高送转的债券市场反应——基于信号传递理论的实证.docx

《高送转的债券市场反应——基于信号传递理论的实证.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《高送转的债券市场反应——基于信号传递理论的实证.docx（9页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、一、问题的提出“高送转”作为备受市场关注的焦点问题之一，热度始终居高不下，然而其背后暗藏的“玄机”也同样饱受争议。自2006年以来,A股市场的“高送转”股票数量呈现逐年攀升趋势（除2008年受到金融危机影响外），且送转比例不断突破新高。据统计，仅2016年，发布高送转”公告的上市公司就达506家，其中送转比例突破200%的上市公司达到了69家，甚至还有上市公司的送转比例高达300%。事实上，股票送转只是调整了股东内部权益，扩张了股本，无论是公司的净资产收益率还是资产负债率均不会受到影响，对于股东而言也不会为其带来直接利益。但是，股票投资者普遍认为“高送转”是上市公司“高积累”“高业绩”和“高成

2、长”的代表，是管理者向市场传递公司未来发展前景良好的信号。现有研究普遍证实“高送转”公告发出后通常会伴随着股票价格的上涨。然而，受到我国债券市场起步晚、制度不完善等限制,“高送转”对债券市场的影响尚未得到足够的关注，关于“高送转”的资本市场反应研究一直停留在股票市场上。近些年来，随着中国政府高层领导大力发展公司债市场，加强债券市场基础性制度建设，扩大企业债券发行规模”的要求的提出，债券市场尤其公司债市场在不断扩大和进步，已经逐步成为国内最主要的证券市场之一，为从公司债市场展开相关研究提供了良好的契机。上市公司高送转”传递的信号是否会使债券市场投资者作出与股票市场投资者类似的解读?债券市场对1高

3、送转”会作出怎样的反应？为解答上述问题，本文基于信号传递理论，打破传统得分倾向匹配法对于二元处理变量的限制，运用广义倾向得分匹配法对高送转”引起的异常收益进行量化研究，检验“高送转”对债券市场的影响，并进一步将研究深化，探讨债券期限和信用等级不同的债券对“高送转”反应是否存在差异。二、文献综述与研究假设信号传递假说认为，在公司内部管理者与外部投资者信息不对称的情况下，公司可以通过多种方式向市场传递有关未来发展前景的信息，其中一种相对可靠的信号模式便是股票送转。我国投资者经常会将送转股误解为上市公司的利润分配行为，然而成熟的资本市场早已认清转增股本的实质其实是股票拆分，转增股本仅仅是对股票拆分起

4、到“装饰”作用，在理论上并不影响公司价值。因此国外学者们对“高送转”的研究主要分为两方面，股票拆分公告和股票股利公告，通常认为，股票拆分会向市场传递利好信号，引起市场的积极反应，而股票股利的市场反应的结论相对复杂。股票拆分公告会产生显著为正的异常收益，且引起股票价格波动的主要原因是:股票拆分行为反映了公司价值等内部信息，这些信息直接导致投资者修改其投资决策。股票股利是否传递利好信号还取决于股东们时股票股利和现金股利的选择差异。在持有有限现金的公司中，多数股东们赞成股票股利高于现金股利，因此公司发放股票股利对他们来讲是一个利好消息心生但1akoniShok等囱的研究表明，有些投资者认为公司味发放

5、股票股利会大大减少发放现金股利的数量，导致公司持有过多现金，容易产生代理问题或影响未来融资决策，因此公司发放股票股利这一信息时他们来说并不乐观，甚至会引起股票价格短期下跌。然而大多数情况下，股票股利会向市场表达管理者对公司发展的乐观预期，并预示未来良好的经营业绩，因此会增加股东的财富网。由于国内股票股利的发放比例过高，学者们更多地集中于对“高送转”市场反应的分析。大量研究表明，上市公司“高送转”行为传递乐观信息并减轻了公司内外部信息不对称的程度，从而吸引更多投资者的注意，引起股票价格上涨Z乳有学者运用事件研究法对于“高送转”公告效应进行了一系列研究，如果以公司分红预案公告日作为事件R,那么“高

6、送转”股票会出现显著正的超额收益笆但如果以除权除息日作为事件日，虽然“高送转”仍然向股票市场传递利好消息，但牛市中股票的超额收益比较显著而熊市中不显著M其实,“高送转”带来的收益不仅限于短期，长期来看同样被市场认可。江婷等幽通过单因素方差分析法证实了“高送转”确实具有其价值基础，进行“高送转”的公司在未来一年内具有更高的营业收入增长率和净利润率，这说明长期的股价上涨并非来源于非理性炒作，而是由于“高送转”代表了上市公司未来盈利能力的利好信号。还有部分学者进一步探究了我国上市公司热衷于“高送转”的原因。肖淑芳等此的研究表明，送转股其实是管理层眼中理想的获得股权激励收益的掘金工具。除此之外，对于高

7、价股票，投资者往往望而却步,“高送转”刚好可以在活跃交易、扩大股本的同时降低每股价格，从而引起二级市场的关注，因此有些上市公司在送转能力不足的情况下依然异常高送转”从而刺激股价3。综合来看，股票市场普遍将上市公司的“高送转”作为反映公司经营状况良好的信号。尽管债券持有人和股东在收益获取方式、数值上限和持有期限等方面存在差异，但二者在信息来源和对信息解读等方面存在共性，因此在信息交流互通的过程中，“高送转”的影响就不仅局限于股票市场，债券市场也必然会对其作出反应。根据Merton(1974)四的研究，投资公司债券可以被视为在无风险资产中持有多头头寸，在公司看跌期权中持有空头头寸。另一方面，购买股

8、票就像购买公司的看涨期权，行权价等于公司债券的面值。当债券到期时，股东决定是否通过支付债券面值来行使看涨期权，并保留公司的所有权。从这个角度看，股票和债券的价值都与公司价值呈正相关。Tsai&Wu(2015)囤的研究表明管理者比外部利益相关者更了解公司绩效，而股票股利则是管理者表现公司价值提升的一种有力方式，向投资者发出公司未来盈利能力的利好信号，因此股票和债券收益率均增加。基于信号传递理论,“高送转”表现出上市公司盈利状况良好、未来发展前景理想，说明它具备一定的偿债能力，那么投资该类公司债券的风险就会相对较小，这不仅增强了现有投资者的信心，同时会吸引更多的潜在投资者，债券市场对“高送转”作出

9、正向反应。据此，本文提出假设H1:上市公司“高送转”向债券投资者传递利好消息，引起债券市场的正向反应。在“高送转”向市场传递积极信号的同时，对于不同期限和信用级别的债券投资者来说，对同类信号的关注度是有差别的，因此受“高送转”影响的程度也可能存在差异。债券的期限是在债券发行时就确定的债券还本的年限，债券发行人必须到期偿还本金。债券按期限的长短可分为长期债券、中期债券和短期债券。长期债券的投资者则更关注上市公司是否保持健康、长远的发展。相比之下，中短期债券的投资者往往着眼于上市公司的各类具有短期收益的活动。大量的研究表明，“高送转”后通常会引起公司股价的短期上涨并且预示着公司未来良好的发展前景，

10、但随着时间的推移,“高送转”传递的积极信号会在一定程度上被削弱。因此，与长期债券相比,高送转”对中短期债券的影响更大。此外，基于“高送转”的信号传递理论，上市公司“高送转”传递的积极信号还会使公司整体形象在投资者心目中有所提升，而在该过程中，债券信用级别也进一步发挥认证作用。由于低评级债券存在违约风险高、资产质量差等劣势，可能导致低信用级别债券的投资者对“高送转”传递信号的合理性和准确性产生质疑，因而不能有效发挥“高送转”的积极作用；而高信用级别债券安全性较高、违约风险较低且发行主体本身经营状况相对良好，这些因素对“高送转”传递积极信号的功能起到放大和增强的作用。据此本文提出假设H2:与长期债

11、券相比，中短期债券对上市公司“高送转”的反应更积极。假设H3:与低信用评级债券相比，高信用评级债券对上市公司“高送转”的反应更积极。三、数据来源和研究方法1.样本选择与数据来源本文选取2008年1月1日至2016年12月31日所有进行股票送转并发行过公司债的A股上市公司为样本，并按照如下原则对样本进行了筛选:剔除ST等非正常的上市公司；剔除金融行业上市公司；剔除数据缺失的公司；剔除研究期间发生了股票回购、资产重组等重大事项的公司。最后得到有效观测样本560个。参照同类研究，将高送转定义为每10股送转5股以上，得到“高送转有效观测样本292个。本文所采用的上市公司送转公告信息及公司特征数据整理自

12、RESSET数据库，债券的日度交易收盘价等数据来源于W1ND数据库。本文对数据的处理采用了EXCE1软件、STATA13.0.2.研究方法设计倾向得分匹配法(PSM)可以有效消除干扰因素所产生的偏误，是目前被广泛应用于研究特定事件的影响及政策实施效果的主要研究方法，但它仅适用于二元处理变量，存在严重的局限性。而广义倾向得分匹配法(GPS)可以针对连续型处理变量，不仅保留了传统倾向得分匹配法的优势，更是对它的一种升级和补充。在本研究中，上市公司的送转比例是一个连续型变量，因此，本文运用广义倾向得分匹配法(GPS)检验送转比例与送转后债券的平均收益率之间的关系，从而探究“高送转”对债券市场的影响。

13、连续型处理变量的取值区间为D=0b,本文中处理变量是上市公司的送转比例，取值范围为0.05,2；y是结果变量，参考赵龙凯等的研究将送转公告前后七个交易日内的债券平均收益率作为结果变量。根据ImberIS等映到的研究，建立连续型处理变量的条件独立性：Y(J)D|X,JD(1)其中HS表示当上市公司送转比例为d时所对应的债券平均收益率;X为匹配变量，表示同时影响送转比例与债券收益率的变量。上述条件表示，在控制了匹配变量后，上市公司送转比例与债券的平均收益率是相互独立的。令。的条件概率密度函数为：r(d,工)=fdX(/Ij)(2)广义倾向得分GPS表示为R=(D,X),它表示在控制了匹配变量X后，

14、处理变量。取值d。的概率。在给定匹配变量X的情况下，对于每个处理变量d有：d(JIr(J.X),y(J)=/D(JIr(J,x)即控制了广义倾向得分之后，处理变量d与它对应的结果变量HS相互独立。根据上述广义倾向得分匹配法的理论基础，借鉴HiranO&Imbens提出的方法，将广义倾向得分匹配法分三步实现：第一步，在控制了匹配变量X之后，在正态分布的条件下运用极大似然估计法计算处理变量(送转比例)。的概率密度，即计算广义倾向得分GPS,记为R，。第二步，用结果变量(平均收益率)%和处理变量。及第步所得的建立模型，运用普通最小二乘法(O1S)估计结果变量匕的条件期望:E(Y,ID,R,)=a0+

15、QiDi+a2i+a3DiR,得到的估计系数表示为所aSG第三步，根据以下公式运用上述估计系数得出处理变量为d时结果变量的期望值：1NY(c)=(i0+i1d+a2r(d.Xi)心Nj=I+r(d,Xj)其中，N为当处理变量dDs=d0s,dscfa,CM时的样本公司数量。将处理变量的取值范围D=d0,d划分为S个子区间OdS=1,2,，s),然后在每个子区间里都估计出上市公司的送转比例对相应债券平均收益率变化的膨响。将不同区间的结果用线连接起来，就可以得到整个区间的送转比例对债券平均收益率影响效应与送转比例之间的函数关系图。四、实证检验与结果分析1.“高送转”的债券市场旗的实证结果(1)基于

16、得分倾向匹配法(PSM)的实证检验得分倾向匹配法的基本思想是找到一群与处理组所有相关的预处理特征类似的对照组，再针对研究目的比较处理组与对照组的差异得出解释变量时被解释变量的影响。根据上市公司的送转行为，进行“高送转”的样本公司为处理组(treat=1),未进行“高送转”的样本公司为控制组(treat=。)。结合王静等1初的研究，本文选择公司规模(SIZE)、第大股东持股比例(OWN1)、净资产收益率(ROE)、资产负债率(DBR)、每股未分配利润(FPS)、营业收入增长率(O1R)作为考察上市公司特征的协变量。同时，处理组和控制组所处的资本市场收益可能不同，本文还对市场综合指数收益率(MRATE)予以考虑。估计倾向得分的1ogiStiC模型分别为：SC()RE(bond,)=+SIZE,OWN1r+&RO