中国A股高管增持事件的市场效应研究

发布时间：2020-04-13 01:15

【摘要】：2017年5月27号,证监会发布了《上市公司股东、董监高减持股份的若干规定》,随后两大交易所相继发布了上市公司股东及董监高减持股份实施细则,为了鼓励大股东和高管增持股份,解除了其减持的若干限制,在其他类型减持行为受到较多限制的条件下,高管增持事件可重点关注。由于高管更清楚公司内部的情况,其增持行为会成为一种重要的市场信号进而对公司股价产生影响。因此本文对高管增持事件的市场效应进行研究。本文以事件发生前后的平均异常收益率和累积平均异常收益率来衡量高管增持事件的市场效应,因此首先探讨了异常收益率要如何获取?并且如何获取比较纯净的异常收益率?本文利用Barra多因子风险模型,进行日数据截面回归得到每只股票残差项,即为每只股票每日的异常收益率,从而可以得到平均异常收益率和累积平均异常收益率。接着,本文以2009年01月01日至2016年12月31日期间发生的高管增持事件为样本(经剔除后样本量为4297)进行市场效应研究。研究表明:在总体样本下,高管增持事件公告前累积平均异常收益率有一段显著的下跌效应,事件公告后,平均异常收益率由负转正,累积平均异常收益率显著上升,随后累积平均异常收益率上升幅度开始减弱并转为震荡形式,高管增持行为对股价呈现出正向的短期效应。同时本文也从增持比例、增持方式、增持环境、增持时机、公司基本面以及市盈率这六个方面来研究不同影响因素分组下的市场效应,研究发现:增持比例越大,短期内获得的累积平均异常收益率越高;增持方式为大宗交易、增持环境为牛市时,短期内获得的累积平均异常收益率更高,事件效应持续的时间更长;在增持时机方面,选择在股价大幅下跌的时候进行增持,公告后短期内获得的累积平均异常收益率更高,事件效应持续的时间更长;在不同基本面分数分组下:基本面主要参考Piotroski模型进行打分,分数越高代表基本面越好,对基本面好的公司进行增持,短期内获得的累积平均异常收益率更高,事件效应持续的时间更长;增持市盈率高的公司,短期内获得的累积平均异常收益率更高,事件效应持续的时间更长。最后根据本文的研究结果,提出以下几个建议:1、投资者对高管增持事件应该进行理性的看待,在投资策略上要结合其他因素进行制定,不能盲目跟风;2、上市公司要合理利用高管增持事件的市场效应让公司股价回归合理水平,并且应当意识到公司经营的基本状况、盈利能力等因素会影响事件的市场效应;3、监管层应加强高管增持行为的监督及信息的有效及时披露。
【图文】：

曲线图,残差,曲线图,因子

it123(3-47)第一个CAPM模型只有beta因子，回归出来得到的异常收益率曲线是图3-1的蓝色线，很直观的发现，，残差项会因为另外某些因素上蹿下跳，显然其得到的残差项方差很大，说明单独一个 beta 因子不能很好的解释股票收益率，必然还有其他因子会影响股票收益率；第二个 Barra 模型有 1 个国家因子、10 个风格因子和 28 个行业因子，回归得到的收益率曲线是图 3-1 的红色线，其中本文从中取了第(200 日-500 日)、(1200 日-1500 日)进行放大，(1200 日-1500 日)为 2015 年股灾的时候，通过对比 CAPM 模型和 Barra 模型的残差收益率曲线可以很直观的看出

事件,行业,次数

图 4-1 高管增持事件不同季度的分布（2）高管增持事件不同行业的分布图 4-2 显示了从 2009 年 01 月 01 日至 2016 年 12 月 31 日不同行业(这里为申万行业分类)的上市公司发生高管增持事件的次数分布统计，本文总次数 4297 是所有行业发生高管增持事件次数加总得到，而每个行业中的所有上市公司发生的高管增持事件数量加总则为该行业发生高管增持事件的次数。从图中可以看出这几年发生高管增持数量较多的是化工、医药生物和机械设备，而次数较少的是国防军工、采掘和银行。而增持次数大于 200的行业有 9 个行业：农林牧渔、化工、医药生物、房地产、机械设备、电子、电器设备、轻工业和纺织服装。初步看，高管更偏好高精尖行业。但因为不同行业上市公司的数量不一致，所有要结合行业与该行业上市公司数量进行权衡，虽然化工机械设备等行业增持次数多，但其行业相应的上市公司数量也多，从红色曲线可以看出农林牧业和家用电器平均增持次数会更多，表明高管比较看好这些行业的发展，在这两个行业，高管增持事件发生概率更大。依此，投资者就能根据这些数据筛选投资标的，为投资者做出更好的决策。
【学位授予单位】：集美大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51

【参考文献】