譚 浩，吳衛(wèi)星

(1.對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院，北京 100029；2.深圳市前海管理局，廣東 深圳 518052)

1 引言

2017年是滬深兩市的解禁大年。據(jù)統(tǒng)計(jì)滬深兩市將共有1030家公司的2028.28億股解禁，估算市值約2.88萬億元，僅一月份就將達(dá)到4432億元的規(guī)模。龐大的解禁股數(shù)量與密集的解禁事件頻率引發(fā)了市場對(duì)股票解禁事件的普遍關(guān)注。與此同時(shí)，市場主體也產(chǎn)生了對(duì)股東解禁減持而造成股價(jià)下行風(fēng)險(xiǎn)的廣泛擔(dān)憂。

股份限售是公司定向增發(fā)、IPO等過程中的常見制度安排，指股東在一定時(shí)期內(nèi)不得將所持股份轉(zhuǎn)讓，旨在保證公司治理結(jié)構(gòu)與經(jīng)營管理的穩(wěn)定性與持續(xù)性，減少潛在的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)。股份解禁則是指在限售期滿后，限售股票重新獲得上市流通的權(quán)利。股票解禁不一定造成股東減持，也不一定造成股價(jià)下跌。并且解禁時(shí)間往往提前公示，屬于歷史公開信息，在弱式有效市場的假說下，股票價(jià)格并不應(yīng)受到解禁日的影響。但國內(nèi)外諸多研究顯示，當(dāng)限售到期時(shí)，股價(jià)卻存在顯著的下行趨勢(shì)，并伴隨短期大量的交易，即存在顯著的股票解禁效應(yīng)。例如Field和Hanka[1]采用美股1948起IPO數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)解禁后三天，股價(jià)走勢(shì)平均表現(xiàn)出-1.5%的異常收益，特別是有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的公司該現(xiàn)象更為明顯;Brau等[2]研究了1988-1998期間5720家公司IPO股票解禁后的異常收益，發(fā)現(xiàn)異常收益大小與信息不對(duì)稱程度有關(guān)。Yung和Zender[3]采用解禁股異常收益研究了限售期機(jī)制與公司面臨的道德風(fēng)險(xiǎn)與信息不對(duì)稱問題等。

國內(nèi)對(duì)股票解禁異象關(guān)注相對(duì)較晚，但在股權(quán)分置改革期間，“大小非”的解禁問題引起學(xué)界的廣泛關(guān)注。吳振信等[4]認(rèn)為投資者會(huì)根據(jù)大股東減持信息修正自身對(duì)公司價(jià)值的判斷。廖理等[5]發(fā)現(xiàn)股改限售股價(jià)格下跌主要發(fā)生在解禁日四十天之前，整體解禁事件窗則達(dá)到了-13%的跌幅。由此可見相較于美國，我國股市的解禁效應(yīng)更為明顯。黃張凱等[6]采用股改以來1004家公司的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)股票在解禁前三日累積了顯著的-1.58%異常收益，平均換手率也增加了20%，非政府控制及存在限售自然人股份的公司，股東出售股份更為積極。吳冬梅和莊新田[7]從公司治理的角度，討論了限售股解禁中的控制權(quán)溢價(jià)問題。賈春新等[8]、儲(chǔ)小俊和劉思峰[9]、劉娥平和唐舜[10]采用股改后數(shù)據(jù)均得出了中國股市存在較強(qiáng)解禁效應(yīng)的結(jié)論。

對(duì)于解禁效應(yīng)形成的原因?qū)W術(shù)界尚未達(dá)成共識(shí)，代表性的觀點(diǎn)有以下幾點(diǎn)。Scholes[11]認(rèn)為股票解禁使得股票總供給增加，沖擊了供需平衡從而導(dǎo)致了股價(jià)下跌，其核心假設(shè)在于股票需求曲線是向下傾斜的。實(shí)證結(jié)果在一定程度上支持了這一假說，眾多研究(例如Mikkelson和Partch[12]、黃張凱等[6]等)均發(fā)現(xiàn)解禁股票相對(duì)數(shù)量對(duì)股價(jià)下跌有顯著的解釋能力，并且解禁后股價(jià)的下跌是持久性的。但是該解釋存在較大爭議，股票的內(nèi)在價(jià)值在于未來收益的折現(xiàn)，進(jìn)而形成了股票水平的需求曲線，任何對(duì)價(jià)值的偏離將由套利機(jī)制所糾正。出于對(duì)該爭議的研究，Schultz[13]采用2000年納斯達(dá)克互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)解禁效應(yīng)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)雖然超額收益與解禁有關(guān)，但一些未解禁的股票也表現(xiàn)出類似的股價(jià)波動(dòng)，在一定程度上反駁了股票需求曲線向下的說法。其他學(xué)者也開始從公司或投資者的角度分析解禁效應(yīng)的形成機(jī)制，比較有代表性的是從信息不對(duì)稱的角度進(jìn)行分析。Brav和Compers[14]認(rèn)為股票IPO限售是解決道德風(fēng)險(xiǎn)的方式，解決道德風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)力較小的公司，解禁時(shí)股價(jià)下跌幅度較大。廖理等[5]認(rèn)為如果公司股價(jià)存在高估，投資者為避免解禁后拋售帶來更大損失，流通股股東在解禁前就會(huì)出售股票，從而導(dǎo)致股價(jià)在解禁前下跌。賈明[15]認(rèn)為在股權(quán)分置改革的背景下，股東出售解禁股會(huì)形成了對(duì)投資者利益的侵占。而從行為金融的相關(guān)研究來看，投資者情緒及有限關(guān)注不僅會(huì)影響股票IPO溢價(jià)(俞紅海等[16]、陳鵬程和周孝華[17])，也會(huì)對(duì)股票解禁效應(yīng)產(chǎn)生影響，例如賈新春[8]認(rèn)為解禁前投資者會(huì)非理性拋售股票，形成負(fù)的市場回報(bào)，但在解禁引起投資者關(guān)注后，股價(jià)反而形成正的異常收益。儲(chǔ)小俊和劉思峰[9]從股票流動(dòng)性的角度予以分析，限售股解禁的信息不對(duì)稱會(huì)造成股票流動(dòng)性的降低，流動(dòng)性下降越大則負(fù)向超額累積收益越大?？梢钥闯?，已有文獻(xiàn)證實(shí)了中國股票市場存在較強(qiáng)的解禁效應(yīng)，但在異象成因上未能達(dá)成共識(shí)。已有研究成果較多針對(duì)單一股票進(jìn)行價(jià)格、收益上的分析，少有從投資組合選擇的角度理解股東的解禁減持行為。

由于股票解禁的最大特征在于股票可交易性與否的變化，也有部分學(xué)者開始從可交易性的角度分析解禁效應(yīng)。Kahl等[18]認(rèn)為持有限制性股票的企業(yè)家僅僅是“紙上”百萬富翁，在出售限制性股票時(shí)將愿意承擔(dān)一定折扣。劉力和王汀汀[19]對(duì)可交易性價(jià)值做出了進(jìn)一步分析，認(rèn)為相對(duì)于限售股，流通股存在特權(quán)價(jià)值。劉娥平和唐舜[10]采用期權(quán)定價(jià)模型分析了股票的可交易性價(jià)值，認(rèn)為股份解禁使得流通股的可交易性溢價(jià)喪失，股價(jià)因而下跌。但是值得注意的是，在新的股票發(fā)行時(shí)公司往往對(duì)即將持有限售股的投資者采取折價(jià)的方式，即在發(fā)行開始時(shí)已對(duì)限售股的不可交易性進(jìn)行了補(bǔ)償，例如黃順武等[20]，而相關(guān)分析對(duì)解禁后股價(jià)的下跌的解釋則有所不足。

背景風(fēng)險(xiǎn)理論是在放松資產(chǎn)可交易性假設(shè)后，對(duì)經(jīng)典投資組合理論的重要補(bǔ)充。背景風(fēng)險(xiǎn)指當(dāng)投資者持有不可交易或流動(dòng)性不足的資產(chǎn)(稱背景資產(chǎn))時(shí)，所承受的一類難以規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)[21]。承擔(dān)背景風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)投資者的投資組合選擇行為產(chǎn)生重要影響，例如Baptista[22]發(fā)現(xiàn)，要求收益率不變，在持有背景資產(chǎn)的前提下，即使進(jìn)行了充分的對(duì)沖，最終投資組合的波動(dòng)性仍會(huì)提升，組合效率因而下降。張堯等[23]區(qū)分不同性質(zhì)背景風(fēng)險(xiǎn)，研究了背景風(fēng)險(xiǎn)與最優(yōu)投資決策的關(guān)系。Jiang Chonghui和Ma Yongkai等[24]在Baptista[22]的基礎(chǔ)上分析了背景資產(chǎn)對(duì)投資者金融資產(chǎn)有效前沿的影響，發(fā)現(xiàn)背景風(fēng)險(xiǎn)因素將使投資者有效前沿在均值方差平面右移，進(jìn)而給出組合波動(dòng)性增量的解析式；股票限售使得投資者面臨背景風(fēng)險(xiǎn)，將持有非有效的投資組合，且背景風(fēng)險(xiǎn)影響越大投資組合的效率損失越高。從投資組合選擇的角度，一旦股票解禁，投資者將有較強(qiáng)的動(dòng)機(jī)賣出之前的背景資產(chǎn)，從而改善持有投資組合的效率。投資組合調(diào)整的動(dòng)機(jī)可能是股票解禁效應(yīng)的成因。

基于以上分析，并鑒于我國限售股票解禁后普遍存在較強(qiáng)解禁效應(yīng)的特征，本文創(chuàng)造性的利用背景風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)理論，研究了我國的股市解禁效應(yīng)。文章首先將背景資產(chǎn)引入經(jīng)典投資組合選擇框架，討論了限售股票背景風(fēng)險(xiǎn)的量化指標(biāo)。進(jìn)而通過事件研究方法，采用2016年全年滬深300指數(shù)與1502只限售解禁股票行情數(shù)據(jù)，證實(shí)了背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)解禁后股票異常收益率的顯著解釋能力。在當(dāng)前解禁事件頻發(fā)的市場環(huán)境下，為監(jiān)管當(dāng)局控制金融風(fēng)險(xiǎn)以及市場主體制定投資策略等方面，提供了決策建議和支持。

2 背景風(fēng)險(xiǎn)理論分析

本小節(jié)旨在介紹存在背景資產(chǎn)的前提下，代理的投資組合選擇行為，并提出刻畫背景風(fēng)險(xiǎn)影響的度量指標(biāo)。

代理的投資組合選擇問題由以下二次規(guī)劃問題給出：

s.t.qTR=E(r)

qTI=1

對(duì)兩個(gè)約束條件分別施加拉格朗日乘子，則規(guī)劃問題的一階條件為：

(1)

(2)

(3)

圖1 背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其他資產(chǎn)有效前沿的影響

從圖1我們可以直觀看出，在每一給定的期望收益E(r)下，證券組合的方差總比原來增加θ單位，引入背景資產(chǎn)造成了原組合效率的損失?？梢哉J(rèn)為θ的數(shù)值即能代表背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)投資組合效率的影響。與以上分析相對(duì)的是，當(dāng)背景資產(chǎn)的出售限制消失時(shí)，理性投資者將出售背景資產(chǎn)并調(diào)整投資組合，使得自身投資組合回到之前的有效前沿，降低單位預(yù)期收益所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。這一過程類似限售股股東解禁減持的情形。

鑒于解禁減持在時(shí)間范圍上不便認(rèn)定，并且同一只解禁股存在眾多投資者，他們往往出于對(duì)控制權(quán)、估值預(yù)期等因素的考慮對(duì)減持采取不同的態(tài)度。參照Brau和Carter、黃張凱 儲(chǔ)小俊等，我們轉(zhuǎn)而對(duì)解禁后股價(jià)的異常收益進(jìn)行研究，以判斷背景風(fēng)險(xiǎn)因素的影響。

3 樣本及變量定義

3.1 樣本

本文采用Wind數(shù)據(jù)庫中與A股解禁有關(guān)的數(shù)據(jù)，包括限售解禁日期、當(dāng)前解禁數(shù)量、解禁股份性質(zhì)等指標(biāo)。如果某一股票在研究期內(nèi)發(fā)生多次解禁，則我們視為不同的解禁事件。如果某一股票在解禁日有多名股東解禁，我們對(duì)解禁量進(jìn)行合并處理。股票行情序列、換手率、報(bào)表數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。由于2015年股災(zāi)以及考慮到2015年7月證監(jiān)會(huì)對(duì)上市公司減持限制的公告，我們并未采用2015年的數(shù)據(jù)。而是采用2016年全年為樣本區(qū)間，樣本范圍為滬、深交易所主板上市的公司。2016年是名副其實(shí)的解禁大年，全年解禁事件共1502起，其中定向增發(fā)解禁552件，首發(fā)一般股份、機(jī)構(gòu)配售股份、原股東限售股份解禁605件，其余為股權(quán)激勵(lì)、股權(quán)分置解禁等。在剔除了解禁事件窗內(nèi)停牌等因素影響后，有效樣本量為1275。

3.2 變量設(shè)計(jì)

(1)被解釋變量。本文采用事件研究法來分析限售股解禁后收益率的變化情況，以事件窗內(nèi)累積異常收益CAR為被解釋變量。

(2)解釋變量。本文主要解釋變量包括背景風(fēng)險(xiǎn)因素值、股票總供給增加、股票估值水平、以及解禁股票性質(zhì)等。其中，采用理論分析部分的θ值作為背景風(fēng)險(xiǎn)因素的代理變量。為簡化分析，采用滬深三百權(quán)重股替代市場組合值進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算，計(jì)算時(shí)間區(qū)間取為解禁前的三百個(gè)交易日以求穩(wěn)??；股票供給增加采用解禁股數(shù)占總股本比率表示，用以研究股票需求曲線向下的假設(shè)；股票估值水平采用Tobin Q值代表，計(jì)算方式為公司股票總市值加上總負(fù)債并除以賬面資產(chǎn)總值，相應(yīng)數(shù)據(jù)來自wind資訊各公司2015年年報(bào)數(shù)據(jù)。該指標(biāo)能在一定程度上驗(yàn)證股東“高位套現(xiàn)”的假說；解禁股票性質(zhì)分定向增發(fā)、股權(quán)激勵(lì)、首發(fā)IPO相關(guān)三類，我們分別施加啞變量。用以研究不同解禁股份性質(zhì)對(duì)解禁后股票價(jià)格走勢(shì)的影響。

(3)控制變量。借鑒現(xiàn)有研究，本文采用公司總市值對(duì)數(shù)及解禁事件窗異常換手率(Field2001)作為控制變量，控制公司規(guī)模及交易頻率對(duì)解禁事件窗異常換手率的影響。

4 實(shí)證分析

本節(jié)利用市場數(shù)據(jù)，先采用事件研究的方法，對(duì)解禁后的股票異常收益及換手率情況進(jìn)行刻畫。進(jìn)而采用回歸的方式，對(duì)異常收益的影響因素進(jìn)行分析。

4.1 解禁事件研究

(1)異常收益率

我們采用標(biāo)準(zhǔn)的事件研究程序。其中事件估計(jì)窗設(shè)定為[-320,-21]共300個(gè)交易日，之所以估計(jì)窗設(shè)定較長，是因?yàn)槲覀兊难芯可婕暗奖尘百Y產(chǎn)與其他資產(chǎn)的相關(guān)性關(guān)系，估計(jì)窗設(shè)定較長以求穩(wěn)健。事件窗設(shè)定為[-20,20]共41個(gè)交易日，限售解禁是一個(gè)提前公告的信息，將事件窗設(shè)定于解禁日之前是為了考察市場的提前反應(yīng)。

我們采用市場模型來估計(jì)解禁事件的異常收益率，公式如下：

rit=αi+βiRMi+εit

其中rit為公司i在事件窗第t日的股票收益率。RMt為滬深300指數(shù)在事件窗第t日的收益率。進(jìn)而股票i在第t天的異常收率ARit為：

ARit=rit-αi-βiRMt

股票i在事件窗[t1,t2]的累積異常收益率為：

圖2描述了事件窗內(nèi)單日異常收益率的情況，該圖報(bào)告了所有股票在事件窗[-20,20]內(nèi)的日平均異常收益率?？梢悦黠@的看出，平均而言解禁股票在事件窗內(nèi)相對(duì)滬深300指數(shù)，收益均為負(fù)。特別是在解禁當(dāng)日，有較大的相對(duì)異常負(fù)收益。解禁20日后AR仍舊為負(fù)，表明了解禁事件影響的持續(xù)性。我們將各日AR累加得到事件窗內(nèi)各股平均的CAR為-9.11%，相當(dāng)于事件窗內(nèi)解禁股票平均而言相對(duì)市場指數(shù)經(jīng)歷了一個(gè)跌停。我們所描述的解禁股事件窗內(nèi)異常收益率趨勢(shì)與黃張凱、儲(chǔ)小俊、劉娥平有一定相似，再一次驗(yàn)證了A股市場存在較明顯的解禁效應(yīng)，解禁造成了明顯的負(fù)向收益率沖擊。

圖2 事件窗單日異常收益率

值得一提的是解禁當(dāng)日及之后的三至五個(gè)交易日內(nèi)，收益率的反彈十分明顯。并且該趨勢(shì)為以上研究所共同證實(shí)，許多研究在解禁后的短期內(nèi)觀察到了相較市場指數(shù)為正的異常收益率。該現(xiàn)象為相應(yīng)投資策略的實(shí)施提供了空間。

(2)異常交易量

進(jìn)一步的，我們觀察解禁股的異常交易量。我們參照Field和Hanka[1]、黃張凱等[6]采用換手率指標(biāo)來描述股票的交易情況，其定義為：

其中torit為i股票在第t天的換手率，分子Vit為i股票在第t天的成交股數(shù)，分母tsit為i股票在第t天的總股本。異常換手率AVit定義為：

我們從公式可以看到，異常換手率本質(zhì)上是當(dāng)前換手率相對(duì)于解禁前60個(gè)交易日平均換手率的百分比變動(dòng)情況。圖3給出了解禁股票事件窗期間平均異常換手率。從圖上可以看出，在解禁事件窗內(nèi)股票交易是十分活躍的，特別是在解禁當(dāng)日換手率數(shù)值達(dá)到高峰，這也在一定程度表明了異常收益率可能與超常的交易量有關(guān)。

圖3 事件窗單日異常換手率

(3)分組分析

本節(jié)我們參照相關(guān)研究，依不同特征將樣本分組，并統(tǒng)計(jì)各組事件窗內(nèi)累積異常收益的均值作比較，為實(shí)證研究作鋪墊。其中各分組依據(jù)如下：

1)按背景風(fēng)險(xiǎn)變量θ分組：我們最為關(guān)心與背景風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的投資組合調(diào)整效應(yīng)對(duì)股票異常收益率的影響，因此首先依θ值的大小，將樣本分為高、中、低三組，考察相關(guān)描述性統(tǒng)計(jì)的差異。其中θ值的計(jì)算如前文所示。

2)按解禁量/總股數(shù)分組：該分組為考察股票的需求曲線向下傾斜假設(shè)。新增流通股占比越大的股票相當(dāng)于流通股供給增加的越多。我們由高至低將解禁量比分為五組，比較最高與最低組累積超額收益的大小。

3)按TobinQ分組：該分組為驗(yàn)證估值效應(yīng)。TobinQ衡量了市場對(duì)企業(yè)的估值程度，估值偏高的公司股票更可能被出售。相關(guān)分組同2。

各結(jié)果如下表1所示。

從表1中可以看出，各組累積異常收益率有較明顯差異。首先從背景風(fēng)險(xiǎn)組的結(jié)果來看，背景風(fēng)險(xiǎn)越高的組，則事件窗累積異常收益越低。進(jìn)一步的，我們將事件窗內(nèi)各天的累積異常收益走勢(shì)情況匯總為圖4，由圖上可知各組累積異常收益走勢(shì)區(qū)別明顯，初步判斷存在基于背景風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的投資組合調(diào)整效應(yīng)。

表1 分組統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖4 累積異常收益走勢(shì)圖

由于解禁比例與Tobin Q各組的累積異常收益率差異均較大，初步判斷需求曲線向下傾斜效應(yīng)與估值效應(yīng)的影響均存在。進(jìn)一步的分析則需借助回歸方法。

4.2 橫截面回歸分析

接下來我們采用橫截面回歸的方法，就背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)解禁事件的影響進(jìn)行分析。橫截面回歸所使用的數(shù)據(jù)與事件研究中一致。我們并對(duì)定向增發(fā)解禁、股權(quán)激勵(lì)解禁、首發(fā)IPO解禁等不同解禁股性質(zhì)施加啞變量，以考察解禁性質(zhì)的影響。回歸結(jié)果如表2所示：

我們首先關(guān)注模型(1)、(6)的回歸結(jié)果。背景風(fēng)險(xiǎn)變量的系數(shù)為負(fù)，且在百分之一的顯著性水平下顯著。當(dāng)加入了其他控制變量后，結(jié)論仍成立。表明背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股票解禁事件窗的異常負(fù)向收益率有著顯著的影響，解禁后存在明顯的投資組合調(diào)整效應(yīng)。分別比較模型(1)、(2)、(3)的擬合優(yōu)度情況，發(fā)現(xiàn)相較于傳統(tǒng)分析方法，背景風(fēng)險(xiǎn)因素的解釋能力可能更強(qiáng)。進(jìn)一步的，借助模型(5)、(6)我們討論建模合理性的問題。分析模型(6)中解釋變量的方差膨脹因子，最大VIF為2.29，可以認(rèn)為模型不存在多重共線性問題。模型(6)在模型(5)的基礎(chǔ)上引入了背景風(fēng)險(xiǎn)變量，控制變量系數(shù)與顯著性未發(fā)生明顯改變，而模型調(diào)整擬合優(yōu)度由0.062上升至0.069，信息準(zhǔn)則AIC、BIC數(shù)值也相應(yīng)下降，從而從計(jì)量角度說明了引入背景風(fēng)險(xiǎn)變量的合理性。

表2 橫截面回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為回歸系數(shù)t值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

模型(2)對(duì)需求曲線向下傾斜的假設(shè)進(jìn)行了回歸，結(jié)果顯示解禁比例的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，且系數(shù)值較大，當(dāng)加入一系列控制變量后該結(jié)果仍成立，說明隨著股票供給的增加，股票價(jià)格下降，需求曲線向下傾斜假設(shè)能夠有效解釋限售股解禁的價(jià)格效應(yīng)。該結(jié)果與黃張凱[6]、馮科、劉娥平和唐舜[10]一致，國外Shultz的相關(guān)研究也有類似結(jié)果。該結(jié)論與經(jīng)典的套利定價(jià)理論相悖，表現(xiàn)出一定的理論意義，值得進(jìn)一步研究。

回歸(3)中Tobin Q值在10%顯著性水平下為負(fù)，說明前期被高估的股票在解禁時(shí)下跌幅度更大，投資者的變現(xiàn)動(dòng)機(jī)更強(qiáng)，“高位套現(xiàn)”的特征較明顯，從而驗(yàn)證估值效應(yīng)的存在。但將(5)中背景風(fēng)險(xiǎn)變量回歸系數(shù)與Tobin Q的相比較，我們可以發(fā)現(xiàn)投資組合調(diào)整效應(yīng)相較于估值效應(yīng)，其結(jié)果更為巨大與顯著。

就不同的解禁股性質(zhì)而言，模型(4)給出了相應(yīng)的回歸結(jié)果?；貧w系數(shù)表明定向增發(fā)解禁及股權(quán)激勵(lì)解禁對(duì)解禁期股票異常負(fù)向收益沒有影響，但首發(fā)IPO解禁對(duì)異常收益有顯著的負(fù)向影響，且系數(shù)值較大。

公司規(guī)模對(duì)解禁沖擊具有一定緩解作用，各模型中公司規(guī)模變量均顯著為正。該結(jié)論與之前的研究較為一致。

異常換手率對(duì)異常收益具備顯著的解釋能力但系數(shù)為正，這與我們的預(yù)期不符。但該結(jié)論與廖理等[5]、黃張凱等[6]、儲(chǔ)小俊和劉思峰[9]均一致。進(jìn)一步的我們將事件窗累計(jì)異常收益率區(qū)分為CAR[-20,0]與CAR(0,20]即解禁前后兩段分別回歸，異常換手率系數(shù)仍然顯著為正，可能的解釋是解禁期間大的交易量緩解了解禁事件的沖擊，促進(jìn)了股價(jià)的回復(fù)。

4.3 穩(wěn)健性分析

本小結(jié)我們對(duì)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行測(cè)試。

首先我們從數(shù)據(jù)層面進(jìn)行測(cè)試。解禁日是背景資產(chǎn)可交易性發(fā)生改變的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，若排除市場的提前反應(yīng)階段，相應(yīng)結(jié)論有可能發(fā)生變化，因而我們將解禁后的累積異常收益率CAR[0,20]單獨(dú)提取出來，在模型中替換原有的被解釋變量進(jìn)行回歸，相應(yīng)結(jié)果如表3模型(1)所示。新增流通股比例變量的系數(shù)不再顯著，可能是由于股票需求曲線向下傾斜的影響已經(jīng)在解禁前出清。而背景風(fēng)險(xiǎn)及其他變量系數(shù)的符號(hào)與顯著性未發(fā)生明顯變化，由此印證我們的主要結(jié)論是較為穩(wěn)健的；進(jìn)一步的，考慮到實(shí)證結(jié)果可能受到個(gè)別市場數(shù)據(jù)極端值的影響，我們以1%的比例對(duì)重要變量CAR[-20,20]與θ進(jìn)行Winsorize處理再進(jìn)行回歸，相應(yīng)結(jié)果如表3模型(2)所示。除數(shù)值有所改變外，相應(yīng)變量符號(hào)及顯著性未發(fā)現(xiàn)明顯變化，結(jié)論仍穩(wěn)健。

表3 穩(wěn)健性分析

注：括號(hào)內(nèi)為回歸系數(shù)t值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

之后我們從變量的角度進(jìn)行測(cè)試。背景資產(chǎn)價(jià)格的整體波動(dòng)可以在一定程度上反應(yīng)背景風(fēng)險(xiǎn)的大小，在此我們采用背景資產(chǎn)收益率序列在估計(jì)窗的整體方差，來替代前文中的背景風(fēng)險(xiǎn)變量。我們也對(duì)其他解釋變量進(jìn)行替代，采用解禁量/總流通股數(shù)重估新增流通股比例，采用市凈率(PB)作為估值變量，進(jìn)而對(duì)原模型進(jìn)行回歸估計(jì)。相應(yīng)的結(jié)果依順序由表3中的模型(3)至(6)給出。由表中可知，無論是在單變量回歸還是綜合回歸中，除數(shù)值外相應(yīng)變量的符號(hào)以及顯著性都沒有明顯變化，從而說明了對(duì)相應(yīng)變量的替代并不影響本文的研究結(jié)論。

5 結(jié)語

本文從背景風(fēng)險(xiǎn)的角度分析了我國股票市場的解禁效應(yīng)，并采用事件分析的方法對(duì)2016年全年A股市場的解禁事件進(jìn)行了實(shí)證研究，主要結(jié)論如下：

首先，我國股票市場存在顯著的解禁效應(yīng)，背景風(fēng)險(xiǎn)是影響解禁后股票價(jià)格下跌的重要因素。在[-20,20]的解禁事件窗內(nèi)，所有解禁股票的平均累積異常收益為-9.11%，相當(dāng)于對(duì)比市場指數(shù)經(jīng)歷了一個(gè)跌停，并且呈現(xiàn)出穩(wěn)定、持續(xù)的特征?；诒尘帮L(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論可知，股票限售規(guī)則使相應(yīng)股票持有者面臨一定的背景風(fēng)險(xiǎn)，降低了持有者投資組合的效率。一旦股票解禁，投資者將有較強(qiáng)的調(diào)整動(dòng)機(jī)，出售之前的限售股票，以提高總體投資組合的效率，從而導(dǎo)致了股票解禁效應(yīng)。以上分析為實(shí)證研究所證實(shí)，背景風(fēng)險(xiǎn)變量對(duì)解禁后股票的異常負(fù)向收益有著顯著的解釋能力。并且相較其他因素，背景風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)解禁后股價(jià)變動(dòng)的影響更為巨大，解釋能力也更強(qiáng)。

其次，解禁股票相對(duì)規(guī)模越大的公司，其股票價(jià)格跌幅越大；前期估值相對(duì)較高的公司，股價(jià)的異常收益較低；相對(duì)于定向增發(fā)與股權(quán)激勵(lì)后的股票解禁，首發(fā)IPO解禁的股票，其股價(jià)下跌風(fēng)險(xiǎn)越高。其他方面，公司規(guī)模對(duì)解禁后股價(jià)負(fù)向沖擊具有一定緩解作用，而個(gè)股的異常換手率則對(duì)解禁后的異常收益產(chǎn)生正向的影響。

2017年是滬深兩市的解禁大年，在解禁事件頻繁發(fā)生的市場環(huán)境下，投資者應(yīng)特別注意股票解禁而引起的股價(jià)下跌風(fēng)險(xiǎn)。上市公司在進(jìn)行股權(quán)融資時(shí)，應(yīng)考慮從承擔(dān)背景風(fēng)險(xiǎn)的角度對(duì)投資者給予適當(dāng)?shù)难a(bǔ)償。從解禁股票性質(zhì)的角度來看，首發(fā)IPO解禁對(duì)股價(jià)下跌的影響較大。在當(dāng)前IPO提速的大背景下，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)從嚴(yán)監(jiān)管，同時(shí)前瞻性的控制同一時(shí)間段的解禁股規(guī)模，以避免系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。