受限股解禁的股價效應分析

[提 要] 股權分置改革后，上市公司大股東持有的非流通股于2007年1月開始陸續解禁流通。本文通過事件分析法研究了上市公司平均超常收益率和平均累積超常收益率，建立了ARMA(1，1)模型，并分析了此事件對平均超常收益率的影響。研究發現：受限股解禁當天存在顯著負的超常收益，而非國有上市公司平均超常收益大于國有上市公司，平均超常收益率波動不是很顯著，但事件前后７天左右都發生了股價的異常波動。

[關鍵詞] 受限股解禁 超常收益 事件分析法 ARMA模型

一、引言

2005年4月29日，中國證監會頒布了《關于上市公司股權分置改革試點有關問題的通知》，并于2005年5月10日先行選擇了4家公司作為試點對象，正式啟動了股權分置改革（以下稱股改）的試點工作。截至2007年4月20日，第65批股改公司亮相，滬深兩市已完成或者進入改革程序的上市公司共1290家，被稱為G股，占應股改上市公司的96%，對應市值占比98%，超過三分之一的省（自治區、直轄市）轄區內公司已經股改完成，北京完成股改市值占比高達99.9%，未股改公司僅剩一家。“同股同權同價”成為資本市場所追求的目標，各試點公司股改主要是由非流通股股東向流通股股東支付一定的對價來獲取流通權，其持有的非流通股轉化為流通股，但這部分轉化來的流通股要經過一個期限（一般1年～2年）才能進行流通買賣，稱受限股解禁。受限股一般分為大非和小非，大非指股改前比例較大的非流通股（占總股本比例大于5%）在股改兩年以上方可流通，小非則指股改前比例較小的非流通股（占總股本比例小于5%）在股改一年后方可流通。大非、小非股東增持還是減持公司股票，能相當程度地反映公司是否具有投資價值，因此，受限股解禁是否會造成大非、小非股東大量拋售股票引起股票貶值，是否對股價帶來非對稱的沖擊，是衡量股改成功與否的關鍵。根據市場有效性假設，公司的股票價格將迅速、完全地反映受限股解禁這一重大歷史事件所包含的信息。

本文主要從兩條邏輯主線入手來研究受限股解禁這一重大歷史事件對資本市場的沖擊：一是利用事件分析法來研究受限股解禁對試點公司G股股價的影響，即是否存在超常收益，從而探討市場有效性問題；二是利用自回歸移動平均(ARMA(p，q))模型，來研究受限股解禁是否造成了試點公司G股股價異常波動及其波動特征。

Dolley(1933)最早使用事件分析法，以美國1921年～1931年間資本市場上的95個股票拆分事件為樣本，研究了股票拆分事件對股票價格產生的影響。Ball和Brown(1968)運用事件分析法對會計盈余報告的市場有效性進行證明，以及Fama， Fisher，Jensen和Roll(1969)對股票分裂的市場反應進行了研究，此后，事件分析法得到了完善并開始廣泛用于證券市場的研究。事件研究法的突出優點是，其研究構成具有簡單、明了的邏輯線索，為了達到這個目的，事件研究的基礎性步驟是設計和選擇計算正常收益的模型。Brown和Warner（1980）利用CRSP數據庫提供的NYSE/ASE股票月收益率數據，采用隨機抽缺的方法檢驗了均值調整模型、市場調整模型和市場模型的有效性。研究發現，市場模型具有顯著的優勢，但另兩種模型，雖未調整市場風險，但也取得了較好效果。在我國，證券市場的穩步發展也為事件研究法的運用提供了數據條件。袁顯平和柯大鋼（2006）總結了事件研究法的步驟及特征，并探討了事件研究法在金融經濟研究中的應用。陳漢文和陳向民（2002)以我國1990年～2000年滬、深交易所上市交易的A股公司為抽樣總體，采用模擬方法對三種非正常收益模型進行了經驗比較，結果顯示市場模型的局限和均值調整模型的某些優勢。陳信元和江鋒(2005)以1990年12月至2003年12月滬深兩市所有A股公司為抽樣總體，檢驗了均值方法的檢驗力，研究發現，無論事件研究中各公司事件是否相近或重疊，都應采用市場模型為基礎的非參數秩檢驗方法。而累積非正常收益的檢驗也應以市場模型為計算基礎。奉立城和許偉河(2007)利用事件分析法分析了2004年7月至2005年9月期間45家完成股改的試點G股的超常收益。

二、模型及分析

1.數據來源

本文考查了2007年1月至2008年3月所有北京上市公司（共66家）的受限股解禁情況，其中上市公司解禁日期、解禁數量和解禁股流通市值來源于新浪財經（http://finance.sina.com.cn），公司性質、規模和解禁前后第一大股東持股比例來源于雅虎財經（http://finance.cn.yahoo.com）。

2.模型及分析

本文實證分析的目的是要檢驗上市公司受限股解禁事件前后是否存在超常收益，即是否為流通股股東帶來了真正的收益，同時在事件前后公司的平均超常收益的波動情況是否體現了市場對受限股解禁事件的風險承受能力。

(1)事件分析法

①定義事件

本文選取2007年1月～2008年3月北京發生受限股解禁事件的上市公司作為考察對象，在此時間區間發生過多次解禁的公司以解禁數量最大日為事件日，因為解禁數量較大更能反映公司和市場信息。

②構造樣本

將事件日定義為第“O”天。對每一家公司選用了包含事件日在內的160個交易日的日收益率為樣本，樣本區間為第-140天至第+2O天。最初的120個交易日構成估計窗口：[-140，-20]，隨后的40個交易日構成事件窗口：[-20，20]。

③計算超常收益率

超常收益是證券在事件窗口期間的實際收益率減去其在事件窗口期間的正常收益率，而正常收益率是指假如在事件不發生的情況下該證券在事件窗口期間的期望收益率。

本文選擇市場模型來估計正常收益率模型。即：

rit=αi+βirmt+εitE[εit]=0Var[εit]σ2

其中，rit，rmt分別是證券i和市場投資組合在t期的收益率，εit是擾動項，αi，βi是市場模型的參數，每支股票的日收益率的計算公式為:，其中，rit是股票i在交易日t的收益率，Pit是股票i在交易日t的收盤價，本文用上證綜合指數來代表市場組合，其收益率的計算公式為:，其中indext代表在交易日t上證指數的收盤價。

證券在事件窗口期間第t日的超常收益率為：ARit=Rit-E(rit/Xt)，Xt為到達t期時市場投資組合所具有的信息集，則正常收益率為：E(rit/Xt)=。

④計算平均超常收益率和累積超常收益率

從截面(證券間)角度考慮包含N種證券的證券組合在t期的平均超常收益率為:，從時序(事件窗)角度考慮從t1到t2，包含N種證券的證券組合累積平均超常收益率為:。

⑤檢驗累積超常收益率的顯著性

累積超常收益率顯著性檢驗一般包括參數檢驗和非參數檢驗，本文采用Khotari和Warner（2006）提出的參數檢驗統計量:，其中σ2(t1，t2)=(t2-t1)σ2(AARt)，σ2(1t，t2)是事件窗口[t1，t2]上平均超常收益AARt的方差，事件窗口越長CAR的方差越大。檢驗結果顯著，表明股東的財富有明顯增加或減少，當 >0表示受限股解禁為股東帶來了正的財富效應。

通過以上步驟分析有：

圖1顯示了66家北京上市公司在事件窗口平均超常收益率和累積平均超常收益率的變動情況，解禁日當天，平均超常收益率為-0.00118，通過經驗顯著為負，表明解禁當日，受限股減持力量略大于增持力量，總體上講，投資者并不看好受限股解禁的上市公司能有效承受該事件帶來的沖擊。累積平均超常收益率總體上呈上升趨勢，解禁日前6天體現出了跳躍性增長過程，但隨著解禁日的到來，事件對市場的沖擊趨于平和，解禁日達到0.31972，通過檢驗顯著為正，市場基本沒有體現出對受限股解禁事件的過度反應。

從不同公司性質角度，圖2對比了國有與非國有上市公司在事件窗口的平均超常收益率和累積平均超常收益率，發現在解禁日當天，國有上市公司平均超常收益率（-0.00235）小于非國有上市公司平均超常收益率（0.001072），但國有上市公司累積平均超常收益率（0.44426）卻遠大于非國有上市公司累積平均超常收益率（0.008688），主要原因在于國有上市公司總體規模大于非國有上市公司，在解禁日當天，受限股減持的微小變動與非國有上市公司相比，會對市場帶來較大的負面沖擊，但從事件窗口來看，還是體現出了國有上市公司在事件面前具有較強的風險承受能力和消化市場的能力，其累積平均超常收益率一直高于非國有上市公司，同時在事件發生前一段時間內，非國有上市公司累積平均超常收益率為負也驗證了在面臨受限股解禁將到來時對市場帶來了較大的負面影響。

(2)ARMA(p，q)建模

①AAR的單位根檢驗

AARt衡量了樣本在 時期的平均超常收益率，首先對其平穩性進行檢驗，原假設:AARt存在單位根，采用ADF檢驗（檢驗過程略），得到t統計量為：-6.071231，大于５％顯著性水平下的統計量（-3.529758），因此在５％顯著性水平下拒絕原假設，認為序列 為平穩時間序列。

②AAR的平穩性建模

通過AARt的自相關系數（序列相關圖中１階截尾）和偏自相關系數（序列相關圖中１階截尾）選取模型:ARMA(1，1)

AARt=c+μt

μt=αμt-1+εt+bεt-1

其中擾動項μt是白噪聲εt及滯后一期的線性組合。a、b、c為待估參數。通過樣本估計得到:=0.002521+0.717317(-1-0.002521)+εt-0.955548εt-1。，，的t統計量為:6.776655，-38.17646，13.25496，F統計量為：2.770124，都通過了顯著性檢驗（置信度5%）。

該模型包括兩種殘差，第一種是無條件殘差，第二種是估計的一期向前預測誤差εt-1，通過利用滯后殘差的預測能力，改善了無條件預測和殘差。其中，無條件殘差一階相關系數（AR(1))為0.717317，表明平均超常收益率很大程度上由前一期信息所決定，并且呈高度正相關關系，預測誤差一階移動平均系數(MA(1))為-0.955548，表明利用前期信息對平均超常收益率進行預測時，其預測誤差很大程度上由上一期殘差所決定。因此利用上一期殘差平方來考查本期平均超常收益率的預測誤差，即本期平均超常收益率的波動情況。

因此，得到ARMA(1，1)模型殘差平方，用于度量事件窗口中各時期的波動性信息，如下：

通過圖3可以發現受限股解禁前后呈現出多峰狀態，事件發生前5天超常平均收益率波動最大，事件發生后1天也波動很大，表現出試點公司G股股價異常波動情況，事實上66家上市公司在事件前后第一大股東持股比例發生變化的只有8家公司，其中事件后第一大股東持股比例增加的只有1家公司（西單商場），其他7家第一大股東持股比例發生劇烈減少（減少25%）的也只有1家公司（中創信測），圖3也反映出了受限股解禁當天超常平均收益波動不大，事件前后７天左右都呈現出了較大波動，且波動呈非對稱性。

二、結論

本文采用事件分析法研究了受限股解禁事件對上市公司股價的影響，考查在事件窗口平均超常收益的分布特征，并構建了 模型，分析了平均超常收益的波動性特征，所得主要結論總結如下：

受限股解禁當天存在顯著負的超常收益率（-0.118%），而非國有上市公司平均超常收益（0.1072%）大于國有上市公司（-0.235%）。

累積平均超常收益率總體上呈上升趨勢，解禁日前6天體現出了跳躍性增長過程。

國有上市公司累積平均超常收益率一直高于非國有上市公司。

受限股解禁當天平均超常收益率波動不是很顯著，但事件前后７天左右都發生了股價的異常波動。

受限股解禁后，大部分公司第一大股東持股比例基本沒有發生變化，少數公司進行了微小變動，但都不足以對股價造成顯著性沖擊。

參考文獻：

[1]Dolley，J.Characteristics and Procedure of Common Stock Slipt-ups[J].Harvard Business Review， 1933:316～326

[2]Ball，R and P.Brown. An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers[J].Journal of Accounting Research， 1968:159～178

[3]Fama，E.L.Fisher，M.Jensen and R.Roll. The Adjustment of Stock Price to New Information[J].International Economics Review， 1969，10:1～21

[4]Brown，S and J.Warner. Mersuring Security Price Performance[J]. Financial Ecnnomics， 1980，8:205～258

[5]袁顯平 柯大鋼:事件研究方法及其在金融經濟研究中的作用[J].統計研究，2006（10）:31～35

[6]陳漢文 陳向民:證券價格的事件性反應.方法、背景和基于中國證券市場的應用[J].經濟研究，2002

[7]陳信元 江 鋒:事件模擬與非正常收益模型的檢驗力[J].會計研究，2005（7）:25～31

[8]奉立城 許偉河:股權分置改革試點G股的超常收益實證研究[J].數理統計與管理，2007（7）:718～725

[9]Khotari，S.and J.Warner， Econometrics of event studies， working paper ，2006