限售股解禁的股价效应研究

限售股解禁的股价效应研究 ——基于事件研究视角 12 周秋红 谢军 (西南财经大学统计学院，成都，610051) 摘要:对于限售股解禁对资本市场影响的问题，一部分国内学者认为，鉴于股份性质、控股、 价值等因素，限售股解禁压力其实没有总体数据体现的那么大，不是市场调整主因。另一部 分学者则认为，由于限售股原始持股成本极低，动摇了原有估值体系，限售股解禁引起的市 场扩容史无前例，极大的改变了供求平衡和供求平衡预期，限售股解禁是市场震荡的主因之 一。本文采用事件研究方法对这一问题进行实证研究，从具体数据中得到与后一种观点类似 的结论，并在理论上进行了探讨。 关键词:限售股解禁;资本市场;事件研究;非正常收益 中图分类号:F830.91 文献标识码:A The study of effect on stock price of desterilizing of lockup shares ——on the view of event study Abstract: For the problems of the desterilizing of lockup shares impact on capital market, one part of domestic scholars held that, in view of the charactor of shares, holding, the value and other factors, the pressure of desterilizing of lockup shares is not as large as the overall data displaying, it is not the main reason of the drop of market index. And other scholars held that , because of the lower cost of original shares, shaking the original valuation system, and an unprecedented expansion of desterilizing of lockup shares on the market, greatly changed the balance between supply and demand and the anticipation of supply and demand balance, so, desterilizing of lockup shares sale of shares is one of the main reasons of the market shocks. This paper empirically applies the methodology of event to study research this question. From the specific data obtained ,we agree with the latter point, and theoretically explore it. Key word: Desterilizing of Lockup shares;Capital Markets;Event Study;Abnormal Revenue 一、引言 限售股解禁源于中国股市的独特“股权分置”结构，是中国证券市场的特有产物。因经济体制转轨原因，中国在引进资本市场时，人为规定一个股份有限公司发行的股票分为流通股和非流通股。这种体制的弊病显而易见，为了克服这种弊病，中国证监会2005年启动了股权分置改革。其核心内容是非流通股股东向流通股股东支付一定对价，非流通股股东所持股份在一定期限过后即可上市流通，这一类限售股本文定义为股改限售股。另外，股权分置改革后的新股发行和定向增发融资过程产生的限售股，本文将其定义为非股改限售股。股改限售股和非股改限售股共同构成了目前令市场风声鹤唳的“大小非”，按非流通股占总股本百分比，超过5%的称为 “大非”，低于5%的称为“小非”。 限售股解禁是否有较大的负股价效应，目前国内业界人士和学者看法不一。认为存在较大负股价效应一方的观点:限售股极低的原始持股成本动摇了原有估值体系，投资者平均持股成本大幅降低，市场面临较大供给压力;限售股解禁引起的市场扩容史无前例，极大的改变了供求平衡和供求平衡预期，限售股解禁是影响市场运行与发展的主要因素。另一方依据减持总量占总交易量百分比认为限售股减持实际数量不大;随市场下跌，减持意愿递减;大小非减持不改企业内在价值。又鉴于股份性质、控股、价值等原因，限售股解禁不是市场调整主因。 数据显示， 2008年有15.83%的限售股解禁流通，2009年将有38.62%的限售股解禁流通，而2010年将解禁流通的限售股高达45.55%。依上述数据来看，限售股解禁似乎与2008年股市的动荡有很大的相关性，未来两年市场的扩容也是以往任何一次大扩容无法比拟的，市场是否已经作出了反映,限售股解禁的股价效应是否已经体现在收益率上,这即是本文试图揭示的。 二、事件研究方法介绍 事件研究是专门针对某一特定事件，研究其发生所产生影响的方法。传统的直接观察法需要在一个较长的时期中进行观察、取样，而它只需要在一个相对较短的时期中取样，既节省成本又提高了测量的准确性。因此，事件研究法在许多领域都有广泛的应用，尤其是在金融、财务以及法律等领域。事件研究通常包括以下步骤: 1、事件的定义 定义事件，即对所研究的事件进行定义，并确定涉及该事件影响的考察时间长度，这个考察期就称作事件窗口。事件窗口确定之后，还要确定估计窗口和事后窗口，估计窗口主要用于正常收益的估计，与事件窗口中的收益进行比较。事 TT，110后窗口主要用于分析事件的影响在时间上的惯性。记到为事件的估计窗 TT+1T，1T3212口，到为事件期间，到事后窗口。 2、样本选择的 在确定了研究的事件之后，就要确定一个是否将某一样本包括在内的选择标准，即确定进行事件研究时对所需样本的选取标准:根据实际情形，既要全面选择被事件影响的相关样本，又要避免事件影响重叠现象的出现。 3、正常收益和非正常收益的计算 正常收益是指事件未发生时的期望收益。正常收益的测度常用两种模型:即 XXtt常量—均值—收益模型(其中是个常量)和市场模型(表示市场收益)。常量—均值—收益模型假定某一证券的平均收益在一段时期内是一个常量。市场模 i型假定市场收益和证券收益之间存在稳定的线性关系:对任何证券，有: RR,，，,,,,itiimtit 2()0,VarE,(),,,,,ititi RR,,itmtitiit其中，和分别是证券和市场证券组合在期的收益，是扰动项，、 2,,,ii和都是市场模型的参数。 非正常收益是用事件窗时期的实际事后收益减去事件窗时期的正常收益，即*****ˆˆˆˆε,,,,,R,,,ιRRXiiiimiii。 4、检验程序 L1常用参数检验法和非参数检验法来检验非正常收益。以市场模型为例，设 Li,2为估计窗的时间长度，为事件窗的时间长度，证券在观测时刻时的市场模 型为， RR,，，,,,iiimi,,, ,TT,,,,,CAR(,),,,,11122i122i为证券从至的累计异常收益，其中。让定义 ,,T,,TL，122112是在至处取1，其余地方取0 的一个()向量。则有， *,ˆCAR(,),,,，γεi12i 2,VARCAR[(,)](,),,,,,,,，，γVγiii1212 2CAR(,)(0,(,)),,,,,,,ii1212 标准化得到， CAR(,),,i12,SCAR(,),,i12(,),,,i12 当考虑多个证券时，每个证券的异常收益可以加总平均。给定N个事件的一 ε*个样本，定义为N个异常收益向量的样本平均值，有 N1εε,**i,Ni,1 N1Varε,,VV[*],i2Ni,1 累积平均异常收益有， 2,,CARVarCAR(,)*[(,)](,),,,,,,,,，γεγ,,Vγ121212 2CARN(,)~(0,(,)),,,,,1212同样地有，。在零假设下，异常收益的期望为0， N212,,,,,,,(,)(,),1212i2Ni,1利用。构造检验统计量: aCAR(,),,12,JN~(0,1)1 (,),,,12 SCARSCAR(,),,i12加总的第二种方法是给每个相等的权数。定义为N个证券 N1SCARSCAR(,)(,),,,,,i,1212,,N12,i1从事件时间至的平均值，有，。在零假设下， SCAR(,),,12N个证券的事件窗在公历日不发生重叠，在大样本下服从均值为0方 aL,2L,2-1/211JSCARN,,,()(,)~(0,1)212NL(4),NL(2),11差为()的正态分布，可利用对 原假设进行检验。 非参数检验——符号检验是以非正常收益的符号为基础，要求各个证券之间 的非正常收益相互独立。原假设是正的非正常收益的比例为1/2,其理论基础是在 CAR原假设下，为正或者负的可能性是相同的，其统计量为: ，1/2aNN,,[1/2]~(0,1)JN30.5N ，N其中为非正常收益为正的个数。 5、结论和解释 即对实证结果进行合理的解释，理想的检验结果应该为事件的影响机理、作用等相关理论提供支持，但有时也会出现检验结果与理论或预期相悖的情况，此时需要提出新的理论解释，或对模型和数据的不足进行分析。 三、实证分析 1.样本公司选取标准 2008年A股共计发生929起限售股解禁事件。本文选取了2008年限售解禁股解禁超过总股本2%的公司作为研究对象，其中ST和*ST公司由于股价更容易受其他新信息影响而剔除。对于2008年内有两次超过总股本2%限售解禁股解禁的公司，后一次解禁事件估计窗将覆盖前一次解禁事件的事件窗，为避免信息重叠只取前一次解禁事件为研究对象。如果两次解禁时间相距很近，将会造成两次事件估计窗和事件窗重合的问题，本文将放弃这个公司。少数2008年内有两次以上超过总股本2%限售解禁股解禁的公司，亦只取第一次限售股解禁作为研究对象。 按照上述方法，最后本文选取出633个样本公司。根据这些公司总市值的大小，本文以30%、70%两个分位点将公司分为三组:小市值公司、中等市值公司、大市值公司。然后分别随机抽取约15%的公司，得到小市值公司26家、中等市值公司38家、大市值公司23家，共87个公司作为最终样本公司。 2.数据来源与窗口选取 本文数据采用来自香港大学中国金融研究中心与深圳国泰安研究服务中心联合开发的CSMAR中国证券市场交易数据库(China Stock Market Trading Database)提供的考虑现金红利再投资的日个股回报率和综合日市场回报率(流通市值加权平均法)。 窗口的选取:以各证券限售股解禁日为事件日，记为第0天。考虑到市场会提前对限售股解禁做出反应，故取事件日前20天至后10为事件窗。记为第-20至第10天。估计窗口取事件窗前的210个交易日，即第-230天至第-21天。 3(非正常收益的计算 对于随机抽出的87只股票，根据市场模型和估计窗口的数据分别估计出正常收益模型参数，然后把事件窗口的数据分别代入估计出的正常收益模型，计算出事件窗口的正常收益。从而，事件窗口实际收益减去计算出的正常收益就可得到非正常收益。样本公司在时间维度上的累积非正常收益具体计算结果详见附注表1。 4.显著性检验 (1)参数检验 ,1J,,,,3.7615.605 和 J,(0.01)2.36,12由于均大于2.36()，从而这两 ,,0.01个统计量在显著水平上均是显著的，即拒绝事件没有影响的原假设。相关计算可根据附注表1得到。 (2)非参数检验 如果限售股解禁对沪深两市不存在显著影响，那么非正常收益为正和为负的概率应该相等，均为0.5。建立原假设: pobCAR,,Pr00.5,H，，0 :; pobCAR,,,Pr00.5H，，1 : 基于上述思想本文构造统计量: 1，a2NN ,,[0.5](0,1):JN3 0.5N ，CARNNNi其中是样本公司的总个数，表示中为正的公司个数。当足够 J(1),,3大时统计量近似服从标准正态分布，对于显著性水平为的检验来说， ,1J,,,()J3N3假如，则拒绝零假设。本文为87，可以视为大样本，统计量 ，J,,2.037N3近似服从标准正态分布，个数为34(详见附注表1)，计算得， ,,0.05即在的显著性水平下拒绝原假设。 图1:87个样本公司加总非正常收益 1.0 0.5 0.0 -20-17-14-11-8-5-2258-0.5 -1.0 -1.5 -2.0 样本公司加总非正常收益 由于参数检验和非参数检验在0.05的显著性水平下，都拒绝了不存在显著性影响的原假设，即限售股解禁对沪深两市存在显著影响。从图1中也可以看到，接近事件日的前几天，样本公司加总非正常收益显著为负。第-4天开始出现负的非正常收益，且负的非正常收益越来越大，至第-1天达到峰值，而后有所回复。事件日过后，负的非正常收益并不显著。这从一定程度上反映出市场的短视性，同时频繁的限售股解禁也疲劳了投资者的视线，本应有提前反应的重大事件却只在即将要发生的几天前才有显著反应。 本文的结果表明，限售股解禁对沪深两市总体存在显著影响，对于不同市值公司的影响也有差异(如图2所示)。 图2:三种市值公司的CAR 2 1.5 1 0.5 0-20-18-16-14-12-10-8-6-4-213579-0.5 -1 -1.5 -2 大市值中市值小市值 大市值公司累积负非正常收益显著最大，中市值公司居中，小市值公司累积非正常收益一直为正，表现强势。可能的解释是，小市值公司限售股解禁绝对数量不大，解禁所形成的股票供给压力即资金需求压力并不大。而中市值公司和大市值公司则面临巨大资金需求压力，走势偏弱。 四、结论与解释 根据以上统计量计算结果来看，限售股解禁的股价效应显著为负。2008年是限售股解禁的第一个高峰年，上证综指从5261.56点调整至1820.81，其原因之一便是限售股解禁。从图2中可以看到，在解禁日临近的几天，无论是大市值、中市值还是小市值证券都呈现出较大的负股价效应。本文实证结果得到的结论支持限售股解禁存在负股价效应的观点。有效市场假说认为证券的需求曲线是水平的，而Shleifer(1986)用实证方法得出证券需求曲线是向下倾斜的。当供给曲线向右移动时，证券价格是否变化取决于需求曲线的形状。本文的结论是证券价格将有显著变化，倾向于支持Shleifer的结论。 根据限售股来源，股改限售股为3741亿股，非股改限售股为7744亿股，足见股改并不是产生限售股最多的源头。刚刚过去的2007、2008是股改限售股解禁的高峰期，即将到来的2009、2010年是非股改限售股解禁的高峰。随着股改限售股解禁的基本完成，由限售股解禁带给市场的冲击矛头直指新股发行。本文认为，旧的新股发行制度几经不再适应全流通背景的证券市场。借鉴成熟市场经济体制国家资本市场的新股发行方式，目前宜实行“新老划断”，新股发行上市时不再区分流通股和非流通股。这才能从源头解决困扰市场的“大小非”解禁问题，理顺市场机制，恢复市场融投资功能和资源配置功能。 限售股解禁过程中，我们应当注意保护中小投资者利益，加强对违法违规减持的惩处力度。更深入的，我们应该研究减小限售股减持冲动的方法，让限售股持有者更理性的选择持有还是减持。市场制度重大变革过程中必然会牺牲一部分人的利益来承担变革的成本，而从长远来看，这种成本将带来无可限量的收益。 参考文献: 1、 John Y. Campbell, Andrew W. Lo and A. Craig Mackinglay(1997), [M].The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press 1997; 2、 SHLEIFER A， Do demand curves for stocks slope down? [J]. Journal of Finance,1986 3、 刘凡，基于事件研究法的上海A股市场有效性研究，[J].江西科学，第25卷第2期 4、 朱永永，上市公司股权分置改革效应实证研究———基于事件研究法角度，[J].中国 管理信息化 2008 年6 月第11 卷第11 期 5、 危慧惠，事件研究方法在公司金融中的应用，[J].商业时代，2008年第16期 6、 袁显平，柯大钢，事件研究方法及其在金融经济研究中的应用，[J].统计研究，2006 年第10期 7、 冯 玲，限售股流通与股价效应关系的实证研究，[J].技术经济，第27卷第9期，2008 年9月 附注: 表1:样本公司的累积非正常收益、标准化累积非正常收益和非正常收益的方差 股票代码 000029 000056 000065 000420 000503 000533 000537 000550 000562 000567 car 0.042449 -0.227855 0.307802 -0.451558 0.166067 0.134145 -0.200081 -0.167804 -0.088110 0.226196 scar 1.5825448 -8.4082655 5.85848641 -18.978565 4.12527489 6.540444 -5.0151 -5.9348913 -5.4881891 10.1545705 var 0.0007195 0.0007344 0.00276041 0.00056611 0.00162054 0.000421 0.0015917 0.00079943 0.00025774 0.00049619 股票代码 000570 000571 000591 000608 000702 000661 000766 000819 000825 000856 car -0.061358 -0.161805 0.382477 0.201880 -0.121201 -0.044255 0.073505 -0.082709 -0.068677 0.088204 scar -2.958843 -7.6697808 16.8461875 7.96403926 -5.1792309 -1.92581 2.993456 -1.651005 -4.138247 3.37319299 var 0.00043 0.0004451 0.00051547 0.00064257 0.00054763 0.000528 0.000603 0.00250962 0.00027541 0.00068374 股票代码 000882 000902 000938 000957 000973 002005 002008 002010 002017 002028 car 0.200764 -0.022024 0.318788 -0.017222 -0.034281 0.271643 -0.019244 -0.176618 0.060691 -0.012550 scar 4.6006173 -1.013665 8.57317943 -0.7824878 -1.3961454 7.494182 -0.645986 -5.3358693 3.39260859 -0.3563912 var 0.0019043 0.0004721 0.00138267 0.00048439 0.0006029 0.001314 0.0008874 0.00109562 0.00032002 0.00124011 股票代码 002040 002041 600015 600051 600082 600099 600121 600149 600151 600159 car 0.068230 -0.091290 -0.023988 -0.071652 -0.177952 0.160575 -0.145761 0.050065 -0.357991 0.167849 scar 3.7334695 -2.5270952 -0.9253866 -3.839475 -5.9600406 5.143128 -8.061633 1.40183952 -10.753102 6.56515877 var 0.000334 0.001305 0.00067196 0.00034827 0.00089147 0.000975 0.0003269 0.00127547 0.00110835 0.00065365 股票代码 600160 600165 600202 600222 600241 600247 600263 600266 600269 600277 car 0.228948 0.294741 0.048237 -0.062696 -0.165696 -0.014546 -0.049622 -0.166310 -0.080623 -0.105721 scar 7.2858175 9.7992264 1.64796088 -3.203839 -4.5946354 -1.03512 -2.537931 -6.3130312 -5.1133612 -2.6554876 var 0.0009875 0.0009047 0.00085676 0.00038294 0.00130053 0.000197 0.0003823 0.00069401 0.0002486 0.00158502 股票代码 600290 600301 600306 600339 600343 600363 600386 600410 600432 600436 car 0.018046 -0.170560 0.187302 0.200402 0.246590 -0.105995 -0.529446 0.310291 0.018693 -0.036146 scar 0.701204 -8.3605796 5.12351443 6.55309913 10.1890684 -4.48057 -13.68803 7.54134547 0.61113931 -1.3217942 var 0.0006623 0.0004162 0.00133644 0.00093521 0.00058571 0.00056 0.0014961 0.00169293 0.00093559 0.00074781 股票代码 600438 600467 600486 600505 600523 600565 600575 600576 600583 600590 car -0.235467 -0.266462 -0.131205 0.194745 -0.048214 0.039939 -0.052348 -0.121498 0.074192 -0.102406 scar -7.247918 -11.148786 -7.0236251 10.4201561 -1.250592 0.934254 -2.499808 -5.9668688 3.10845908 -4.5798439 var 0.0010554 0.0005712 0.00034896 0.00034929 0.00148633 0.001828 0.0004385 0.00041461 0.00056968 0.00049998 股票代码 600607 600609 600620 600629 600650 600785 600750 600836 600842 600853 car 0.158051 -0.080914 -0.179816 -0.333596 0.106295 0.014418 0.213286 -0.259479 0.128387 -0.015111 scar 5.4136501 -3.2026472 3.21703424 -8.9791933 7.029965 0.516999 5.9010245 -6.5387562 5.37986898 -0.6210355 var 0.0008523 0.0006383 0.00312425 0.00138028 0.00022862 0.000778 0.0013064 0.00157476 0.00056951 0.00059204 股票代码 600857 600858 600869 600881 600897 600898 600992 car -0.026863 -0.147267 -0.135440 0.104954 -0.179817 -0.166440 -0.031463 scar -0.926374 -4.5261529 -4.4170683 7.28036028 -5.3338991 -2.92845 -2.933609 var 0.0008409 0.0010587 0.00094022 0.00020782 0.00113651 0.00323 0.000115