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    基于異常收益視角分析新冠病毒疫情對A 股的影響

    2020-09-15 01:01:50陳冠州
    五邑大學學報(自然科學版) 2020年2期
    關(guān)鍵詞:創(chuàng)板收益率上市

    陳冠州

    (五邑大學 經(jīng)濟管理學院,廣東 江門 529020)

    2019 年12 月30 日,武漢市衛(wèi)健委發(fā)布緊急通知,部分醫(yī)療機構(gòu)陸續(xù)出現(xiàn)不明原因肺炎病人;31 日,武漢發(fā)現(xiàn)27 例病例,其中7 例病情嚴重.至2020 年1 月8 日,國家衛(wèi)健委初步確認新型冠狀病毒為此次疫情的病源,當天上證指數(shù)下跌1.22%,然而接下來的幾天市場繼續(xù)嘗試探高,至1月14 日到達高點,之后市場開始感受到疫情的嚴重性逐漸回落.1 月20 日,鐘南山表示新型冠狀病毒感染肺炎存在人傳人現(xiàn)象,次日武漢開始實施進出人員管控,22 日多省市確診首例新型肺炎病毒病例.春節(jié)前最后三個交易日,股票市場釋放出避險情緒.隨后全國多省市啟動重大公共突發(fā)衛(wèi)生事件一級響應(yīng),直至2 月2 日,全國確診病例已經(jīng)超過1.7 萬人.節(jié)后開市第一天,即2 月3 日,投資者對急劇發(fā)展的疫情產(chǎn)生恐慌情緒,上證指數(shù)暴跌7.72%.

    至撰稿時,全國新型冠狀病毒肺炎確診人數(shù)已突破8 萬人次,疫情已出現(xiàn)在全球多個國家,尤其是伊朗、韓國、意大利、日本比較嚴重.各國政黨、經(jīng)濟學家、投資者都在努力估算疫情可能造成的經(jīng)濟影響,并從金融科技[1,2]、財政政策[3]、復工復產(chǎn)[4,5]等方面提出有建設(shè)性的意見.股票市場是國民經(jīng)濟的晴雨表,本文采用金融市場分析中常用的事件研究法[6],以全體A 股上市公司為對象,通過分析新型冠狀病毒疫情爆發(fā)后的兩個月,投資者投資行為的變化所引發(fā)的上市公司股票收益變化情況,分析事件對股票市場的影響,以期為后續(xù)的研究提供參考.

    1 數(shù)據(jù)與方法

    本研究使用的數(shù)據(jù)來自于Wind 金融數(shù)據(jù)庫,共收集了3 797 家A 股上市公司的月收盤價和對應(yīng)的大盤指數(shù)數(shù)據(jù).由于此次新型冠狀病毒疫情具有突發(fā)性,涉及面廣而且時間跨度長,和一般金融市場中某一指定日發(fā)生的“事件”概念有所不同,因此本研究把事件發(fā)生時點稱為事件月.由于官方對疫情的首次發(fā)聲時間在12 月末,可以設(shè)想12 月大部分的交易日并沒有受到此疫情消息的沖擊,因此本研究把2020 年1 月定義為疫情事件月.另一方面,由于關(guān)于公共突發(fā)衛(wèi)生事件不適合考慮消息提前泄露導致的“內(nèi)部交易”情況,因此沒有必要對事件月之前的事件窗口進行分析,重點關(guān)注的研究期間為2020 年1 月和2 月.

    股票收益率采用普通收益率計算方式,設(shè)i公司第t期的收盤價為Pi,t,則該公司的普通收益率可表達為

    采用2015 年1 月至2019 年12 月共5 年60 個月的所有個股以及對應(yīng)市場指數(shù)的月普通收益率進行回歸分析得出每支個股的模型參數(shù)和,對于上市日期在2015 年1 月之后的公司,則采用上市月至2019 年12 月的股價數(shù)據(jù)計算其模型參數(shù).所謂對應(yīng)市場指數(shù)是指若該公司在上海證券交易所上市,則對應(yīng)的指數(shù)為上證指數(shù);在深交所上市的公司所對應(yīng)的市場指數(shù)則采用深證綜指.因此異常收益率的表達式為

    i公司從事件月至Γ 期的累積異常收益率(cumulated abnormal return,CAR)則可表達為

    最后,計算同一屬性下的上市公司組的異常收益率平均值,用t檢驗分析其顯著性.

    2 結(jié)果與分析

    在采樣的3 797 家A 股上市公司中,剔除其中數(shù)據(jù)不全以及異常值之后,有效樣本數(shù)量為3 449家,同時收集樣本的行業(yè)屬性、上市板以及所屬行政區(qū)劃以多角度分析新型冠狀病毒疫情的影響.

    2.1 行業(yè)影響

    對A 股上市公司按Wind 一級行業(yè)進行分類,共11 類.統(tǒng)計各行業(yè)CAR 的平均值以及t值,按2020 年2 月的累積異常收益從大到小排序,列于表1.由表1 可知,在疫情的影響下,11 個一級行業(yè)中有8 個行業(yè)的異常收益率的平均值為負值,僅電信服務(wù)、信息技術(shù)以及醫(yī)療保健行業(yè)異常收益率的平均值為正,即在疫情的影響下,這三類行業(yè)在防控期間所發(fā)揮的作用在一定程度上得到了投資者的認可.

    比較2020 年1 月和2 月各行業(yè)平均累積異常收益的數(shù)據(jù),能看出上述三個行業(yè)的累積異常收益有明顯增加,其中2020 年1 月的行業(yè)平均異常收益率最高為醫(yī)療保健行業(yè).反映出疫情期間市場對醫(yī)療保健相關(guān)物資的需求有明顯提高.而2 月份電信服務(wù)行業(yè)和信息技術(shù)行業(yè)的CAR 超過醫(yī)療保健,反映在疫情防控持續(xù)的情況下,信息技術(shù)行業(yè),如在線辦公、在線教育、在線醫(yī)療等需求增加,同時作為支撐的電信服務(wù)也受到正面影響,從平均值來看,電信服務(wù)行業(yè)平均異常收益高達56%,但由于樣本數(shù)太少,并不具備統(tǒng)計顯著性.

    表1 2020 年1-2 月,A 股不同行業(yè)的平均累積異常收益

    2.2 上市板影響

    A 股2020 年1 月份和2 月份不同上市板的平均累積異常收益如表2 所示.在疫情期間,科創(chuàng)板的異常收益最高,其次為創(chuàng)業(yè)板、主板,中小企業(yè)板905 家公司的平均異常收益為負值.然而需要注意科創(chuàng)板公司上市時間較短(由國家主席習近平于2018 年11 月5 日在首屆中國國際進口博覽會開幕式上宣布成立),所以計算出來的模型參數(shù)α和β并不一定具有穩(wěn)定性,從而影響異常收益計算的準確性.盡管如此,我們能從創(chuàng)業(yè)板具有顯著正累積異常收益中看出,該板塊的上市公司雖然成立時間較短、規(guī)模較小,但大多從事高科技業(yè)務(wù),具有較高的成長性,享受著相應(yīng)的政策支持,從而在此次疫情防控期間依然保持向上的趨勢.而主板并沒有顯著的異常收益率,主板上市公司占了所有A 股上市公司的大部分,疫情包括相應(yīng)政策的影響基本上被主板吸收而反映在市場整體的變動上,所以主板異常收益率不顯著也符合預期.相對于其他上市板,中小企業(yè)板受到了顯著的負面影響,可見市場投資者對中小企業(yè)在疫情期間遭受的打擊持有一定程度的悲觀和擔憂情緒.

    表2 2020 年1-2 月,A 股不同上市板的平均累積異常收益

    2.3 所屬行政區(qū)劃的影響

    A 股2020 年1 月份和2 月份各地域上市公司的平均累積異常收益如表3 所示.從上市公司所屬行政區(qū)劃來看,預期受災比較嚴重的地域,如湖北、廣東、河南、浙江的異常收益會有顯著的負值.通過分析能發(fā)現(xiàn),實際的數(shù)據(jù)并不符合預期.分析結(jié)果顯示,北京與長三角的上海、江蘇、浙江的異常收益率顯著為正.以上地區(qū)均為大型科技平臺和金融科技企業(yè)集聚地,它們在抗擊疫情的過程中,借助自身平臺、技術(shù)優(yōu)勢,快速調(diào)配其自身特有的物流、信息流和資金流,創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù),成為穩(wěn)經(jīng)濟、穩(wěn)信心的重要支持力量.結(jié)果還顯示其他大部分省份都受到負面的沖擊,而具有統(tǒng)計顯著性的省份不多,要進一步解釋各地域上市公司所受影響,有必要在今后的研究里結(jié)合產(chǎn)業(yè)鏈、物流、政策等因素進行綜合分析.

    表3 2020 年1-2 月,A 股各地域上市公司的平均累積異常收益

    (續(xù)表3)

    3 討論

    事件研究法主要是針對事件曝光前后的異常收益率的研究,即分析上市公司在特定時間內(nèi)的證券價格受到事件發(fā)生的影響.這種方法在財務(wù)管理、會計、金融、經(jīng)濟和法律等領(lǐng)域都有比較廣泛的應(yīng)用.然而本研究使用事件研究法進行設(shè)計和分析的過程中仍然有以下幾個方面值得討論:1)事件時點以月為單位,雖然疫情從2019 年12 月底爆發(fā)以來確實成為我國經(jīng)濟與社會最關(guān)注的熱點問題,然而也無法充分保證在此期間沒有發(fā)生其他對個別公司或行業(yè)造成影響的事件.2)科創(chuàng)板的公司由于上市時間很短,因此計算出來的市場模型參數(shù)并不一定穩(wěn)定,導致計算出來的異常收益率不一定準確;而且科創(chuàng)板正是熱點關(guān)注板塊,異常收益的變化也很可能是因為科創(chuàng)板自身的獨立因素,異常收益的情況不一定僅僅反映疫情的影響.要準確判斷疫情對科創(chuàng)板的影響,有必要進一步引入其他控制變量.3)疫情防控期間,在有力政策的支持下,截止撰文時的3 月初,A 股整體來看經(jīng)歷了大風浪后恢復到疫情前的水平,但中小企業(yè)板的負異常收益顯示投資者對小規(guī)模公司的擔憂情緒,這取決于中小企業(yè)能否盡快且安全地復工復產(chǎn),能否保證財務(wù)上的安全.因此一系列維穩(wěn)的政策是否能盡快有效地落地需要持續(xù)關(guān)注.

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