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    【上证A股公司高管辞职公告的股价效应研究】上证A股

    时间:2019-05-06 03:13:44 来源:雅意学习网 本文已影响 雅意学习网手机站

      摘要:近两年来上市公司高管变动现象越来越频繁,而高管辞职可能导致中小投资者对企业未来经营收益和稳定性产生动摇并改变投资行为,本文通过选取上证A股中2011年的发生高管变动的上市公司作为样本,运用标准事件研究法对131家发生高管变动的公司超额收益率进行统计研究,证实了高管离职具有负的公告效应,在一定程度上导致了该公司股票收益率的异常下降,影响时间段为[0,4]天,累计超额收益率达到-4.912%。
      关键词:事件研究法 超额收益率 高管变动
      一、研究背景
      随着我国股票市场的日益完善,沪深两板的上市公司数量也迅速增加。在如火如荼的上市大潮中,频频发出的高管辞职公告也逐渐引起了研究人员和投资者的注意,其中中小板和创业板高管变更现象尤为严重。2010年开始掀起了高管变动的热潮,2010年沪深两市发生高管变动的公司合计超过600家,2011年达到800家以上,今年2月18日一天内有5家上市公司发布了9位高管辞职公告。
      由于高管变动密切关系到上市公司的整体稳定,企业战略计划的变动,并且其中可能涉及到辞职套现利益链条。故频频发生的高管变更在一定程度上可能导致投资者对企业未来经营收益和稳定性产生动摇,使得中小投资者的情绪和投资选择受到严重影响并导致公司股价受到一定程度的不良影响。本文将通过事件研究法对高管变动的股价效应进行实证研究。
      二、研究设计
      (一)样本选取
      由于作者能力和研究时间有限,本文选取了2011年全年上证A股所有发生高管变动的公司作为研究样本,计入样本的公司包括发出董事会成员、总经理以及监事会成员的辞职公告的公司,不包括发出保荐代理人、财务人员以及董事会助理人员的辞职公告的公司,共计201家公司,数据来源WIND资讯公司公告。
      由于本文采取事件研究法对高管变动的公告效应进行研究,故在已选择的201个样本中剔除了可能导致研究出现偏误的样本,包括在半年内发出两次或者两次以上高管变动公告的公司48家和在公告日前长期停牌或者新近上市导致估计期不够长的公司17家以及在公告日或者窗口期发生停牌导致公告效应不能有效反映于实时行情的公司5家,有效样本共计131家。
      (二)研究方法
      本文采用标准事件研究法对高管变动的公告效应进行检验,以市场模型度量公司股票的正常收益。
      1、事件日选。尽管部分公司高管实际离职与离职公告的发布存在一定时间差,还有部分公司前任高管离职公告与新任高管继任公告发布于两个不同的交易日,在本文中一律选用前任高管离职公告的发布日期为事件日,若前任高管离职公告发布日为非交易日,则将公告发布后的第一交易日认定为事件日。
      2、时间窗口期与估计期。由于高管变动可能在短期内对公司股价产生一定冲击,本文将事件日前后10个交易日即[-10, 10]设定为事件窗口期,将窗口期前120个交易日即[-130, -11]设定为事件估计期。
      3、估计模型构建。本文中的所有收益率采用对数收益率计算,即,其中表示个股在第t交易日的收益率, 和分别表示第t和t-1交易日的收盘价。本文采用市场模型计算个股的正常收益率,计算公式为。其中 是个股在第t交易日的正常收益率,a、b由该股票估计期收益率对市场收益率进行线性回归所得,由于本文样本选取的公司均为上证A股公司,故采用上证A股指数收益率作为市场收益率。
      个股窗口期超额收益率用实际收益率减去正常收益率所得,,平均超额收益率为,其中n为有效样本个数。个股在窗口期[t1,t2]内的累计超额收益率为,平均累计超额收益率为。对超额收益率和累计超额收益率采用均值为0的t检验来确定其显著性,该检验的原假设为:AAR=0。
      该模型中的数据均来源于WIND资讯行情序列,[-130, +10]研究期,根据公告日人工截取,统计分析使用Eviews5.1计量软件以及Microsoft EXCEL2007作为辅助。
      三、实证过程与结果分析
      (一)实证过程
      实证过程主要针对每家公司是先利用120天估计期进行模型估计,然后用模型计算窗口期正常收益率,再用实际收益率减去正常收益率得到超额收益率。然后汇总样本数据,对窗口期每天AAR和ACAR进行均值为0的t检验,获得假设的实际显著性水平。
      下面以600186莲花味精公司为例说明估计模型的建立过程。该公司于2011年9月6日发布关于公司副总经理辞职的公告,即事件日为2011-09-06,由行情序列获得该样本的估计期为2011-03-02至2011-08-22共计120个交易日,窗口期为2011-08-23到2011-09-21共计21个交易日。
      为了使模型拟合更优结果分析更准确,首先对模型的自变量rm的水平序列进行ADF单位根检验(AIC最小选择滞后阶数),结果如图1:
      
      图1 600186 rm序列ADF平稳性检验
      由图可知在1%,5%,10%显著性水平下均可拒绝原假设,即不存在单位根。
      然后在Eviews中进行OLS回归得到结果如图2:
      图2 600186预测期回归模型
      根据上图可建立估计期模型rs=0.000109+1.208378rm。
      对上述回归进行残差检验:
      1、怀特异方差检验,结果如图3:
      图3 600186回归模型怀特异方差检验
      由实际显著性水平可以拒绝存在异方差的原假设,认为不存在残差异方差。
      2、B-G残差自相关检验(lagged=3),结果如图4:
      图4 600186回归模型B-G自相关性检验
      根据以上实际显著性水平,可以拒绝存在自回归的原假设,结合该回归的D-W统计量1.8162,可以认为不存在残差自相关。
      经过以上检验可以认为莲花味精的估计期模型具有较好的预测作用,用所得回归模型计算个股AR与CAR,如图5:   图5 600186 AR与CAR
      可以看出在公告日发生以后几天该公司股价均具有负的超额收益,累计超额收益率处于下降趋势。
      经作者对全部数据进行处理,所有行情序列均没有单位根,少数序列回归后出现异方差或者自相关现象,由于收益率中含有较多负值并且已经为对数收益率序列,故在修正中对发生残差异方差的样本均采用GLS加权最小二乘法进行回归,对发生残差自相关的采用一阶差分进行回归。
      (二)结果分析
      根据以上方法对符合条件的样本逐一进行AR与CAR的计算得到AR与CAR序列,首先求得均值,得到AAR与ACAR如图6:
      图6 样本AAR与ACAR
      由上图可以看出在公告日及之后几天大致在[0,5]期间AAR处于较低水平,ACAR下降较快,其他期间大致处于正常水平。为了进一步得到精确结果,下面对AR和CAR进行均值为0的t检验,结果如图7所示:
      图7 样本AAR与ACAR的t检验结果
      由以上可以看出AAR在[0,4]期间t值均比较显著,实际显著性水平p较小,除公告日当日为0.05349在10%水平下显著以外,公告日后1-4天均在1%的显著性水平下显著,但在公告日第五天过后显著性明显降低。ACAR在公告日之前的均值略大于零稍有正的超额收益,从公告日开始逐渐下跌在公告日后一天跌为负值,其显著性也从公告日后第二天开始显著不为零。这可能是由于我国股票的t+1交易制度,在公告日当天投资者来不及做出反应。以上数据均表明高管变动公告对投资者存在负的股价效应,持续期约为4天。其中公告后第一天、第三天、第四天具有较高的负超额收益,可能是由于投资者因高管变动发生异常抛售造成的股价下跌。
      四、结论与不足
      本文选用2011年上证A股发生高管变动的131家公司作为研究样本,尝试性地对上市公司高管变动的公告效应进行实证研究。结果发现,上证A股的公司存在比较显著的负公告效应,在公告发布前10天内的累计超额收益率为0.6433%,而在公告日后5天的累计超额收益率为-4.912%,公告效应十分显著。从窗口期的统计结果来看投资者对于所持股票的高管变动信息具有反应导致了一定程度的股价异常下跌。在上市公司频繁发生高管变动的今天,本文的研究具有一定的应用价值,可以指导投资者进行理性投资,并且可以作为投资者提供了由于高管变动股价处于低位时买入的参考。
      但是由于作者能力和时间所限,本文选取的样本量较小。在时间跨度方面仅为2011年全年,2011年是金融危机过后股市较为平稳的一年,大盘震荡较少,故本文结论可能在大牛市和大熊市中缺乏可靠性。并且本文样本的公司全部来自上证A股公司,可能对于深证的股票尤其是中小板和创业板公司不具有较好的代表性。由于以上限制本研究的结论可能具有一定的局限性。另外在研究中并没有对ST、*ST公司股票和普通公司的股票分组研究,可能忽视了不同质量的公司对于高管变动的影响差异。此外针对这一现象还可以进一步通过多变量模型探究影响该公告效应的大小的因素及其显著性,由于时间所限本文并没有得出该方面的结论。
      参考文献:
      [1]夏芳.上市公司高管辞职套现利益链条隐现[N].证券日报,2012年2月8日
      [2]许超声.上市公司高管离职潮涌[N].新民晚报,2011年12月25日
      [3]佘脊、徐永超、曾小忠.我国上市公司高管犯罪公告的市场反应研究[J].特区经济,2012年2月

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