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        統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在上市公司股利分配中的應(yīng)用

        2017-10-21 08:18:45吉云峰
        理財(cái)·經(jīng)論版 2017年3期
        關(guān)鍵詞:股利方差分配

        吉云峰

        作為上市公司的核心財(cái)務(wù)問題之一,股利的分配(股利政策)不但關(guān)系到股東和債權(quán)人等利益相關(guān)者的利益,又與企業(yè)未來(lái)的發(fā)展緊密相連。因此,以合理的股利政策,協(xié)調(diào)股東和企業(yè)之間的利益分配就成為上市公司應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)考慮的問題。而在上市公司股利分配的過程中,統(tǒng)計(jì)學(xué)方法得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

        一、研究上市公司股利分配的意義

        1.股利政策不穩(wěn)定。一般而言,越是成熟和發(fā)達(dá)的資本市場(chǎng),上市公司采取穩(wěn)定的股利政策的可能性就越高。這是因?yàn)槲覈?guó)市場(chǎng)機(jī)制還不健全,各項(xiàng)監(jiān)管制度并不完善,致使上市公司的股利政策缺乏穩(wěn)定性,具體表現(xiàn)為股利支付率和股利分配形式的頻繁變動(dòng),連續(xù)性難以保證,長(zhǎng)期的股利分配計(jì)劃嚴(yán)重缺失。

        2.派現(xiàn)水平低。從近幾年各上市公司公布的年報(bào)看,盡管其盈利水平都獲得較大水平的提高,但在對(duì)股東的回報(bào)方面顯得極為“吝嗇”。據(jù)上交所統(tǒng)計(jì),滬市上市企業(yè)擬進(jìn)行股利分配的占比不到半數(shù),現(xiàn)金紅利總額占上市公司凈利潤(rùn)總額比例在20%左右。

        3.不分配現(xiàn)象嚴(yán)重。我國(guó)上市公司不分配股利已經(jīng)成為比較普遍的現(xiàn)象,即使證監(jiān)會(huì)出臺(tái)了再融資與派現(xiàn)相關(guān)的導(dǎo)向政策以后,股利不分配現(xiàn)象仍然嚴(yán)重。目前,我國(guó)企業(yè)上市后從未進(jìn)行股利分配的有200多家,其中近半數(shù)從未進(jìn)行過利潤(rùn)分配。

        二、統(tǒng)計(jì)方法在上市公司股利分配中的典型應(yīng)用

        對(duì)上市公司股利分配進(jìn)行研究的方法一般分為統(tǒng)計(jì)類與非統(tǒng)計(jì)類兩種不同種類。統(tǒng)計(jì)類方法涉及回歸分析、方差檢驗(yàn)、因子分析、相關(guān)分析等;非統(tǒng)計(jì)類方法涉及遞歸劃分算法、實(shí)驗(yàn)法和觀察法以及預(yù)測(cè)法等多種方法;此外,還有綜合分析法、行業(yè)分析法、模型分析法等。在統(tǒng)計(jì)學(xué)方法體系里,又可把它們分成參數(shù)統(tǒng)計(jì)和非參數(shù)統(tǒng)計(jì)兩類。其中,參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法一般借助一定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)選取的指標(biāo)構(gòu)建相關(guān)模型,借此對(duì)統(tǒng)計(jì)對(duì)象劃分成不同的類別。而非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法涉及K-最近鄰法、DEA法和聚類分析方法等。下面對(duì)上市公司股利分配中能夠用到的主要的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行闡述。

        1. 回歸分析。上市公司股利分配中多使用的回歸分析有多元線性回歸和TobitⅡ線性回歸兩種類型。在多元線性回歸中,一般以逐步回歸法對(duì)現(xiàn)金股利政策的影響因素進(jìn)行分析。

        2.方差檢驗(yàn)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)描述雖然能夠反映上市公司股利分配的基本特征,但這種分析顯然不夠嚴(yán)格。因此,應(yīng)該在討論分配方案的過程中,對(duì)市場(chǎng)反應(yīng)的差別進(jìn)行檢驗(yàn),看其超額收益率是否達(dá)到了顯著水平。具體做法是對(duì)各種分配方案進(jìn)行計(jì)算,分析平均超額收益率的水平和t值。比如,在一定的顯著性水平上,現(xiàn)金分紅和混合分配方案通過了檢驗(yàn),但是不分配和單一的轉(zhuǎn)增股本與市場(chǎng)分配綜合未能達(dá)到這一點(diǎn),就說明唯有現(xiàn)金分紅和混合分配才能對(duì)公司股價(jià)的運(yùn)行產(chǎn)生顯著影響。更為重要的是,現(xiàn)金分紅信息的影響并非是正面的,它會(huì)產(chǎn)生部分程度上的折價(jià),但是混合分配信息的影響卻是正面的,它能夠產(chǎn)生不同程度的溢價(jià)。

        因?yàn)橥顿Y行為會(huì)反映投資者在收益率與風(fēng)險(xiǎn)之間的選擇,因此單一從收益率的角度分析考察股利分配就有片面。為了做進(jìn)一步的驗(yàn)證,應(yīng)該知曉在不同分配政策中,超額收益率的方差是不是有顯著差別,由于方差的差異性可以反映出投資者對(duì)部分股利分配政策的喜好。為此,要對(duì)不同分配方案的超額收益率方差進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),判斷投資者偏好對(duì)證券市場(chǎng)的影響。檢驗(yàn)過程與內(nèi)容以兩部分完成:第一部分指的是Levenes方差齊次性檢驗(yàn),此時(shí)在于判斷方差總體的一致性。如果分配方案的F 檢驗(yàn)值和顯著性概率均小于一定水平,則說明在特定的顯著性水平上,不同組之間的總體方差存在顯著差異,否則就說明兩兩分組中總體方差并不存在顯著差異;第二部分會(huì)給出不同組所在總體的方差一致性以及方差不相等時(shí)的T檢驗(yàn)結(jié)論,然后按照第一部分的方差齊次性檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行判斷。

        為了比較不同分配方案之間在股票價(jià)格影響方面的差異,需要確認(rèn)股利分配信息會(huì)不會(huì)對(duì)股價(jià)產(chǎn)生明顯影響,可以繼續(xù)通過單因素方差分析法進(jìn)行判別。若判別出F值和顯著性概率都小于特定的顯著性水平,則說明現(xiàn)有分配方案中有顯著差別。進(jìn)一步得出詳細(xì)的結(jié)論,可以使用Tamhanes T2多重檢驗(yàn)分析法進(jìn)行判別,如果部分分配方案之間的比較能夠通過特定水平的顯著性檢驗(yàn),而其他無(wú)法通過,則表明無(wú)法判別不同分配方案之間是否存在顯著差別。這樣,不但能夠考察證券市場(chǎng)對(duì)不同分配方案的反應(yīng),檢驗(yàn)方法之間也可以進(jìn)行相互驗(yàn)證。

        3.因子分析。在應(yīng)用因子分析法對(duì)上市公司的股利分配問題進(jìn)行研究時(shí),應(yīng)該對(duì)變量加以標(biāo)準(zhǔn)化處理,繼而進(jìn)行KMO與Bartletts檢驗(yàn),目的在于對(duì)是否適合因子分析進(jìn)行檢驗(yàn)。如果KMO測(cè)度大于0.5,則表明原始數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行因素分析,再計(jì)算Bartletts檢驗(yàn)值、自由度和Sig.,倘若Sig.值處在特定的顯著水平,就代表總體的相關(guān)矩陣之間有共同因素存在,此時(shí)運(yùn)用因子分析法是適合的。其次,應(yīng)確定因子個(gè)數(shù)與因子解的個(gè)數(shù)。在借助主成分分析對(duì)初始因子進(jìn)行求解的過程中,特征值應(yīng)處在某種程度上,并將其視為主成分影響力度大小的關(guān)鍵指標(biāo)。通常情況下,特征值不小于等于1是其納入標(biāo)準(zhǔn),而舍棄特征值小于1的主成分,因?yàn)樘热籼卣髦颠_(dá)不到要求,就說明該主成分的解釋力度不如引入其他原變量,不如舍棄。接下來(lái)確定因子個(gè)數(shù)(m個(gè))并計(jì)算因子值。因子值是觀測(cè)變量的加權(quán)平均,求解過程要通過觀測(cè)變量的線性組合表示,相應(yīng)表達(dá)式為:

        該式中,需要考慮董事長(zhǎng)持股比例、總經(jīng)理持股比例、高管人員持股比例、第一大股東持股比例、監(jiān)事會(huì)持股比例等公司治理變量,以及公司股權(quán)集中度、激勵(lì)、監(jiān)事會(huì)的規(guī)模、實(shí)際控制人類別、治理透明度、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例等因素。

        三、統(tǒng)計(jì)方法在上市公司股利分配中的進(jìn)一步應(yīng)用

        除上述所列的回歸、方差分析和因子分析等典型方法外,在上市公司股利分配中得到應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法還有很多。比如,時(shí)間序列分析、馬爾科夫鏈、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),決策樹、專家決策系統(tǒng)、模糊綜合評(píng)判、進(jìn)化算法、粗糙集、支持向量機(jī)(SVM)、多目標(biāo)決策等。其中的任何一種方法都存在進(jìn)一步發(fā)掘的空間,即在對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行應(yīng)用時(shí),可以根據(jù)分析的需要向前和向后繼續(xù)進(jìn)行,這樣有可能會(huì)得到更加有價(jià)值的信息。比如,在方差檢驗(yàn)之前,可以利用SPSS、 MINITAB等軟件得到樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量,并通過標(biāo)準(zhǔn)差和不同分配方案引起的平均股價(jià)的變化率等,初步考察證券市場(chǎng)對(duì)股利分配方案差異性的偏好;或者在回歸分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步計(jì)算每股股利與凈資產(chǎn)收益率、每股收益、每股留存收益、每股未分配利潤(rùn)、貨幣資金的比例之間的相關(guān)系數(shù),如果在特定的顯著性水平下顯示為顯著正相關(guān),且相關(guān)系數(shù)較大,將能夠進(jìn)一步驗(yàn)證回歸分析的結(jié)論;或者在進(jìn)行因子分析或回歸分析的同時(shí),結(jié)合主成分分析進(jìn)行同步的相互驗(yàn)證,通過計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值與特征向量等,判斷提取出主成分的個(gè)數(shù)和種類,最后使用因變量現(xiàn)金股利相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)主成分分析所得的因子進(jìn)行逐步多元線性回歸,將所得因素進(jìn)入了回歸方程進(jìn)行自變量與因變量顯著線性相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)。

        這些方法在使用的過程中會(huì)出現(xiàn)不同程度上的約束。比如,模型的不同對(duì)應(yīng)著需要不同的前提條件,但在實(shí)際操作中,這些條件卻難以滿足全部上市公司,因此,在實(shí)際應(yīng)用中不但要根據(jù)具體情況進(jìn)行有針對(duì)性的選定和使用,必要時(shí)還應(yīng)該將多種方法結(jié)合使用,這樣才能最大限度提高統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在上市公司股利分配中的應(yīng)用價(jià)值。(作者單位:南陽(yáng)泰諾聯(lián)合會(huì)計(jì)師事務(wù)所)

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