中国A股上市公司资产增长异像实证研究

摘要

有效市场假说(EMH)与资本资产定价模型(CAPM)构成了现代金融理论的两块基石。CAPM将资产收益率与系统性风险用线性关系联系起来，对整个金融理论发展和金融实践体系的构建产生了巨大影响，促进了理论金融向实证金融的转换。有效市场假说(EMH)认为股票市场价格是随机游走的，任何可以预测股票价格的信息都被充分反映在股票价格之中，只有未被预期的信息才会引起股票价格的波动。未被预期的信息是不可预测且随机的，因此，股票价格也是随机的不可预测的。根据EMH对有效的市场的分类，将市场有效性类型分为:弱式有效市场，半强式有效市场和强式有效市场。弱有效市场认为股票价格反映了有关股票历史数据的所有信息，如股票历史交易量和历史收益率数据，在这种假定下所有的技术分析失效。　　然而，越来越多的金融实证研究发现不符合资本资产定价模型和有效市场假说的现象，这被称为市场异象。国内外研究发现了大量的市场异象包括:价值异象、季节效应、规模效应、应计异象、IPO异象以及动量反转效应等等。这些异象并不局限于某一国而是广泛存在于国际资本市场。Titman等(2004)研究发现，无论是并购、公开发行股票、发行债券等公司融资活动还是公司资本投资等直接投资规模的扩大，其带来的资产增长都伴随着后续较低的股票收益。Cooper等(2008)在其研究文献中，采用了总资产增长变量，而未采用CI指标，并研究发现，股票收益率与股价的负相关关系可以由总资产增长变量进行解释。在公司扩大资产规模后，股票收益往往较低，而在公司收缩资产规模后则能获取较高的超额收益，也就是说，资产增长与随后的股票收益之间存在负相关关系，这就是著名的资产增长异象(Asset growth anomaly)。　　国外现有的研究对资产增长异象做出的解释主要分为两种。第一种解释认为资产增长快的公司表现为过度投资，随后股票的超低收益是对公司投资较差业绩的反映。这种异常的资产收益关系对于拥有较大投资自由度的公司而言更加明显。第二种解释认为当未来预期收益率较低时公司倾向于增加投资，因此产生了资产增长异象，其解释途径有两种，即基于预期的理性解释说和股票的错误定价解释说。在此基础上，Titman，Wei and Xie(2009)对造成资产增长异象的原因做了进一步的研究。文章用总资产增长率来度量公司资产规模的扩张，将公司总资产增长拆分为预期（由拓展的托宾Q理论决定）和非预期增长两部分，发现导致资产增长异常现象的是未预料到的那部分总资产增长造成的，而并非预料到的那部分资产增长造成的，而且在控制了风险和股票的错误定价的影响后，非预期资产增长与股票收益之间仍存在显著的负相关关系。文章进一步发现这种负相关关系只在非预期投资为正（即过度投资）的公司中表现显著。　　我国股票市场成立之后，经过几十年的发展已经渐渐成熟。随着上市公司的增多，股票市场不断发展壮大，资产的证券化趋向越来越明显，股票市场在国民经济中所起的作用越来越大，资源的合理配置更多地依赖于股票市场的价格机制来实现。然而，越来越多的经验证据告诉，现实中的股票市场似乎并没有发挥出优化配置资源的功能，股票市场对实际投资活动的定价存在一定的偏差。在欧美发达资本市场，公司资产规模的扩张与其随后的股票收益率呈负相关关系。　　我国的股票市场上是否也存在显著的资产增长异象(Asset Growth Anomaly)，在中国市场环境下，以有效市场框架来研究资产增长异象行为，可以加深对资本市场自身运行规律的认识。从微观层面上促进市场组成结构优化、价格形成机制市场化、市场参与主体及其行为的法制化等等;从宏观层面上通过国内外市场异象的比较研究，能够区别把握中外资本市场运行规律和特点，制定和实施适合中国特色的资本市场监管道路和相应的发展规划。研究我国股票市场上存在的资产增长异象及其动因，可以给投资者提供一种基本的投资策略，为其构建投资组合提供一定的理论依据。同时，可以监督公司以公司价值最大化为目标进行投资决策，有效保护中小股东的利益。对资产增长异象动因的研究解释，可以为政府加强上市公司监管提供相应的政策建议，推进我国证券市场的法制化和规范化运行。　　本文在Cooper，Gulen等(2008)等学者的研究基础上，以2000年至2011年为样本区间，利用我国上海、深圳证券交易所A股上市公司的财务数据和股票交易数据，对造成我国股票市场上的资产增长异象的动因做进一步研究验证。主要运用SAS计量软件，用Fama-Macbeth横截面回归分析方法进行实证分析以及构造套利组和方法对中国股票市场的资产增长异象进行实证研究。组合方法是根据上市公司前一年总资产增长率，将所有A股上市公司从低到高排序分为10组，持有最高组合卖出最低组合，形成一个套利组合，并持有1，2或3年，研究套利组合的T值是否显著异于零。Fama-Macbeth横截面回归分析方法，是对股票进行横截面回归求出每年的公司资产增长的Beta系数，对资产增长的Beta系数求时间序列均值及其T值。并进一步研究了融资约束和代理成本影响下资产增长与股票收益率之间的关系，而且将总资产增长细分，对这一变量进行拆分，分别验证总资产增长来源的资产方和负债方与股票收益率之间的相关关系。　　本文实证结果表明套利组合收益率为负，但是非常不显著，这表明资产增长异象在中国股票市场并不存在。为了进一步验证实证结果，本文从3个方面对实证结果进行了验证:　　(1)根据行为金融学对资产增长异象的解释，融资约束和代理成本是导致异象的内在机制。故本文将全部样本数据按照融资约束和代理成本变量等分为3组，分别构造套利组合。如果资产增长异象是由于经理层构建企业帝国的过度投资导致，那么可以预期在高代理成本子样本中，套利组合的负收益率会更加显著。然而，实证结果并不支持上述论断;而如果资本市场信息不对称，公司外部融资受到约束，融资约束是导致资产增长异象的主要原因，那么可以预期在高融资约束组，套利组合的收益率应该为正，然而我们的实证结果也不支持这一推论。以上分组检验表明，行为金融学对资产增长异象的解释在中国并不成立。　　(2)控制其他股票收益率横截面影响因素条件下的回归分析。本文利用FF(1973)横截面回归方法，控制账面市值比(BEME)，市值规模(lnME)，前4个月和前12个月股票收益率（BFRET4和BFRET12动量与反转效应），应计异象(ACCR)，资本支出(CI)，净资产收益率(NOA)和销售增长率(SALEG)，分别对全样本、小规模、中规模和大规模样本进行回归。各样本回归结果并无明显差异，总资产增长的系数并不显著。　　(3)将总资产增长分解为资产增长和负债增长，对总资产增长的各个组成部分进行解析。同样利用FF(1973)横截面回归方法，按照分解公式，对资产增长的各个渊源进行了一元和多元的回归检验。全样本、小规模、中规模和大规模样本的回归结果基本一致，资产增长各个组成部分也不能解释横截面股票收益率。　　综上所述，本文通过实证研究发现中国股票市场并不存在资产增长异象，这与国际资本市场的研究结果一致。资产增长异象主要存在于发达国家，而在发展中国家资本市场并不存在。行为金融学基于融资约束和代理成本的解释并不适用于中国资本市场。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1研究背景和研究意义

1．1．1研究背景

1．1．2研究意义

1．2研究方法和研究框架

1．2．1研究方法

1．2．2研究框架

1．3本文创新

2．资产增长异像文献综述

2．1国内外相关研究文献综述

2．1．1行为金融学视角

2．1．2理性资产定价角度

2．2国际资本市场资产增长异象

2．3中国资本市场资产增长异象

2．4本文结构

3．数据与样本选择

3．1样本筛选

3．2主要变量和计算方法

3．3各资产增长组合公司特征变量均值

4．资产增长异象实证检验

4．1资产增长的动量效应

4．2各持有期资产增长套利组合收益率

4．3资产增长套利组合的时序特征

5．资产增长异象动因检验

5．1资产增长异像动因分析

5．2融资约束与企业投资不足

5．2．1股利支付率

5．2．2公司规模

5．2．3 KZ指标

5．2．4杠杆率

5．2．5股权结构

5．3代理问题与企业过度投资

5．3．1公司规模

5．3．2现金股利

5．3．3公司债务

5．3．4股权结构

5．4实证检验

6．资产增长异象回归检验

6．1．1中国股票市场异象

6．1．2控制横截面股票收益率其他影响因素的回归检验

6．2资产增长来源分解回归检验

6．2．1资产增长来源分解变量定义

6．2．2资产方分解回归检验结果

6．2．3负债方分解回归检验结果

7．1研究结论

7．2本文不足

参考文献

后记

致谢