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    中國(guó)銀行業(yè)股改對(duì)A股銀行股的影響

    2013-10-11 11:59:18張力洋
    華東經(jīng)濟(jì)管理 2013年12期
    關(guān)鍵詞:銀行模型

    張力洋

    (倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院 金融系,英國(guó) 倫敦 WC2A 2AE)

    一、引 言

    在全球化和中國(guó)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的背景下,中國(guó)銀行業(yè)的改革已經(jīng)開(kāi)展了20余年。盡管所有主要的中國(guó)商業(yè)銀行都通過(guò)改革完成了上市,新生的股份制仍然只是一個(gè)形式。大部分的股票是非流通的,它們被掌握在政府或政府控制的法人手中。此外,流通股價(jià)格往往是對(duì)應(yīng)非流通股價(jià)格的數(shù)倍甚至數(shù)十倍卻只有與非流通股相同的權(quán)利。所以股市看起來(lái)像是在用另一種方法為銀行提供準(zhǔn)財(cái)政補(bǔ)貼(而不是實(shí)現(xiàn)資本的有效分配)[1]。股權(quán)分置的根源在于政府干預(yù),這影響了銀行按照市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的準(zhǔn)則行事①。

    非流通股的優(yōu)勢(shì)地位阻礙了中國(guó)資本市場(chǎng)持續(xù)健康的發(fā)展。首先,流通股的持有者通常對(duì)管理決策影響甚微;其次,有限允許的自由浮動(dòng)令國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的流動(dòng)性極為不足,波動(dòng)率大,為操縱市場(chǎng)和內(nèi)幕交易提供了溫床;再次,國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的效率低下使得許多有價(jià)值的中國(guó)公司去海外上市,這反過(guò)來(lái)使得國(guó)內(nèi)的投資者不能投資最好的公司,并且陷入持有表現(xiàn)差的本土公司股票的境地[2]。意識(shí)到這個(gè)問(wèn)題的嚴(yán)重性后,當(dāng)局從2005年開(kāi)始進(jìn)行了一場(chǎng)旨在減少非流通股的股權(quán)結(jié)構(gòu)改革。改革要求非流通股股東與流通股股東協(xié)商補(bǔ)償計(jì)劃(比如支付對(duì)價(jià)),使得非流通股可以流通,銀行業(yè)也做出了響應(yīng)。

    到目前為止,很少有特定研究銀行業(yè)股改影響的實(shí)證文獻(xiàn),卻有一些關(guān)于股改影響的研究。Andrea and Bernardo(2006)通過(guò)對(duì)368家股改的公司研究發(fā)現(xiàn),股改產(chǎn)生了8%的顯著正累積超額收益率(CAR)。孫伶俐(2009)通過(guò)EGARCH(1,1)對(duì)上證和深證綜指進(jìn)行分析,得出股改增加了兩個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)性[3]。郭峰和趙民安(2008)研究了中國(guó)不同行業(yè)股改前后的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),并且發(fā)現(xiàn)在所有行業(yè)CAPM中的β系數(shù)改革后有所增加,特別是金融行業(yè)[4]。

    二、模型說(shuō)明

    (一) 累積超額收益率(CAR)

    事件的估計(jì)窗口通常設(shè)為[t0–180,t0–30),考慮到有些銀行上市到股改時(shí)隔很短,本文將這些銀行的估計(jì)窗口起始點(diǎn)設(shè)置為上市日。事件窗口設(shè)置為[t0-30,t0+30]。然后用Campbell,Lo and MacKinlay(1997)[5]的方法來(lái)研究CAR。

    假設(shè)股票的收益率是多元聯(lián)合正態(tài)分布并且在所有時(shí)間獨(dú)立同分布,基于市場(chǎng)模型((1)式)和估計(jì)窗口的數(shù)據(jù)估計(jì)每個(gè)樣本銀行的收益率:

    其中,Rit是股票收益率;RMt是市場(chǎng)收益率;εit是殘差。將用最小二乘法估計(jì)出的系數(shù)分別標(biāo)記為事件期的異常收益可以通過(guò)(2)式估計(jì):

    (二)波動(dòng)率

    股票市場(chǎng)一個(gè)重要特征就是頻繁和劇烈的股價(jià)波動(dòng)。因此,波動(dòng)率模型是金融風(fēng)險(xiǎn)管理用到的重要方法之一。本文將檢驗(yàn)股改對(duì)于股票波動(dòng)率自身的影響。

    許多前期的研究表明,金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多具有三個(gè)特征:波動(dòng)聚集性、尖峰厚尾和多重分形。這些特征表明傳統(tǒng)的同方差假設(shè)不能用于分析金融資產(chǎn)的價(jià)格和回報(bào)率。

    Engle(1982)提出的ARCH模型被證明是極為有用的刻畫金融時(shí)間序列的方法。ARCH模型認(rèn)為現(xiàn)時(shí)的條件方差取決于以前階段的殘差。假設(shè)殘差為εt=σtzt(zt~ i.i.d N(0,1)),ARCH(1)可寫為:=ω+αεt-12[6]。Bollerslev(1986)將這一模型擴(kuò)展為GARCH模型:GARCH模型在金融建模中被廣泛應(yīng)用[7]。

    本文運(yùn)用GARCH模型估計(jì)股票回報(bào)率的波動(dòng)率。以中行為例,展示如何一步一步簡(jiǎn)歷模型。

    首先,用Stata描述股票日收益率。從圖1和表1中可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并不服從正態(tài)分布,其具有尖峰厚尾的特性。

    進(jìn)一步描述回歸殘差的波動(dòng)率(圖2),其顯示出“大波動(dòng)后容易出現(xiàn)大波動(dòng),小波動(dòng)后出現(xiàn)小波動(dòng)”[8],即波動(dòng)聚集性。一個(gè)簡(jiǎn)單的檢驗(yàn)波動(dòng)聚集性的途徑就是檢驗(yàn)殘差平方是否自相關(guān)。通常有兩種聯(lián)合檢驗(yàn)的方法:Ljung-Box檢驗(yàn)和ARCH Lagrange Multiplier(ARCH LM)檢驗(yàn)。本文選擇后者,因?yàn)锳RCH LM檢驗(yàn)可用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差來(lái)檢驗(yàn)原假設(shè),即=α0+α1et-12+…+αLet-L2+ut中α1=α2=…=αL=0。而Ljung-Box檢驗(yàn)基于獨(dú)立同分布的假設(shè),這通常是不現(xiàn)實(shí)的[9]。ARCH LM的檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2:從滯后1階到滯后15階,原假設(shè)為真的概率都很低。這一結(jié)果強(qiáng)有力地證明了波動(dòng)聚集性的存在。

    基于對(duì)數(shù)據(jù)的觀察和描述,本文假設(shè)波動(dòng)率可以通過(guò)GARCH模型描述。因?yàn)榻鹑诋a(chǎn)品日收益率(尤其是股票日收益率)普遍用GARCH(1,1)描述[10],同先前的許多研究一樣,本文也選用GARCH(1,1)。

    為了檢驗(yàn)股改是否對(duì)股票的波動(dòng)率具有很強(qiáng)的影響,本文在GARCH(1,1)的基礎(chǔ)上引入股改這一事件作為虛擬變量Dt,得到:

    當(dāng)t<t0(股改前)時(shí)令Dt=0,當(dāng)t≥t0(股改后)時(shí)令Dt=1??梢詸z驗(yàn)Dt項(xiàng)系數(shù)的顯著性。如果這一系數(shù)顯著為負(fù),則意味著股改降低了股票的波動(dòng)率;如果顯著為正,則股改增加了股票的波動(dòng)率。

    表1 正態(tài)分布的偏度/峰度檢測(cè)

    表2 波動(dòng)性聚集的ARCH LM檢驗(yàn)

    (三)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

    股票的風(fēng)險(xiǎn)分為兩類:系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),比如利率風(fēng)險(xiǎn)和通脹風(fēng)險(xiǎn),會(huì)影響整個(gè)市場(chǎng)。而異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)只會(huì)對(duì)特定的一組證券乃至單獨(dú)的證券產(chǎn)生影響。與異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)不同,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不可以通過(guò)投資組合而分散。William Sharpe于1964年提出了著名的資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)[11]:

    其中,E(Ri)是資產(chǎn)i的期望收益率;Rf是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率;E(Rm)是市場(chǎng)投資組合m的期望收益率;βim(以下記為β)可以表示為描述了資產(chǎn)i相對(duì)于市場(chǎng)投資組合的m的波動(dòng)性。因此,它衡量了資產(chǎn)的波動(dòng)率中不可以被分散的那一部分。所以根據(jù)CAPM,β是衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)。

    為了清楚地展示系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在股改前后的變化,將窗口期[t0–30,t0+30]而不是事件日t0作為分界。無(wú)股改事件期通常設(shè)為[t0–180,t0-30)。同樣,對(duì)于在這段時(shí)期之內(nèi)上市的股票將其上市日調(diào)整為事件期起點(diǎn)。股改后期間設(shè)置為(t0+30,t0+180]。本文將估計(jì)并比較這兩個(gè)階段的β系數(shù)。

    三、數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本描述性統(tǒng)計(jì)

    將每個(gè)銀行的股改看成一個(gè)事件,運(yùn)用事件研究法。本文選擇上證A股的12只銀行股作為樣本并且將它們分為兩組:6只國(guó)有商業(yè)銀行股(以下簡(jiǎn)稱國(guó)有銀行股)和6只股份制商業(yè)銀行股(以下簡(jiǎn)稱股份制銀行股)。6家國(guó)有銀行為:中國(guó)銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、北京銀行和南京銀行。6家股份制銀行為:中信銀行、招商銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行和華夏銀行。值得注意的是,本文關(guān)注股票的收益率而不是股價(jià),因?yàn)槭找媛时徽J(rèn)為是平穩(wěn)的而價(jià)格卻不是②。實(shí)際上,本文所有樣本銀行股日收益率都是平穩(wěn)過(guò)程(見(jiàn)表3的ADF檢驗(yàn))。參考張晨曦和楊一文(2010)[12]、楊瑾淑(2010)[13]的研究,將第一個(gè)非流通股解禁日作為事件日t0。本文中的天數(shù)指的是交易日天數(shù),這意味著停牌和休市不計(jì)入內(nèi)。文中所用數(shù)據(jù)來(lái)自銳思數(shù)據(jù)庫(kù)。

    表3 對(duì)樣本股票收益率的ADF檢驗(yàn)

    四、實(shí)證分析

    (一)累積超額收益率(CAR)

    運(yùn)用Stata軟件估出每只股票的和(見(jiàn)表4),發(fā)現(xiàn)(1)式中的截距項(xiàng)()大多不顯著,而RMt前的系數(shù)(βi)十分顯著。12只股票中,只有4只CAR為負(fù)值,其余均為正值??偟膩?lái)看,股份制銀行比國(guó)有銀行在股改期間獲得了更多的異常收益。表5中的J1統(tǒng)計(jì)量顯示兩組的CAR均是非常顯著的。

    表4 市場(chǎng)模型的估計(jì)系數(shù)和累積異常收益率(CAR)

    表5 國(guó)有銀行股組和股份制銀行股組的J1統(tǒng)計(jì)量

    (二)波動(dòng)率

    利用中國(guó)銀行股票的日收益率,估計(jì)帶虛擬變量的GARCH(1,1),得到以下結(jié)果:Dt項(xiàng)系數(shù)顯著為正,說(shuō)明股改增加了中行股票的波動(dòng)率。遵循相同的方法,得到其他銀行股的回歸結(jié)果(見(jiàn)表6)。從中可見(jiàn),模型中的α和β系數(shù)都很顯著;α與β之和小于1,表明股票收益率是協(xié)方差平穩(wěn)過(guò)程,證明模型具有可預(yù)測(cè)性。結(jié)果也顯示出,股份制銀行股往往比國(guó)有銀行股的波動(dòng)率模型更具有“記憶性”,總的來(lái)看,股份制銀行股的波動(dòng)率模型中的α與β之和更接近于1,說(shuō)明建立的模型在長(zhǎng)期內(nèi)更具有預(yù)測(cè)能力。表中虛擬變量的系數(shù)在大多數(shù)情況下都不顯著,意味著股改并沒(méi)有對(duì)股票的波動(dòng)率產(chǎn)生強(qiáng)烈的影響。

    表6 估計(jì)的帶虛擬變量的GARCH(1,1)模型

    (三) 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

    從表7中,可以看到所有國(guó)有銀行股的β值股改后都有所上升,而股份制銀行股中六只有四只股改后β值反而下降。股改前,β值大于1的股票有三只,均為股份制銀行股;股改后,β值大于1的股票增加為四只,其中三只為股份制銀行股,一只為國(guó)有銀行股。除了交通銀行,國(guó)有銀行股調(diào)整后的R平方都在股改后有顯著增加,特別是北京銀行和南京銀行。然而,半數(shù)的股份制銀行股調(diào)整后的R平方值在股改后有略微下滑,其余的卻在股改后有了大幅上升。

    根據(jù)CAPM,β>1意味著股票的波動(dòng)率高于市場(chǎng),即當(dāng)股指上升或者下降,股票價(jià)格變動(dòng)的幅度比股指變動(dòng)要大。所以,β值大于1的股票適合風(fēng)險(xiǎn)偏好型投資者??偟恼f(shuō)來(lái),風(fēng)險(xiǎn)偏好者熱衷于股份制銀行股而風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者更愿意選擇國(guó)有銀行股的局面在股改后并未得到太大改變。這一結(jié)果與兩類銀行的市場(chǎng)定位正好巧合:國(guó)有銀行的主要目標(biāo)為資產(chǎn)的保值和增值;股份制銀行則更傾向于追求利潤(rùn)的最大化,所以敢于承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。舉例來(lái)說(shuō),大多數(shù)高收益的理財(cái)產(chǎn)品是由股份制商業(yè)銀行提供而不是國(guó)有銀行。而這種定位并未受到股改的很大影響。

    調(diào)整后的R平方值體現(xiàn)了超額收益中能夠被CAPM解釋的那一部分。改革后,兩組銀行中市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)占總風(fēng)險(xiǎn)的比例更加接近。總的來(lái)說(shuō),相對(duì)于股份制銀行股,CAPM解釋國(guó)有銀行股表現(xiàn)的能力在股改后得到了很大的增強(qiáng)。這種現(xiàn)象可以從銀行與市場(chǎng)的關(guān)系的角度來(lái)解釋。國(guó)有銀行長(zhǎng)期以來(lái)一直受到政府決策的影響,諸如優(yōu)先為國(guó)有企業(yè)提供融資和再融資等。因此,它們不能像理性的市場(chǎng)主體一樣行事,也就更少受到市場(chǎng)因素的影響。股改的影響對(duì)于國(guó)有銀行中的城市商業(yè)銀行比如北京銀行、南京銀行尤為明顯。當(dāng)一個(gè)原本定位于為服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)的銀行進(jìn)行股改后,與市場(chǎng)的聯(lián)系度得到了極大的增強(qiáng),自然導(dǎo)致市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的比重大幅增加。股份制商業(yè)銀行原本就與市場(chǎng)緊密相關(guān),所以股改并未很大程度改變它們受市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響的程度。

    表7 股改前后的估計(jì)β系數(shù)

    (四)財(cái)務(wù)指標(biāo)

    財(cái)務(wù)指標(biāo)顯示了一個(gè)公司的財(cái)務(wù)狀況,它的變動(dòng)能夠直觀地反映出股改對(duì)股票表現(xiàn)的影響。本文選用一些通用的財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)判斷股票的表現(xiàn)。

    市盈率由股票市價(jià)除以每股盈余得出。它通常是判斷股價(jià)水平是否合理的指標(biāo)。市盈率將公司的股價(jià)與其創(chuàng)造財(cái)富的能力相掛鉤。如果一個(gè)股票具有高市盈率,則意味著投資者相信公司具有高的盈利增長(zhǎng)潛力。為此,他們今天愿意支付相對(duì)較高的價(jià)格購(gòu)買股票。然而,這也許會(huì)導(dǎo)致對(duì)股價(jià)的高估,特別當(dāng)市盈率非常高的時(shí)候通常被認(rèn)為存在股價(jià)泡沫。Basu(1977)發(fā)現(xiàn)那些具有低市盈率的公司股票具有較高的收益率[14]。從而可以看出,并不能簡(jiǎn)單地以市盈率高低判斷股價(jià)是否高估或低估。特別是在我國(guó)股市尚處于初級(jí)階段的背景下,莊家肆意操縱股價(jià)可能會(huì)導(dǎo)致市盈率偏離其真實(shí)值。特別值得一提的是,并沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的“合理的”市盈率之說(shuō)。就一家公司股票而言,其同行業(yè)股票的市盈率對(duì)其才有參考價(jià)值。

    本文分別畫出了兩組銀行在事件窗口期的市盈率,并且將事件日t0設(shè)置為橫軸的零點(diǎn)。圖3和圖4展示出以下特點(diǎn):國(guó)有銀行股的市盈率大多在30到40之間而股份制銀行股的市盈率大多在20到35之間;國(guó)有銀行股的市盈率分布相對(duì)更為集中;盡管市盈率在事件日t0后有小幅增加,在事件窗口期的變化還是比較平穩(wěn)的。

    這些現(xiàn)象可以歸結(jié)為投資者對(duì)于銀行的態(tài)度。因?yàn)閲?guó)有銀行受到政府的有力支持并且在業(yè)內(nèi)處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位,投資者預(yù)計(jì)它們將在中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的情況下在未來(lái)會(huì)獲得比股份制銀行更高的收益。所以其市盈率相對(duì)較高。政府在國(guó)有銀行中占有主導(dǎo)地位,這也造成了人們?nèi)菀讓?duì)不同的國(guó)有銀行產(chǎn)生相似的預(yù)期。因此它們的市盈率分布也比較集中。鑒于作為市場(chǎng)主體的廣大中小投資者認(rèn)為股改只起到了有限的改變作用,股改只帶來(lái)了市盈率的緩慢增長(zhǎng)而不是大幅變動(dòng)。

    圖3 股改期間國(guó)有銀行股市盈率變化

    圖4 股改期間股份制銀行股市盈率變化

    換手率是衡量股票在市場(chǎng)上一定時(shí)期內(nèi)交易頻率的指標(biāo)。它可以由一定時(shí)期內(nèi)股票的交易量占發(fā)行股票總量的比例計(jì)算得出。換手率衡量了股票的流動(dòng)性:換手率越高,股票交易越活躍,更多的人愿意購(gòu)買該股;反之,較低的換手率意味著該股票較少有人關(guān)注。值得一提的是,高換手率股票常受到短期投資者和投機(jī)者的青睞,易造成股價(jià)的震蕩,具有高風(fēng)險(xiǎn)。將換手率與股價(jià)走向結(jié)合,投資者可以判斷未來(lái)的股價(jià)。換手率的突然增加或許暗示一些投資者大量買進(jìn)此股,股價(jià)可能迎來(lái)增長(zhǎng)。如果股價(jià)增長(zhǎng)了一段時(shí)間后,換手率突然增加,這意味著一些持股人變現(xiàn),會(huì)導(dǎo)致股價(jià)的下跌。

    在大多數(shù)情況下,日換手率介于1%~2.5%之間(股票剛上市的情況除外)。大約70%的股票換手率低于3%。換手率在3%~7%之間的股票屬于交易相對(duì)活躍,超過(guò)7%的屬于高度活躍。

    圖5和圖6畫出了兩組銀行在銀行股事件窗口期的日換手率情況??梢钥闯?,大多數(shù)銀行股的交投在大多數(shù)時(shí)候相對(duì)活躍。股份制銀行股交投平均比國(guó)有銀行股活躍,其換手率的分布也相對(duì)分散。在事件日t0附近,國(guó)有銀行股出現(xiàn)了比較大的波動(dòng),然而,股份制銀行出現(xiàn)這種波動(dòng)卻是在事件日前。

    圖中的信息告訴我們,股改對(duì)銀行股的換手率產(chǎn)生了影響。然而,市場(chǎng)對(duì)于股份制銀行股的提前反應(yīng),暗示股改的信息也許在解禁日前有所泄露。事實(shí)上,與國(guó)有銀行將股改計(jì)劃在解禁日前保密相比,股份制銀行通常在解禁日前就公布股改方案。國(guó)有銀行股的換手率分布相對(duì)集中,說(shuō)明鑒于國(guó)有銀行更為保守,投資者對(duì)于它們的預(yù)期趨同;相反,投資者對(duì)于各個(gè)股份制銀行卻容易形成不同的看法。

    圖5 股改期間國(guó)有銀行股換手率變化

    圖6 股改期間股份制銀行股換手率變化

    在展示了一些體現(xiàn)市場(chǎng)對(duì)股改反應(yīng)的日數(shù)據(jù)的變化指標(biāo)之后,本文繼續(xù)以季度性財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)體現(xiàn)銀行股在股改期間的變化。

    每股盈余是稅后利潤(rùn)與股本總數(shù)的比率,反映了公司的獲利能力。每股盈余越高,意味著每股創(chuàng)造的稅后利潤(rùn)越高。然而,僅僅是每股盈余并不能作為衡量一個(gè)公司成長(zhǎng)的指標(biāo)。中國(guó)的上市公司很少派發(fā)現(xiàn)金股息,它們往往以股票股利的方式給股東“送股”,再加上用股票認(rèn)購(gòu)權(quán)發(fā)行、股票增發(fā)等途徑給自己融資。這些都會(huì)增加總股本,促使每股盈余降低。事件日t0介于兩個(gè)季度報(bào)告日之間。本文設(shè)置后一季度報(bào)告日為原點(diǎn),選擇原點(diǎn)之前和之后的三個(gè)季度的數(shù)據(jù)。一些銀行在上市后不久便進(jìn)行了股改,所以在這種情況下有些數(shù)據(jù)則無(wú)法獲得。

    觀察表8和表9,可以發(fā)現(xiàn)股份制銀行股的每股盈余總體要高于國(guó)有銀行股。

    表8 國(guó)有銀行股的每股盈余

    這可以歸結(jié)為國(guó)有銀行的公司治理結(jié)構(gòu)問(wèn)題:高不良貸款率、創(chuàng)新能力低下、機(jī)構(gòu)臃腫等。從股改前到原點(diǎn),幾乎所有銀行股的每股盈余都獲得了增長(zhǎng),并且大多數(shù)都在原點(diǎn)后保持了增長(zhǎng)勢(shì)頭。這表明,股改對(duì)每股盈余帶來(lái)了長(zhǎng)期的正面影響。

    表9 股份制銀行股的每股盈余

    五、結(jié)論與建議

    通過(guò)以上研究,本文得出以下結(jié)論:第一,大多數(shù)銀行股在股改期間獲得了顯著的正的累積異常收益率,這意味著股改總體上提高了銀行股的回報(bào)率;第二,總的而言,銀行股的波動(dòng)率并未受到股改的嚴(yán)重影響;第三,改革使得國(guó)有銀行股受到市場(chǎng)影響的強(qiáng)度增加了,而其對(duì)股份制銀行股并未有這樣的影響;第四,股改對(duì)于一些財(cái)務(wù)指標(biāo)具有持續(xù)漸進(jìn)的正面作用,這表明股改確實(shí)長(zhǎng)期改善了公司治理。此外,股改的信息還導(dǎo)致了股票換手率的波動(dòng)。

    以上基本的結(jié)論可以概括為兩點(diǎn)。從改革的角度來(lái)看,這場(chǎng)改革是成功的,因?yàn)樗鼪](méi)有帶來(lái)不穩(wěn)定性,并且其對(duì)銀行,特別是國(guó)有銀行,具有長(zhǎng)期溫和的積極影響。從投資者的角度來(lái)看,本文的研究體現(xiàn)了投資者對(duì)于股改持有一個(gè)平穩(wěn)的預(yù)期。然而,這并不可以被看作是中國(guó)新生的股票市場(chǎng)上理性投資者已經(jīng)占據(jù)多數(shù)的信號(hào)。事實(shí)上,作為投資者主體的中小投資者對(duì)股改缺乏信心[15]。

    鑒于以上結(jié)論,本文提出以下相關(guān)建議:

    第一,在股改前后,銀行股票的流動(dòng)性變化很大,這暗示著大多數(shù)投資者主要關(guān)注股改中對(duì)價(jià)支付帶來(lái)的收益,并且認(rèn)為股改只不過(guò)是一次性的短暫事件。實(shí)際上,股改帶來(lái)的遠(yuǎn)不止此,其更重要的意義在于糾正股權(quán)分置的結(jié)構(gòu)和改善公司的治理結(jié)構(gòu)。因此,本文建議證券監(jiān)管部門大力宣傳股改的意義,引導(dǎo)投資者理性投資。此舉也可緩解中國(guó)股票市場(chǎng)上長(zhǎng)期普遍存在的投機(jī)性需求占比過(guò)大的問(wèn)題。

    第二,盡管股改帶來(lái)了銀行公司治理的改善,大多數(shù)投資者并不認(rèn)為他們能夠從股改中獲利。其原因在于中小投資者的利益未能夠得到很好的保護(hù),這也是長(zhǎng)期存在的一個(gè)問(wèn)題。盡管政府已經(jīng)頒布法律和實(shí)施政策來(lái)保護(hù)他們的利益,大股東侵蝕公司資產(chǎn)和中小股東權(quán)益的情況屢見(jiàn)不鮮。由于獨(dú)立董事的任命、雇傭和薪資都取決于大股東,他們不可避免地成了大股東的代言人。具體到股改而言,股改方案需要得到大股東的認(rèn)可方可實(shí)施,甚至股改的前提就是大股東提出對(duì)價(jià)支付方案,這導(dǎo)致了中小投資者對(duì)于股改失去了信心,所以銀行股改時(shí)應(yīng)當(dāng)重視中小投資者的利益。政府和證券監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)法律系統(tǒng)的完善,確保投資者的權(quán)益,比如加大對(duì)侵犯中小投資者合法利益行為的懲罰力度,并且確保中小投資者在合法權(quán)益受損時(shí)能夠得到補(bǔ)償。

    本文通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),銀行業(yè)的股改總的說(shuō)來(lái)是成功的。銀行股在股改之后的表現(xiàn)變好了,因?yàn)樗鼈兊幕貓?bào)率水平提高了,也與市場(chǎng)有了更緊密的關(guān)系,并且改革并沒(méi)有對(duì)波動(dòng)率產(chǎn)生大的沖擊。此外,銀行股的一些財(cái)務(wù)指標(biāo)也有所改善。然而,研究也反映出一些股改中存在的問(wèn)題,中小投資者沒(méi)有意識(shí)到股改的真正意義,他們的權(quán)益在股改中遭受損害。所以證券監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)讓更多的投資者全面地認(rèn)識(shí)到改革的益處,銀行、證券監(jiān)管部門和政府應(yīng)當(dāng)采取措施切實(shí)保護(hù)投資者的合法利益并提高股市的信心。

    注 釋:①政府干預(yù)導(dǎo)致的問(wèn)題在La Porta,Lopez-De-Silanes and Sh?

    leifer(2002)和Sapienza(2004)的文獻(xiàn)中有過(guò)充分的討論。②本文使用對(duì)數(shù)收益率。對(duì)數(shù)收益率公式為:

    rt=log( )1+Rt=log(Pt/Pt-1)。

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