公开增发市场反应与市场环境 ——基于投资者情绪的研究 童盼 王旭芳 （北京工商大学商学院 中国人民大学商学院） SEO Market Reaction and Market Circumstance ------Research Based on Investor Sentiment Tong Pan Wang Xufang (School of Business, Beijing Technology and Business University) 通讯作者：王旭芳 通信地址：北京市海淀区中关村大街31号中国人民大学商学院 邮编：100080 电话：13699212811 E-mail: wangxu126@ 童盼，北京工商大学商学院；王旭芳，中国人民大学商学院。通讯作者：王旭芳，邮编：100048，E-mail: wangxu126@。 1
增发市场反应与市场环境 ——基于投资者情绪的研究 摘 要 本文以我国10年来实施公开增发的A股上市公司为样本，考察不同市场环境下增发市场反应的差异及其原因。研究发现， “牛市”、“盘整市”与“熊市”三种市场环境下，增发公告的负效应依次递增。鉴于市场环境与投资者情绪之间有较强的联动性,随后，我们实证检验了投资者情绪与增发市场反应之间的关系，结果表明，两者显著正相关，即不同市场环境下公开增发市场反应的差异源于投资者情绪。 关键词 投资者情绪， 增发市场反应， 市场环境 SEO Market Reaction and Market Circumstances ------Research Based on Investor Sentiment Abstract Choosing public SEO(seasoned equity offerings) companies of Chinese A share in last 10 years as samples, this paper investigate the difference of SEO market reaction under different market circumstances and its reason. First, we find that the negative stock reaction of SEO increases in turn under three market circumstances: “bull”, “balance” and “bear”. Then we test the relationship between investor sentiment and SEO market reaction. The results show that they are significantly positive. That is, the difference of SEO market reaction under different market circumstances is caused by investor sentiment. Key Words Investor Sentiment, SEO Market Reaction, Market Circumstances 2
一、引言 国内外众多研究发现，公开增发的平均市场反应为负。但与此同时，我们还可以看到，不同公司增发1的市场反应存在较大差异。如2007年8月21日，沪市置信电气公司宣告进行公开增发，宣告日当天和之后一天，公司股价2上升了%；而同样在沪市上市的浙江龙盛公司在2007年10月29日宣告公司准备进行公开增发后，宣告日当天和之后一天，公司股价却下跌了%。那么，为什么不同公司的增发公告会带来如此不同的股价效应？ 基于传统增发理论（包括信息不对称理论、“机会之窗”假说、自由现金流理论和价格压力假说等）的研究认为，影响增发市场反应的因素有公司盈利状况、现金流状况、资本结构、股权结构、信息不对称程度、增发规模、增发折价率等。但这些研究大多是从企业特征角度解释的，而较少考虑企业的外部环境。那么，增发的市场反应与其所处的市场环境是否有关？就前面提到的两家公司而言，置信电气公司增发宣告日正处于股市上升期（从2007年7月5日开始的短短三个月内，上证A股指数上涨了％）；而浙江龙盛公司的增发宣告日则处于股市回调期（自2007年10月16日开始的三个月内，上证A股指数下跌了％），那么，这两家公司增发市场反应的差异是否源于其所处的市场环境？不同市场环境下的增发市场反应是否存在显著差异？ 经过近20年的发展，我国资本市场逐步发展壮大，成为了推动所有制变革和改进资源配置方式的主要力量。同时，我们也看到，我国资本市场表现出比较大的波动性，近两年来市场的暴涨暴跌就是典型的例子。而增发作为我国上市公司的主要融资手段之一，必然会受到市场波动的影响。之前国内的某些研究（胡乃武等，2002；孔东民，2005）发现，我国上市公司增发公告的股价反应在不同市场状况下有所差异，一般来说，牛市下的负效应小于熊市下的负效应。但这些研究均没有解释不同市场环境下增发市场反应存在差异的原因。本文试图利用行为金融学的分析框架，从投资者情绪角度予以解释。 心理学研究发现，投资者情绪是决定证券价格的重要因素之一。当投资者情绪较高时，其对事物的评价会较为乐观，这种情绪会抵消公开增发带来的负面影响，使得增发的负效应减弱；反之，当投资者情绪较低时，其对事物的看法往往较为悲 1 本文所研究的增发只局限于公开增发，而不包括定向增发。后文中的增发只要未做特别说明，均指公开增发。 2 此处股价为累积超额收益率。 3
观，这种悲观情绪会加重公开增发的负面影响，引起更为显著的负效应。一般来说，牛市下投资者情绪普遍高于熊市下的投资者情绪，这就使得牛市下公开增发的负效应较小。因此，我们认为，不同市场环境下公开增发市场反应的差异源于投资者情绪3。 本文首先比较了不同市场环境（牛市、盘整市和熊市）下公开增发市场反应的差异。我们发现，这三种市场环境下，增发公告的负效应依次递增，也就是说，牛市下公司一旦宣告增发，其股价的平均下跌幅度小于盘整市和熊市下的，而且这种态势在发行日和上市日依然明显。 然后，我们用总超额认购倍数度量投资者情绪。总超额认购倍数表示投资者认购增发股票的积极性，可反映投资者对公司发行的新股的投资热情4。研究发现，投资者情绪与增发市场反应之间显著正相关，投资者情绪越高，增发的负反应越小。 本文的主要贡献有二：一是运用行为金融学理论（投资者情绪）解释不同市场环境下增发市场反应存在差异的原因，这在之前的研究中较为少见；二是为了更清楚地说明不同市场环境下增发市场反应的差异，我们根据大盘走势将市场分为牛市、盘整市和熊市三种，而不仅仅如之前的相关研究一样只是将市场分为牛、熊市两种。 本文的结构如下：第一部分是引言，第二部分为文献回顾与理论分析，第三部分为研究设计，第四部分考察不同市场环境下的增发市场反应，第五部分为投资者情绪与增发市场反应的实证检验，第六部分为稳健性检验，第七部分为结论。 二、文献回顾与理论分析 （一）文献回顾 增发的市场反应是指由于上市公司增发的公布与实施所引起二级市场股价的波动，通常采用增发事件日的累积超额收益率CAR（Cumulative Abnormal Return）来衡量。从国外现有研究来看，多数市场的研究结果为负面反应。Asquith and Mullins（1986）通过对美国1963年至1981年期间的531个增发样本的研究，发现增发公告日[0,1]窗口的CAR为%。其它学者的研究（如Masulis和Korwar，1986； 3 需要说明的是，本文中的投资者情绪是指个股投资者情绪，而不是市场投资者情绪。 4 需要说明的是，总超额认购倍数与增发市场反应没有直接关系。总超额认购倍数高只是表明公司发行的新股的供求状况，并不一定导致已发行股价的上升。 4
Eckbo和Masulis，1992；）等也都认为增发会引起股价下跌。但是Cooney（2003）认为，日本市场对SEO的反应在20年以来都是正面的。 而对于这种负面市场反应的解释主要有信息不对称理论、“机会之窗”假说、自由现金流理论和价格压力假说。（1）信息不对称理论。Myers and Majluf(1984)提出的优序融资理论，认为由于信息不对称的存在，增发新股会引起负面的市场反应，Mikkelson和Partch（1986）、Chang and Bin（2006）提供了实证支持。Asquith和Mullins（1986）、Masulis和Korwar（1986）验证了信号模型对增发股价效应的解释力。在信号模型里，理性的投资者把管理者所持有的股份看作是反映公司价值的一个“值得信赖”的信号，而增发势必将减少管理者持有股票的比例，从而带给市场关于公司价值的负面信号，引起股价的下跌。（2）“机会之窗”假说。Eckbo和Masulis（1992）、Choe,Masulis和Nanda(1993)、Loughran和Ritter(1997)都认为管理者凭其信息优势能够识别公司股价被高估的时机，从而利用“机会之窗”来进行再融资，即在公司股价被高估时增发股票，在股价低估时倾向于进行股票回购。结果在信息不对称的逆向选择效应驱使下，投资者对增发公告一律持消极态度，即增发公告引起二级市场负的超额回报。（3）自由现金流理论。Jensen(1986)的自由现金流量假说指出，股东与管理者之间在自由现金流量的使用上存在利益冲突，过多的自由现金流引发过度投资和代理问题，所以增发市场反应与其自由现金流量水平成负相关关系。（4）价格压力假说。Scholes（1972）提出价格压力假说。该假说认为，如果公司股票的需求曲线是向下倾斜的，那么股票供给的增加就会导致股价永久性下降。在有效市场假设下，增发造成的股价下降会提前在公告日反映在市场价格当中，形成负的公告日股价反应。价格压力假说预测，增发市场反应与增发规模负相关。但Asquith和Mullins（1986）、Mikkelson和Partch（1986）并没有发现增发市场反应与增发规模之间的相关性。 国内学者的研究一致认为增发会引起市场的负面反应。但对于西方理论和增发市场反应影响因素的实证检验结果却并不一致。王亚平等（2006）、王正位等（2007）验证了“机会之窗”假说，认为中国上市公司也存在增发择时性，证实增发后市场反应下滑。沈洪涛等（2003）验证了自由现金流量假说的观点。对于价格压力假说在中国并没有发现有力的支持性证据，如刘力（2003）、王亚平（2006）、张人骥（2005）。 5
而最有中国特色的现象莫过于在管理层 “圈钱”动机驱使下的增发，由于中国上市公司特殊的二元股权结构，控股股东可能借公开增发进行“圈钱”，这就引起投资者的顾虑，从而引发负面反应。刘力等（2003）、李康等（2003）、杜丽虹等（2003）、叶红雨等（2005）和张人骥等（2005）证实了这种观点。 可以看出，无论对增发负面反应的哪一种解释，大多都是基于监管部门或上市公司股东以及经理层角度展开研究的。而所谓的市场反应，其行为主体是二级市场投资者，如果忽视了二级市场投资者的行为特征(投资者情绪)去研究增发的市场反应，我们认为这样的研究是不完整的。回顾关于投资者情绪的现有文献，我们发现目前关于投资者情绪的研究主要集中在投资者情绪与封闭式基金折价（刘煜辉等,2004）、投资者情绪与市场收益和收益波动的关系（王美今等,2004），投资者情绪与股票流动性、市场收益率的关系（余佩琨等2009），以及投资者情绪对资产定价的影响，如Derrien(2005)研究了投资者情绪对IPO定价的影响及与IPO抑价的关系。而关于投资者情绪与增发市场反应的文献较少，就目前国内的研究来看，只有胡乃武等（2002）和孔东民（2005）考虑了市场环境（投资者情绪）因素，但是他们在市场环境的划分与变量选取上略显粗糙，而且没有探讨市场环境背后的深层次原因。基于此，本文弥补了前人研究的不足，采用了较长的样本区间以及较稳健的市场环境划分标准，从投资者情绪角度对增发市场反应与市场环境之间的关系进行研究。 （二）理论分析 心理学研究发现，投资者情绪是决定证券价格的重要因素之一，因为情绪能够影响投资者的风险评价和对股票价格的评估，并且人们的决策部分地被情绪左右，情绪好时人们会对许多事情给予积极乐观的评价，情绪坏时负面信息的影响往往更加显著。引用行为金融学的术语就是：投资者不是完全理性的，他们并不能轻易地完成传统金融理论原则所要求的对问题进行动态最优化处理，人们的决策受到情绪等各种心理因素的左右，即使情绪的来源与要作出的决策并不相关，心理学上将这种现象称为错误归因。在涉及风险和不确定性的复杂决策时错误归因现象表现得更加突出。正如王美今等（2004）认为的投资者情绪显著地影响收益，当投资者乐观(或更乐观) 时,收益显著增加;当投资者悲观(或更悲观) 时,收益显著减少 当投资者情绪好时，他对很多事情的评价会比较乐观。此时，如果公司宣告增 6
发，投资者会受这种乐观气氛的影响，低估增发传递的不利信号以及其可能存在的投资风险，而认为这表明公司未来有着较好的发展机会，从而高价购买增发公司的股票，使得增发的负效应并不明显。但当投资者情绪坏时，其悲观情绪会比较浓重，此时，一旦公司宣告增发，会加重投资者对增发的负面看法，视为公司在“圈钱”，而低价抛售该公司股票，引起更为显著的增发负效应。 根据韩泽县、任有泉（2006）的研究，就我国证券市场而言，具有一定影响和认同度的显性投资者情绪指标主要有三个：中央电视台的央视看市投资者情绪调查、巨潮投资者信心指数和“三大”证券报（中国证券报、上海证券报和证券时报）推出的机构论市栏目。该研究证实，这三个显性投资者情绪指标的变动与上证指数的变动具有一致性，指数上涨引发情绪上升，指数下跌引发情绪下降。 余佩琨等（2009）以华鼎多空民意调查结果作为个人投资者情绪的数据来源,证实了上证指数可以较好的预测投资者情绪的高低。因此，我们的研究先从上证指数的涨跌即市场环境作为切入点，试图说明市场环境的不同导致增发市场反应的差异；其次我们选取了合适的变量——增发的超额认购倍数作为投资者情绪的代理变量，以检验投资者情绪对增发市场反应的影响。因此可以预期，不同市场环境下公开增发市场反应存在差异，这种差异源于投资者情绪，即投资者情绪会对增发市场反应产生显著的影响，两者之间显著正相关。 三、研究设计 （一）研究样本 1、本文按以下标准选取样本： （1）沪深两市1998年1月1日—2007年12月31日期间实施公开增发的公司。 （2）增发包括原有A股的公司和同时具有A股、B股的公司公开增发A股，不包括原只有B股的公司增发A股，也不包括增发B股的公司。 （3）发行方式：公开增发方式，不包括采用定向增发方式发行拟增发股份的公司。5 按照以上标准共收集到公开增发样本140个，去除如下8个样本：1998年的7 5 定向增发的市场反应与公开增发有很大的差异（见Wu和Wang（2003）、王家新(2008)的研究），所以本文只选取公开增发样本。 7
个样本（公告增发方案前长期停盘）；1999年的一个样本（增发公告前的交易天数不足250日）。最后，实际进行研究的样本为132个。 本文所用数据取自国泰安研究服务中心的CSMAR中国股票市场交易数据库和增发配股数据库、巨潮资讯网以及中国证监会网站。2、样本分组及市场环境的判别方法 为了验证研究假设，本文将市场环境依据大盘走势分为“牛市”、“熊市”及“盘整市”几个阶段，对不同市场环境下增发公告引起的股价效应进行分组检验。关于牛、熊市环境的界定，本文在借鉴何兴强、周开国（2006）和何兴强、李涛（2007）对中国股市的牛熊市判别标准的基础上，考虑文章的研究需要，按下列方法划分牛市、盘整市和熊市。 （1）数据 鉴于上证A股指数对中国A股总体变动具有很好的代表性，故本文选取上证A股指数1996年1月2日至2008年6月19日期间的日收盘价指数作为划分不同市场环境的依据。 （2）市场环境的划分方法及标准。 鉴于研究需要，本文将市场环境划分为“牛市” “盘整市” 和“熊市” 三种状态，划分的标准涉及指数波动幅度的大小与持续时间长短两个维度。具体方法如下： 第一步：初步识别指数波动的波峰和波谷。 如果Pmax是一个期间为3个月内的指数收盘价的最大值，则指数Pmax所在日期对应一个波峰；如果Pmin是一个期间为3个月内的指数收盘价的最小值，则指数Pmin所在日期对应一个波谷。 之所以选择3个月的标准而不是以更长期间（如Pagan和Sossounov（2003）选取8个月的期间），是因为我国股市的发展时间短、波动也较成熟股市更频繁，以3个月为标准符合我国实际，同时也可避免遗漏股价在较短时期内大幅波动的情况。 第二步：要求波峰波谷交替出现。 按以上标准找出的波峰波谷不一定会交替出现，故在第一步找出的波峰波谷的基础上删除了连续波峰中价格较低者和连续波谷中价格较高者。 第三步：判别市场态势。 8
判别标准为：以超过三个月间隔的、涨（跌）幅在20%以上的期间为“牛市”（熊市）；超过三个月间隔的、涨（跌）幅在20%以下的期间为“盘整市”。如果指数涨（跌）幅度在30%以上，但时间间隔不足3个月的，也确定为“牛市”（熊市）。按照以上标准划分的各时期市场态势如表1（限于篇幅该表只报告了与本文研究样本相匹配的时间段的指数波动情况）。 表1 上证A股指数波动情况表 交易日期 涨跌幅 间隔月份 市场环境 % 牛市 % 熊市 % 牛市 % 盘整市 % 牛市 % 熊市 % 牛市 % 盘整市 % 熊市 % 牛市 % 熊市 % 牛市 % 盘整市 % 牛市 % 熊市 % 盘整市 % 熊市 % 盘整市 % 牛市 % 牛市 % 盘整市 % 牛市 % 盘整市 （二）变量选取及定义 1、被解释变量——增发市场反应 （1）增发事件日定义：本文选取对股价有较大影响并且二级市场投资者也较为关注的三个日期作为增发事件日进行研究，分别为增发公告日、发行日和增发新股上市日6。将增发事件当日定义为第0日，如果当日无交易，则事件日后第一个交 6 需要说明的是与增发事件相关的日期除以上三个外还有董事会拟增发提案公布日、股东大会公告日、增发获准日等，鉴于这几个日期公布的方式与特点，二级市场投资者对这些信息的关注度相对低一些。所以本文只将 9
易日为第0日。 （2）增发事件日市场反应的计量 本文以市场模型法7计算的累积超额收益率CAR作为市场反应的度量标准，估计期选择增发公告日前[-290，-41]的期间8，对不同市场环境下增发事件日的市场反应进行对比。 （3）增发事件窗口的确定 鉴于研究需要，本文分别计算三个事件日的多个事件窗口的CAR，再按事件日所处市场环境不同将样本分为牛市增发组、盘整市增发组与熊市增发组。实证结果见本文第四和第五部分。 2、解释变量——投资者情绪 关于投资者情绪的衡量指标，目前有“央视看市”投资者情绪调查指数(韩泽县等2006、余佩琨等2009)、市场的流动性指标（刘红忠等2004）、封闭式基金折价率等。但这些指标与本文的研究目的相关性不强。我们用增发时总超额认购倍数的自然对数表示投资者情绪（投资者认购积极性），总超额认购倍数9等于总有效申购数量除以发行数量。总超额认购倍数越高，表明申购该增发股票的投资者越多，即投资者投资该股票的热情越高。本文之所以采用总超额认购倍数，而没有采用中签率表示投资者情绪是因为中签率在某些情况下不能完全反映投资者的投资热情，如当申购股数小于发行股数时，不管少多少，其中签率均为100％。 3、控制变量 前人的研究结果显示增发公司本身特征（如净资产收益率、增发规模、资产负债率、股权结构等）会对增发市场反应有显著影响。如胡乃武（2002）认为增发规模和资产负债率对增发的市场反应影响显著，杜丽虹（2003）也认为资产负债率、增发规模和增发折扣率与增发市场反应显著相关；Gajewski 和Ginglinger(2002)对法国市场的研究结果显示，股权集中度的降低有利于减少逆向选择成本从而对再融 前述三个日期作为事件日进行研究。 7 关于CAR的计算方法，除市场模型法外，还有市场调整法和均值调整法，鉴于市场模型法的回归模型具有较高的可决系数以及较高的模型显著性，同时结合其它学者的研究经验，本文选取市场模型法作为计算CAR的方法。 8 之所以这样选取估计期，是因为增发公告日是增发方案正式公布的最早日期，在其之前41个交易日作为估计的结束日，能够排除因消息泄露产生的影响。同时选取较长的250个交易日数据作为估计期能在一定程度上平滑股市涨跌的系统性因素对个股的影响。 9 虽然总超额认购倍数产生在增发宣告日后，但其能较为准确地反映投资者的认购积极性，也就反映了投资者在公司增发事件前后的情绪。我们认为，这点时间差不会影响文章的结论。 10
资的公告效应有正面的影响。李康（2003）根据财富转移假设认为增发折扣率越高，从原流通股股东转移出去的财富就越多，从而增发引起的负面反应就越大。张人骥（2005）发现增发规模和现金流量增长对增发市场反应显著相关。为了更稳健的考察投资者情绪对增发市场反应的影响，我们在模型中引入这些变量作为控制变量，具体定义及取值情况如表2。 表2 各变量定义及取值表 变量类型 简称 变量定义 变量取值 被解释变量CAR 增发市场反应 按市场模型计算的各事件窗口的超额回报率 解释变量 SENTI 投资者情绪总超额认购倍数的自然对数。总超额认购倍数 ＝总有效申购数量/发行数量 ROE 盈利能力 增发公告上一年度的净资产收益率。 在公告日和发行日的取值为：拟增发股数/增VOL 增发规模 发前流通股股数；在上市日的取值为：实际增发股数/增发前流通股股数。 按增发公告日前RATIO 资本结构公布的最近一期年报（中期报 表）计算的资产负债率。 控制变量 CONOWN 股权集中度 增发公告前一年度末止第一大股东持股比例。 （货币资金+短期投资或交易性金融资产）/CASH 现金流量 资产总额。数据取自增发公告年度上年末财务报告。 日前公布的最近一期年报（中ASSET 公司规模增发公告期报 表）中的资产总额的自然对数。 DISCOUNT 增发折扣率 增发价格/增发公告前一日二级市场收盘价格 （三）研究方法 本文通过对“牛市”、“熊市”和“盘整市”下的CAR进行比较和T检验来考察不同市场环境下的增发市场反应。同时，采用OLS回归模型研究投资者情绪与增发市场反应之间的关系，回归模型如下： CAR ∆ 1SE NΕTI2R O E Ε3VOL 4ΕRATIO Ε5CONOWN Ε 6CΕASH （5） 7AΕSSET 8D ISΕCOUNT Η根据前面的分析，我们预计 1Ε 0!。 11
四、不同市场环境下的增发市场反应 从总体上来看（见表3），无论在增发的公告日、发行日还是上市日当天的超额收益（AR）均值都为负，且在1%的水平下显著，说明投资者在三个事件日当天都表现出强烈的负面反应，显示他们对增发的厌恶情绪。表3列出了事件日各窗口的CAR。显然，这10个窗口下的CAR都为负值，并且统计上显著，说明在事件日前后的一段时间内增发都引起了市场的负面反应，这与国内已有的研究结果相符。 表3 各事件日的AR与CAR 事件窗口（日）公告日 发行日 上市日 均值(%) t值 均值(%) t值 均值(%) t值 0 *** *** *** [-1，1] *** *** *** [-2，2] *** *** ** [0，1] *** *** *** [0，2] *** *** *** [0,5] *** *** ** [-3,3] *** *** * [-4,4] *** *** [-5,5] *** *** [-10,10] ** [-2,5] *** *** * 注：***、**、*分别表示双边检验显著性水平小于1%、5%、10%。 但当我们根据增发公告日的市场环境对样本进行分类后，却发现不同市场环境下，增发事件日的市场反应存在差异。首先，我们比较了不同市场环境下增发事件日CAR与AR大于0的公司比例（见表4）。结果发现，无论是在增发公告日、发行日，还是上市日，牛市下各事件窗口CAR与AR大于0的公司比例均大于熊市下的。如牛市下增发公告日当天，超额收益（AR）大于0的公司占%，而在熊市下这一比例只有%。 12
表4 不同市场环境下增发事件日CAR与AR大于0的公司比例 事件窗口公告日 发行日 上市日 （日） 牛市(%) 熊市(%) 牛市(%) 熊市(%) 牛市(%) 熊市(%) 0 [-1，1] [0，1] [-3,3] [-5,5] [-10,10] [-2,5] 注：表中所列数据为超额收益率为正的公司家数占该市场态势下实施增发公司总家数的比例。 接着，我们比较了不同市场环境下增发事件日超额收益和累积超额收益的均值。我们发现，牛市、盘整市及熊市下增发的负反应依次减少，这与国内已有的一些研究相一致（胡乃武等，2002；孔东民，2005）。如表5所示，在增发公告日、发行日和上市日，牛、熊市两组样本的AR均值分别为：%和%，%和%，%和% ，熊市下的超额收益率均低于牛市下的，发行日当天两者之间的差异还通过了5％水平的显著性检验。就各研究窗口而言，熊市下增发引起的负的累积超额收益率均大于牛市下的，并且多个窗口下两者之间的差异通过了显著性检验。图1--图3更直观地展现了不同市场环境下增发累积超额收益率的差异，在牛市、盘整市和熊市三种市场环境下，增发公告的负效应依次递增。牛市组增发的市场负反应明显小于另两组，如牛市组在上市日之后CAR即回归为正数，而熊市和盘整市增发组的CAR还在远低于0的范围内徘徊。 综上，我们可以得出结论，牛、熊市两组样本在三个事件日的CAR以及AR之间均存在显著差异，即增发市场反应在不同的市场环境下有显著差异。 13
表5 各市场环境下公开增发累积超额收益率均值比较 公告日： 市场环境 均样本数 0 [-1，1] [-2，2] [0，2] [0，1] [0,5] [-2,5] [-3,3] [-4,4] [-5,5] [-10,10] 牛市 52 值 盘整市 47 熊市 33 牛熊市组均值差异 牛熊市组差异****T值 发行日： 市场环境 均样本数 0 [-1,1] [-2，2] [0，2] [0，1] [0,5] [-2,5] [-3,3] [-4,4] [-5,5] [-10,10] 牛市 55 值 盘整市 46 熊市 31 牛熊市组均值差异 牛熊市组差异***************T值**** 上市日： 均市场环境 样本数 0 [-1,1] [-2，2] [0，2] [0，1] [0,5] [-2,5] [-3,3] [-4,4] [-5,5] [-10,10] 牛市 50 值 盘整市 56 熊市 26 牛熊市组均值差异 牛熊市组差异********T值 注:表中***、**、*分别表示T检验显著性水平小于1%、5%、10% 14
图1 各市场环境下增发公告日的累计超额收益率比较图2 各市场环境下增发发行日的累计超额收益率比较公告日熊市组公告日牛市组公告日盘整市发行日熊市组发行日牛市组发行日盘整市相对日期 相对日期 15 累计超额回报率累计超额回报率
图3 各市场环境下增发新股上市日的累计超额收益率比较上市日熊市组上市日牛市组CAR上市日盘整市组相对日期 五、投资者情绪与增发市场反应 那么，不同市场环境下增发市场反应的差异是什么因素导致的？是因为增发公司本身特征的差异，还是由于增发所处市场不同而导致的投资者情绪差异？ 首先，我们比较了牛熊市各变量的均值（见表6）。结果表明，牛熊市下增发公司盈利能力、资本结构、公司规模、现金流量、股权集中度等企业特征变量间不存在显著差异（只有盈利能力和资本结构的差异在wilcoxon秩和检验下通过了10％的显著性检验），而投资者情绪却差异显著。牛市、盘整市和熊市下总超额认购倍数均值分别为、、，即牛市、盘整市和熊市下投资者认购新股的积极性依次递减。如表6所示，牛、熊市下以总超额认购倍数的自然对数度量的投资者情绪变量分别为和，两者之间的差异通过了5％水平的显著性检验。 16 累计超额回报率
表6 不同市场环境下各变量均值比较表 变量 市场环境 样本数 均值 牛熊市差异 z值 t值 牛市 51 * ROE 盘整市 47 熊市 30 牛市 51 VOL 盘整市 47 熊市 30 牛市 51 * RATIO 盘整市 47 熊市 30 牛市 51 CONOWN 盘整市 47 熊市 30 牛市 51 CASH 盘整市 47 熊市 30 牛市 51 ASSET 盘整市 47 熊市 30 牛市 51 DISCOUNT 盘整市 47 熊市 30 牛市 51 ** ** SENTI 盘整市 47 熊市 30 注：本表的市场环境以增发宣告日所处的市场环境为依据，并且样本中剔除了没有总超额认购倍数数据的公司。对于牛熊市下各变量差异的显著性检验采用wilcoxon秩和检验和t检验。***、**、*分别表示检验显著性水平小于1%、5%、10%。 接着，我们剔除了上下1％的异常值，以增发事件日各窗口下的CAR为被解释变量，总超额认购倍数的对数为解释变量，进行多元回归。限于篇幅，本文只列出了增发宣告日的回归结果（见表7）。结果表明，总超额认购倍数与各窗口下的增发累积超额收益率显著正相关，增发股票的总超额认购倍数越高，其增发的累积超额收益率也越高，如总超额认购倍数的对数每增加1％，增发宣告日当天和第二天的超额回报率增加％，且在1％水平下显著。也就是说，投资者购买增发股票的热情（认购积极性）越高，增发引起的市场负反应越小。此外，我们还发现，投资者情绪对增发市场反应正面影响的显著性程度随增发窗口的增长而减少，增发宣告日后八天的市场反应虽然还与投资者情绪正相关，但已不再显著。 加入影响增发市场反应的各控制变量后，总超额认购倍数与增发累积超额收益率之间的显著正相关关系仍保持不变。这也就验证了我们的预期，即投资者情绪与增发市场反应显著 17
正相关。但对于这些控制变量，我们的实证结果与之前的研究文献有出入。除增发折扣率和股权集中度外，其余控制变量与增发市场反应的相关性均没有通过显著性检验。研究结论表明，增发市场反应与增发折扣率在1％水平下显著正相关，即增发价格相对于公告前一日二级市场的收盘价越高（增发折扣率越低），增发引起的市场负反应越小，且这两者之间的相关性随增发窗口的延长而增加。而股权集中度与增发市场反应负相关，股权集中度越高，增发的负反应越大，而且两者的相关性同样随着研究窗口的延长而增加。 六、稳健性检验 本文的稳健性检验主要从以下两个方面进行。一是用市场调整法代替市场模型法计算CAR。我们发现就三组样本在增发宣告日的CAR来看，与市场模型法的结果一致，见图4。二是改变市场环境的划分方法。我们以125个交易日（半年线）内的上证A股指数收盘价找波峰波谷，一对波峰波谷的时长不低于6个月且涨（跌）幅高于20%为牛（熊）市，涨（跌）幅低于20%为盘整市。如果涨（跌）幅度在30%以上但时间间隔不足6个月的，也判定为牛（熊）市。我们按此标准重新划分了增发的三个事件日所处的市场环境，并分组比较各事件窗口的累积超额收益率，结果见表8。发现牛市组和熊市组之间的差异依然存在。 稳健性检验的结果分别与图1和表5相似，据此我们有理由认为，增发反应在各市场环境下存在显著差异，并且这一结论是稳健和可信的。 图4 各市场环境下增发公告日的累积超额收益率比较 18
七、结论 本文以中国A股市场1998年1月1日至2007年12月31日期间实施公开增发的上市公司为研究对象，从投资者情绪角度解释增发市场反应与市场环境之间的关系。 我们首先考察了不同市场环境下增发市场反应的差异。研究表明，牛市下增发在三个事件日（宣告日、发行日和上市日）的负市场反应显著小于盘整市和熊市下的，而且牛市下在三个事件日累积超额收益率大于0的公司家数明显大于熊市下的。也就是说，不同市场环境下增发市场反应存在差异。 然后，我们用总超额认购倍数度量投资者情绪，建立多元回归模型直接考察投资者情绪与增发市场反应之间的关系。实证结果表明，两者之间显著正相关，即投资者情绪越高，增发的市场负反应越小。这表明增发市场反应除了受企业本身特征的影响外，还会受投资者情绪的影响。 同时由于市场环境对投资者情绪有较强的预测力，并且两者具有很强的联动性，因此我有理由认为不同市场环境下公开增发市场反应的差异源于投资者情绪。 本文的研究从一个侧面证明了我国的投资者并不是完全理性的，他们的投资行为会受到情绪的影响，不同情绪下的投资行为有较大差异。这就要求监管部门一方面在制定相应监管政策时考虑投资者的行为，另一方面则应进一步加强投资者理念培育体系建设，创造良好投资环境，引导价值投资理念及理性投资者群体。 19
表7 增发宣告日回归结果 变量 [0，1] [0，1] [0，2] [0，2] [-1，1] [-1，1] [-1，2] [-1，2] [0，5] [0，5] [0，8] [0，8] C (***) (*) (***) (***) (***) () (***) () (***) (*) (***) () SENTI (***) (**) (***) (**) (**) (*) (**) (*) (*) () () () ASSET () () () () () () RATIO () () () () () () ROE () () () () () () CONOWN () () () () (*) (**) CASH () () () () () () VOL () () () () () () DISCOUNT (***) (***) () (***) (***) (***) R2 Adj R2 F值 *** *** *** *** ** ** *** * *** **8 样本数 125 125 125 125 125 125 125 125 125 125 125 125 注：被解释变量为第一行列出的几个事件窗口下的累积超额收益率CAR；解释变量为左边第一列的变量。括号中为t值。***、**、*分别表示检验显著性水平小于1%、5%、10%。 20
表8 各市场环境下公开增发累积超额收益率均值比较 公告日： 均市场环境 样本数 0 [-1,1] [-2，2] [0，2] [0，1] [-2,5] [0,5] [-3,3] [-4,4] [-5,5] [-10,10] 牛 47 值 盘 43 熊 42 牛熊市组均值差异 牛熊市组差异T值 发行日： 市场环境 样本数 0 [-1,1] [-2，2] [0，2] [0，1] [-2,5] [0,5] [-3,3] [-4,4] [-5,5] [-10,10] 均值牛 51 盘 41 熊 40 牛熊市组均值差异 牛熊市组差异T值 上市日： 市场环境 样本数 0 [-1,1] [-2，2] [0，2] [0，1] [-2,5] [0,5] [-3,3] [-4,4] [-5,5] [-10,10] 均值牛 49 盘 39 熊 44 牛熊市组均值差异 牛熊市组差异* *** ** * ** **T值 注:表中**、*分别表示T检验显著性水平小于5%、10% 21
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