梁艳清 张书林 崔 毅 ：上市公司高管增持后的市场获利性因素研究
上市公司高管增持后的市场获利性因素研究
华南~cr-zk学工商管理学院 梁艳清 华南理工大学数学学院 张书林
华南理工大学工商管理学院 崔 毅
摘要：本文通过事件研究法探究高管增持事件公告后的市场反应，发现市场有显著的正向平均累
计超额收益率。笔者利用多元回归模型对影响高管增持事件的获利性因素进行分析和检验，发现公司
估值低、股权集中度低、高管增持事件公告前股价走势较低和公司业绩良好是能够获得高于平均收益
水平的四个获利性因素。
关键词：高管增持 事件研究法 市场反应 获利性因素
一
、引言
近几年 ，常常出现上市公司大股东和高管逢低买入的
增持事件，造成公司股价异常波动，也有一些高管不惜代
价，利用内部信息在资本市场短线交易以谋取私利。内部
人员增持股票主要是因为有内幕信息的驱动，凭借信息优
势选择交易时机 ，获取与风险不匹配的超额收益，这也说
明高管增持事件具有一定的信息含量。但外部投资者不像
高管和大股东那样能准确判断上市公司的内在价值和业
绩前景，导致在已被抬高的股价进场 ，蒙受巨大的损失。而
针对高管增持事件投资策略的研究 ，目前国内的研究主要
集中在两方面 ，一是研究高管增减持事件前后的市场反
应，检验事件能否带来市场财富效应；二是研究高管增减
持的动机，检验其是否进行了内幕交易。但总体来说对高
管增持事件进行细致研究的较少，对相关获利性因素的实
证研究则更少。
二、理论分析与研究假设
Fama于1970年提出了有效市场假说(EMH)，根据股票
价格反映不同类型信息的程度，解释了三种类型的市场效
率 ，分别是弱式有效市场(股票价格能反应历史信息 )、半
强式有效市场(股票价格能反映公开发表的信息)和强式
有效市场(股票价格能反映公司内幕信息)。Givoly和Palmon
(1986)研究发现股票回购公告发布后会使得公司股价产
生短期的上涨，能使投资者获取短期显著为正的异常收
益。Dann(1991)认为股份回购行为会给外部投资者传递一
个信号，外部投资者根据信息内容判断是利好或利空消
息，然后作出相应的投资决策。Aussenegg和Ranzi(2008)认
为内部人员更为了解公司的运营情况，在增持交易中具有
明显优异的业绩预测和短期市场择时能力，外部投资者则
常常会根据内部交易人的决策来判断是否对公司进行投
资。所以高管增持事件会明显影响投资者的持股信心和投
资欲望，对提振市场信心有着积极的推动作用，同时也对
上市公司的股价有着明显的稳定作用。本文观察了沪、深
两市A股市场2007年第一季度~U2o14年第三季度中，发生
过高管增持事件的上市公司在增持事件公告后的股价波
动情况，如图1所示，高管增持事件公告后，股价上涨的上
市公司比例平均达~1160％以上，总体上存在着显著为正的
累计超额收益率。所以基于上述理论和事实，本文提出第
一 个假设。
H1：上市公司高管增持事件公布后，市场会产生短期
显著的正向财富效应
图1 2007年一2014年高管增持事件公告后股价上涨的上市公司情况
不过由于很多上市公司的公开信息时常会夹带“信息
噪音”，黄嘉成和王则斌(2013)研究发现高管在增持股票
过程中存在操控利润性行为。所以我们利用数据挖掘方法
对影响高管增持事件获利性的因素进行分析，重点关注增
持事件中导致高收益的相关信息，使投资者通过增持事件
合理构造投资策略 ，以获得显著的超额收益。对于不同流
通股本数的上市公司股票 ，相对而言上涨时期小流通股本
的股票“羊群效应”比较明显，上市公司规模越大，受到市
场投资者的关注就越多，信息披露相对越充分。Friederich
等(2002)研究发现小规模 、流动性差的公司，其内部人员
的信息优势更为突出，能够获得更高的超额收益率；在相
同风险水平下，Cheuk等 (2006)研究发现超额收益率的水
平取决于公司特征和交易特性。高管参与公司管理的积极
性受股权结构的影响，股权集中度越高，大股东就越容易
通过盈余操纵、资金非法占用和关联交易等手段侵占公司
利益。所以基于上述分析，本文提出第二个假设。
H2：公司规模越小，股权集中度越低的上市公司发生
高管增持事件时，越容易获得较高的超额收益率
若高管增持事件发生前，样本公司股价便发生了显著
变动，说明有信息泄露或内幕交易使股票的平均价格上
升，从而使投资者购买该公司股票的成本提高，内幕交易
者因此实现低价买入 ，高价套现的目的，使跟投的中小投
财务通讯 2016年第9期
资者利益受侵害。假设单个事件信息含量一定的情况下 ，
股价在高管增持事件公告后的涨幅会比较小，能获得高超
额收益率的机会也较小。基于上述分析 ，本文提出第三个
假设。
H3：上市公司股价在高管增持事件公告前股价异常波
动越小。事件公告后能够获得的超额收益率越高
方天亮(2010)研究发现上市公司在高管增持事件公告
前市账比越低 ，增持事件公告后所能获得的累积超额收益
率越高。高管增持行为可以理解为目前公司价值被低估和
公司价值提升空间较大的信号，同时也表明了管理者对公
司未来充满信心。根据市场择时假说，在上市公司的股价
被资本市场低估时，高管会表现出较强的短期市场择时能
力 ，在合适的时机以较低成本大量购买公司股票 ，从而实
现在未来获利。基于上述分析，本文提出第四个假设。
H4：当上市公司的价值被低估时发生的高管增持事
件，事件公告后会产生显著的超额收益率
于海云和王则斌(2010)研究发现，股东增持与公司业
绩增长率具有明显正相关关系，公司的历史业绩好，有较
高的成长性，这也是市场投资者愿意增持上市公司股票的
重要原因之一。所以当上市公司高管增持事件公告后，会
给市场传递出一个公司业绩良好的信息，市场反应应该非
常明显。基于上述情况 ，本文提出第五个假设。
H5：上市公司的业绩越好 。高管增持事件公告后能获
得的超额收益率也越高
三、研究设计
(一)样本选取和数据来源 本文选取发生过高管增
持事件的沪、深两市A股上市公司2007年1月1日~U2014年9
月25日间的数据作为研究样本，为了保证样本数据的有效
性，消除异常样本对研究结论的影响，故剔除金融类、财务
数据不全、sT和frr股、上市不满三个月以及在增持事件公告
前后三个月中有其他重大事件发生 (如公司发布了盈余公
告、财务报表以及盈利预测等消息)的公司样本，同neon果
同一公司在同一天公布了多次增持事件，则合并处理 ，视它
们受到同一盈余管理期间的影响，最终得到了2999个观测
样本。其中2007年1,q 1日~U2013年12月31日问的2735个样
本作为模型训练样本，2014年1月1日至2014年9月25日间的
264个样本作为模型外推性能检验样本。数据来源于wind数
据库和天软数据库，并采用SPSS Statistics 20等软件对数据
进行处理。观察因子选用的数据为公司高管增持事件公告
发布前，最近会计年度的报表数据。
(二)变量定义 本文用总资产净利率 、每股营业收入
以及股息支付率作为上市公司业绩水平和成长能力的评
价指标；用市净率作为上市公司的估值水平 ，市净率低则
表示上市公司价值处于被低估的水平；用事件公告 日前10
日的平均换手率和事件公告 日前五 日的累计超额收益率
来衡量上市公司高管增持事件的信息含量；用股权集中度
和流通市值作为公司固有属性研究。具体的变量名称、符
号以及说明如表1所示，所有指标数据在增持事件公布 13
即可获取，方便投资者在公告 日后 ，能够及时取得相关数
据进行分析并形成投资策略。
表1 变量定义
变量名称 变量符号 变量说明
累计超额收益 CAR~E 1，3D] 事件公告后一天到三十超额收益率之和
流通股本 Size 公司在高管增持事件公告日当天的流通股本；
瞍权集中度 Control， 采用第一大股东的持股占比来表示股权集中度；
眭息支付率 Dp 采用公司最近一年年报公布的分红方案中的股息支付率；
市净率 PB 采用事件公告日"-3天的市净率数据；
总资产净利率 ROA 采用最近一年年报中公布的财务数据计算；
每股营业收入 Share． 采用最新的股本数据和年报中的营业收入数据计算；
前十日均换手率 lUN 采用事件公告日前十日的换手率数据计算；
事件日前五日累 CAR，[ ，ol 采用事件公告日前五日的超额收益数据计算，超额收益此
计超额收益率 较基准为沪深300成分指数；
(三)模型设计 事件研究法主要是在识别事件及确
定事件期后 ，计算股票在高管增持事件公告 日附近的累计
异常收益(也称超额收益率)变化情况，检验市场对上市公
司高管增持行为的反应，从而考察高管增持事件是否具有
“信息含量”(黄新建、岳巧英，2011)，并以此判断信息的决
策有用性。首先需要利用事件估计期 ，计算出事件前后一
段时间区间的预期收益率，由增持事件期的实际收益率减
去预期收益率得到异常收益率，再用统计检验方法检验是
否拒绝原假设(异常收益率显著为0)。异常收益率的计算
有多种方法，包括均值调整模型、市场模型法和指数调整
法以及 自回归法等 ；另外衡量事件产生的信息量也有多种
衡量标准，如价格 、成交量和换手率等，本文采用股票收益
率作为衡量高管增持事件的信息含量指标，使用累计超额
收益CAR(Accumulative Abnormal Return)作为检验市场财
富效应的指标，选取的市场比较基准为沪深300指数 ，因为
该指数相对能综合代表整体的市场表现情况。上市公司高
管增持事件对股价造成的影响主要分为事前估计期、事件
期与事后观察期三个窗口。以高管增持事件公告 日为坐标
原点 ，本文选定事前估计期的时间区间为[一150，一31]，即
事件公告前的第150个交易日到第31个交易 13，共计1 19个
交易 日，用于估计股票的正常收益率。事件期选定的时间
区间为[一30，6O]，共计90个交易 日。下面我们将采用市场
模型法估计股票的预期收益率 (杨阳、李伟和魏先华 ，
2014)，并检验假设l是否成立。首先利用事前估计期内第i
只股票在该时间段内第t天的价格P 计算股票i的实际收益
率R 计算公式如下：
Rit=
在资本资产定价模型(CAPM)成立的情况下，利用资
本资产定价模型计算股票i的预期收益率R 选择事前估
计期作为预期收益率的估计期 ，求出个股收益率与市场指
数收益率的关系，其中R 为沪深300指数在事前估计期内
第t日的实际收益率，B。是股票i的收益率对沪深300指数收
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益率的回归系数，8 代表回归残差。
R*it----~i+BiR t+￡i (2)
上面的计算式可通过最小二乘法(OLS)估算系数，求
出仅i和B，，如果 和 在估计期内保持稳定 ，则可算出在事
前估计期内第i支股票的预期收益率为：
R*il=OLi+13jR (3)
第i支股票在事件期内第t天的异常收益率AR (也称超
额收益率)计算方法如下：
AR =RI广R (4)
计算所有股票样本(样本量为13_)在第t天的异常收益率
均值AAR,~Y法如下：
AAR,= 1∑AR。。 (5)
儿 l： l
则事件期内平均累计异常收益率 (也称累计超额收益
率)CAR．为：
t：∑AARCAR AAR t：
l
(6)
本文利用多元回归分析法构建模型(7)，期望挖掘出上
市公司发生高管增持事件时，那些对市场效应有显著影响
的关键因素，模型中的￡i是残差项，用于解释模型因子无法
解释的其他因素。
CAR．[1
，
30]：仅十一y1Size，+72Controli+73Dpri+~／4PBi+3'sROA。+
y6Sharei+yvTUNi+ 8CARi[_5
，0]+￡i (7)
四、实证分析
(一)描述性统计 事件期窗口的时间范围为[一30，60]，
其中上市公司股价在高管增持事件公告 日之前的30日表现
用于考察是否存在消息泄露或股票市场的提前反应；增持
事件公告日之后的60日用于检验事件效应的动态变化。图2
为2007年1月1 13~q2013年12月31日间的2735个样本在事件
期内每天的异常收益率均值变化情况。
图2 所有观测样本在事件期内每天的异常收益率均值情况
图1中只截取了高管增持事件公告 日前20天到公告后
60天内股价波动较为明显的异常收益均值情况，从图中可
以看出股价的基本走势，在事件公告前，股价一路走低，说
明高管在增持事件中表现出了非常精准的择时能力；而且
股价在增持事件公告后即表现出显著为正的超额收益率，
在股价连续增长50天左右后才有些许回落，说明高管增持
事件有一定的信息含量。
表2 高管增持事件在不同窗口的CAR表现
窗口llL_3o，-11[-2o，-1 l0，-11[-5，一1 J 10 5 J 1 10 J 20 J 1 30j
CAeq-0．o0l l一0．0028 ．0038 l(0．0078)'I(0．0023)*'1(0．0067) I(0016)'I(0．031)叫(0．041)#
注： 和 分别代表在5％和 10％的显著性水平上显著不为 0．
另外从表2可以看出，在高管增持事件公告 13前五 日公
司的股价波动情况就已出现明显放大，事件公告前30天和
20天的超额收益为负，但公告 日附近却产生显著为正的超
额收益率，事件公告后市场反应结果通过假设检验显示，除
公告前30天、20天和10天外，超额收益显著不为零，具有统
计学上的意义，说明上市公司高管增持事件公告后，市场产
生了显著正向的财富效应，从而假设l得到印证。 ·
(二)相关性分析 表3列出了模型(7)中变量间的相
关性检验结果，通过变量间的相关性分析，一方面有助于更
好的理解变量之间的关系，另一方面也可以避免在多元回
归分析中因为变量之间的高度相关性而产生的多重共线
性，影响模型质量。
表3 Pearson相关性检验
市净率 每股营业收入 总资产净刺率 十日平均换手璋 前五日CAR 眭权集中度 髓息支付率 流通股本
．孛率 009 d7料 098 )24 03 167'* 一．072**
每股营业收入 】09 I1081** 一029 24料 ．019 029
总资产净利率 ．147'* 093# I ．．040 ]00 041 )21， 一063{
十日平均换手辛 )98料 -．081'* ．040 1 ．227** ．．385** )l8 — 63}
前五日CAR ．024 ．．029 瑚 227 1 _031 026
殴权集中度 ．03l 24料 ．．04l ．．385** 一01l 1 04l ． 44}{
殴息支付率 ．167'* 、019 lJ21 018 ．o31 MI* 0
流通股本 一．072# 329 ．．O63料 一．163'* 026 世 } 000
注： ，$ 和 分别代表在 1％，5％和 10％的显著性水平上显著。
从表3的Pearson相关性检验结果可以看出，大多数变量
之间的相关性系数都很小，相关系数最大是股权集中度和
十13平均换手率 ，相关系数为0．385，说明股权集中度和十
日平均换手率之间存在较大的相关性，但是两者性质上没
有明显的关系，所以我们认为其相关性可以接受；而且其他
变量都能通过显著性检验，说明总体上变量之间没有显著
的相关性。由于少数变量间的相关性在0．1到0．3之间 ，如总
资产净利率与市净率，股权集中度与每股营业收入，前五13
累计超额收益率与十日平均换手率，流通股本与股权集中
度等等，故对上述因子进行主成分分析，但实验发现检验变
量间的偏相关性KMO值仅有0．503，远小于1，不适合做主成
分分析 ；而且在因子累计贡献度达到0．85时，需要7个因子
组成(总共有八个因子)，结果再次说明因子间相关性不大。
同时在回归分析中，方差膨胀因子VIF取值在1附近，远小于
10，所以实验说明上述因子之间没有明显的多重共线性。
表4列出了模型(7)中各个自变量的回归系数，其中股
权集中度(Controli)、流通股本(sizei)与累计超额收益率
(CARi[1，30])负相关 ，说明公司股权集中度越低，大股东
侵害小股东利益的可能性就越低，所以高管增持事件公告
后市场反应越明显，也说明了市场投资者愿意持有股权较
财佘通孔 2016年第9期
为分散的上市公司股票；流通市值越小，对于投资者来说，
购买该股票的门槛越低，所以该公司在资本市场上的流通
性也越好，高管增持事件公告后股票收益受到的影响越大。
从而假设2得到印证。公告前十日换手率(TUNi)和公告前五
日累计超额收益率(CARi[一5，0])与事件期的累计超额收
益率(CARi[1，30])负相关 ，说明高管增持事件公告前信息
泄露越少，市场反应越不剧烈，事件公告后可获得的累计超
额收益率越大。从而假设3得到印证。市净率(PBi)跟累计超
额收益率(CARi[1，30])之间是显著负相关的，说明上市公
司的高管充分利用了估值判断优势，在公司估值较低时，向
市场传递出公司价值被低估的信息，提振公司股价，高管增
持事件公告后，市场反应明显，所以假设4得到印证。总资产
收益率(ROAi)和每股营业收入(Sharei)跟累计超额收益率
(CARi[1，30])正相关，股息支付率(Dpri)与累计超额收益
率(CARi[1，30])负相关，说明上市公司的高管有可能利用
了业绩信息优势，当公司业绩良好时增持公司股票，向市场
投资者传递出公司业绩 良好的信息，增强投资者信心，从而
获取超额收益，所以假设5得到印证。最后，为了检验模型的
外推性能，我们利用2014年1月1日~2014年9月25 Et间的数
据对上面所得的模型进行验证。将所有股票样本按模型计
算得到的预期超额收益率排序，前百分之五十的股票样本
作为高分组，其余的作为低分组，再比较高分组和低分组分
别在高管增持事件公告后累计30个交易日的个股实际超额
收益率均值，检查高分组收益是否显著比低分组要高。
表4 回归系数a
模型 非标准化乐数 标准系数 t S培 相关性 共线性统计j
B 标准误 试用版 零阶 偏 部分 容差 VIF
(常量) 8．210 ．864 9．508 ．Ooo 一．089 一．087 一．08E ．933 1．07：
市净率 一．507 ．1】9 一．089 —4．246 ．O00 ．070 ．070 ．069 ．957 1．041
总资产净利率 ．323 ．095 ．070 3．409 ．00l 一．026 一．039 一．035 ．773 1．29：
十日均换手率 一．388 ．203 一．044 一1．91 ．046 一．085 一．069 一．O6 ．937 1．O6
前五日CAR 一．121 ．036 一．07l 一3．384 l伽1 一．10C 一．10l 一．095 ．819 -22
股权集中度 一．083 ．017 一．11O 一4．92C ．O00 一．053 一．046 一．045 ．955 ．04
流通股本 一7．728E一1 n ．Ooo 一．046 —2．246 ．025 一．054 一．032 一．032 969 1．03：
股息支付率 ．．．020 ．0l3 一．032 一1．567 ．047 ．046 ．049 ．048 ．973 1．O2{
每股营业收入 161 ．067 ．049 2．388 ．017
a．因变量：CAR．[1，=10
从表5的结果中我们不难发现，高分组的极大值和极小
值都分别大于低分组的极大值和极小值，并且高分组的均
值和总和都比低分组要高，说明高分组股票的预期超额收
益率会明显高于低分组。
表5 描述统计量
我们再对高分组和低分组的差值做统计检验 ，
．
假设高
分组和低分组的均值无显著差异，若通过检验则说明两者
之间没有统计学意义上的差异，可能只是个别股票的贡献
较大，从而把高分组和低分组之间的均值拉大。但表6的检
验结果显示，检验Sig值为0．421，远大于0．05，样本没有通过
检验 ，说明检验结果拒绝原假设，接受备择假设，即高分组
股票的预期超额收益率显著高于低分组，模型外推有效。
表6 单个样本检验
检验值 =0
T Df Sig．f双侧 均值差值 分的95％置信区间
l下限 l上限
高分组与低分组的差值 ．807 13 ．421 ．01390700761一．020175306 1．04798932
五 、结 论
研究结果显示上市公司高管对公司的业绩预测水平和
公司价值评估能力都明显强于普通投资者；对于公司价值
被低估和业绩预测良好的公司，市场反应较为明显；对于股
权集中度低和公司规模小的上市公司，其股价容易受到高
管增持事件的影响，增持事件对股价的拉动效应较大；在增
持事件信息含量一定的情况下，高管增持事件公告前信息
泄露越多，市场提前反应越是明显，事件公告后的市场反应
越小，这也可以说明在事件公告前市场反应明显的股票受
到剧烈推崇，相对买入成本较高。所以公司估值低、股权集
中度低、增持事件前股价走势较低和公司业绩良好是获得
高于平均收益水平的四个有利因素。本文结论可以让中小
投资者在上市公司高管增持事件公告后，及时抓住市场中
的有效信息，合理判断未来股票的走势，并找准利好因素和
股价走势较好的时机，根据股票获利性高的因素，选择合适
股票并作出正确的投资策略。同时需要注意的是，股票市场
是动态变化的，所以当影响高管增持事件的获利性因素和
投资策略被投资者熟知并从中获得超额收益后，投资策略
会产生钝化，故市场投资者需要及时更新数据并对数据进
行科学研究，动态调整自己的投资策略，才能避免反应不足
和过度反应的现象。这样才能根据相关信息及时做出相应
的决策，使资本市场能够正确评估上市公司的真实价值，同
时也使得我国股票市场更加有效。
参考文献：
[1]方天亮：《大股东增持与公司股价短期波动的实证
研究》，《统计与决策)2010年第 l2期。
[2]于海云、王则斌：《财务绩效、大股东控股能力与大
股东增持行为》，《财会通~)2010年第 33期。
[3]黄新建、岳巧英 ：《中国上市公司定向增发公告的
信息含量研究》，《重庆大学学~t)2011年第 17期。
[4]杨阳、李伟、魏先华：《事件驱动投资策略及其影响
因素的实证研究》，《数理统计与管~)2014年第3期。
[5 JW．Aussenegg，and Ranzi．Corporate Insider Trading
and the Short—Run Price Impact of Private Information in
Continental Europe．SSRN W orking paper，2008．
[6]M．Y．Cheuk，D．K．Fan，and R．W．So．Insider Trading
in Hong Kong：Some Stylized Facts．Pacific—Basin Finance
(编辑 文 博)
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