IPO限售股解禁的市場反應研究-基于滬深300成份股

俞 晨

（蘇州大學東吳商學院，江蘇蘇州215021）

一、前 言

（一）研究背景和意義

根據(jù)有效市場理論的假設，股票價格可以反映出所有的公開信息，當然就包括限售股解禁的信息。如果股票市場有效，那么在限售股解禁事件發(fā)生的前后一段時間內(nèi)，所有交易中已經(jīng)反映和消化了限售股解禁的預期，不應該也不會出現(xiàn)任何的超額收益率①。但是，真實市場的表現(xiàn)有別于有效市場假設，眾多研究發(fā)現(xiàn)在限售股解禁前后存在一定程度上的超額收益率，當限售股解禁比例較大時，超額收益率表現(xiàn)更為顯著，這和有效市場理論相悖。本文正是在這種背景下展開研究。

由于國內(nèi)對于大小非解禁事件的研究已經(jīng)較為全面，而且大小非解禁事件的高峰出現(xiàn)在2010年之前，近年來該事件逐漸減少，再加上2010年以來，IPO限售股解禁事件占所有類型限售股解禁事件的比例每年均在60%左右。因此，本文選擇對IPO限售股這一單獨類別的解禁事件的市場反應進行研究，研究對象選擇滬深300指數(shù)成分股。通過本文的研究可以從理論角度對IPO限售股解禁事件有深刻的認識，從而引導投資者進行更加理性的投資。

（二）國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

針對IPO限售股解禁事件，Eli Ofek和Matthew Richardson（2000）從經(jīng)濟學的角度提出，IPO限售股解禁期間股價下跌在一定程度上與向下傾斜的需求曲線有關。他們發(fā)現(xiàn)，需求曲線越陡峭，在解禁期股價下跌程度越大，并且供給的變動保持恒定。此外，某些變量，比如股價波動性，可以明顯預測股價下跌的幅度，而股價和成交量也影響到限售股解禁后股份供給變動的具體情況。

Laura Casares Field和Gordon Hanka（2001）對美國股票市場IPO限售股的研究發(fā)現(xiàn)，盡管限售股解禁信息在IPO之前已經(jīng)公布，市場理應對此進行了消化，但是在解禁日前后股價有顯著為負的異常收益，交易量上升約40%。同時，部分股票異常交易量越大異常收益絕對值越大，符合需求曲線向下傾斜的假說，但部分證券不符合，因此他們提出流通股的增加不能完全解釋異常收益。另外，接受風投的公司在限售股解禁期異常收益和成交量變化相較于其他公司的變化更大，風險資本投資者在限售股解禁后拋售意愿要強于其他股東。

針對股改限售股解禁事件，廖理、劉碧波、酈金梁（2008）進行了全面研究，他們定義了較長的事件窗，并發(fā)現(xiàn)限售股解禁事件確實存在負的累積異常收益。他們通過回歸分析發(fā)現(xiàn)透明度高的股票價格下跌較小，說明道德風險低的股票價格和內(nèi)在價值偏離較少；公司基本面的改善與解禁前后收益正相關，證明投資者能夠根據(jù)禁售期內(nèi)發(fā)布的新信息對股票的道德風險做出判斷。②同時限售股解禁期的累積異常收益和公司基本面呈正相關關系，證明我國證券市場是有效的。

馮科、趙洋、何理（2012）著重對定向增發(fā)類股票解禁期的市場反應進行了研究，發(fā)現(xiàn)定向增發(fā)限售股在解禁期的表現(xiàn)和股改限售股一樣呈現(xiàn)消極反應，異常收益率曲線呈現(xiàn)向下傾斜狀態(tài)；股市周期對累積異常收益率有很強的解釋作用，在股指上行階段，定向增發(fā)股票在解禁期的股價表現(xiàn)較差，成交量卻更大③；定向增發(fā)有大股東參與的情況下解禁期股價表現(xiàn)更好，說明大股東相對于機構投資者更注重長期利益，出售股份的動力較小。

二、解禁事件影響的統(tǒng)計分析

（一）模型設計

本文首先采用事件研究法對解禁事件進行研究，該方法主要用于檢驗在事件發(fā)生前后期間價格變化或價格對信息披露的反應程度。異常收益是由樣本股票實際收益率剔除正常收益得出。正常收益是假定某個事件沒有發(fā)生時的收益，異常收益率（Abnormal Returns，AR）可以衡量股價對所發(fā)生事件或信息披露異常反應的程度，將特定期間內(nèi)每日的異常收益率進行累加即可得到累積異常收益率（Cumulative Abnormal Returns，簡稱CAR），本文采用CAR作為衡量IPO限售股解禁事件對股價影響情況的主要指標，CAR可表示為：

其中AARt是日平均異常收益率。

股票i在t天的異常收益率AARt為：

其中rit是股票i在第t天的收益率，Rt是第t天的市場收益率。當股票屬于滬市時，由滬市全部A股的加權平均收益作為市場收益；股票屬于深市時，由深市全部A股的加權平均收益作為市場收益。αi和βi分別由CAPM模型估計得出。解禁日設置為第0天，估計窗的長度為解禁事件發(fā)生的［-260，-21］天，共 240個交易日；事件窗是［-20，20］天，合計 41個交易日。

股票 i在［t1，t2］天的累積異常收益率為：

股票日平均異常收益率AARt為：

其中N是股票樣本個數(shù)。

（二）數(shù)據(jù)收集與整理

由于2015年A股市場發(fā)生了罕見劇烈波動，政府和企業(yè)干預行為頻繁，很可能使分析產(chǎn)生較大偏差，因此分析區(qū)間剔除2015年度。本文選取2012年1月1日至2014年12月31日期間，滬深300成分股中有首發(fā)原股東限售股份解禁事件的股票。滬深300指數(shù)是滬深兩市非常具有代表性的指數(shù)。大盤藍籌股、中小板股票以及創(chuàng)業(yè)板股票均有入選，同時，滬深300指數(shù)已剔除暫停上市股票、ST股票以及經(jīng)營狀況異?；蜇攧請蟾鎳乐靥潛p的股票和股價波動較大、市場表現(xiàn)明顯受到操縱的股票，為研究帶來更大的便利，因此選取該指數(shù)成分股作為研究樣本是較合理的?？紤]到股票停牌期間往往有重大事項的公布等影響股價走勢的信息，所以對于事件窗內(nèi)出現(xiàn)停牌事件股票進行剔除，最終獲得130個樣本。本文涉及的所有數(shù)據(jù)來源于同花順金融數(shù)據(jù)庫和銳思數(shù)據(jù)庫。

（三）研究結果

圖1 解禁事件窗的AAR和CAR

圖1描述了限售股解禁事件窗的平均異常收益率（AAR）和累積異常收益率（CAR），由AAR圖線可以看出，在解禁日即第0日之前，AAR為負值的天數(shù)較多，并且負值的絕對值大于正值，第0日之后正負值的差異不夠明顯，說明解禁日之前，股價有較為明顯的負的異常收益。由CAR圖線可以明顯看出，從-20日開始，CAR就一直為負，在［-20，0］日期間保持著下跌態(tài)勢，從-7日開始CAR急劇下跌，在-1日達到最低點，之后CAR緩慢上升但上升幅度較小，在12日又開始下跌。這說明解禁事件對股票收益有明顯為負的效應，在解禁日前一周內(nèi)的影響較大，并且該影響具有一定的持續(xù)性。

表1 各事件窗累積異常收益率情況

表1給出了不同事件窗的累積異常收益率的情況，從表中可以看出，除了第0日，表中所列各事件窗CAR均值均為負值，且負值的比例均超過50%。-20至-13日的CAR雖然為負數(shù)，但是其絕對值偏小，t檢驗顯示并不顯著，因此可以推測-13日前，解禁事件對股票收益不具有顯著影響。-12和-11日開始顯示有顯著為負的異常收益。-3日至3日的CAR為負值，但t值檢驗結果顯示不顯著，而-3日至0日的CAR在1%的顯著性水平下顯著，中位數(shù)的絕對值和負值比例都大于事件窗為［-3，3］的各值，說明解禁事件對股票收益的影響主要存在于解禁日之前。由此，可以推測解禁事件所產(chǎn)生的影響并不主要是解禁日之后限售股股東大量拋售股票造成股價下跌，可能是解禁日之前市場對此產(chǎn)生預期而看空造成股價下跌。值得注意的是，解禁日當天具有顯著的正的異常收益，且為負值的比例不超過50%。

（四）分組分析

由于不同公司所具有的各種特征不同，比如公司控制人性質、估值水平等等，可能導致在解禁事件下的異常收益不同，本文根據(jù)公司的特征進行分組分析，通過比較相關的描述性統(tǒng)計結果分析異常收益情況和公司特征的關系，為后續(xù)的實證研究做準備。分組情況如下：

1.實際控制人是否為政府：將實際控制人為國資委、地方國資委、中央國家機關、地方政府、國有企業(yè)的公司都歸為以政府為實際控制人的公司。

2.所處行業(yè)是否為管制行業(yè)：按照證監(jiān)會行業(yè)分類標準，將電力、自來水及公用事業(yè)、交通運輸業(yè)（航空、鐵路）、金融業(yè)、信息技術業(yè)（通訊公司）、制造業(yè)-石油石化業(yè)五大行業(yè)歸為管制行業(yè)④。

3.按照解禁規(guī)模大小分組：以本次新增可流通A股占上期末已流通A股比例衡量解禁的相對規(guī)模大小，根據(jù)解禁規(guī)模占比由高到低排序，并依次平均分為五組，將比例最高和最低的兩組進行比較。

4.按照市盈率大小分組：根據(jù)解禁上一年底股票的市盈率由高到低排序，并依次分為五組，將市盈率最高和最低的兩組進行比較。

5.按照市值高低分組：根據(jù)解禁上一年底股票的總市值由高到低排序，并依次分為五組，將市值最高和最低的兩組進行比較。

6.按照換手率高低分組：根據(jù)解禁上一年度全年流通股數(shù)日平均換手率由高到低排序，并依次分為五組，將換手率最高和最低的兩組進行比較。

表2是根據(jù)將樣本公司按照以上六種情況分組后的異常收益情況統(tǒng)計結果：

表2 樣本分類后異常收益統(tǒng)計

注：?、??、??? 分別代表在 10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。

從表中統(tǒng)計結果可以看出，實際控制人為政府的公司在10%的顯著性水平下CAR顯著為負，但是，對比非政府控制的公司，其CAR值是政府控制公司的2.3倍，并且在5%的顯著性水平下顯著為負。CAR值為負的公司所占比例達到68.52%，明顯高于政府控制公司的60.26%。以上結果說明，實際控制人非政府的公司在解禁期間股價下跌程度更大，限售股股東出售股份的動力較實際控制人為政府的公司更強。

處于管制行業(yè)公司的CAR雖然為負值，但是并不顯著可見在管制行業(yè)中，解禁事件對股票收益并沒有顯著的負面影響。非管制行業(yè)公司的CAR在5%的顯著性水平下顯著為負，CAR值更小，負值比例更大，可見解禁事件對非管制行業(yè)公司股票收益的負面影響更大。

按照解禁規(guī)模大小分類的情況下，解禁比例最大的一組公司的CAR在1%的顯著性水平下顯著為負，并且達到了-7.5%，是其他各種情況下CAR值的兩倍以上，CAR為負的公司比例也占到76%。解禁比例最小的一組公司的CAR值不顯著為負。由以上結果可以推測得知，當解禁股份占原有流通股份比例較大時，解禁后股票供給大增使股價明顯下跌，在解禁前市場對此也有強烈預期拋售股票因而造成股價下跌。

按照市盈率高低分組的兩類公司的CAR值均為負數(shù)，但是都不顯著。說明市盈率大小對CAR影響不明顯。

按照市值大小分組的兩類公司CAR值差異很大。市值最小一組的CAR值是市值最高一組的近四倍，而且在5%的顯著性水平下顯著，CAR值為負的比例高達76.92%，相比之下，市值最高的一組CAR值并不顯著，負值比例僅53.85%。說明市值越大，在解禁期間股價下跌越少。

最后一種分類情況顯示，換手率高的公司股價下跌較少，并且CAR不顯著為負，負值比例僅占到50%，而換手率低的公司CAR在10%的顯著性水平下顯著為負，負值比例也更高。對此可以推知，股票換手率高，代表流動性強，對于解禁事件產(chǎn)生的負面效應能更好的消化并減輕其影響。

三、異常收益的回歸分析

（一）模型設計

基于以上事件研究的分析結果，可以認為IPO限售股解禁事件在解禁前后一段時間內(nèi)會對股票收益產(chǎn)生影響，使股票獲得負的累計異常收益。上一部分的分組分析可以說明，公司實際控制人性質，所處行業(yè)性質，解禁股占比，市盈率水平，市值大小，換手率高低這幾個因素均對解禁期間股票累積異常收益產(chǎn)生一定影響。因此本文采用橫截面回歸法，對樣本的累積異常收益率的影響因素進行分析，建立如下模型：

其中，D1是代表公司實際控制人性質的虛擬變量，實際控制人是政府為1，實際控制人不是政府為0；D2是代表公司行業(yè)是否是管制行業(yè)的虛擬變量，管制行業(yè)為1，非管制行業(yè)為0；PE表示公司在解禁事件上一年底的市盈率水平；SCALE代表的是本次新增可流通股數(shù)量占上期末已流通股數(shù)量的比例，即解禁規(guī)模比例；SIZE表示公司在解禁事件上一年底的總市值的對數(shù)；TR表示股票在解禁事件上一年度的流通股日平均換手率。

本文選取2012年1月1日至2014年12月31日期間，滬深300成分股中有首發(fā)原股東限售股份解禁事件的股票。D1、D2、PE、SCALE、SIZE、TR 各個解釋變量數(shù)據(jù)的選取標準如上文所述，均取自銳思數(shù)據(jù)庫。

（二）回歸分析

首先，以［-20，20］為事件窗對上述模型進行回歸，回歸結果如下表所示：

表 3 CAR［-20，20］橫截面回歸結果

表中的回歸結果顯示，該模型整體的擬合程度很低，R2值僅為0.148，說明模型的擬合效果較差，F(xiàn)統(tǒng)計量偏低，說明該方程不顯著?？赡苁且驗锳股市場股票收益除了以上一些影響還受到其他諸如整體經(jīng)濟狀況、國家政策、行業(yè)發(fā)展及公司內(nèi)部運作等諸多因素的影響，因此文中的若干個解釋變量組成的模型的擬合效果較差。另外各個解釋變量的t檢驗結果顯示，僅有TR項，即日平均換手率在10%的顯著性水平下顯著，其他均不顯著。

為此，本文嘗試縮小事件窗再次進行回歸，上文的事件研究表明股價的異常收益在解禁日前13日表現(xiàn)較為明顯，因此將事件窗縮短為解禁日前13日至后10日，回歸結果如下表所示：

表 4 CAR［-13，10］橫截面回歸結果

事件窗設置為［-13，10］后的橫截面回歸結果顯示，各項指標均優(yōu)于事件窗為［-20，20］的結果。R2值提高，說明模型的擬合效果增強了，F(xiàn)統(tǒng)計量顯示方程在10%的水平下顯著。變量TR，即日平均換手率在1%的水平下顯著，且系數(shù)為正數(shù)，說明換手率越高，交易越活躍，CAR值越大，這和分組分析的結果是相符合的。虛擬變量D1，即公司實際控制人性質變量在10%的水平下顯著，且系數(shù)為正數(shù)，說明公司實際控制人為政府時，CAR值更大，這和分組分析的結果也是相符合的。

D2變量不顯著，其系數(shù)顯示管制行業(yè)公司CAR小于非管制行業(yè)公司CAR，與分組分析結果不符。PE變量也不顯著，其系數(shù)為負，顯示市盈率越高，CAR越小，符合分組分析的結果。SCALE變量同樣不顯著，系數(shù)顯示解禁比例越高，CAR越小，符合分組分析的結果。SIZE變量不顯著，但是t統(tǒng)計量較為接近10%顯著性水平的臨界值，說明市值對CAR具有一定的影響，系數(shù)為負數(shù)，說明市值越大，CAR越小，與分組分析結果相符。截距項為正但不顯著。

由于模型的擬合效果仍然較差，一部分解釋變量不顯著，本文試圖采用逐步回歸法優(yōu)化模型。⑤上述回歸結果顯示，TR變量的顯著性最強，因此，以TR為固定解釋變量，窗口期選擇［-13，10］，再逐個引入其他變量進行回歸后分析結果，逐步回歸的結果如下表所示：

表5 逐步回歸結果

根據(jù)以上分析結果可以得出如下多元回歸模型：

四、結論及建議

本文以2012年至2014年三年間滬深300指數(shù)成分股的IPO限售股的解禁事件為樣本，采用事件研究法對IPO限售股解禁事件對股票收益的影響進行研究，采用橫截面回歸法對解禁期間影響股票異常收益的因素進行研究。

研究發(fā)現(xiàn)，在限售股解禁日的前20日至后20日，樣本的累積異常收益率為-2.91%，且在1%的顯著性水平下顯著，說明解禁事件確實在一段時間內(nèi)會給公司股票帶來負的異常收益。解禁日前股價下跌程度更大，說明解禁事件的影響主要產(chǎn)生在解禁之前，但是解禁日后CAR并沒有明顯回升，說明解禁事件對股票收益影響具有一定的持續(xù)性。分組分析部分按照公司控制人性質、估值水平等特征對樣本公司進行分類研究，結果說明當公司的實際控制人不是政府，或不處于管制行業(yè)，或解禁比例較大，或市盈率較高，或換手率較低，或市值較低時，股票的異常收益較低，也即解禁事件對這些類型的公司股價造成的負面影響較大。

橫截面回歸分析的結果顯示，以［-13，10］為事件窗的模型解釋能力要好于事件窗為［-20，20］的模型。分組分析中所采用的變量在模型中并不全部顯著，經(jīng)過逐步回歸后發(fā)現(xiàn)，只有代表換手率的變量TR，代表公司實際控制人性質的變量D1，代表相對解禁規(guī)模大小的變量SCALE顯著，并且使模型的擬合效果達到最優(yōu)狀態(tài)。以上結果說明，公司所處的行業(yè)、市盈率水平和公司規(guī)模不能很好地解釋解禁期間股票異常收益水平。TR、D1和SCALE這幾個變量回歸后的系數(shù)可以說明，股票換手率越低，即交易越不活躍，股價受到解禁事件的負面影響越大；當公司實際控制人不是政府時，股價受到解禁事件的負面影響較大，據(jù)此可推知非政府控制的公司的限售股東拋售意愿強烈，市場對其股價下跌的預期也較大；解禁規(guī)模越大，股票異常收益幅度越大。

本文在橫截面回歸中使用的模型擬合度較差，可能是由于缺少一些關鍵的解釋變量，以及樣本容量太小。另外，判定系數(shù)大小主要影響到模型的精確度，而不是其準確性。判定系數(shù)達到多少為宜，沒有一個統(tǒng)一的明確界限值。在橫截面回歸中判定系數(shù)低是比較正常的現(xiàn)象。若今后能獲得解禁事件方面更多的數(shù)據(jù)和信息，還可以對此進行更深入的研究。

根據(jù)以上研究結論提出以下建議：

第一，通過控制限售股單次解禁規(guī)模來控制其對股票收益的沖擊。鼓勵限售股股東在解禁到期時自愿延長股份鎖定以及設定新的解禁條件，對解禁股設置階段性減持規(guī)模和速度限制，為需要資金的限售股股東提供資金支持，減弱其減持套現(xiàn)的動力。

第二，進一步完善限售股解禁和減持的信息披露制度，尤其是增強限售股股東的信息披露。目前對上市公司的信息披露監(jiān)管較為嚴格，而對于股東的信息披露則相對較為寬松，給限售股股東進行市場操縱留下的空間。同時透明的信息披露制度可以促使市場形成合理和明確的預期，避免信息誤導和投資者反應過度。

第三，投資者在限售股解禁期間總體上難以獲得較好的投資收益，因此建議投資者規(guī)避近期有限售股解禁的股票以避免受到異常損失，尤其是換手率較低、非政府控制的、解禁規(guī)模偏大的股票。

注釋：

① 趙俊.限售股解禁超額收益影響因素研究［J］.復旦大學碩士論文，2010：P8。

②廖理，劉碧波，酈金梁.道德風險、信息發(fā)現(xiàn)與市場有效性——來自股權分置改革的證據(jù)［J］.金融研究，2008（4）：158。

③ 馮科、趙洋、何理.定向增發(fā)股票解禁期市場反應的實證研究［N］.北京工商大學學報，2012（2）：95。

④ 黃張凱，趙龍凱，祖國鵬.限售股解禁的價格效應研究［J］.金融研究，2010（9）：131。

⑤ 高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模［M］.北京：清華大學出版社，2009：68。

［1］廖理，劉碧波，酈金梁.道德風險、信息發(fā)現(xiàn)與市場有效性——來自股權分置改革的證據(jù)［J］.金融研究，2008（4）：146-160.

［2］馮科，趙洋，何理.定向增發(fā)股票解禁期市場反應的實證研究［J］.北京工商大學學報，2012（2）：90-96.

［3］黃張凱，趙龍凱，祖國鵬.限售股解禁的價格效應研究［J］.金融研究，2010（9）：123-143.

［4］趙俊.限售股解禁超額收益影響因素研究［J］.復旦大學碩士論文，2010：P8.

［5］劉力一，溫權.限售股解禁與減持的市場效應研究［J］.現(xiàn)代管理科學，2014（2）：57-59.

［6］高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模［M］.北京：清華大學出版社，2009：68-73.

［7］E.Ofek，M.Richardson.The IPO Lock-Up Period： Implications for Market Efficiency and Downward Sloping Demand Curves［J］.Working Paper，2000（1）.

［8］L.S.Field，G.Hanka.The Expiration of IPO Share Lockups ［J］.Journal of Finance，2001（56）：471-500.