我国新三板企业定向增发折价率的影响因素研究

发布时间：2017-08-16 16:18

  本文关键词：我国新三板企业定向增发折价率的影响因素研究

  更多相关文章： 新三板 定向增发 折价率 实物期权定价模型 主成分分析法

【摘要】：上市企业股权再融资主要有定向增发、公开增发和配股三种融资方式。定向增发在国外发达资本市场上发挥了重要的融资功能,已逐渐发展成为主要的股权再融资方式。自2006年以来,定向增发在我国A股市场已有10年的发展历史。十年间,定向增发已为我国A股上市企业融资25117.88亿元,占股权再融资额的81.8%,成为我国A股企业股权再融资的首选方式。而在新三板市场,定向增发依然是最重要的股权再融资方式。2015年以来,我国新三板市场挂牌企业迅速增加,实施定向增发的企业数量也随之迅速增加。仅2015年,我国新三板市场共实施定向增发2592次,募集资金1238亿元,在整个2015年我国股权融资规模中占比6%。定向增发日显重要的股权再融资功能受到了国内外学者高度关注,其中发行折价是定向增发中一个比较常见的现象,也逐渐成为了国内外学者研究定向增发的焦点。国外学者对定向增发的折价现象研究得比较早,有学者对美国的定向增发折价现象的研究显示,其折价率平均达到了20.14%。在其他国外证券市场,定向增发也有比较高的折价率。经过大量的实证研究,国外的学者们对定向增发折价现象背后的原因做了比较全面分析和解释。其中包括以不同认购对象为解释的利益输送理论、以委托代理为基础的监督成本理论、以风险补偿为解释的流动性理论、信息搜集成本补偿的信息不对称理论等等。这些理论都从不同的视角对定向增发折价现象给出了不同的解释,也从国外的证券市场找到了实证数据作为支撑。我国A股市场也存在比较普遍的定向增发折价现象。2013年以来我国A股企业定向增发折价率平均为15.6%,在最高的时候折价率达到了23.48%。国内对定向增发的研究虽然比国外学者的研究较晚一些,但是国内的学者们对A股市场的定向增发现象也做了较多的研究,主要是集中在认购对象、投资者情绪、信息不对称和流动性等方面。其中对不同认购对象导致不同折价率的现象的研究比较多,许多学者的研究表明,我国A股市场定向增发存在明显的利益输送现象,有大股东参与认购的定向增发折价率显著大于没有大股东参与的折价率。由于新三板市场发展时间不长,存在许多的不规范,新三板企业定向增发的数量是最近一年才迅速增加的,因此国内学者对我国新三板市场定向增发折价现象的研究还比较少。本文在总结国内外学者对定向增发折价研究的基础上,结合我国新三板市场的特性,研究了我国新三板市场企业定向增发折价率的影响因素,全文共分为六个部分。第一个部分主要包括选题背景、研究意义、研究方法及本文可能的创新之处、本文所研究的内容和文章结构。第二个部分为文献综述,通过对国内外相关文献的梳理,总结了国内外学者对定向增发折价率的研究观点,并对相关的理论进行了评述,为后文的研究起到了借鉴的作用。第三部分对我国定向增发进行了概述,介绍了我国目前A股市场和新三板市场关于定向增发的法律制度,并对A股市场定向增发的特征与新三板市场定向增发的特性和现状相对比。从特征来看,我国新三板市场定向增发比A股市场更便利。无论是审批时间、限售期、发行对象还是定价方式,新三板市场都没有A股市场严格。第四部分为实证研究设计。由于我国规定A股定向增发价格不得低于增发基准日前20个交易日的平均价格,国内学者在研究A股定向增发折价率的时候,通常是将发行价格与基准价格相比较求出折价率,基准价格通常选取基准日前20个交易日的平均价格。关于基准日的确定,有些学者选择董事会决议公告日,有些学者选取定向增发公告日等等,目前学术界对基准日的选取没有一个统一的标准。由于新三板市场的特殊性,其低流动性和低成交量使得市场价格不是其公允价格,在计算折价率的时候,不具有可比性。因此,本文在计算折价率的时候,使用了定价模型对新三板的股价进行重新评估。在定价模型的选取上,考虑到了传统的现金流折现模型的局限性和新三板企业的高成长性,选取了基于BS公式的实物期权定价模型。本文的研究假设有5个,假设影响折价率的因素主要有发行对象、募集资金的用途、信息不对称程度、企业的综合实力、投资者情绪。在控制了企业的资产负债率、平均换手率、定向增发的规模和三板成分股指数之后,从以上这五个方面去建立实证模型进行假设检验。第五部分为实证检验及结果分析部分。本部分利用前文所建立的回归模型,对研究假设进行回归验证。首先验证了大股东参与认购对折价率的影响是否显著,实证结果显示大股东认购对发行折价率的影响不显著。同时借鉴张鸣,郭思永(2009)的分析,在折价发行中,只有当认购比例大于增发前持股比例时,大股东才能通过定向增发达到利益输送。本文通过描述性统计发现大股东在增发前的持股比例大于认购比例,因此不存在利益输送现象。其次,检验了募集资金用途对定向增发折价率的影响。目前新三板市场募集资金的投向主要包括补充流动资金和项目投资。其他方面的投向占比非常少,而且性质和项目投资相似,因此也划为项目投资类。通过实证检验显示募集资金投向对折价率的影响显著,募集资金应用于项目投资的折价率显著小于募集资金应用于补充流动资金。再次,用定向增发企业挂牌时间长短来衡量企业的信息不对称程度,一般企业的挂牌时间越长,信息不对称程度就越小。实证检验结果表明,信息不对称显著影响了定向增发折价率,信息不对称程度越严重的企业,发行折价率就越高。接下来分析检验企业的综合实力对定向增发折价率的影响。以前学者在研究企业的基本面信息对折价率的影响时,一般只是选取某一个或者几个财务指标来检验。企业的综合实力和成长性是由多方面因素引起的,单个的财务指标不足以衡量企业的综合信息。同时,由于同一个企业多个财务指标之间有很大的相关性,对企业的基本面信息进行检验时,会导致多重共线性等问题。鉴于此,本文采用主成分分析法将发行企业的多项财务指标进行降维,提取出主成分因子,再计算企业的综合实力。将计算出的企业综合得分数据与折价率进行回归检验,结果显示,企业的综合实力显著影响了定向增发折价率。综合实力越强的企业,定向增发折价率越小。最后,本文分析了投资者情绪对增发折价率的影响,根据去年二级市场行情的转换,将去年划分为牛市和熊市两个时期,以此来分析处于不同时期投资者乐观情绪和悲观情绪对折价率的影响。检验结果表明投资者情绪对发行折价率影响不显著。此外,由控制变量的检验结果可知,二级市场行情和股票的流动性对折价率影响不显著。企业的资产负债率和发行规模对发行折价率影响显著。这也从侧面反映了公司的资本结构和信息不对称是发行折价率的影响因素。本文的创新点主要体现在三个方面：首先,国内学者都只是研究了A股上市公司定向增发折价率的影响因素。由于新三板市场发展历史较短等原因,目前国内对新三板市场定向增发的研究还比较少。本文创造性的将前人经典的理论方法运用到新三板市场,对新三板定向增发折价率的的影响因素进行了尝试性的研究,为后面的研究提供了思路参考。其次,本文在计算定向增发折价率的时候,引入了实物期权定价的思想对企业股价进行重新估值,将定向增发的价格与企业实际价值进行比较,从而衡量了增发价格对实际价值的偏离程度。这对分析企业价值投资更具有参考性。最后,本文将企业的财务指标进行主成分分析,然后再引入回归方程进行实证检验。这就避免了单个财务指标信息不全,而多个指标又存在多重共线性的问题,使得研究结果更加准确。然而,由于本人能力和精力有限,本文还存在许多的不足：首先由于新三板市场与A股市场、国外证券市场存在很大的差异,前人研究的经典理论假说在新三板市场的适用性还需要进一步论证。其次,由于新三板定向增发只有一年的详细数据,数据的选择跨期太短,可能会导致结果出现一定的偏差。同时由于新三板市场协议成交的企业数据非常少,且随意性非常大,因此本文在选取数据的时候,只取了做市成交企业的数据而将协议成交企业的数据剔除,这可能使得样本数据对整体新三板企业特征的代表性减弱。创业板市场与新三板市场各方面的特征就比较接近,将创业板市场与新三板市场相比较来研究,这可能会是未来新三板市场研究的方向之一。另外对新三板企业流动性指标的进一步挖掘及其与定增折价率的关系深入研究,也将是未来的研究方向。
【关键词】：新三板 定向增发 折价率 实物期权定价模型 主成分分析法
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要4-8
• ABSTRACT8-15
• 1. 绪论15-21
• 1.1 选题背景15-16
• 1.2 研究意义16-17
• 1.3 研究方法17-18
• 1.4 研究内容及文章结构18-19
• 1.5 本文创新与不足19-21
• 1.5.1 本文创新19-20
• 1.5.2 本文不足20-21
• 2. 文献综述21-26
• 2.1 国外学者对定向增发折价率的研究21-23
• 2.2 国内学者对定向增发折价率的研究23-25
• 2.3 相关文献评述25-26
• 3. 我国定向增发概述26-38
• 3.1 定向增发的概念和动机26-27
• 3.2 我国定向增发的制度27-30
• 3.2.1 A股市场定向增发的制度27-28
• 3.2.2 新三板市场定向增发的制度28-30
• 3.3 新三板市场和A股市场定向增发特征对比30-32
• 3.4 新三板市场和A股市场定向增发现状32-36
• 3.4.1 增发规模统计32-33
• 3.4.2 行业分布33-35
• 3.4.3 募集资金用途35
• 3.4.4 发行对象35-36
• 3.5 定向增发折价率的影响因素分析36-38
• 4. 实证研究设计38-47
• 4.1 研究假设38-39
• 4.2 样本选取和数据来源39-40
• 4.3 变量定义40-45
• 4.3.1 被解释变量40-43
• 4.3.2 解释变量43-44
• 4.3.3 控制变量44-45
• 4.4 模型建立45-47
• 5 实证检验及结果分析47-59
• 5.1 描述性统计47-49
• 5.1.1 被解释变量的描述性统计47
• 5.1.2 主要解释变量的描述性统计47-49
• 5.2 回归分析49-57
• 5.2.1 大股东认购与定向增发折扣率49-51
• 5.2.2 募集资金用途与定向增发折扣率51-52
• 5.2.3 信息不对称与定向增发折扣率52-53
• 5.2.4 企业综合实力与定向增发折扣率53-56
• 5.2.5 投资者情绪与定向增发折扣率56-57
• 5.3 模型汇总57-58
• 5.4 稳健性测试58-59
• 6. 结论与建议59-64
• 6.1 本文结论59-61
• 6.2 政策建议61-63
• 6.3 研究展望63-64
• 参考文献64-68
• 后记68-69
• 致谢69-70
• 在读期间科研成果目录70

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本文编号：684259