探討影響我國上市公司送\\轉股除權行情的相關因素

[摘 要] 本研究針對我國滬、深股市2001年至2007年有進行送、轉除權之上市公司為研究對象，探討我國上市公司的送、轉股股價在除權交易日前后是否有顯著為正的異常報酬， 亦即是否存在所謂之「除權行情」，本研究以橫斷面多元回歸方式進行分析，并選取七個不同的因素加以檢定，由不同之角度探索送轉股除權事件引起股價波動之原因，實證結果發現，股市處在牛市或熊市、公司的非流通股占總股本的比率以及上市公司當年有無實施股改的因素，均會影響我國股市的除權行情。

[關鍵詞] 送轉股 除權事件 累積異常報酬

一、引言

歐美之上市公司，習慣以發放現金股利作為其主要之股利政策，而投資人亦將現金股利視為檢視企業經營成果與現金流量的重要參考依據，然而我國之證券市場卻存在著差異極大的現象，亦即投資人偏好公司發放送轉股，究其原因，發現公司在配發送轉股之后，往往會有所謂的除權行情，使的公司的股價在短期間內有異常波動的現象，隨之為投資人帶來相較于現金股利更高的報酬。因此，高送轉概念始終是我國證券市場熱衷的一個題材，盡管上市公司高比例送轉股的行為本身并不給上市公司創造內在價值，但歷史數據證明，高送轉題材確實能為二級市場投資者在短期內帶來可觀的超額利潤，這也就是為何每年的送、轉股除權行情總是給投資人帶來極大的期待。但這些非理性的投資行為，造成我國股市的過度投機與波動，也嚴重影響我國證券市場的穩定發展，因此本研究以實證分析方式，探索我國上市公司之送轉股除權事件引起股價波動之原因，且試圖找出影響累積異常報酬之相關因素。其研究結果對提高投資人的投資決策能力和市場運作效率，以及對于我國證券監管部門在健全股市訂定制度時，有其一定的意義與重要性。

二、影響我國除權行情的相關因素分析

1.牛市與熊市

送、轉股之除權在股市處于牛、熊市場時可能對股價的影響程度不同，即牛市相對于熊市可能產生較高的異常報酬。依據Francis(1986)之定義，當股價指數在一段期間內相當一致地由低點往上升，此上升趨勢即稱為牛市(bull market);而當股價指數在一段期間內由高點往下滑至一個低點，此下降趨勢稱為熊市(bear market)。本研究依據Francis的定義以及采用我國股市的加權股價指數走勢來區分牛、熊市，其方法為:大盤股價指數的最低點出現當日為熊市的結束，次日為牛市的起始日;而指數最高點出現當日為牛市之結束，其次日為熊市之起始日。我國股市大盤加權平均股價指數由1999年的5月19日的1，047點(俗稱5.19行情)，網絡概念股的盛行將上證指數推高到2001年6月14日的2，245點的歷史高點，此段期間定義為牛市。而“5.19”行情過后，市場最關注的就是股權分置的問題，股指也從2，245點一路下滑到2005年6月6日的998點，四年時間股指下跌超過50%，因此本研究定義此段期間為熊市。我國股價指數在2005年的6月6日歷經最低點后，開始走升，到2007年的12月31日的股價指數來到4，872點的歷史新高點，因此本研究將2005年6月7日到2007年12月31日這段期間的股市定義為牛市。

2.公司當年有無實施股改

我國在2005年至2006年實施股改，而公司在股改期間所產生的一些信息披露可能多少會影響到公司的股價波動，為了驗證我國上市公司之除權行情是否受股改因素的影響，因此將此變數納入探討。

3.送、轉股配股率

即公司除權當年每股普通股發放送股及資本公積轉增股本的股數比率。配股率愈大，除權后之參考價越低，權值越高，填權的空間越大，其異常報酬可能越大。

4.公司規模大小

Banz(1981)與Reinganum(1981)認為公司規模很重要，公司規模小，相對的流通在外股數少，股票的籌碼少， 因此可作為主力操作拉抬的對象，異常報酬可能越大。

5.公司獲利能力

每股盈余系指公司之普通股每股在上一個會計年度中所賺得的盈余，常被用來代表公司之獲利能力及評估股票投資之風險。每股盈余越高，表示公司的營運狀況佳，異常報酬可能越大。

6.非流通股占總股本的比例

一般而言，非流通股占總股本的比率越大，表示流通在外的股數較少，而籌碼少，則股價比較容易炒作，因此考量流通股與非流通股的比率對除權前后股價異常報酬的可能影響，于是加入此變數作為本研究之控制變量。

7.公司成長機會

參照Collins and Kothari(1989)及Gaver and Gaver(1993)等學者的研究，利用公司權益市值對帳面價值的比率，來衡量公司未來的投資成長機會。當此一比率越大時，顯示投資人看好公司未來的成長機會，預期報酬率將會高于現有權益之必要報酬率，因此會反映出較高的股價。

三、樣本數據及統計檢定方法

1.研究對象及期間

本研究所選擇的研究對象為在深、滬股市掛牌的A股上市公司，研究期間則以實際除權日在2001年至2007年的上市公司為本研究的樣本期間。

2.研究方法

(1)本研究首先采用事件研究法(Event study)來探討當某一信息或事件發生時，是否會引起股價的異常變動。其相關的統計模型如下:

將事件期每一天的公司實際股票報酬率與市場實際報酬率帶入下列之公式，以算出每一天的異常報酬率。

其中， ARit:i公司第t日之異常報酬，Rit:i公司第t日之實際報酬，Rmt:市場投資組合第t日之實際報酬，，:市場模型在估計期所估計的參數。

為了消除或降低干擾事件對股價影響的方法，可以將所有樣本中的異常報酬率(ARit)予以平均，而計算出平均異常報酬(Average Abnormal Return，AAR)，其定義為:

，其中，N:為公司個數。

將事件期的平均異常報酬加總，即為累積平均異常報酬(Cumulative Average Abnormal Return， CAAR)，下列公式為N家公司在事件期t1至t2之累積平均異常報酬:

本研究以除權日為事件日，并且以除權日前第六十個交易日至除權日后第六十個交易日，計一百二十一個交易日為事件期。

(2)接著以回歸模式來衡量自變系數的顯著性，藉由回歸分析找出顯著影響上市公司送、轉股除權行情的變數，也就是要判別自變數對應變數是否有顯著的影響。茲將本研究之實證模型說明如下:

H0:β=0，H1:β=0

△CAAR后除權公司=α+β1△CAAR先除權公司

△CAAR后除權公司:因變數， 為后除權公司在除權之一段期間內的股價累積平均異常報酬的變化量。

△CAAR先除權公司:自變數，為先除權公司在除權之一段期間內的股價累積平均異常報酬的變化量。

α:截距項，β:回歸系數(斜率)，ε:誤差項。

復回歸變量之衡量:

X1為△CAAR-6～0，為除權交易日當天與除權交易日前六天的累積異常報酬之差;

X2為牛市與熊市，屬于牛市時，啞變量設為1，熊市時啞變量設為0;

X3為當年是否有股改，若當年公司有實施股改，則啞變量設為1， 若未進行股改，則啞變量設為0;

X4為送、轉股配股率，即公司除權當年每股普通股發放送股及資本公積轉增股本的股數比率;

X5為公司規模大小:以公司除權前一年年底之實收資本額為變數進行測試;

X6為公司獲利能力:以公司除權之前一年度每股盈余(EPS)為變數進行測試;

X7為非流通股占總股本的比率:以除權前一年非流通股占總股本的比例作為衡量標準;

X8為成長性變數:以公司除權前一年普通股平均收盤價乘上除權前一年流通股股數

再除以除權前一年普通股權益帳面價值，作為公司成長機會的衡量指標。

檢定方法用t檢定看β是否顯著，若顯著，可觀察值是否大于0或小于0，大于0表示有正向影響關系，小于0則是負向影響關系。

三、實證結果

由表1可觀察到我國股市在除權交易日前后期間的累積平均異常報酬(CAAR)在不同分隔區間的表現，以檢定不同期間下對除權事件的股價反應。實證結果顯示，我國的送、轉股除權在除權交易日前股價皆出現明顯為正的累積平均異常報酬，但在除權交易日后的累積平均異常報酬率則出現負值，以整個事件期觀察之，發現在除權交易日前后之六日內(t=-6至t=0)累積平均異常報酬形成一個高峰，并且呈現顯著為正的數值。因此本研究選擇此段期間(-6，0)的累積平均異常報酬率的變化情形作為本研究采用的變量因子，對全體樣本進行統計檢定分析，進一步的檢定除權行情的存在與方向性。

注: *表示10%的顯著水平， **表示5%的顯著水平， ***表示1%的顯著水平

本研究在測試我國上市公司之除權行情表現時，將代表性之公司區分為二種類型，即(1)當年度內第一家先除權之公司(2)前一家先除權之公司。實證結果顯示，同行業內第一家先除權的公司以及前一家先除權公司，最能代表我國當年度各行業的除權走勢與行情。以下便針對本文的假說，將后除權公司之△CAAR-6~0分別對行業內第一家先除權公司及前一家先除權公司之△CAAR-6~0與其他七個變數分別作回歸分析。

表2為以第一家先除權公司為代表性公司所進行復回歸分析的結果。由回歸式的β系數中看出，△CAAR第一家的β系數大于0，為正的0.078，達5%的顯著水平，代表行業內第一家先除權公司之△CAAR-6～0對后除權公司之△CAAR-6～0有顯著正向影響，亦即公司之除權行情會受當年度第一家先除權公司之除權行情所影響。另外，牛市或熊市的β系數為1.899， 公司當年有無股改的β系數為3.290，非流通股占總股本比例的β系數為0.045，皆呈現1%的顯著水平，表示除權當年股市是否處于牛市或熊市、公司當年是否有實施股改以及非流通股占總股本的比率這些因素會影響公司的除權行情，造成除權公司之累積異常報酬的波動。

注:*表示10%的顯著水平，**表示5%的顯著水平，**表示1%的顯著水平

表3為以前一家先除權公司為代表性公司所進行復回歸分析的結果，△CAAR前一家的回歸系數大于0，為正的0.089，達1%的顯著水平，代表行業內前一家先除權公司之△CAAR-6～0對后除權公司之△CAAR-6～0有顯著正向影響，亦即后除權公司之除權行情會受當年度前一家先除權公司之除權行情所影響。其次牛市或熊市的β系數為1.813， 公司當年有無股改的β系數為3.263， 非流通股占總股本比例的β系數為0.043，皆呈現1%的顯著水平，表示除權當年股市是否處于牛市或熊市、公司當年是否有實施股改以及股改前非流通股占總股本的比率這些因素會影響公司的除權行情，造成除權公司之累積異常報酬的波動。

注:*表示10%的顯著著水平，**表示5%的顯著水平，***表示1%的顯著水平

四、結論

從過去國外一些學者的實證中發現，大盤景氣的循環因素與公司的除權行情會呈現顯著的相關性，經本研究之實證結果發現，股市是否處在牛市或熊市的因素，的確會影響我國股市的除權行情。除了以上的影響因素外，本研究還發現在我國股市的特殊現象，公司在股權分置改革前非流通股占總股本的比率也會影響股市的除權行情。雖然本研究已考量2005年至2006年為我國股權分置改革的年度，在樣本的篩選上已將可能影響本研究結果的樣本剔除，但在2005年開始實施股權分置改革后，上市公司當年有無實施股改的因素，亦會影響股市的除權行情。本研究推論認為，公司實施股改須歷經一段長的作業時間，在此期間，有些信息可能在市場上提前披露，而造成影響，這也說明我國股市的監管制度仍無法有效的遏止內幕消息的盛行。

參考文獻:

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