于资本资产定价模型（CAPM）的计算模型的计算步骤是：

第一，根据CAPM，以事件日为起点分两个时间段对股票日收益率R_jt和大盘指数日收益率I_t一元线性回归，得到回归估计参数α_j和βj以及α′_j和β^′_j：

第二，计算每只样本股票的期望日收益率：

第三，计算超额收益率AR_jt：

各股票的日收益率为：

其中：R_jt代表第j家样本公司股票在t观察日的日收益率，p_jt代表第j家样本公司股票在t观察日的收盘价格。上述计算对除权公司股票须按复权后的股票价格计算，并消除观察期间公司分红因素对股票价格的影响。因为样本公司在观察期间发生的配股、送红股、资本公积金转增股本和派发现金股息都会导致股票价格的相应调整（即除权和除息）。

第四，计算平均超额收益率和平均累计超额收益率：

这里T为具体的事件窗口；N为实施SEO上市公司的个数。AAR_t为实施SEO上市公司t日平均超额收益率（Average abnormal return，AAR），CART则为截止到第T日实施SEO所有样本上市公司累积平均超额收益率。

基于指数的计算模型的计算过程则不同。由于资本资产定价模型的运用有一系列较严格的假定条件，即便是西方成熟市场也难以完全满足这些假定条件，因此像我国这样发展还很不规范和不完善的新兴市场，股票投机性较强，α值与β系数一般都很不稳定。因此，本书采用以下基于指数的计算模型。与资本资产定价模型（CAPM）的计算模型相比，该模型不再有前两个步骤，而直接用对应的基准日收益率I_t代替ER_jt。从而有：

然后，直接计算AAR_t和CAR_T。

提云涛（2003）通过对1997～2002年配股后较长时期异常收益的分析发现，采用不同的累计超额收益检验方式可能有不同的结论。本书定义上海证券交易所综合指数（上证综指）作为主要基准，并选取了两个基准作为参考：一是沿用第3章为一次配股和增发上市公司选择的匹配组，以匹配组公司相应日期的平均股价变化作为基准（匹配涨跌）；二是以相应的具体SEO样本组的平均股价作为基准（平均涨跌）。因此式4－9有三个不同的I_t。同期基准指数的日收益率为：

I_t为同样本公司股票收盘价格观察日t相对应的上证综指、匹配涨跌或平均涨跌的日收益率，i_t为相关观察日的日上证综指、匹配涨跌或平均涨跌收盘指数或股价。

根据有效市场理论，如果一个股票市场是有效市场，则意味着市场不应该存在非正常收益或超常收益，即AAR_t和CAR_T均应为零。由于CAR_T总体均值和总体标准差未知，根据数理统计学的有关定理，AAR_t和CART均适用t检验。

AAR_t的检验统计量为：

这里，t为具体的事件窗口。

CAR_T的检验统计量为：

这里，t为具体的事件窗口。

理论上，通过对累积平均超额收益率CAR_T的检验，可对SEO市场效率做出判断。在半强式有效市场中，当t＞0，即SEO具体事件日之后CART值应保持不变。如果CAR_T持续上升，表明市场对公司SEO信息并没有迅速做出反应，买入股票仍可获得超额收益；如果CAR_T下降，则表明市场对公司SEO信息存在过度反应，SEO事件公告后市场对公司的价值预期重新作出修正，表现为股票价格出现回落，此时买入股票不仅已无超额收益，甚至还会出现亏损。

本章根据上市公司SEO预案公告日、股东大会决议公告日和发行公告日等事件日，定义不同事件窗（Event window）。实际分析中，事件日经常扩展为两天，这样可以较全面地把握事件对股价的影响。当然，扩展事件窗越大越可以捕捉该事件对股票价格的全部影响，但这种估计容易受到不相干因素的干扰^［127］。一旦确定正常收益的模型被选定，必须要利用一串数据（称为估计窗口的数据）对模型的参数进行估计。通常情况下，估计窗口选为事件窗之前的时间区间，如选择事件前若干天作为估计窗口。事件窗一般不包含在估计窗口中，以避免事件对估计参数的影响。另外，在选择估计窗口和事件窗时，两者最好没有重叠，以免参数估计受到与事件相关的收益的影响，从而无论正常收益还是异常收益都会反映事件的影响，这时事件研究方法就会出现问题。比如本书发行公告日研究的估计窗在公告日前取247日，主要基于避免模型对短期窗口的敏感性，同时估计窗口靠近事件窗，可以减少股票价格波动系统性变化所造成的影响。本书定义的具体事件日、事件窗为：①SEO预案公告日、股东大会决议公告日和发行公告日等事件日当日，即t＝0；②SEO预案公告日前后30个交易日，即t＝－30，－29，…，－1，0，1，…，30；③SEO股东大会决议公告日前后60个交易日，即t＝－60，－59，…，－1，0，1，…，60；④SEO发行公告日前247天以及后3～5年，即t＝－247，－246，…，－1，0，1，…，n。需要说明的是，由于各年融资后截至研究终点的日期并不同，配股1997～2002年及汇总的n分别为：1217、1196、1194、1191、988、749和749，增发2000～2002年及汇总的n分别为：1190、951、751和751。

2.样本数据的选取及说明

在第3章样本的基础上，选取1997～2002年沪深交易所实施SEO的A股上市公司作为本章研究样本。为研究不同融资机会对上市公司效率的影响，仅选取实施1次融资的上市公司，如表4－1所示，样本公司中配股公司464家，增发公司70家。

表4－1　研究样本数量统计

资料来源：根据WIND资讯整理。