中國股票市場信息含量與股價聯(lián)動性關(guān)系研究——基于定向增發(fā)折價的實證

高雨菲（天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部，天津 300072）

中國股票市場信息含量與股價聯(lián)動性關(guān)系研究——基于定向增發(fā)折價的實證

高雨菲
（天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部，天津 300072）

本文采用我國證券市場2006年到2015年A股增發(fā)數(shù)據(jù)，通過分析研究股價聯(lián)動性對折價率的影響來說明聯(lián)動性與股價信息含量之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)股價聯(lián)動性與折價率存在負相關(guān)關(guān)系，且隨著分析師報告數(shù)量的增加該負相關(guān)程度逐漸減弱。研究結(jié)果表明在中國證券市場，股價聯(lián)動性高的公司，其股價信息含量越多，股價聯(lián)動性正向反映信息含量。而分析師報告也具有信息含量，分析師能夠通過搜尋挖掘公司特質(zhì)信息，提高增發(fā)股定價的效率。本文實證給出了股價信息含量與股價聯(lián)動正相關(guān)的可靠證據(jù)，對深入研究中國股市信息含量衡量市場有效性有重要意義。

定向增發(fā)折價；信息不對稱；股價信息含量；噪音

1　假設(shè)提出

由于信息不對稱存在,定向增發(fā)時,股價中蘊含的信息含量越高,投資者的信息不對稱程度越低,所面臨的逆向選擇風(fēng)險越小,信息收集成本越少,因此投資者所要求的增發(fā)折價率越低。在噪音較少的股票市場,信息是引起股價波動的最主要動因,公司特質(zhì)信息越少,股價隨市場行業(yè)同步波動的程度越高(Roll、Jin等),股價聯(lián)動性與股價信息含量負相關(guān)。在噪音較多的市場,大多數(shù)投資者無法識別和區(qū)分信息與噪音,噪音阻礙信息融入,增加股價的波動,降低了股價聯(lián)動性;而更好的透明度和信息環(huán)境能幫助信息快速融入股價,并減弱了噪音對未來運動不確定性的影響,使得股價聯(lián)動性提高(Lee、王亞平),即R2越低表示信息含量越少。中國作為新興市場普遍認為噪音較大(張艷、郭磊等),因此我們提出假設(shè)1。

假設(shè)1：股價聯(lián)動性是股價信息含量的正向指標,與折價率成負相關(guān)關(guān)系。

分析師作為金融市場中介,負責(zé)搜集分析并傳播信息,有著獨特的專業(yè)素養(yǎng)和信息優(yōu)勢,在證券市場扮演了重要的角色,通過分析師搜尋并加工公司層面的信息,股價信息含量得以提高(朱紅軍、Lys和Womack)。Bowen在增發(fā)市場的實證研究中發(fā)現(xiàn)分析師跟進可以降低信息不對稱程度從而減少籌集資金的成本。因此我們認為分析師報告可以減弱信息不對稱,進而降低折價率。當(dāng)分析師報告少或無的時候,對于聯(lián)動性低的上市公司,投資者擁有的信息較少,信息不對稱程度較高,因此在增發(fā)過程中會要求更高的折價,此時折價率與股價聯(lián)動性之間負相關(guān)關(guān)系較強;隨著分析師報告數(shù)量的增加,聯(lián)動性低的公司所具有的信息更多地被分析師揭示出來并傳遞至市場,從而減弱了投資者與公司之間的信息不對稱程度,降低了增發(fā)折價率,因而可知分析師報告的增加會減弱折價率與聯(lián)動性之間的負相關(guān)關(guān)系。綜上提出假設(shè)2、3。

假設(shè)2：分析師報告具有信息含量,報告數(shù)量越多,增發(fā)折價率越小。

假設(shè)3：分析師報告的增加可以減弱股價聯(lián)動性與折價率之間的負相關(guān)關(guān)系。

2　研究設(shè)計

本文選取了在2006.06-2015.06的定向增發(fā)股作為樣本,以證監(jiān)會核準日為增發(fā)日期。數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫,并剔除了數(shù)據(jù)缺失、增發(fā)前被ST及*ST、增發(fā)日前停盤超過1個月以及增發(fā)日[-250,-20]窗口期內(nèi)的總交易日小于100天的股票。

2.2.1折價率discount

本文選取p為增發(fā)日前20天的平均收盤價,增發(fā)日為證監(jiān)會公告日,表示增發(fā)價格,discount表示所有樣本的折價率。

2.2.2股價聯(lián)動性SYNCH

本文選取了增發(fā)日[-250,-20]窗口期內(nèi)的個股收益率(RETi,t)、對應(yīng)行業(yè)收益率(INDRETi,t)及其滯后變量、市場收益率(MKTRETt)及其滯后變量來估計股價聯(lián)動性(SYNCH)。R2為方程(2)的可決系數(shù)。根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理,R2經(jīng)濟含義可解釋為股價的變動可被市場(行業(yè))波動解釋的比例,因此R2越大,表示個股與市場同步波動的程度越大。本文參照以往研究(Morck、Piotroski)將R2作對數(shù)變換使之符合正態(tài)分布要求,得到度量股價聯(lián)動性的指標SYNCH。

2.2.3分析師報告ANALYST

采用每支股票增發(fā)日前12個月至前1個月內(nèi)所有分析師盈余預(yù)測報告的數(shù)量。

2.2.4控制變量的定義

ln(TOTAL_VOL)：方程(2)中的總體波動性的自然對數(shù)。總體波動性(TOTAL_VOL)為RETi的標準差,股票特質(zhì)波動性(IDIO_VOL)為方程(2)殘差項的標準差,系統(tǒng)波動性(SYS_VOL)為總體波動性與特質(zhì)波動性之差。Corwin等認為TOTAL_VOL反映了增發(fā)前上市公司價值的不確定性,預(yù)測其與折價率正相關(guān)。

Ln(SIZE)：上市公司規(guī)模,以增發(fā)日前一天的總市值衡量。葉陳剛等認為規(guī)模越大,信息透明度越高,信息不對稱程度越低,因此折價率越低。

RELSIZE：相對發(fā)行規(guī)模,以增發(fā)股數(shù)占增發(fā)前總股數(shù)的比例來衡量。俞靜等認為增發(fā)的股票代表了上市公司潛在的投資機會,而增發(fā)前總股數(shù)則代表了公司目前擁有的資產(chǎn)價值,該比例越大,表明未來投資機會相對于已有的投資比例越大,公司的不確定性越大,折價越高,因此RELSIZE與折價率正相關(guān)。

BM：賬面市值比B/M,即賬面價值/市場價值,本文采用增發(fā)前上月末的市凈率計算。

何賢杰等認為該指標衡量了信息不對稱程度,賬面市值比越大,表明越容易評估公司價值,投資者評估成本越小,折價率就越小,即與折價率負相關(guān)。

INST：虛擬變量。增發(fā)對象為機構(gòu)投資者時為1,為其他投資者時為0,王俊飚等認為機構(gòu)投資者會對上市公司有更專業(yè)細致的調(diào)查研究,可以減輕信息不對稱,降低折價率。

RULE：虛擬變量。2007年9月17日《上市公司非公開發(fā)行股票實施細則》正式發(fā)布,記該準則發(fā)布前RULE為0,發(fā)布之后RULE為1。 智高等認為該準則在一定程度上約束了大股東優(yōu)先認購的權(quán)利,限制了大股東的機會主義行為,因此《實施細則》的發(fā)布應(yīng)降低折價率。

2.3.1Tobit 模型

Tobit模型是一種受限因變量模型。對于斷尾與截取樣本,普通最小二乘法不再適用于估計回歸系數(shù),Tobin提出了遵循極大似然法估計的Tobit模型(censored model),基本形式為：

Tobin指出使用極大似然估計可得到的一致估計量。

2.3.2模型建立

為了研究折價率與股價聯(lián)動性和分析師三者之間的關(guān)系驗證以上假設(shè),我們建立如下回歸方程：

c為截距項,CONTROL表示所有控制變量(ln(TOTAL_VOL),ln(SIZE),RELSIZE,B/M, INST,RULE)。本文同時采用了最小二乘回歸(方程(6))與tobit回歸模型(方程(6)、(7))進行研究。交互項系數(shù)顯示了分析師報告對于折價率和股價聯(lián)動性關(guān)系的影響,根據(jù)假設(shè)3分析師報告降低信息不對稱從而減弱折價率對于股價聯(lián)動性的敏感性,即應(yīng)為0。

3　實證結(jié)果與分析

表1為變量描述性統(tǒng)計量結(jié)果,增發(fā)前股票的R2均值為38.7%,比Morck報告的R2稍低一些,但仍高于大多數(shù)發(fā)達國家和發(fā)展中國家;異質(zhì)波動IDIO_VOL均值比系統(tǒng)波動SYS_VOL均值更大一些,說明總體波動性主要受公司特質(zhì)波動影響;樣本中上市公司的平均市值達22.336億,平均發(fā)行規(guī)模達1.9億,增發(fā)占比44%;增發(fā)折價率均值為19%,中位數(shù)為17.1%,這說明中國市場增發(fā)價格的確明顯低于股票市場價格,與大多數(shù)國內(nèi)學(xué)者(章衛(wèi)東、何賢杰)研究基本一致,但比他們計算的折價率均值低許多,可能是因為他們選取的是2006年附近的數(shù)據(jù),而本文的時間跨度更長,說明我國定向增發(fā)市場在不斷完善規(guī)范。

從圖1中可以看到折價率的大致分布,只有一小部分上市公司溢價發(fā)行,80%的公司則是折價發(fā)行,且考慮到溢價發(fā)行的原因多種多樣與信息含量并無關(guān)系,使用全樣本作最小二乘回歸估計結(jié)果恐有偏誤,因此本文又將溢價發(fā)行樣本的折價率均設(shè)為0,進一步采用截取樣本回歸模型(tobit模型)進行回歸估計,最終得出一致結(jié)論。

表2為增發(fā)各變量之間相關(guān)性結(jié)果。可以看到,分析師報告數(shù)ANALYST 與股價聯(lián)動性SYNCH成正比,說明分析師跟蹤多的公司股價同步性高;公司規(guī)模SIZE與發(fā)行規(guī)模PROCEEDS成正比,與相對發(fā)行規(guī)模RELSIZE成反比,即大公司通常發(fā)行的絕對數(shù)量大但發(fā)行占比小,且SIZE與SYNCH和ANALYST均成正比,說明大公司一般同步性越高,跟蹤的分析師數(shù)量越多,與Chan研究結(jié)果相一致;賬面市值比B/M高的公司通常也有更高的同步性和更多的分析師跟蹤。

表1　變量描述性統(tǒng)計

圖1　折價率分布

表3中,前三列是用最小二乘法估計的結(jié)果,被解釋變量為discount,后三列是用tobit模型估計的結(jié)果,被解釋變量為discount'。6個模型均通過了整體顯著性檢驗,F統(tǒng)計量顯著,說明模型整體設(shè)立正確。從模型1我們可以看到SYNCH的系數(shù)為-0.17***,說明SYNCH與discount有顯著的負相關(guān)的關(guān)系,反映了股價聯(lián)動性是信息含量的正向代理指標,與Dasgupta、王亞平結(jié)論一致,在中國市場,股價聯(lián)動性主要受噪音影響,股價聯(lián)動性高表示公司信息環(huán)境越好,減弱了噪音對未來運動的不確定性影響,同時使得信息快速融入股價,股價信息含量越高,人們對于定向增發(fā)要求的折價率就越低,驗證了假設(shè)1。

表2　相關(guān)性系數(shù)表

表3　回歸結(jié)果

在模型2中我們觀察了分析師報告對discount的影響,發(fā)現(xiàn)ANALYST與discount也顯著負相關(guān),說明分析師對減輕信息不對稱程度增加股價信息含量有正向的影響(Womack),與國內(nèi)朱紅軍、曹新偉等研究結(jié)果均相同,分析師搜尋挖掘了公司層面的信息,對提升資本市場股價信息含量與促進市場定價效率有積極作用,由此證明了假設(shè)2。

模型3中我們在模型1的基礎(chǔ)上添加了分析師報告ln(1+ANALYST),和ln(1+ANALYST)與SYNCH的交互項,發(fā)現(xiàn)ln(1+ANALYST)前的系數(shù)變得不顯著,且交互項的系數(shù)顯著為正,說明ANALYST和SYNCH這兩者同樣具有信息含量,都可以提高股價信息含量,但是分析師報告包含的大部分信息與股價聯(lián)動性中包含的信息相一致,分析師報告的增加使得一部分公司特質(zhì)信息已由分析師傳導(dǎo)給了市場,降低了信息不對稱程度,因此減弱了股價聯(lián)動性與折價率之間的負相關(guān)關(guān)系,證明了假設(shè)3。模型(4)(5)(6)用tobit模型再次驗證了三個假設(shè),與模型(1)(2)(3)回歸結(jié)果一致,且一些不顯著的變量在tobit模型中變得顯著,例如ln(1+ANALYST)在第三列中不顯著,在第六列中在10%的檢驗水平下顯著;INST在模型(1)(2)(3)中不顯著,在模型(4)(5)(6)中也顯著為負,表示機構(gòu)投資者的參與的確可以降低折價率,與王俊飚的實證結(jié)果相一致。ln(SIZE)在所有模型中都顯著為正,與預(yù)期不相符合,以往研究折價率的文獻(王秀麗等)中也出現(xiàn)過,可能是由于中國增發(fā)市場的特殊性導(dǎo)致,證監(jiān)會在核準增發(fā)時給大盤股的折價大,小盤股折價小。其他控制變量均與預(yù)期符號一致,與何賢杰等國內(nèi)學(xué)者得到的結(jié)果也相符。

4　結(jié)論

本文選取2006-2015年的增發(fā)股為樣本,在以往增發(fā)折價的模型里加了股價聯(lián)動性和分析師報告,通過研究股價聯(lián)動性和分析師對折價率的影響來探究股價聯(lián)動性與股價信息含量之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)股價聯(lián)動性是股價信息含量的正向指標,與折價率成負相關(guān)關(guān)系;而分析師報告也具有信息含量,可以減弱信息不對稱程度;分析師報告的增加可以減弱股價聯(lián)動性與折價率之間的負相關(guān)關(guān)系。

總體來說,以往文獻一部分認為股價聯(lián)動性高表示了公司特質(zhì)信息融入少,而另一部分認為噪音小,信息透明度高,信息快速融入股價。本文通過實證證明了第二種觀點,奠定了股價信息含量研究的微觀基礎(chǔ),也為噪音論提供了依據(jù),豐富了國內(nèi)定向增發(fā)市場和股價聯(lián)動性的研究文獻;同時說明公司應(yīng)當(dāng)加強信息披露,增強股價聯(lián)動性,減少噪音,增加股價中蘊含的信息;另外分析師報告中包含的信息有助于緩解市場中的信息不對稱,因此應(yīng)鼓勵分析師多挖掘公司特質(zhì)信息,促進股票市場合理定價。

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Research on the Relationship between Information content and Return Synchronicity in Chinese Stock Market——Evidence From the Underpricing of Seasoned Equity Offerings

Gao Yufei

Based on the seasoned equity offerings (SEOs) of china’s A-stock market from 2006 to 2015, we illustrate the relationship between price informativeness and return synchronicity by analyzing how synchronicity influence the discount of SEOs. We find a negative relation between synchronicity and discount and the relation is gradually weakened as analyst coverage increases. It indicates, in Chinese stock market, price ismore informative when synchronicity is higher, while analyst coverage delivers companies information to market and mitigate information asymmetry and then promote the rational pricing of SEOs. This paper provide the empirical evidence of the relation between price informativeness and return synchronicity, and it makes sense to further research of price informativeness and measure the efficiency of Chinese stock market.

discount of SEOs, information asymmetry, informativeness, noise

F830.91

A

高雨菲,天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部碩士研究生,研究方向：證券市場微觀結(jié)構(gòu)與公司金融。