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        控股股東與股權(quán)融資的市場時(shí)機(jī)選擇

        2015-01-21 15:21:24劉亞輝
        2014年34期
        關(guān)鍵詞:控股股東

        劉亞輝

        摘 要:上市公司控股股東在增發(fā)中的參與行為往往隱含著重要信息。控股股東是否參與增發(fā)以及參與程度與股價(jià)究竟有什么關(guān)系?論文實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),定向增發(fā)后的股票收益率與控股股東參與度并非完全正相關(guān):控股股東不參與增發(fā),收益率無明顯趨勢;控股股東適度參與(持股比例不變)后股票出現(xiàn)顯著正收益。

        關(guān)鍵詞:控股股東;增發(fā);持股比例;股票收益率

        一、引言

        我國大部分上市公司具有股權(quán)高度集中的特征(丁榮清,張洪珍,2004)。由此帶來大股東和中小股東利益不一致的問題。本文研究了大股東侵犯中小股東利益的一種較為隱蔽的方式:增發(fā)時(shí)將價(jià)格高估的股票出售給外部投資者。市場時(shí)機(jī)假說基于三個(gè)假設(shè):1、控股股東比外部投資者更具信息優(yōu)勢;2、一些外部投資者不成熟,并沒有意識到他們的信息劣勢處境;3、那些正確捕捉到大股東意圖的外部投資者面臨著套利約束。市場時(shí)機(jī)假說的主要結(jié)論是增發(fā)后的股票回報(bào)率會下降。市場時(shí)機(jī)假說成立的一個(gè)關(guān)鍵條件是控股股東的持股比例下降。

        國外關(guān)于市場時(shí)機(jī)假說的研究已比較成熟,但是將市場時(shí)機(jī)與控股股東持股比例變化和未來收益率聯(lián)系起來的不多。Meluzín Tomá研究了歐洲市場上市的捷克公司在IPO中的市場時(shí)機(jī)選擇行為,認(rèn)為現(xiàn)有股東在公司運(yùn)行良好時(shí)不愿意通過IPO進(jìn)行融資。Borja通過研究智利股票市場,發(fā)現(xiàn)增發(fā)后控股股東減持意味著股票未來回報(bào)率較低。

        國內(nèi)關(guān)于市場時(shí)機(jī)假說的研究多幾乎沒有涉及到控股股東股權(quán)比例變化與增發(fā)后未來收益率的關(guān)系。童勇對上市公司在資本市場融資的市場時(shí)機(jī)選擇行為及其近期效應(yīng)和持續(xù)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究,證實(shí)我國上市公司確實(shí)存在著權(quán)益融資市場時(shí)機(jī)選擇行為。馬德芳,張藝馨,溫振華通過對我國A股市場2006~2011年定向增發(fā)的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),控股股東認(rèn)購新股意味著新股較高的折價(jià)率,還發(fā)現(xiàn)投資者情緒對新股折價(jià)率也有影響。

        本文首先研究了控股股東在增發(fā)中的參與度與股票未來收益率的關(guān)系。在分析中先將增發(fā)分為定向增發(fā)與公開增發(fā)兩大類,再分別細(xì)分為冷市場增發(fā)與熱市場增發(fā)、公司股權(quán)結(jié)構(gòu)中有機(jī)構(gòu)投資者和無機(jī)構(gòu)投資者的增發(fā)。用加入虛擬變量的面板回歸分析的方法,對比分析兩大類增發(fā)后股票未來收益率與大股東參與度的關(guān)系。

        二、研究假設(shè)

        我國資本市場的增發(fā)分為公開增發(fā)和定向增發(fā)。公開增發(fā)是上市公司為某項(xiàng)目融資而向不特定公眾增發(fā)新股的行為。定向增發(fā)是上市公司為實(shí)現(xiàn)整體上市、鞏固控股地位、快速融資或引進(jìn)戰(zhàn)略投資者的增發(fā)行為。定向增發(fā)和公開增發(fā)的對象非常不同,因此二者有質(zhì)的區(qū)別。不難看出公開增發(fā)更符合市場時(shí)機(jī)假說的假設(shè)條件。因?yàn)楣_增發(fā)面對不特定的普通大眾,他們在信息、成熟度以及資金方面都面臨著更大的約束。而定向增發(fā)的對象多為資金雄厚的機(jī)構(gòu)或個(gè)人,嚴(yán)格上不符合市場時(shí)機(jī)假說的假設(shè)。在定向增發(fā)中,投資者資本更為雄厚且投資經(jīng)驗(yàn)更加豐富,更容易探測到控股股東的增發(fā)意圖。上市公司進(jìn)行定向增發(fā)的動(dòng)機(jī)更加多樣化?;谝陨戏治?,本文提出以下假設(shè):1,公開增發(fā)中大股東不參與(減持),則股票收益率下降;2,大股東適度參與度與定向增發(fā)(持股比例不變)后的收益率上升。

        三、實(shí)證研究

        本文選取的樣本包括上海證券交易所和深圳證券交易所的所有A股(非金融類)1上市公司。數(shù)據(jù)期間為2004年1月1日-2014年1月1日。原始數(shù)據(jù)來自Wind、CSMAR和銳思數(shù)據(jù)庫。表一第一部分報(bào)告了文中主要變量的描述性特征。在樣本期內(nèi),共74家上市公司進(jìn)行了74次公開增發(fā);698家上市公司進(jìn)行了701次定向增發(fā)。

        本文的變量定義及計(jì)算方法為:公司規(guī)模(me)是每年6月末上市公司總市值(千萬)的自然對數(shù);beta是每只股票前24個(gè)月該股月收益率對相應(yīng)市場收益率的回歸系數(shù);賬面市值比(bm)是每年12月公司賬面價(jià)值與總市值比值的自然對數(shù);矢量效應(yīng)(mom)是股票前六個(gè)月的累積收益率。增發(fā)(issue)是增發(fā)后總股數(shù)與增發(fā)前總股數(shù)的自然對數(shù)的差值。從表中數(shù)據(jù)看到,增發(fā)具有右偏的特征。均值(27.1%)要明顯大于中位數(shù)(18.2%)。

        表一:描述性統(tǒng)計(jì)量

        variable類型Nmeansdp25p50p75

        mreturn

        公開85600130139-00790010096

        定向771400240137-006500150107

        yreturn

        公開78103150764-018502160594

        定向760404490916-019401680852

        beta

        公開87109810291075509731198

        定向77761079037108410661301

        mom

        公開823113805420781032133

        定向787712350541089510841428

        me

        公開8776574104158266617219

        定向784263240929566462456933

        bm

        公開8770345026015302480463

        定向786602250203009101710308

        issue

        公開76902710226008701820408

        定向78720350237014702860555

        1.回歸分析

        在進(jìn)行回歸分析之前,本節(jié)先對收益率面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。此處檢驗(yàn)采用Choi檢驗(yàn)法。檢驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)烈拒絕存在單位根的原假設(shè),本文所選數(shù)據(jù)通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

        本節(jié)的基本面板回歸模型為:

        Ri,t=ai+b*campi,t+c*mei,t-j+d*bmi,t-j+e*momi,t-j+f*issuei,t-j+g*X+εi,t

        其中Ri,t為股票i在t月的收益率,其他變量皆如前文所述。假如R表示2005/07-2006/06各月的收益率,則對以下變量做回歸:2005年6月底計(jì)算的市值規(guī)模me;2004年12月底計(jì)算的賬面市值比bm;矢量因子mom為2005/01-2005/06這六個(gè)月的累積收益率。風(fēng)險(xiǎn)因子beta為2003/06-2005/06這24個(gè)月中該股票收益率對市場收益率的回歸系數(shù)?;貧w中采用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差(按公司個(gè)體聚類)??刂芻ampi,t是為了剔除大盤走勢對個(gè)股收益率的影響,以捕捉異常收益率。

        為確定究竟使用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型,先對樣本期內(nèi)的股票收益率進(jìn)行豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)。由于p值為0.0000,故強(qiáng)烈拒絕原假設(shè),應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型而非隨機(jī)效應(yīng)模型?;貧w的結(jié)果如表二所示。和French(1992,2008)的分析一致,賬面市值比、市值規(guī)模、矢量因子對收益率的影響是顯著的。分析中根據(jù)增發(fā)中實(shí)際控制人持股比例的變化將樣本分為五組:i1、i2、i0、i3、i4分別表示實(shí)際控制人在增發(fā)后減持超過5%減持不超過5%、持股比例不變、增持不超過5%、增持超過5%,并分別用i1、i2、i0、i3、i4五個(gè)虛擬變量表示。由于我們用的是虛擬變量,因此虛擬變量的系數(shù)表示的是每個(gè)組合的收益率相對其他收益率的變化??梢钥吹剑诠_增發(fā)后,實(shí)際控制人減持超過5%或和不超過5%的組合收益分別減少1.84%、2.92%,并在5%和1%的顯著性水平上顯著。在定向增發(fā)中,收益率呈現(xiàn)出截然不同的特點(diǎn)。加入不同組合的虛擬變量后,回歸結(jié)果顯示實(shí)際控制人適度參與的月收益率增加1.24%,并且在1%的顯著性水平上顯著。

        2.加入投資者成熟度后的回歸分析

        在表三中,本文根據(jù)增發(fā)時(shí)的市場特點(diǎn)及投資者結(jié)構(gòu)將樣本分為幾個(gè)組合。首先,以發(fā)行月份增發(fā)比例的中位數(shù)為分水嶺將市場分為熱市場和冷市場?!盁帷钡氖袌鍪侵覆怀墒斓?、盲目樂觀的投資者占多數(shù)的股票市場。從表三我們可以看到,在冷市場中增發(fā)引起收益率下降6.86%,在10%的顯著性水平上顯著;熱市場中增發(fā)收益率下降16.09%,且在1%的顯著性水平上顯著。這種差別無論在統(tǒng)計(jì)上還是從實(shí)際意義上都是不可忽略的。同時(shí)還可以看到,在冷市場中實(shí)際控制人增持的組合收益上升6.55%,但并不顯著;而在熱市場中實(shí)際控制人減持的組合收益率要低16.79%,在1%的水平上顯著。在“熱”市場中收益率下降比“冷”市場中更明顯。其次,本文以上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)中機(jī)構(gòu)投資者持股比例作為代理變量來控制投資者成熟度。根據(jù)機(jī)構(gòu)持股比例中位數(shù)分為兩組。結(jié)果顯示在機(jī)構(gòu)持股比例較低的組合中,實(shí)際控制人減持引起的收益率下降會更多-8.88%。最后我們看到,定向增發(fā)后的收益率走勢與冷熱市場和機(jī)構(gòu)持股均無明顯關(guān)系。

        表二:面板回歸分析

        自變量因變量(月收益率)

        公開增發(fā)定向增發(fā)

        abcABC

        camp08854***08719***08693***08736***08736***08762***

        me-00045-00023*-00008-00166***-00166***-00010**

        bm-01194**-00359***-00324***-00464***-00441***-00125***

        mom00387***00379***00422***00130***00130***00118***

        issue-0019900031

        i1-00184**00031

        i2-00292***00033

        i0-0003800124***

        i30007100019

        i4-0013900026

        R203546035750399402646026502782

        N764664764549754975497

        表三:控制投資者復(fù)雜度后的分析

        自變量因變量(月收益率)

        公開增發(fā)定向增發(fā)

        冷市場熱市場

        機(jī)構(gòu)持股比例

        低高冷市場熱市場

        機(jī)構(gòu)持股比例

        低高

        camp08552***09279***09306***08103***07988***08136***08014***08232***

        beta0005801091005960012800099-00201***-00117*0

        me-00930***01272***01043***-00391-00453***-00117-00087-00106

        bm-01572***(omitted)-01831***-01376***-01460***-01167***-01668***-00539**

        mom-00317**-00295-00167-00480**-00123-00149***-00117***-00076

        issue-00686*-01609***-00365-00125-0008700112-0026800088

        i10009-01679***-00888*-00768***-0000100168000700025

        i000104-0118900357-00528***-0006400094-0021200108

        i400655-004900674-00223-001600125-00164-00024

        R20173802615020190150503902051750467404912

        N4462593533523662372534783909

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