我国Ａ股增发长期市场表现的实证研究(2)
2017-12-11 04:22
导读：（二）日历时间研究方法 我国很多学者采用深沪两市的股票数据对Fama-French三因素模型在我国证券市场进行了检验，认为Fama-French三因素模型比资本资产定
（二）日历时间研究方法
我国很多学者采用深沪两市的股票数据对Fama-French三因素模型在我国证券市场进行了检验，认为Fama-French三因素模型比资本资产定价模型（CAPM）更好地描述了股票收益率横截而数据的变动，证明在我国证券市场是有效的，能够很好地解释股票市场收益率的截面差异（邓先荣、马永开，2005）。而上市公司增发的市场中长期表现主要体现在股票收益率上，是与预期收益率相对而言的。因此，分析增发市场表现的前提在于准确找出股票的预期收益率。
Fama-French三因素模型：
Rpt-Rft=a b（Rmt-Rft） sSMBt hHMLt εt其中，Rpt是股票（组合）在第t期收益率，Rftt是第t期的无风险收益率，Rmt是第t期的市场收益率，SMBt为第t期小市值股票收益率减去大市值股票收益率的零投资组合收益率，HMLt为第t期高BM比股票收益率减去低BM比股票收益率εt的零投资组合收益率，εt为随机扰动项E（ε）＝0。
1、Fama-French的SMB和HML因子的构造。类似于Fama和French的方法，首先，在t（t=1998~2004）年6月底，将深沪两市所有A股股票按前一年底总市值（范振龙等认为与流通市值相比，总市值更能反映股票收益率差异）的大小进行排序，并将股票分成大（B）小（S）两组。其次，计算出所有公司的账面市值比（BM）值，去掉BE为负的股票样本，按照大小排序分成三组（H、M、L），其中H为最大的30%，M为中间的40%，S为最小的30%。最后，按照分组标记做这些股票的交集，即可得到6组不同的股票组合，分别为{（B，H）；（B，M）；（B，L）；（S，H）；（S，M）；（S，L）}，将来这样的组合维持到次年6月末之前，并在这12个月里计算股票组合的加权平均月收益率{P1，P2，P3，P4，P5，P6}。每年都更新一次投资组合，这样就可以得到这个6个股票组合在1998年7月到2005年6月的加权平均月收益率。基于这6个股票组合的月收益率数据，计算SMB和HML因子：
您可以访问中国科教评价网（www.NsEac.com）查看更多相关的文章。 SMBt=（P4 P5 P6）/3-（P1 P2 P3）/3
HMLt=（P1 P4）/2-（P3 P6）/2
2、股票组合构造。将1998～2002年增发样本组成一个等权重的增发股票动态组合，计算出这个动态组合1998年7月～2005年6月共84个月的月加权收益率，组成一个时间序列。在每个月前对股票组合进行调整，加入此月前刚刚增发的新股票，这样就得到了一个动态调整的股票组合的84个月度收益率。
3、无风险收益率。由于我国目前尚无短期国债，无风险收益率一般习惯采用3个月的定期存款利率按复利换算成月收益率。
四、实证结果及分析
（一）事件时间的研究结果
由于大多
数学者对股市公告日、上市流通日等事件日窗口的研究认为，超额收益率显著为负。因此，为了不受增发首月的异常影响，本章以增发的第一个月为事件月，从增发的第二月开始计算一年、二年、三年的BHAR和CAR，如果增发公司在事件窗口下市，使用市场收益率代替。
从表1可以得出，上市公司增发后买入并持有的超常收益率（BHAR）均为负，买入并持有一年的超常收益率为-0.61%，买入并持有二年的超常收益率为-5.13%，买入持有三年的超常收益率为-0.67%。其中持有两年的超常收益率最小且显著，持有三年虽有好转，但是仍然存在负的超常收益，中位数统计也验证了这一结果。不难看出，平均累积超常收益率（CAR）也同样为负，且趋势与BHAR大致相同，一、二、三年的CAR分别为-0.43%、-4.43%、-0.55%。
（二）日历时间的研究结果
将增发动态股票组合作为被解释量，采用Fama-French三因素模型回归分析，结果如表2所示，表中列出了回归分析所得的系数，t统计量以及模型的拟合优度。
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分析模型回归所得的系数，不难看出回归式中的截距显著小于零，表明增发股票的低收益率不能仅仅由值、规模和BM的综合影响来解释，即完全考虑到这些因素的影响后，我国A股增发存在显著负的非正常收益。
