高雨菲（天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072）

中國(guó)股票市場(chǎng)信息含量與股價(jià)聯(lián)動(dòng)性關(guān)系研究——基于定向增發(fā)折價(jià)的實(shí)證

高雨菲
（天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072）

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

定向增發(fā)折價(jià)；信息不對(duì)稱；股價(jià)信息含量；噪音

1　假設(shè)提出

由于信息不對(duì)稱存在,定向增發(fā)時(shí),股價(jià)中蘊(yùn)含的信息含量越高,投資者的信息不對(duì)稱程度越低,所面臨的逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)越小,信息收集成本越少,因此投資者所要求的增發(fā)折價(jià)率越低。在噪音較少的股票市場(chǎng),信息是引起股價(jià)波動(dòng)的最主要?jiǎng)右?公司特質(zhì)信息越少,股價(jià)隨市場(chǎng)行業(yè)同步波動(dòng)的程度越高(Roll、Jin等),股價(jià)聯(lián)動(dòng)性與股價(jià)信息含量負(fù)相關(guān)。在噪音較多的市場(chǎng),大多數(shù)投資者無(wú)法識(shí)別和區(qū)分信息與噪音,噪音阻礙信息融入,增加股價(jià)的波動(dòng),降低了股價(jià)聯(lián)動(dòng)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(jià),并減弱了噪音對(duì)未來(lái)運(yùn)動(dòng)不確定性的影響,使得股價(jià)聯(lián)動(dòng)性提高(Lee、王亞平),即R2越低表示信息含量越少。中國(guó)作為新興市場(chǎng)普遍認(rèn)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(jià)聯(lián)動(dòng)性是股價(jià)信息含量的正向指標(biāo),與折價(jià)率成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

分析師作為金融市場(chǎng)中介,負(fù)責(zé)搜集分析并傳播信息,有著獨(dú)特的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)和信息優(yōu)勢(shì),在證券市場(chǎng)扮演了重要的角色,通過(guò)分析師搜尋并加工公司層面的信息,股價(jià)信息含量得以提高(朱紅軍、Lys和Womack)。Bowen在增發(fā)市場(chǎng)的實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)分析師跟進(jìn)可以降低信息不對(duì)稱程度從而減少籌集資金的成本。因此我們認(rèn)為分析師報(bào)告可以減弱信息不對(duì)稱,進(jìn)而降低折價(jià)率。當(dāng)分析師報(bào)告少或無(wú)的時(shí)候,對(duì)于聯(lián)動(dòng)性低的上市公司,投資者擁有的信息較少,信息不對(duì)稱程度較高,因此在增發(fā)過(guò)程中會(huì)要求更高的折價(jià),此時(shí)折價(jià)率與股價(jià)聯(lián)動(dòng)性之間負(fù)相關(guān)關(guān)系較強(qiáng);隨著分析師報(bào)告數(shù)量的增加,聯(lián)動(dòng)性低的公司所具有的信息更多地被分析師揭示出來(lái)并傳遞至市場(chǎng),從而減弱了投資者與公司之間的信息不對(duì)稱程度,降低了增發(fā)折價(jià)率,因而可知分析師報(bào)告的增加會(huì)減弱折價(jià)率與聯(lián)動(dòng)性之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。綜上提出假設(shè)2、3。

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

假設(shè)3：分析師報(bào)告的增加可以減弱股價(jià)聯(lián)動(dòng)性與折價(jià)率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2　研究設(shè)計(jì)

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(huì)核準(zhǔn)日為增發(fā)日期。數(shù)據(jù)來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù),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(pán)超過(guò)1個(gè)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(jià)率discount

本文選取p為增發(fā)日前20天的平均收盤(pán)價(jià),增發(fā)日為證監(jiān)會(huì)公告日,表示增發(fā)價(jià)格,discount表示所有樣本的折價(jià)率。

2.2.2股價(jià)聯(lián)動(dòng)性SYNCH

本文選取了增發(fā)日[-250,-20]窗口期內(nèi)的個(gè)股收益率(RETi,t)、對(duì)應(yīng)行業(yè)收益率(INDRETi,t)及其滯后變量、市場(chǎng)收益率(MKTRETt)及其滯后變量來(lái)估計(jì)股價(jià)聯(lián)動(dòng)性(SYNCH)。R2為方程(2)的可決系數(shù)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,R2經(jīng)濟(jì)含義可解釋為股價(jià)的變動(dòng)可被市場(chǎng)(行業(yè))波動(dòng)解釋的比例,因此R2越大,表示個(gè)股與市場(chǎng)同步波動(dòng)的程度越大。本文參照以往研究(Morck、Piotroski)將R2作對(duì)數(shù)變換使之符合正態(tài)分布要求,得到度量股價(jià)聯(lián)動(dòng)性的指標(biāo)SYNCH。

2.2.3分析師報(bào)告ANALYST

采用每支股票增發(fā)日前12個(gè)月至前1個(gè)月內(nèi)所有分析師盈余預(yù)測(cè)報(bào)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(dòng)性的自然對(duì)數(shù)?？傮w波動(dòng)性(TOTAL_VOL)為RETi的標(biāo)準(zhǔn)差,股票特質(zhì)波動(dòng)性(IDIO_VOL)為方程(2)殘差項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差,系統(tǒng)波動(dòng)性(SYS_VOL)為總體波動(dòng)性與特質(zhì)波動(dòng)性之差。Corwin等認(rèn)為T(mén)OTAL_VOL反映了增發(fā)前上市公司價(jià)值的不確定性,預(yù)測(cè)其與折價(jià)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(rèn)為規(guī)模越大,信息透明度越高,信息不對(duì)稱程度越低,因此折價(jià)率越低。

RELSIZE：相對(duì)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(lái)衡量。俞靜等認(rèn)為增發(fā)的股票代表了上市公司潛在的投資機(jī)會(huì),而增發(fā)前總股數(shù)則代表了公司目前擁有的資產(chǎn)價(jià)值,該比例越大,表明未來(lái)投資機(jī)會(huì)相對(duì)于已有的投資比例越大,公司的不確定性越大,折價(jià)越高,因此RELSIZE與折價(jià)率正相關(guān)。

BM：賬面市值比B/M,即賬面價(jià)值/市場(chǎng)價(jià)值,本文采用增發(fā)前上月末的市凈率計(jì)算。

何賢杰等認(rèn)為該指標(biāo)衡量了信息不對(duì)稱程度,賬面市值比越大,表明越容易評(píng)估公司價(jià)值,投資者評(píng)估成本越小,折價(jià)率就越小,即與折價(jià)率負(fù)相關(guān)。

INST：虛擬變量。增發(fā)對(duì)象為機(jī)構(gòu)投資者時(shí)為1,為其他投資者時(shí)為0,王俊飚等認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者會(huì)對(duì)上市公司有更專(zhuān)業(yè)細(xì)致的調(diào)查研究,可以減輕信息不對(duì)稱,降低折價(jià)率。

RULE：虛擬變量。2007年9月17日《上市公司非公開(kāi)發(fā)行股票實(shí)施細(xì)則》正式發(fā)布,記該準(zhǔn)則發(fā)布前RULE為0,發(fā)布之后RULE為1。 智高等認(rèn)為該準(zhǔn)則在一定程度上約束了大股東優(yōu)先認(rèn)購(gòu)的權(quán)利,限制了大股東的機(jī)會(huì)主義行為,因此《實(shí)施細(xì)則》的發(fā)布應(yīng)降低折價(jià)率。

2.3.1Tobit 模型

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

Tobin指出使用極大似然估計(jì)可得到的一致估計(jì)量。

2.3.2模型建立

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

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

3　實(shí)證結(jié)果與分析

表1為變量描述性統(tǒng)計(jì)量結(jié)果,增發(fā)前股票的R2均值為38.7%,比Morck報(bào)告的R2稍低一些,但仍高于大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家;異質(zhì)波動(dòng)IDIO_VOL均值比系統(tǒng)波動(dòng)SYS_VOL均值更大一些,說(shuō)明總體波動(dòng)性主要受公司特質(zhì)波動(dòng)影響;樣本中上市公司的平均市值達(dá)22.336億,平均發(fā)行規(guī)模達(dá)1.9億,增發(fā)占比44%;增發(fā)折價(jià)率均值為19%,中位數(shù)為17.1%,這說(shuō)明中國(guó)市場(chǎng)增發(fā)價(jià)格的確明顯低于股票市場(chǎng)價(jià)格,與大多數(shù)國(guó)內(nèi)學(xué)者(章衛(wèi)東、何賢杰)研究基本一致,但比他們計(jì)算的折價(jià)率均值低許多,可能是因?yàn)樗麄冞x取的是2006年附近的數(shù)據(jù),而本文的時(shí)間跨度更長(zhǎng),說(shuō)明我國(guó)定向增發(fā)市場(chǎng)在不斷完善規(guī)范。

從圖1中可以看到折價(jià)率的大致分布,只有一小部分上市公司溢價(jià)發(fā)行,80%的公司則是折價(jià)發(fā)行,且考慮到溢價(jià)發(fā)行的原因多種多樣與信息含量并無(wú)關(guān)系,使用全樣本作最小二乘回歸估計(jì)結(jié)果恐有偏誤,因此本文又將溢價(jià)發(fā)行樣本的折價(jià)率均設(shè)為0,進(jìn)一步采用截取樣本回歸模型(tobit模型)進(jìn)行回歸估計(jì),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?？梢钥吹?分析師報(bào)告數(shù)ANALYST 與股價(jià)聯(lián)動(dòng)性SYNCH成正比,說(shuō)明分析師跟蹤多的公司股價(jià)同步性高;公司規(guī)模SIZE與發(fā)行規(guī)模PROCEEDS成正比,與相對(duì)發(fā)行規(guī)模RELSIZE成反比,即大公司通常發(fā)行的絕對(duì)數(shù)量大但發(fā)行占比小,且SIZE與SYNCH和ANALYST均成正比,說(shuō)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(jì)

圖1　折價(jià)率分布

表3中,前三列是用最小二乘法估計(jì)的結(jié)果,被解釋變量為discount,后三列是用tobit模型估計(jì)的結(jié)果,被解釋變量為discount'。6個(gè)模型均通過(guò)了整體顯著性檢驗(yàn),F統(tǒng)計(jì)量顯著,說(shuō)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(shuō)明SYNCH與discount有顯著的負(fù)相關(guān)的關(guān)系,反映了股價(jià)聯(lián)動(dòng)性是信息含量的正向代理指標(biāo),與Dasgupta、王亞平結(jié)論一致,在中國(guó)市場(chǎng),股價(jià)聯(lián)動(dòng)性主要受噪音影響,股價(jià)聯(lián)動(dòng)性高表示公司信息環(huán)境越好,減弱了噪音對(duì)未來(lái)運(yùn)動(dòng)的不確定性影響,同時(shí)使得信息快速融入股價(jià),股價(jià)信息含量越高,人們對(duì)于定向增發(fā)要求的折價(jià)率就越低,驗(yàn)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(bào)告對(duì)discount的影響,發(fā)現(xiàn)ANALYST與discount也顯著負(fù)相關(guān),說(shuō)明分析師對(duì)減輕信息不對(duì)稱程度增加股價(jià)信息含量有正向的影響(Womack),與國(guó)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(duì)提升資本市場(chǎng)股價(jià)信息含量與促進(jìn)市場(chǎng)定價(jià)效率有積極作用,由此證明了假設(shè)2。

模型3中我們?cè)谀Ｐ?的基礎(chǔ)上添加了分析師報(bào)告ln(1+ANALYST),和ln(1+ANALYST)與SYNCH的交互項(xiàng),發(fā)現(xiàn)ln(1+ANALYST)前的系數(shù)變得不顯著,且交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為正,說(shuō)明ANALYST和SYNCH這兩者同樣具有信息含量,都可以提高股價(jià)信息含量,但是分析師報(bào)告包含的大部分信息與股價(jià)聯(lián)動(dòng)性中包含的信息相一致,分析師報(bào)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(chǎng),降低了信息不對(duì)稱程度,因此減弱了股價(jià)聯(lián)動(dòng)性與折價(jià)率之間的負(fù)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(yàn)證了三個(gè)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(yàn)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(fù),表示機(jī)構(gòu)投資者的參與的確可以降低折價(jià)率,與王俊飚的實(shí)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(jià)率的文獻(xiàn)(王秀麗等)中也出現(xiàn)過(guò),可能是由于中國(guó)增發(fā)市場(chǎng)的特殊性導(dǎo)致,證監(jiān)會(huì)在核準(zhǔn)增發(fā)時(shí)給大盤(pán)股的折價(jià)大,小盤(pán)股折價(jià)小。其他控制變量均與預(yù)期符號(hào)一致,與何賢杰等國(guó)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(jià)的模型里加了股價(jià)聯(lián)動(dòng)性和分析師報(bào)告,通過(guò)研究股價(jià)聯(lián)動(dòng)性和分析師對(duì)折價(jià)率的影響來(lái)探究股價(jià)聯(lián)動(dòng)性與股價(jià)信息含量之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)股價(jià)聯(lián)動(dòng)性是股價(jià)信息含量的正向指標(biāo),與折價(jià)率成負(fù)相關(guān)關(guān)系;而分析師報(bào)告也具有信息含量,可以減弱信息不對(duì)稱程度;分析師報(bào)告的增加可以減弱股價(jià)聯(lián)動(dòng)性與折價(jià)率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

總體來(lái)說(shuō),以往文獻(xiàn)一部分認(rèn)為股價(jià)聯(lián)動(dòng)性高表示了公司特質(zhì)信息融入少,而另一部分認(rèn)為噪音小,信息透明度高,信息快速融入股價(jià)。本文通過(guò)實(shí)證證明了第二種觀點(diǎn),奠定了股價(jià)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(guó)內(nèi)定向增發(fā)市場(chǎng)和股價(jià)聯(lián)動(dòng)性的研究文獻(xiàn);同時(shí)說(shuō)明公司應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)信息披露,增強(qiáng)股價(jià)聯(lián)動(dòng)性,減少噪音,增加股價(jià)中蘊(yùn)含的信息;另外分析師報(bào)告中包含的信息有助于緩解市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱,因此應(yīng)鼓勵(lì)分析師多挖掘公司特質(zhì)信息,促進(jìn)股票市場(chǎng)合理定價(jià)。

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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(jì)學(xué)部碩士研究生,研究方向：證券市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)與公司金融。