上市公司更名上演更名行情
——基于事件研究法的經驗證據

王亞男

上市公司更名上演更名行情
——基于事件研究法的經驗證據

王亞男

事件研究法是會計、金融研究領域的一種經典的研究方法，在國外的頂尖期刊上經常被運用和關注。本文主要探討事件研究法的起源以及經典代表文獻，并梳理了事件研究法的發展脈絡。事件研究法從簡單的異常報酬率CAR值計算到運用異常報酬率CAR值做回歸模型，開始的事件研究法以圖形表現為主，后來漸漸發展為與OLS回歸方法的結合運用，可以解釋各個因素對于異常報酬率的影響程度。事件研究法以有效資本市場理論為基礎理論，假設市場有效，市場能夠對于各種事件具有價格上的信息含量。本文采用這一經典的事件研究法對比研究了重組公司和非重組公司的異常報酬率的變化情況。

事件研究法；異常報酬率；上市公司更名事件

引言：上市公司更名事件是最近幾年內的熱點事件，上市公司更名一般而言是因為重組，而有些上市公司雖然沒有重組，但是也進行了相應的更名，這兩種更名方法有何不同呢？本文就以2015年度內更名的上市公司作為樣本研究，并對于重組后更名上市公司與非重組而更名的上市公司的差異，發現短期內市場有效，市場的投資者可以識別出更具有價值的上市公司。

（一）樣本選取與數據來源

本文選取的樣本來自上海A股市場、深圳A股市場以及創業板市場。關于2015年上市公司更名的統計信息來自于同花順財經網站，統計信息包括更名上市公司及其數量以及上市公司更名公告的日期。本文采取同花順財經網站上的上市公司更名公告日期作為事件日，并以事件日前后15天的時間作為事件窗口。估計窗口以更名前106日到更名前16日作為參考標準。上市公司股票的日報酬率以及上海A股市場、深圳A股市場和創業板市場的市場回報率數據均來自于國泰安數據庫。

（二）實證變量的設計

1.估計窗口期內的因變量：股票的期望報酬率Rit

采取事件研究法，首先應當估計出事件窗口期以前的股票回報率，即未發生更名事件以前的股票回報率，并以此股票回報率作為對事件窗口期的正常回報率的估計。

2.估計窗口期的自變量：不同分市場的每日市場回報率

因為假定股票收益率與市場收益率有著穩定的線性關系，考慮到更名的上市公司分別屬于三個不同的分市場，所以這里采取了分別采取了上海A股市場、深圳A股市場以及創業板的市場回報率分別作為自變量作為對于更名上市公司的股票期望市場回報率的估計。

3.事件窗口期內的因變量：每一家更名上市公司的異常報酬率ARit、所有更名上市公司的累計異常報酬率AARt更名上市公司在每一日平均的累計異常報酬率CAARt

在估計窗口期內已經估計出更名上市公司的期望報酬率Rit，將估計窗口內的期望報酬率作為假設上市公司未發生更名情況下事件窗口內的正常期望報酬率。在更名事件發生之后的事件窗口內的實際股票報酬率，異常報酬率ARit是以上市公司事件窗口期內的實際報酬率扣除期望報酬率。在時間窗口內的每一天，所有樣本公司的ARit的累計就是累計的異常報酬率CARit。累計的異常報酬率CARit在所有樣本公司的平均即為事件窗口內每一日每一家上市公司平均的累計異常報酬率CAARit。

4.事件窗口期內的自變量：時間t。

事件研究法主要是研究窗口期內累計異常報酬率和累計平均異常報酬率隨著時間的變化，本文所采用的事件窗口為［-15，15］，估計窗口期為［-106，-16］，其中0表示的是上市公司更名公告的當日。

（三）事件研究法的計量模型與計算步驟

1.定義事件日、事件窗口與估計窗口

本文研究的主要對象是上市公司更名的事件窗口期內累計平均報酬率的變動情況。事件日以上市公司更名公告的日期作為事件日，即t=0。事件窗口以上市公司更名公告日的前后15日作為標準，即t屬于［-15，15］。估計窗口以上市公司更名公告前的第106天到更名公告前的16天為標準。

2.計算預期正常股票收益率

本文在估計窗口期內計算預期正常報酬率時采用市場模型（market model），即假定股票的收益率與市場收益率之間存在穩定的線性關系。

這一模型剔除了收益中與市場收益波動相關的部分，降低了估計誤差。此外，在采用市場模型估計中，對于預期正常報酬率的計算，分別了上海A股市場、深圳A股市場以及創業板市場，即若更名上市公司所在的市場是上海A股市場，在估計這一類更名上市公司的預期正常報酬率時所采用的市場報酬率對應為上海A股市場報酬率。其他市場依次類推。

3.計算每只股票在事件窗口期［-15，15］內每日異常報酬率。股票i在第t日的異常報酬率為：

4.計算所有股票在事件窗口期［-15，15］內每日平均的異常報酬率AARt，即為所有股票每日的平均異常報酬率，第t日的CAR為：

5.計算累計平均異常報酬率，即為計算所有股票在［-15，15］內每日的累計異常報酬率，第t/日的CARt

6.檢驗假設

為了檢驗平均的累計異常報酬率的是否是由于上市公司更名引起的，需要對結果作顯著性統計檢驗，即檢驗CAR與0是否有顯著差異。本文主要對AARt，CARt是否顯著區別于0進行統計檢驗。H0：AARt=0，CARt=0，檢驗的統計量為：tAAR，tCAR。

其中t=15，-14，-13，-13，-12，-11，-10，…0…10，11，12，13，14，15。根據上述假設，計算出來的統計量服從自由度為n-1的t分布，可以在不同顯著性水平上進行檢驗，得出相應的檢驗結果。

如果檢驗結果拒絕H0，CARt＞0，表明更名事件會帶來的顯著正的異常收益率。

如果檢驗結果拒絕H0，CARt＜0，表示更名事件會帶來的顯著負的異常收益率。

（四）事件研究法下的回歸分析及研究說明

1.對所有樣本公司進行事件研究

在2015年度，改名的上市公司共有166家，在估計窗口的期望報酬率的計算過程中，剔除10家股票回報率數據不足的公司以及3家市場回報率缺乏的公司；在事件窗口計算累計的非正常收益（CAR）以及累計平均的非正常收益的過程中，剔除了16家股票回報率數據不足的公司，1家市場回報率缺乏的公司以及2家因為上市日期晚于事件窗口期或者上市日期早于事件窗口期（這里主要是剔除了ST公司的數據）。在剔除樣本數據量不足的公司之后，分析的公司樣本量一共有142家公司，分別在上海A股市場，深圳A股市場以及創業板市場。在進行事件研究的過程中，本文主要研究了上市公司改名公告前后15天，即共計31天的樣本數據，計算了所有估計出的異常報酬率的平均值在上市公司更名公告發布的-15，-14，-13……-1，0，1……13，14，15天的剔除數據不足公司后的平均異常回報率，并進行了根據Sara（2002）橫截面獨立的t檢驗，根據Brown and Warner（1980）的原始依賴性調整檢驗，Patell（1976）標準化殘差測試，Boehmer等人（1991）的消除事件變化引起波動性的標準化殘差測試，Kolari and Pynnonen（2010）消除事件引致波動性變化以及事件相互關聯性的標準化殘差測試。對于累計的非正常收益的測試，主要采取了在事件窗口期，一共有9個事件窗口，分別是［-10，10］，［-5，5］，［-3，3］，［-1，1］，［-1，3］，［0，5］，［5，10］，［10，15］，［-15，15］。在計算出事件窗口期內平均的累計非正常收益之后，作出了一個累計平均非正常收益在事件窗口期內的波動圖。根據累計平均非正常收益波動圖，可以看出，對于所有的樣本公司而言，累計平均非正常收益率在上市公司改名公告前后1到2天內最高達到0.04，并且累計平均非正常收益的累計效應在上市公司更名公告前11天已經開始顯著累計為正，在更名公告當日達到最大值0.04，在更名公告之后累計平均非正常收益率逐步降低減少直至為0，并在更名公告后的第11天，累計平均非正常收益率顯著降低為0以下。從整個事件窗口觀測，累計非正常收益率是在更名公告前的11天開始，并在更名公告后第11天開始終止，并且之后恢復正常水平。

2.根據上市公司更名前是否重組分類為重組公司、非重組公司進行分組對比研究

通過對比重組公司、非重組公司在更名窗口期內的波動，發現重組公司與非重組公司相比較而言，重組公司的累計平均非正常報酬率（CAAR）在事件窗口內整體呈現持續上升趨勢，并且累計平均非正常報酬率（CAAR）最大值接近6%的水平。而非重組公司在整個事件窗口期內累計平均非正常收益率先上升后不斷降低，并且在事件日之前的窗口內已經開始產生，并在事件日之后的10天內迅速降低直至為0。

［1］Eugene F.Fama.Efficent capital markets：A review of theory and empirical work［J］.The Journal of Finance，1970，25，（2）.

［2］Ross，Stephen A.The Determination of Financial Structure：The Incentive-Signalling Approach［J］.The Bell Journal of Economics，1977，8，（1）.

［3］Ray Ball.，Philip Brown.An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers.［J］.Journal of Accounting Research，1968，6，（2）.

（作者單位：中南財經政法大學會計學院）