我国上市公司定向增发的收益波动率择时效应研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.2467

摘要/Abstract

摘要：

定向增发是我国资本市场最重要的股权再融资方式。本文实证检验我国上市公司定向增发前后一年收益波动率的变化，发现定向增发存在“倒U型”的收益波动率择时效应，即支持大股东利益侵占假说。进一步地，异质性检验结果表明，非国有企业、年轻公司、控股股东控股权高的公司和无形资产占比高的公司，它们的定向增发收益波动率择时效应更强。最后，本文分析定向增发收益波动率择时效应的经济后果，结果表明，我国上市公司定向增发前存在增发折价，但定向增发后公司股价出现显著上升。本文的实证发现不仅丰富了定向增发理论，而且为完善我国定向增发市场提供政策参考，同时为投资者量化择股择时提供投资参考。

关键词: 定向增发, 波动率, 择时效应, 利益侵占

Abstract:

Privateplacement is the most important approach to refinance equity in China’s capital market. As a transition economy， China has many state-owned enterprises （SOEs） in the capital market； these SOEs are more likely to obtain seasoned equity offering by virtue of their natural political connections. Besides， it is common that Chinese listed companies have the controlling shareholders， hence CEOs of listed companies would like to consider more interests of major shareholders in decision-making. The volatility changes during one year before and after the private placement of Chinese listed companies is empirically examined. An inverted U-shaped volatility timing effect can be observed from empirical results， represented as the expropriation of major shareholders in Chinese listed companies. Then， the robustness tests are proceeded by using board meeting day as the benchmark day of the private placement， setting the beginning year of studying period as 2006， applying fixed-effect panel model， adopting the data during threespecial sample periods， respectively. As expected， the results of robustness tests can support our main conclusions. Furthermore， the results of heterogeneity tests show that the volatility timing effect of private placements is stronger for non-SOEs， young companies， companies with high shares proportion of controlling shareholder， and those with high ratio of intangible assets， which confirms the more severe encroachment of major shareholders in these types of listed companies. Finally， the economic consequences of the volatility timing effect for private placements in Chinese listed companies is analyzed. The empirical results prove that there is a pricing discount before the private placements， but the stock prices rise significantly after the private placements. Investment in private placement companies yields an average 37.32% arbitrage premiumafter one year， compared with investing in stock from public offerings. Therefore， our empirical findings not only enrich the theories of private placement， but also contribute to practice. The policy references are provided to improve China’s private placement market， as well as some investment guidance for investors in quantitative selection of assets and trading timings.

Key words: private placement, volatility, timing effect, tunneling

中图分类号:

F832.48

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Zhiqiang Ye,Shunming Zhang,Xuechen Shen,Jiefei Zheng. Volatility Timing Effect of Private Placement for Chinese Listed Firms[J]. Chinese Journal of Management Science, 2024, 32(10): 30-40.

图/表 12

表1

表2

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图3

图4

图5

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表5

参考文献 30

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变量类型	变量符号	变量含义	具体定义
因变量	PIPE	定向增发哑变量	当第i家上市公司在第t月首次公开宣告股票定向增发时，PIPE_i,t =1，否则PIPE_i,t =0
自变量	SD	股票月度波动率	股票日收益率的月度标准差
控制变量	MKT	公司规模	公司总市值的自然对数
	AGE	公司年龄	公司成立日与所对应研究所在月最后一个交易日之间距离的天数，再除以365
	MB	账面市值比	公司账面价值与市场价值的比值
	FIRST	第一大股东持股比例	第一大股东持股数除以上市公司发行在外股票总数
异质性	Soe	产权性质	按照上市公司实际控制人性质，定义为当实际控制人为国有时定义为国有企业，否则定义为非国有企业
	DummyAGE	公司年龄哑变量	公司成立日与所对应研究所在月末之间距离的天数，高于样本中位数则为成熟公司，反之则为年轻公司
	DummyBalance	股权制衡度哑变量	第二至十大股东中持股比例超过5%的大股东持股比例之和与第一大股东持股比例的比值，高于样本中位数则为股权制衡度高公司，反之则为股权制衡度低公司
	DummyIntanAssets	无形资产占比哑变量	无形资产总额与总资产的比值，高于样本中位数则为无形资产占比高公司，反之则为无形资产占比低公司
经济后果	Rate1	定向增发折价	增发时股票价格相对于前一年股票价格的收益率
经济后果	Rate2	定向增发前后一年的收益率	增发后一年相对于增发前一年股票收益率

变量	mean	p25	p50	p75	sd	obs
PIPE	0.012	0	0	0	0.109	461,148
SD	0.028	0.018	0.025	0.035	0.027	461,148
MKT	15.416	14.674	15.29	16.022	1.104	461,148
AGE	16.154	11.074	15.945	20.805	6.812	461,148
MB	0.638	0.456	0.647	0.827	0.247	461,148
FIRST	0.352	0.231	0.329	0.459	0.155	461,148

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
_cons	-0.006 (-0.83)	-0.014^** (-2.42)	-0.022^*** (-4.05)		-0.0084 (-0.34)	-0.130^* (-1.67)	0.000 (0.01)
SD	0.933^*** (16.92)	0.218^*** (6.53)	0.991^*** (17.36)	1.550^*** (6.50)	1.0010^*** (6.35)	0.926^** (2.37)	0.423^* (1.68)
L1.SD	-0.311^*** (-9.34)	0.235^*** (7.43)	-0.331^*** (-9.47)	-2.312^** (-1.98)	-0.1228 (-0.95)	-1.196^*** (-3.22)	0.399^* (1.79)
L2.SD	-0.049^** (-1.97)	0.061^* (1.80)	-0.055^*** (-2.10)	0.450^** (1.96)	-0.0513 (-0.51)	-0.604^** (-2.49)	0.185 (0.77)
L3.SD	-0.072^*** (-3.08)	0.053^* (1.78)	-0.075^*** (-3.11)	-3.727^*** (-3.08)	-0.0507 (-0.46)	0.004 (0.01)	-0.107 (-0.38)
F1.SD	-0.040 (-1.41)	-0.090^*** (-3.76)	-0.036^*** (-1.22)	0.693^*** (3.73)	0.0830 (0.62)	0.637^** (1.96)	-0.058 (-0.28)
F2.SD	-0.060^** (-2.41)	0.017 (0.59)	-0.068^*** (-2.67)	0.282 (0.82)	0.0837 (0.75)	0.078 (0.28)	-0.358^** (-2.06)
F3.SD	0.012 (0.46)	-0.035 (-1.47)	0.013 (0.48)	0.392 (1.38)	0.0266 (0.23)	-0.122 (-0.37)	0.215 (1.06)
MKT	0.002^*** (6.69)	0.002^*** (7.35)	0.002^*** (6.39)	0.129^*** (4.00)	0.0038^*** (2.64)	0.004 (0.58)	-0.004 (-1.29)
AGE	0.000 (0.82)	0.000 (0.75)	0.000 (0.99)	0.061^*** (4.16)	-0.0006 (-1.22)	0.000 (0.12)	0.000 (-1.30)
MB	-0.005^*** (-4.40)	-0.008^*** (-7.29)	-0.005^*** (-4.35)	-1.992^*** (-18.12)	-0.0089 (-1.06)	-0.013 (-0.25)	0.024^** (2.02)
FIRST	-0.004^** (-2.43)	-0.003^* (-1.91)	-0.004^** (-2.54)	0.760^*** (3.59)	0.0259 (1.18)	-0.019 (-0.45)	0.008 (0.41)
Year Fixed Effect	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Industry Fixed Effect	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
F	8.87	11.10	8.37		2.02	3.07	2.20
P>F	0.000	0.000	0.000		0.000	0.000	0.000
avg. R-squared	0.0998	0.0993	0.1040		0.5133	0.6486	0.5661
LR chi2				2554.94
Prob> chi2				0.000
Obs	461148	461148	401347	461148	32328	24569	92519

变量	objtype	mean	p25	p50	p75	sd	obs
Rate1	1	0.457	-0.084	0.227	0.718	0.885	2808
	2	0.487	-0.049	0.266	0.746	0.882	4475
	3	0.403	-0.078	0.231	0.665	0.743	3423
	1,2,3	0.452	-0.068	0.246	0.706	0.840	10706
	4	0.810	-0.062	0.267	1.173	1.411	780
	Mean(objetype=1,2,3)-Mean(objetype=4)=-0.359,t=-6.776
Rate2	1	0.901	-0.088	0.390	1.182	1.806	3124
	2	0.854	-0.099	0.390	1.168	1.742	5296
	3	0.671	-0.168	0.299	1.023	1.446	4108
	1,2,3	0.799	-0.122	0.356	1.127	1.661	12528
	4	0.568	-0.267	0.018	0.549	1.685	779
	Mean(objetype=1,2,3)-Mean(objetype=4)=0.231,t=2.256

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