陳 婷

(天津大學 管理與經濟學部，天津 300072)

公司特征、定向增發(fā)公告與股票流動性

陳 婷

(天津大學 管理與經濟學部，天津 300072)

以A股市場2011—2015年發(fā)布定向增發(fā)公告的上市公司為樣本，采用事件研究法，構建Fama-Macbeth回歸模型，綜合利用高頻與非高頻數據，多角度探究股票流動性對定向增發(fā)公告的反應及公司特征對該反應特征的影響。結果表明，上市公司定向增發(fā)公告后短期內股票流動性水平顯著提升；公司特征對不同流動性測度指標變化影響不同，總體上流動性改善程度與公告前后股價和交易量的變化值正相關，與波動率的變化值負相關。研究結論提供了市場微觀結構對定向增發(fā)公告反應的經驗證據，同時也說明不同的流動性測度指標影響因素不同，有助于完善市場監(jiān)管和投資者風險管理。

定向增發(fā)；股票流動性；公司特征

定向增發(fā)是當前我國上市公司股權再融資的最主要方式，自2006年《上市公司證券發(fā)行管理辦法》實施以來，其實施數量與融資規(guī)模整體呈上升趨勢。從深入理解定向增發(fā)機制、完善市場微觀結構理論及幫助投資者制定合理的風險管理與投資策略角度出發(fā)，從微觀視角全面探究定向增發(fā)公告前后公司股票流動性變化情況，并厘清公司特征對該變化的影響具有重要意義。

現有關于定向增發(fā)的研究主要圍繞價格和收益展開。HERTZEL等發(fā)現定向增發(fā)的價格積極效應，即公告日當天該公司股價上漲[1]；公司定向增發(fā)后長期經營業(yè)績不佳，目前已有兩種主流理論對此給出了解釋，即市場擇時理論[2]和盈余管理理論[3]，國內學者近些年來還從行為金融角度對這一現象進行了解釋[4]。另外，研究發(fā)現公司在定向增發(fā)公告期間，不同政策背景會產生不同的公告效應，即在部分國家，公告當天公司股票有正的超額收益[5-7]，而新加坡、新西蘭等國家卻出現公告期間平均超額收益率為負的現象[8-9]。在我國，上市公司定向增發(fā)公告會產生正的財富效應[10]。

市場微觀結構理論是現代金融學的一個重要分支，其可對金融資產的交易機制及其價格形成過程和原因進行分析。DEMSETZ的《交易成本》奠定了市場微觀結構理論的基礎[11]，隨著流動性風險引發(fā)的金融危機，學者越來越多地關注流動性與資產定價和收益波動之間的關系，并發(fā)現股票流動性與其收益存在顯著的相關性[12-13]。股票流動性實際上就是投資者以合理的價格迅速交易一定數量該股票的能力。定向增發(fā)的價格積極效應與公告效應均以價格或收益考察市場對定向增發(fā)公告的反應，從微觀視角出發(fā)，全面探究股票流動性對定向增發(fā)公告的反應特征以及公司特征對該反應特征的影響，有助于深入理解定向增發(fā)機制和完善市場微觀結構領域。筆者綜合利用高頻與低頻數據，從信息不對稱、交易成本、交易數量及價格沖擊等角度刻畫流動性的不同維度，進而研究股票流動性對定向增發(fā)公告的反應特征和股價、交易量、波動率及公司市值等公司特征對該反應特征的影響。

1 理論分析與研究假設

公司實行定向增發(fā)增加了市場對該公司的信心。上市公司定向增發(fā)的目的主要是項目融資和融資收購資產，前者是上市公司進入快速增長階段時，通常需要大量資金來實現公司擴張以形成規(guī)模效應等;后者不僅能夠幫助上市公司優(yōu)化資產配置，還可以減少同業(yè)競爭。雖然我國定向增發(fā)存在向大股東輸送利益并侵害中小股東利益的可能，但章衛(wèi)東研究發(fā)現我國股票市場上積極的公告效應表明消極信號并不被市場認可，定向增發(fā)信息仍被投資者識別為積極信號。HERTZEL等提出關于公司價值的信息不對稱理論認為，定向增發(fā)因信息披露較少，與普通投資者相比，參與定向增發(fā)的大股東和機構投資者對公司情況更加了解，其認購定增股票的行為在很大程度上向普通投資者傳遞了“知情者”對公司前景有較好預期的信號[14]。當市場中出現利好信息時，會使得大量噪音交易者參與到交易中來，從而加大市場深度，提高流動性水平。因此，筆者提出如下假設：

假設1上市公司定向增發(fā)公告后，短期內其股票的流動性水平提高。

HARRIS指出，流動性有寬度、深度、即時性、彈性4個維度[15]。不同流動性度量指標反映了流動性的不同屬性，因此公司特征對于定向增發(fā)公告前后不同維度流動性的影響可能存在差異。已有研究表明，充足的交易量、適當的價格水平和較小的市場波動,可降低流動性提供者面臨的風險，增加其交易意愿，進而提高流動性水平[16-17]。定向增發(fā)公告前后，公司股價和成交量變化值越大，表明投資者對這一事件傳遞的積極信號越有信心；股票日收益波動率的變化值越小，表明流動性提供者面臨的風險越小，越能提高流動性提供者的交易意愿，流動性改善程度越大。此外，有研究表明股票市場存在規(guī)模效應，大市值公司股票通常比小市值公司股票流動性更好[18]，因而定向增發(fā)公告前后公司市值變化值(變化值為變量在公告后與公告前數值的差值，下同)越大，股票流動性改善程度越大。因此，筆者提出如下假設：

假設2定向增發(fā)公告后公司股票流動性改善程度與股價變化值、交易量變化值和公司市值變化率正相關，與波動率的變化值負相關。

2 研究設計

2.1 數據來源與樣本選擇

筆者選取在2011年1月1日至2015年4月30日之間發(fā)布定向增發(fā)證監(jiān)會核準公告的非創(chuàng)業(yè)板A股上市公司為研究樣本，以證監(jiān)會核準公告日為0日，窗口期為[-20,9]，定向增發(fā)公告前的窗口期為[-20,-1]，共20個交易日，公告后窗口期為[0,9]，共10個交易日。為滿足研究需要，根據以下條件對樣本公司進行篩選：①剔除定向增發(fā)數據不完整的樣本；②剔除證監(jiān)會核準公告日前后一年內仍有增發(fā)行為的樣本；③剔除公告前和公告后兩個窗口期內各自停牌超過5天的樣本，不足5天的，公告前窗口區(qū)間向前順延保證有20個交易日，公告后窗口區(qū)間向后順延保證有10個交易日，日內集合競價時間正常交易的分筆數據少于100筆的，當作停牌處理；④剔除證監(jiān)會核準公告日前后半年內為特別處理股票的樣本；⑤為滿足配對需要，根據證監(jiān)會行業(yè)分類2012版的分類標準，剔除該行業(yè)僅有一家公司的樣本。

此外，基于行業(yè)、股價、成交量3個特征為定向增發(fā)樣本尋找與其匹配的未實行定向增發(fā)的公司作為對照組，具體方法如下：①挑選與樣本公司同一行業(yè)的A股非創(chuàng)業(yè)板上市公司；②剔除在樣本定向增發(fā)證監(jiān)會核準公告日前后一年內有增發(fā)行為的公司；③剔除在樣本公司前后兩個窗口期各自停牌超過5天的公司，日內集合競價時間正常交易的分筆數據少于100筆的當作停牌，不足5天的和樣本公司做相同處理；④剔除在樣本定向增發(fā)證監(jiān)會核準公告日前后半年內為特別處理股票的公司；⑤分別計算樣本公司和滿足上述4個條件的配對公司在證監(jiān)會核準公告日前6個月的平均收盤價和成交量，選擇與樣本公司最接近的作為該樣本的配對公司。最終得到515個符合要求的定向增發(fā)樣本公司和515個配對公司。

筆者計算流動性的高頻數據來自國泰安高頻分筆數據庫，日度數據、行業(yè)數據、財務數據及增發(fā)數據來自萬得信息服務有限公司(WIND)。

2.2 流動性水平的度量

學術界對流動性的度量方法進行了大量探討，不同指標側重流動性的不同屬性。筆者從信息不對稱、價差、交易量、交易筆數及價格沖擊等角度對定向增發(fā)公告前后流動性水平進行全面度量，選擇的指標分別為訂單流不平衡、相對報價價差、相對有效價差、買/賣方發(fā)起交易量、買/賣方發(fā)起交易筆數和Amihud測度。各變量的詳細定義如表1所示。

上述指標除Amihud測度(ILL)外均由高頻數據測度。對日內分筆數據交易方向的確定參考文獻[19]中的方法。

2.3 變量定義與模型設計

2.3.1 定向增發(fā)公告前后股票流動性水平變化

運用均值檢驗和Fama-Macbeth回歸兩種方法考察定向增發(fā)公告前后流動性水平變化情況。

表1 流動性度量指標

在均值差異顯著性分析中，對各流動性度量指標窗口期內進行標準化處理，以排除各指標自身波動影響，使分析結果更準確?；貧w分析中，為排除時間趨勢影響，采用Fama-Macbeth回歸研究方法，在各季度進行如下截面回歸，回歸模型如式(1)所示：

Liquid=c+α×Placement+β×Control

(1)

式中：Liquid為各流動性度量指標在定向增發(fā)公告前/后窗口期內的均值；Placement為虛擬變量，在公告前取0，公告后取1；Control為控制變量，包括公司規(guī)模(FS)、股價(Price)、成交量(Vol)和波動率(Vola)。其中，FS為公告前最后一天或公告后第一天公司市值的對數；Price和Vol分別為股票日收盤價和成交量在公告前/后窗口期內均值；Vola為股票日收益率在公告前/后窗口期內的標準差。

2.3.2 公司特征對上市公司定向增發(fā)公告股票流動性變化的影響

為探究上市公司的公司特征對其定向增發(fā)公告后流動性變化的影響，利用Fama-Macbeth回歸方法在各季度進行截面回歸，回歸模型為：

ΔLiquid=α0+α1ΔPrice+α2ΔVol+

α3ΔVola+α4ΔFS+βOS+ε

(2)

3 實證結果與分析

3.1 定向增發(fā)公告前后股票流動性水平變化

首先對定向增發(fā)公告前后各流動性度量指標進行描述性統(tǒng)計，并通過均值檢驗對假設1進行初步檢驗，如表2所示。Panel A、Panel B和Panel C分別是對樣本公司、配對公司和樣本公司與配對公司差值的流動性指標的統(tǒng)計結果。

Panel A中數據顯示，公告后Q(bp)、E(bp)、OI和ILL均在1%水平下顯著減小，Buyv、Sellv、Buyn和Selln在1%水平下顯著增加，表明樣本公司在公告后交易成本、信息不對稱及價格沖擊減小，股票買賣雙方交易頻率和數量增大，即測度流動性不同維度的指標均值檢驗結果均表明上市公司定向增發(fā)公告后短期內股票流動性變好。

Panel B中數據顯示，在相同窗口期內，配對公司各流動性指標均值差異檢驗的T統(tǒng)計量均不顯著，即配對公司在此期間流動性無明顯變化。

Panel C中數據顯示，樣本公司與配對公司各指標差值在公告前后的變化均在1%或5%的水平顯著，且公告后Q(bp)、E(bp)、OI和ILL顯著變小，Buyv、Sellv、Buyn和Selln顯著增加，樣本公司在公告后流動性水平顯著提高可歸因于定向增發(fā)公告這一事件。

為進一步驗證上述結論并排除時間趨勢影響，對模型(1)進行回歸，回歸結果如表3所示。表3中Panel A、Panel B和Panel C分別是樣本公司、配對公司和樣本公司與配對公司差值的回歸估計結果。

Panel A中數據顯示，虛擬變量系數僅在以Q(bp)、OI為被解釋變量的回歸方程中顯著，顯著性水平分別為10%和5%，且系數均為負值。由于虛擬變量在公告前取0，在公告后取1，其系數值為負表明定向增發(fā)公告導致被解釋變量減小。因此，在排除時間趨勢影響和控制公司特征變量后，樣本公司股票的相對報價價差和訂單流不平衡在公告后減小。

表2 描述性統(tǒng)計

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著(雙尾)

表3 定向增發(fā)公告前后流動性水平變化回歸結果

續(xù)表3

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著(雙尾)

Panel B中數據顯示，虛擬變量系數在各方程中均不顯著，表明相同窗口期內配對公司流動性無顯著變化。

Panel C盡可能地排除了行業(yè)和宏觀環(huán)境等對回歸結果的影響，相對于Panel A的回歸結果更為準確，并可說明增發(fā)公告與流動性變化的因果關系。數據顯示虛擬變量系數在各回歸方程中均顯著且均為負值，說明上市公司定向增發(fā)公告后短期內股票流動性水平提升。

3.2 公司特征對上市公司定向增發(fā)公告前后股票流動性變化的影響

為探討公司特征對事件中股票流動性改善程度的影響，對模型(2)進行回歸分析。首先考察各流動性指標的變化值(ΔQ(bp)、ΔE(bp)、ΔOI和ΔILL)、公司特征的變化值(ΔPrice、ΔVol、ΔVola和ΔFS)和發(fā)行規(guī)模(OS)的相關關系，其中ΔQ(bp)、ΔE(bp)、ΔOI、ΔILL、ΔPrice和ΔVol均是經標準化處理后的指標變化值。計算上述各變量間的皮爾遜(Pearson)相關系數，得到的相關系數矩陣如表4所示。

表4 Pearson相關系數矩陣

由表4可知，ΔPrice、ΔVol、ΔFS與ΔQ(bp)、ΔE(bp)、ΔOI、ΔILL間均呈負相關關系，而ΔVola與ΔQ(bp)、ΔE(bp)、ΔILL間呈正相關關系。此外，OS與各解釋變量間相關性較小，因而該控制變量不會因導致多重共線性而對回歸結果產生影響。

模型(2)的回歸分析結果如表5所示，其中Panel A是樣本公司的回歸結果，Panel C是樣本公司與配對公司差值的回歸結果。

Panel A中數據顯示，ΔPrice與ΔQ(bp)、ΔE(bp)均在1%水平上呈顯著負相關關系；ΔVol與4個流動性指標均在1%或5%的水平上呈負相關關系；ΔVola與4個流動性指標均在1%或5%的水平上呈正相關關系；ΔFS與各流動性指標均無顯著相關關系。Panel C中數據顯示，在以ΔQ(bp)和ΔE(bp)為因變量的方程中，ΔPrice的系數均在1%水平下顯著且均為負值，與Panel A結果一致；在以ΔQ(bp)和ΔILL為因變量的方程中，ΔVol的系數顯著為負，顯著性水平分別為10%和1%，綜合Panel A的結果，可知ΔVol對ΔILL的影響穩(wěn)定；ΔVola在各回歸方程中，回歸系數均在1%或5%的水平下顯著為正，影響結果較穩(wěn)定；ΔFS的系數在各回歸方程中仍均不顯著。

表5 公司特征對流動性水平變化影響回歸結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著(雙尾)

因此，對于從不同維度刻畫的流動性水平在定向增發(fā)公告前后的變化，公司特征對其影響是不同的。股價的變化對從交易成本角度刻畫的流動性水平在定向增發(fā)公告前后的變化影響顯著，ΔPrice越大，交易成本越小，流動性改善越多；成交量的變化僅對從價格沖擊角度刻畫的流動性水平在定向增發(fā)公告前后的變化影響顯著，ΔVol越大，價格沖擊越小，流動性改善越多；日收益波動率的變化對從交易成本、信息和價格沖擊刻畫的流動性水平在定向增發(fā)公告前后的變化影響均顯著，ΔVola越大，交易成本、信息不對稱與價格沖擊越小，流動性改善越多；公司規(guī)模變化與從上述角度刻畫的流動性在定向增發(fā)公告前后的變化無顯著關系。

總體來說，定向增發(fā)公告后公司股票流動性改善程度與股價、交易量的變化值正相關，與波動率的變化值負相關。公告后流動性改善程度與公司規(guī)模變化無關，這與假設2不符，這可能由于短期內公司市值對流動性變化無顯著影響導致。

4 結論

筆者選取2011年1月1日至2015年4月30日間發(fā)布定向增發(fā)證監(jiān)會核準公告的非創(chuàng)業(yè)板A股上市公司為研究樣本，綜合利用分筆數據和日度數據，從交易成本、交易數量、信息不對稱及價格沖擊等多個角度度量流動性，考察上市公司定向增發(fā)公告前后短期內流動性水平變化及其影響因素。研究發(fā)現，上市公司定向增發(fā)公告后短期內流動性水平提升，且定向增發(fā)事件與流動性水平改善存在因果關系。這表明在我國定向增發(fā)公告被識別為公司發(fā)展前景良好的利好信號，信息不對稱程度降低，市場深度增加，交易成本減少，流動性水平提升。此外，股票價格、成交量、日收益率波動率及公司規(guī)模等公司特征對定向增發(fā)公告前后測度流動性不同維度的指標變化影響不同，但總體上仍具有一定規(guī)律：定向增發(fā)公告后公司股票流動性的改善程度與股價、交易量的變化值正相關，與波動率的變化值負相關，定向增發(fā)公告前后短期內流動性水平變化與公司規(guī)模變化無顯著相關關系，說明公司規(guī)模在短期內對流動性變化無顯著影響。我國訂單驅動市場具有一定特殊性，該研究結論為分析我國定向增發(fā)的價格效應和公告效應提供了新的視角，同時也為今后有關研究的模型設定及變量選擇提供了參考，對于深入理解定向能增發(fā)機制、完善市場微觀結構領域及幫助投資者進行風險管理并制定合理投資決策具有重要意義。

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FirmCharacteristics,PrivatePlacementAnnouncementandStockLiquidity

CHENTing

Choosing listed companies issuing private placement announcement during 2011 to 2015 in the A-share market, using the method of event study, constructing the Fama-Macbeth regression model, with the comprehensive utilization of high frequency and low frequency data, the paper studies stock liquidity response to the private placement announcement and the effects of firm characteristics. The results show that: in the short term after the announcement of private placement of listed companies, stock liquidity of listed companies significantly improved; firm characteristics have different effects on the change of different liquidity measures, but on the whole, the degree of stock liquidity improvement is positively related to the change of stock price and trading volume, and negatively related to the change of volatility. The research results provide empirical evidence of the response of market microstructure to private placement announcements, and also indicate that different liquidity measures have different influencing factors, which should be taken into account in future research.

private placement; stock liquidity; firm characters

F832

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.05.011

2095-3852(2017)05-0562-07

A

2017-05-12.

陳婷(1993-)，女，黑龍江齊齊哈爾人，天津大學管理與經濟學部碩士研究生，主要研究方向為金融工程與市場微觀結構.

CHENTingPostgraduate; School of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072,China.