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意見分歧、做空限制與盈余公告后漂移

2015-12-02 04:19:50
生產力研究 2015年11期
關鍵詞:排序研究

徐 寧

(南京大學 工程管理學院,江蘇 南京 210008)

一、研究背景

Ball&Brown(1968)發現,盈余公告之后,股票價格會按照盈余變動的相同方向變動一段時間,這種股價漂移(drift)被稱為盈余公告后漂移,即 PEAD(Post Earnings Announcement Drift)。學者們從各方面解釋PEAD的成因:傳統學者將其歸因于風險補償(Bernard&Thomas,1989),非傳統金融學者則傾向于從信息和行為的角度來加以解釋(Brav&Heaton,2002;陸婷,2012)。

近年來,學者們發現,從非傳統金融學視角得出的PEAD成因與傳統金融學理論亦有兼容之處,比如意見分歧(Opinion Divergence),就被視為一種影響PEAD異象的風險因子(Garfinkel&Sokobin,2006;Anderson,Harris&So,2007)。

所謂意見分歧,指投資者對變量如收益率等具有不同的期望,在相同情境下也未必會做出相同的投資決策(張維、張永杰,2006),這與傳統金融學理論中的同質期望假設(Sharpe,1964)并不相同。對于意見分歧與股票收益率的關系,Miller(1977)認為,因為做空限制,悲觀投資者無法充分做空,股價由樂觀投資者決定,意見分歧會抬高短期股價,降低中長期收益率;而Varian(1985)則將意見分歧當作一種風險,意見分歧越高,股票的中長期收益率越高。

國外學者通過研究PEAD來考察意見分歧與股票收益率的關系。總的來說結果支持Varian(1985),將意見分歧看作風險因子:Garfinkel&Sokobin(2006)發現,不考慮做空限制時,意見分歧越大,PEAD 越高;Anderson,Harris&So(2007)則發現,考慮了做空限制后,意見分歧與PEAD依然正相關,做空僅影響利空股票,做空限制越大,利空股票跌幅越大,這一局部現象與Miller(1977)一致。

而在過往研究中,國內學者(陳國進、張貽軍和王景,2008;周暉,2009)卻發現:在完全無法做空的中國A股市場,意見分歧越大,PEAD越小,不支持將意見分歧作為風險因子。因此他們認為,中國A股市場可作為一個具有完全做空限制的特例以支持 Miller(1977)。

然而,在他們的研究之后,2010年3月,中國A股市場正式推出了融券業務,滬深300股指期貨也于同年4月面世,投資者從此可以做空。

因此,本文重點研究了2010—2013年間,財報公告期的PEAD異象,以解答幾個問題:第一,放開做空限制之后,中國A股市場意見分歧與PEAD間的關系是否有所變化,是否可將意見分歧作為一種風險?第二,做空限制對PEAD期間的股價有何影響?

本文首次研究了放開做空限制后的中國股市PEAD異象,發現中國股市意見分歧與PEAD呈正相關關系,這與先前的研究不同,提供了將意見分歧作為一個風險因子的中國市場證據,從非傳統金融學的角度支持了PEAD的風險補償解釋,具有一定的理論意義。此外,本文在實證中大量使用最新的財務數據和分析師數據,使得研究更加貼近實際投資,在實踐上也具有重大意義。

二、研究設計

(一)變量定義及計算

1.盈余驚喜(Earnings Surprise)。在PEAD研究中,學者們通常從每股盈利出發計算并運用盈余驚喜:一種是根據歷史盈余和當期盈余計算的盈余驚喜,該模型由 Foster(1984)和 Bernard&Thomas(1989)推廣并沿用至今;另一種是以分析師預測作為預期盈余計算盈余驚喜(Livnat&Mendenhall,2006)。

然而,這兩種方法都不能完全復制投資者對盈余的預測及思考過程,不能直接衡量投資者心理的“驚喜”程度。因此,學者們(Anderson,Harris&So,2007;陳國進,張貽軍和王景,2008)也會采用市場衡量法,即使用盈余公告當天的股價變動來衡量盈余驚喜,簡稱為UE(unexpectedearnings)。UE越大,投資者對盈余公告產生的驚喜越大:

Ri,t表示第 i只股票在交易日 t的實際收益率;Rm,t表示滬深300指數在交易日t的收益率。

2.異常收益(Abnormal Return,AR)。在本文中,我們按照UE的大小將樣本股票進行排序,分為10個組合,計算每個組合的累計異常收益(CAR):

首先,計算第i只股票在t日的異常收益率AR:

其中Rm,t指滬深300指數代表的市場收益率。

接著,計算每個組合(包含n只股票)在t=[2,N+1]區間內的累積收益率:

3.意見分歧。學者們往往使用剔除了流動性因素(Bhushan,1994)和盈余信息影響(Karpoff,1987)的未預期成交量去衡量意見分歧,包括:意外換手率(ΔTO)和標準化未預期交易量(Standard Unexpected Volume,SUV)。

(1)ΔTO的計算。首先,每只股票的交易量VOLi,t不僅受自身因素的影響,也受證券市場共同因素的影響,利用t日市場換手率MktVolt衡量這些共同因素導致的交易量,則t日每只股票i的凈換手率為:

接著,盈余公告前后的凈交易量也部分源于流動性需求,可利用公告日之前50個交易日的平均凈換手率來衡量這些交易量:

最后,用股票i在t日的凈換手率減去平均凈換手率,得到股票i在t日的意外換手率ΔTOi,t,并以此衡量意見分歧,t日即為公告日:

(2)SU V的計算。Karpoff(1987)的研究表明,交易量與股票收益存在相關關系,且對負收益和正收益的敏感性不同。本文以公告日前[-54,-5]時段為區間,按以下公式估計影響預期交易量(E[VOLi,t])的參數:

其中,Ri,t-1表示股票i在交易日t-1的收益絕對值,如果,那么等于 Ri本身,,t-1否則為 0;如果,那么等于 -Ri,,t-1否則為0。b1和b2分別表示交易量對股票損益的不同反應,a代表了股票i的流動性需求。

用事件期[0,1],即公告日當日及次日的交易量 VOLi,t減去同期的預期交易量E[VOLi,t],再進行標準化處理,得到SUV:

其中,Si,t為式(8)中回歸殘差項的標準差。

(二)計量模型

我們使用多元線性回歸模型對前文提出的幾個問題進行檢驗。首先我們建立以下3個回歸式,考察意見分歧對PEAD的影響:

在式(9)中,UE項指由UE排序得來的盈余驚喜值,CARi,t指排序為i的組合在公告日后t日區間內的累積異常收益率,其中,t分別取30、60、90、120。

此外,我們也在回歸式中加入了若干控制變量。其中,Year12和Year13為虛擬變量:觀測值為2012年或2013年數據時,Year12或 Year13為 1,否則為0。其余控制變量定義及計算如下:

(1)市凈值(M/B):年末的流動市值與凈資產比;

(2)規模(Size):年末流通市值(MV)的常用對數 Ln(MV);

(3)波動率(Volatility,Vol):公告前[t-125,t-5]這120天的日收益率標準差;

(4)流動性(Liquidity,Liq):公告前[t-125,t-5]這120天的日換手率均值;

(5)動量(Momemtum,Mom):公告前[t-125,t-5]的120天累計異常收益。

在回歸式(9)的基礎上,回歸式(10)和(11)分別加入了Δ TO和SUV作為意見分歧的代理變量,以檢驗意見分歧對PEAD的影響,如果意見分歧與PEAD正相關,則需要β21或β22顯著大于0。

接著,我們借鑒 Anderson,Harrisand So(2007)的方法,通過計算做空比率(Short rate),在回歸模型里加入做空限制的影響:

做空比率(Short rate):公告前[t-125,t-5]這120天,日均融券交易量/日均交易量。

做空比率排序值(Shortpf):以short rate為基準,將10個不同UE的股票組合進行排序,Shortpf為每個UE組合的排序值;

利空組合排序值(Worst UE pf):虛擬變量,如果股票屬于以UE排序的最差20分位,變量=1,反之為0;

利空組合做空排序(ShortWst):Shortpf與 Worst UE pf的乘積;

將Shortpf和ShortWst作為兩個新的控制變量加入式(10)和式(11),得到式(12),考察做空限制對PEAD的影響,主要是考察β10和β11的顯著度:

其中,式(12)中的變量Divergence指意見分歧的代理變量,即式(10)中的 ΔTO或式(11)中的SUV,我們將分別檢驗兩個變量在加入做空限制后的表現。

三、描述統計和回歸結果

(一)數據來源與樣本選擇

本文研究的數據均來源于WIND數據庫,樣本檢驗數據區間為2010年10月至2014年5月,選取該期間內的年報、半年報和季報公告日作為事件日。樣本股票必須為滬深300指數指標股中2010年1月1日前上市的非ST、PT股票。此外,若股票在數據檢驗區間的事件日前后60天內有停盤或一年內無交易天數超過100天,則加以剔除。

(二)描述統計及回歸結果

表1 變量的描述統計:意見分歧與做空限制

表2給出了式(9)的計量結果,UE在所有時段上的顯著度均超過了99%,說明盈余驚喜與PEAD正相關。

表2 UE與PEAD

接著,我們在式(10)和式(11)中分別加入ΔTO或SUV,檢驗意見分歧與PEAD之間的關系,結果見表3:

表3 意見分歧與PEAD

我們重點考查意見分歧在回歸中的表現,即“Divg”項的顯著性。其中,表3的左邊為使用ΔTO的式(10)的結果,右邊為使用SUV的式(11)的結果。從表3可見,ΔTO與各時間段的PEAD均為正相關,其中在60日和90日這兩個時段上的顯著水平達到了95%以上,120日的顯著水平達到了99%以上;SUV與各時段的PEAD也均為正相關,其中,30日和60日的顯著水平均達到了99%以上,90日的顯著水平為90%。因此,意見分歧與PEAD顯著正相關,意見分歧越大,PEAD越大。該結論與國內學者的過往研究結果不同,而與國外學者的研究結果一致。這種正相關關系說明,意見分歧可以被看作是一種風險,支持了Varian(1985)的觀點。

接下來,我們在式(10)和式(11)中加入做空的影響,得到式(12),結果見表4:

表4 意見分歧,做空限制與PEAD

我們著重考察做空限制對于發布了較大利空股票的PEAD有何影響。由表4,ShortWst與所有時段的PEAD漂移均為正相關,其中30日和60日的顯著度達到了90%。這說明,對于利空股票來說,做空比率越大,做空限制越小,公告日后一段時間的PEAD反而越大;但影響并不持續。因此,在PEAD異象期間,較高的做空限制反而會增大利空股票的短期跌幅,這個發現與Anderson,Harris&So(2007)一致,同時也說明當做空限制較高時,公告后的即時股價主要由樂觀交易者決定,部分支持了 Miller(1977)的觀點。

四、結論

在本文中,我們重點研究了做空限制放開后,中國股市意見分歧與PEAD的關系,以及做空限制對PEAD的影響。

通過研究2010年12月至2013年12月期間3 290次定期財務公告事件后的股票表現,我們發現意見分歧與PEAD呈顯著的正相關關系,這與國內學者的過往研究結論不同,而與國外學者的結論一致。該結論支持了Varian(1985)的觀點,即可以將意見分歧作為一種風險,也支持了PEAD異象的風險補償解釋。

我們也研究了做空限制在PEAD期間的影響,我們發現,對于利空組合來說,較高的做空限制會削弱利空與公告日后即時股價變化的關系,使得股價不會在公告后迅速出現下跌,反而會加劇利空組合在公告日后一段時間內的跌幅。這與Anderson,Harris&So(2007)的結論一致,說明利空公告后的即時股價主要由樂觀交易者決定,這一局部現象也支持了Miller(1977)的觀點。

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