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    基于高頻數據的股票高送轉研究

    2019-06-25 02:04:07董會飛熊熊張小濤
    經濟研究導刊 2019年10期
    關鍵詞:微觀結構股票

    董會飛 熊熊 張小濤

    摘 要:選取深市A股上市公司2014年、2015年的送轉比例為1的高送轉股票為研究對象,通過日內高頻分筆數據,對股票高送轉實施前后的超額收益率、交易價差以及市場深度等微觀結構特征進行實證。實證表明,不論牛熊市,高送轉預案公告前后均存在顯著的超額收益率,同時股票高送轉預案公告后的市場深度顯著增加。不論牛熊市,高送轉預案公告后股票市場流動性均有所增強。但在牛市中,交易價差在預案公告后顯著性降低,而在熊市中交易價差卻有所提高。

    關鍵詞:股票;高送轉;高頻數據;微觀結構

    中圖分類號:F830.91? ? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2019)10-0099-05

    引言

    在上市公司股利分配過程中,不同于國外公司重現金分紅,中國公司更熱衷于股票股利的分配方式,尤其是高比例送股、轉增股(以下簡稱“高送轉”或“股票拆分”);而投資者也偏好對“高送轉”股票的投機炒作,甚至每年年報集中公布時產生專門的“高送轉行情”?!案咚娃D”股票十多年來一直受到A股投資者的追捧。實證研究普遍發(fā)現高送轉或多或少伴隨著顯著的市場反應。雖然這一異象難以從理性層面給出合理的解釋,但是高送轉帶來的不菲回報卻一直為各利益主體所覬覦,并開始被上市公司的內部人和市場操縱者有意識地利用以謀取私利[1~2]。Devos et al.(2015)發(fā)現,CEO的股票期權常在高送轉前授予,而出售股票卻多發(fā)生在高送轉之后[3]。韓慧博等(2012)、肖淑芳和喻夢穎(2012)發(fā)現,實施股權激勵的上市公司,經理人利用高送轉推高股價以獲得更高的報酬[4~5]。陳珠明等(2010)發(fā)現,牛市中除權除息日前后的股票會在短期內存在超額收益,熊市中除權除息日前后的超額收益不顯著[6]。

    流動性理論認為,上市公司會通過拆股、送股的分紅方式對股票進行除權,從而降低股票的價格,達到降低股票投資門檻,提高股票流動性的目的。J.C.Lin等(2009)分析指出平均而言,股票拆分帶來的流動性改善將股本成本降低17.3%,因此股票拆分帶來的經濟效益是顯著的[7]。熊義明(2012)通過實證研究發(fā)現,流動性理論對我國A股上市公司實行高送轉的行為有著較強的解釋能力,存在著利用股票高送轉提高公司股票流動性的動機[8]。何濤等(2003)通過實證研究發(fā)現,對于我國A股市場上市公司偏好實行高送轉的現象,流動性理論的解釋力不足[9]。

    由過往研究可知,股票高送轉可以帶來超額收益率。但是,牛熊市中是否均存在著超額收益的問題仍未可知。同時,高送轉在牛熊市中是否可以增加流動性也沒有達成一致意見。本文從這兩點出發(fā),基于日內高頻交易數據,對高送轉預案公告前后的微觀市場結構的相關特征進行實證,以更好地認識高送轉現象。

    一、研究樣本及時間窗口

    目前實行高送轉的股票主要集中在中小板和創(chuàng)業(yè)板,同時也為了避免不同的股票交易市場及其他相關因素的影響,本文限定了交易場所以及送轉比例,因此本文選取2014年、2015年兩年深圳證券交易所所有送轉比例為1的高送轉股票為樣本。送轉比例的計算方法是送股比例加轉股比例,送股比例、轉股比例以及高送轉預案公告日及除權除息日數據均來自于Wind數據庫。剔除數據不全的樣本之后,2014年樣本數量為121只,2015年樣本數量為57只。

    本文所利用的數據為日內高頻分筆數據,每筆行情記錄包括證券代碼、日期、成交數量、成交價格、五檔買賣報價及各個報價上的買賣數量。樣本期從2014年1月至2016年12月,數據示例(如下頁表1所示)。①

    本文所研究的時間窗口分為兩個,以高送轉預案公告日為事件窗口,t=0表示事件發(fā)生日,根據相關研究,股票送轉預案公告前后10個交易日會產生交易異常現象,因此本文將時間窗口限定在股票送轉前20個交易日截止,即t=-20,以及送轉后20個交易日開始,即t=20。預案公告前窗口期為t=-65到t=-20,預案公告后窗口期為t=20到t=65,兩窗口期長度均為45個交易日。本文根據大盤指數在一年中的總體趨勢來劃分牛熊市。本文認為,2015年為牛市,2016年為熊市,①并使用深圳證券交易市場中2014年和2015兩年送轉比例為1的股票為樣本,利用日內分筆高頻交易數據,研究和揭示我國股票市場上市公司實行高送轉后股票收益率及流動性的變化情況。

    二、模型建立及變量選取

    利用高送轉股票日內高頻交易數據,對不同市場狀態(tài)下高送轉預案公告日前后股票的超額收益率進行計算。具體的,定義Rit為證券i在第t日的實際收益率,Rmt為t日深證成指收益率,ARit為證券i在第t日的超額收益率,等于實際收益率和深證成指收益率之差,即ARit=Rit-Rmt。為了剔除個體的異質性,本文將所有樣本的超額收益率做平均,假設高送轉股票樣本數量為N,定義AARt為這N只股票在第t日的平均超額收益率,AARtARit,定義CART為從時間窗口起始日至T日的累積超額收益率,CART=AARt。通過牛熊市中不同時間窗口期的股票超額收益率來分析股票高送轉預案對超額收益率的影響。

    通過分析市場深度等指標來分析牛熊市中高送轉股票預案公告日前后市場流動性變化。價差和市場深度均是衡量股票流動性很好的指標,利用高送轉股票日內高頻交易數據,計算牛熊市中預案公告日前后股票的買賣價差、相對買賣價差、市場深度及買賣價差等于最小報價單位即0.01元的頻率。②計算方法如下,定義PA為每筆交易的最優(yōu)賣價(Ask Price),PB為每筆交易的最優(yōu)買價(Bid Price),PM表示最優(yōu)買賣報價的中間價,QBi和QBAi,i=1,2,3,4,5分別表示買賣五檔報價訂單委托交易的數量,Ntick表示最優(yōu)買賣價差等于最小報價單位的日內數,Ntrade表示日內交易總數。那么,買賣價差的計算方法為PA-PB,相對買賣價差計算方法為(PA-PB)/log(PM),③累計市場深度(手)為(∑QBi+∑QAi)/10,買賣價差等于最小報價單位頻率Ntick/Ntrade。通過分析買賣價差、相對買賣價差、市場深度等指標來分析牛熊市中高送轉股票預案公告日前后市場流動性變化,通過分析買賣價差等于最小報價單位的頻率來分析高送轉對最小報價單位的影響。

    三、實證結果

    本文圖1、圖5和圖6描述了2014年和2015年高送轉股票預案公告日前后65天超額收益率情況情況。按照有效市場假說,如果市場是有效的,那么對于高送轉股票,投資者會在高送轉預案公告后得到此信息,從而調整對上市公司的預期,并反映到股價之上。因此在高送轉預案公告后,才可能會出現超額收益率。結合T檢驗,本文發(fā)現,2014年高送轉股票從預案公告日前25天一直到預案公告日后30天左右,股票單日超額收益率基本顯著不為0(在1%水平上),且基本為正值,即有正的超額收益率,表明在牛市中,高送轉股票存在較高的超額收益率。對于2015年高送轉股票,顯著性檢驗結果顯示股票預案公告日前也出現了超額收益率,但是出現時間較晚,預案公告前56天累計超額收益率開始顯著不為0(在1%水平上)。在股票預案公告日后約40天達到峰值,之后超額收益率開始下跌。預案公告前便存在超額收益率,表明高送轉這一信息有可能早已提前被投資者獲得,才會在預案公告前出現較高的超額收益率。

    圖5和圖6描繪了2014年和2015年高送轉預案公告日前后65天的累計市場深度的變化情況??梢园l(fā)現,2014年高送轉股票預案公告日約一周后,累計市場深度均出現了明顯的上漲。說明在牛市中,高送轉預案公布后,有新的投資者進入市場,流動性有一定的增加,交易更加活躍。但是,市場深度的增加并未與預案公布同步,結合累計超額收益率的表現來看,在高送轉預案公布前,高送轉這一信息就已經被部分投資者獲得,這部分投資者會在預案公告日之前建倉并持有,而在預案公告日后,高送轉信息被更多的投資者獲取,對高送轉股票的關注程度慢慢增加。但此時,前階段建倉的投資者并未選擇出貨,而是在繼續(xù)持有約一周時間以確保高送轉信息能夠充分傳播,保證自身收益最大化。同時,本文注意到高送轉預案公告日之后市場深度雖有增加,但卻是以高波動的形式出現,并不是每天交易量均增大,導致這一現象的原因可能是有知情交易者在刻意控制股票交易量造成。對于2015年的高送轉股票,顯著性檢驗結果顯示,累計市場深度在1%的水平上有顯著性差異。市場深度在預案公告日后出現了明顯的增加,流動性有一定的增加,但是市場深度開始增加的時間卻比牛市中晚,增加幅度也不及牛市,但是波動性較牛市低。這表明,當高送轉消息公布后,新獲得此消息的投資者對該消息的態(tài)度和反應時間與牛市中有差距。在熊市中,投資者的對高送轉預案公告的反應時間不及牛市,這點可以從市場深度開始增加的時間得到驗證。在熊市中,股票高送轉預案公告后,市場深度增加,且呈現較穩(wěn)定的增加趨勢,但是增加幅度要比牛市中小,表明在熊市中高送轉股票交易活躍程度不及牛市。

    價差一方面能夠代表市場流動性,另一方面楊之曙等發(fā)現,信息性交易的概率相對于其他因素對價差有更好的解釋力[10]。圖3、圖4、圖5描述了預案公告前后價差的變動情況。2014年的高送轉股票,價差在預案公告日前后出現了大幅波動,通過顯著性檢驗,在1%的顯著性水平上,不論是價差還是相對價差高送轉預案公告前后,均有顯著性差異。在高送轉預案公告后,價差以及相對價差均出現了上漲的趨勢,公告日后約25天達到峰值,此后漸漸回落到高送轉預案公告日前的水平。將時間窗口縮短至預案公告前后25天,在1%顯著性水平上,最小價差等于0.01元的頻率在預案公告前后存在顯著性差異。預案公告日后,該頻率出現了下降的趨勢,此時的最優(yōu)報價單位大于0.01元,表明新進入的投資者會提交與最優(yōu)買賣價格的差距大于0.01元的限價訂單,從而保護自己與知情交易者進行交易潛在的損失。如果關注整個窗口期,本文發(fā)現前后數據差異性不顯著,表明當高送轉信息完全被市場消化吸收完畢后,最小價差增大趨勢漸漸消失,并恢復到預案公告前水平。2015年高送轉價差變化與2014年趨勢相反。通過顯著性檢驗,在1%的水平上,價差和相對價差在高送轉預案公告前后均存在顯著性差異。在熊市中,整體上價差有變小的趨勢,但是在股票高送轉預案公告日價差有上漲的趨勢,但隨即又繼續(xù)變小。通過與2014年高送轉股票價差對比,本文認為,在熊市中價差變小表明知情交易的概率會降低,即市場上知情交易者的數量比牛市中少。同時,在預案公告日價差有上漲的趨勢,表明在預案公告當日及其后一周左右,新進入市場中的投資者為了避免與知情交易者交易損失而會主動提高價差。此后,價差繼續(xù)減小,表明市場中知情交易者的減少。這在一定程度上表明,在熊市中,即使存在知情交易者,知情交易者也不會選擇進入市場或者選擇退出市場,從而降低了知情交易的概率。此時,市場的有效性要強于牛市,價差的降低以及深度的增加提高了市場流動性。再來看最小價差等于0.01元的頻率,T檢驗顯示,在1%的水平上,高送轉預案公告前后存在顯著性差異。有增大的趨勢,表明此時市場中的最優(yōu)買賣價差實際上小于0.01元。這表明市場流動性有所增加,市場中知情交易者數量減少,與價差變化趨勢相吻合,這也表明最優(yōu)報價有減小的趨勢。與牛市中不同的是,熊市中最優(yōu)報價單位在預案公告后并未恢復到原來水平,一方面有可能是因為熊市中市場交易不活躍,另一方面可能是高送轉預案公告后,市場流動性存在永久性增大的趨勢。

    結語

    本文通過利用日內高頻分筆數據,發(fā)現高送轉股票的超額收益率與市場狀態(tài)關系較大——牛市中,高送轉股票在預案公告日前超額收益率較高,熊市中在預案公告日前超額收益率相對較低。高送轉預案公告日后其超額收益率均會增長,但是增長幅度牛市較熊市大。這表明,高送轉股票也會受到市場狀態(tài)的影響,但不論牛熊市其均存在正的超額收益率。

    市場深度方面,股票預案公告日之后,市場深度均有較大幅度增加,但在不同的市場狀態(tài)下也表現出一定的差異——牛市中市場深度增加幅度較大,說明在牛市中高送轉預案公告日后有更多的投資者進入到市場中,表明投資者對于牛市中的高送轉股票熱情更高。不同的市場狀態(tài)下,價差表現則呈相反方向。在牛市中,隨著市場深度的增加,價差也隨之增加,表明在牛市中存在更多的知情交易者,而在熊市中,價差則進一步減小,表明知情交易的程度低于牛市。但不論在牛市熊市中,股票預案公告后市場流動性均有一定程度的增加。

    參考文獻:

    [1]? 李心丹,俞紅海,陸蓉.中國股票市場“高送轉”現象研究 [J].管理世界,2014,(11):133-45.

    [2]? 謝德仁,崔宸瑜,廖珂.上市公司“高送轉”與內部人股票減持:“謀定后動”還是“順水推舟”?[J].金融研究,2016,(11):158.

    [3]? Devos E.,Elliott W.B.,Warr R.S.CEO opportunism?:Option grants and stock trades around stock splits[J].Journal of Accounting and Economics,2015,(60):18-35.

    [4]? 韓慧博,呂長江,李然.非效率定價、管理層股權激勵與公司股票股利[J].財經研究,2012,(10):47-56.

    [5]? 肖淑芳,喻夢穎.股權激勵與股利分配——來自中國上市公司的經驗證據[J].會計研究,2012,(8):49-57.

    [6]? 陳珠明,史余森.高送轉股票財富效應的實證研究[J].系統(tǒng)工程,2010,(10):8-14.

    [7]? Lin J.C.,Singh A.K.,Yu W.Stock splits,trading continuity,and the cost of equity capital[J].Journal of Financial Economics,2009,(3):474-89.

    [8]? 熊義明,陳欣,陳普.中國上市公司送轉行為動因研究——基于高送轉樣本的檢驗[J].經濟與管理研究,2012,(5):81-8.

    [9]? 何濤,陳小悅.中國上市公司送股、轉增行為動機初探[J].金融研究,2003,(9):44-56.

    [10]? 楊之曙,姚松瑤.滬市買賣價差和信息性交易實證研究[J].金融研究,2004,(4):45-56.

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