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        平安证券:股权分置改革后A+H股价差的实证研究

        2014-03-10 10:50:54
        来源:你我贷

        摘要:

        本文通过引入面板数据的聚类分析,对完成股权分置改革的A+H股溢价率数据进行了聚类,并在此基础上运用面板数据模?#22836;?#21035;对影响低溢价率和高溢价率两类公司溢价率的因素进行了拟合,实证结果表明低溢价率类股票的情况与理论假说一致,但高溢价率类的股票则与假说有?#27426;?#31243;度上的背离,而造成背离的主要原因是A股市场的绩差股重组可能性以及投机性炒作等。

        一、引言

        随着内地资本市场开放程度的?#27426;?#25552;高,A+H股的“同股不同价”问题日益引起投资者和学者关注。根据恒生指数提供的恒生AH溢价指数的历史数据测算,2007年上半年A股平均比H股溢价39%,但是国外的研究结果表明,由于市场分割导致的价格差异均表现为外资股相对于内资股有较大溢价。那么在我国内地市场股权分置改革基本完成后,是什么原因造成了同股同权不同价的异常现象,我国市场的实际情况是否与传统的经济学理论一致不仅是值得学者深入研究的问题,?#37096;?#20197;为投资者提供参考和相关决策者提供决策的理论依据。

        二、研究背景

        A股是由中国内地注册之公司发行,供境内机构、组织或个人以人民币认购和交易的普通股股票。合格境外机构投资者QFII(QualifiedForeignInstitutionalInvestors)亦可根据获批之投资额度进行交易及买卖。H股是由中国内地发行人根据中国内地法律发行并在香港联合交易所上市的股票,以人民币为面值单位,并以港币认购及交易。A+H股的价差则表现为同一资产的价格在不同市场上的差异,是市场分割的集中体现。

        1、国外文献综述

        国际学术界对市场分割下的外资股溢价问题的研究始于20世纪70年代末,Hietala(1989)通过建立修正的CAPM模型提出投资者要求的收益率是造成溢价的原因。Chuhan(1994)发现流动性问题和有限信息是投资于新兴市场的两个关键瓶颈。Nishiotis(1997)认为流动性因素和信息因素对封闭式国际基金的溢价产生了影响。Kadlec&McConnell(1994)的回归结论支持Merton(1987)的观点,即投资者认同(investorrecognition)是上市后股票价格上升的原因。Glen&Madhavan(1997)通过对墨西哥市场分割情况的实证研究,证明溢价反映了外资股股票的相对供给不足,但他们没有发现流动性差异对溢价具有?#24535;?#24433;响的证据。

        中国股票市场上出现的外资股折价这一异常现象是由Bailey于1994年针对A、B股票市场的现象提出的,此后国外学者围绕两个问题展开了讨论,一是通过Granger因果检验等协整检验方法验证两地市场的互动关系,一是利用回归分析等方法对价差的影响因素进行了解释?#22836;?#26512;。具体分析的变量可?#28304;?#33268;分为以下四类:基于差异股价模型(DifferentialValuationModel)的研究认为国内投资者与境外投资者的基础股价不同导致了价格上的差异,这些差异主要包括公司未来的收益预期差异,风险补偿差异、投资者需求弹性的不同和国内外投资者对待风险态度不同。Sun&Tong(1999)指出中国国内投资者和境外投资者的预期增长率存在?#27426;?#30340;差异,国内投资者的乐观态度是形成外资股折价的主要原因之一。他们同时指出,国内投资者投资渠道受限制,需求弹性较低是造成B股相对于A股存在折价的原因。Chen,Lee&Rui(2001)通过对需求弹性的分析认为导致双重上市公司股价差异的根本原因不是外资股的折价而是内资股的溢价。Ma(1996)认为A股的价格与内地市场的β风险系数正相关。Bergstr.m&Tang(2001)认为投资者个体差异,外汇风险和无风险利润的差距是造成差价的原因。YumingLi(2006)通过两因素模型验证了由A、H股市场分割所引起的风险溢出对A+H股价差所造成的影响。信息不对称(informationasymmetry)理论是国内外学者研究的第二个?#36739;頡hakravarty,Sarkar&Wu(1998)提出境外投资者相对于国内投资者存在信息获取的优势,而Chui&Kwok(1998)则提出了相反的结论。JianYang(2003)运用VAR分析方法得到上海B股市场投资者比国内的两个A股市场、H股和红筹股市场的投资者获取的信息更多。流动性差异假说也被学者们在中国市场上广泛验证,Bailey(1994)和WorldBank(1995)指出中国A股市场和B股市场流动性差异是折价效应产生的原因之一,Poon.Firth&Fung(1998)认为B股相对于A股在流动性方面存在劣势。Lee(1991)提出的投资者情绪(investorsentiment)从行为金融学的角度提出了对于价差的看法。

        2、国内文献综述

        尽管以上国外学者对市场分割的分析和检验大部分是围绕着B股市场进行研究,但是为讨论H股市场的相关问题提供了大量的思路。近年来,国内的学者也在A、H股差价的研究上做了部分实证研究?#21644;?#32500;安,白娜(2004)利用2001年6月到2003年5月的月度数据,通过从公司层面和时间层面建立的两组六个模?#25237;?#20915;定A股和H股价差的主要因素进行了分析,认为股票流动性、上市地点、发行参照标准、行业因素、需求弹性?#22836;?#38505;偏好等差异是决定价差的主要因素。刘听(2004)认为信息不对称是影响双重上市公司H股折价程度的关键因素之一,认为信息从H股向A股传递机制的障碍程度影响H股折价的大小。李大伟?#28909;?2004)建立了概念模型,认为H股流动性增加会导致折价率的降低,对于境外投资者H股分散化收益会降低折让率,信息不对称程度与折价率成正相关,但是实证结果均未通过显著性检验。韩德宗(2006)利用固定效应模?#25237;訦股折价率作了实证分析,认为A、H市场的软分割因素主要有公司规模、股份流动性以及A股流通股股东的被补偿预期等。

        3、问题的提出

        在前述已有的研究中,还有三个方面的问题有待研究:其一,已有的研究所使用的数据都是我国进行股权分置改革之前的,而股权分置改革的完成有利于优化上市公司治理机制,降?#22836;?#38505;溢价和资本成本,提升H股的估值水平,同时为A股带来了自然除权效应,因而在股权分置改革基本完成后A+H股的价差已经呈现了很多新的现象,需要进行进一步的解释?#22836;?#26512;;其二,已有研究中所使用的截面模型的拟合使得随着时间变化的价差影响被忽略,时间序列模型的拟合没有考虑到各A+H股公司的异?#24066;裕?#21516;样在不满足同?#24066;?#20551;设的前提下采用面板数据模型得到的拟合效果也不能使人信服;其三,前人研究的数据已经发生了改变,随着国内股指期货的日益临近,其标的沪深300指数中所包含的A+H股的股价情况也随之发生了巨大的变化,及时地对这一变化做出研究和判断是非常有必要的。因此,本文拟选择2007年以来的日数据,引入面板数据的聚类分析,在满足同?#24066;?#30340;前提下对不同类别的公司分别利用面板数据模型进行分析,得到股权分置改革完成后影响不同类A+H股股票溢价的不同的影响因素。

        三、模型和参数选择

        1、溢价变?#21487;?#23450;

        由于本文立足于股权分置改革基本完成后,因此本文数据选择的时间跨度为2007年1月4日至2007年10月26日,选择A股市场和H市场都有交易的共181组时间序列日数据,样本选择该期间中37只A+H股中的35只,去除了停牌时间较长、交?#36164;?#25454;不完整的海信科龙电器股份有限公司和洛阳玻璃股份有限公司,35只所选股票中有30只在上海证券交易所上市,5只在深圳证券交易所上市。文章所用的数据均来源于WIND资讯。在衡量A股和H股的价差时,H股的价格采用外汇管理局网站公布的每日港币兑人民币的汇率进行折算,第i(i=1,2,…,35)家公司第t(t=1,2,…,181)日A股对H股溢价水平的溢价率的公式为:

        2、影响因素的变?#21487;?#23450;

        在对影响A股对H股溢价率的因素进行选择的过程中,样本的范围和时间的范围都应与溢价率的选择保持一致,因此变?#21487;?#23450;的重点在于可能的影响因素的选择和影响因素的指标确定上。在总结前人对内资股与外资股折价现象分析的基础上,本文认为对时间和样本上同时有差异并对A+H股溢价率有影响的因素主要包括以下四个。

        (1)信息不对称差异

        信息不对称假说认为,信息的获得需要成本,不同的投资者对信息的获得和理解是不同的,这种差异会造成资产价格的不同。国内学者的普遍看法认为由于两地的会计准则不同以及缺乏有关国际经济和公司的可靠信息等,境外投资者比国内投资者更难获得和正确评估关于国内上市公司的有关信息,因此会加大境外投资者对未来收益的期望方差,导致对未来收益分布估计的误差增大,加之信息缺乏导致的交易冷清都将导致H股价格的下降。这里选择公司的总股本作为衡量信息不对称差异asy的变量,因为对于大公司?#27492;?#25910;集其相关的信息显得相对较容易,而小公司的信息一般难以得到。对于信息较少的投资者?#27492;担?#36739;大的公司能够有较好的判断,信息不对称的差异越小,价差变小,因此该项系数预测为负。

        (2)需求差异

        需求差异假说认为,当公司流通股数量由公司供给决定时,在境外投资者需求函数不同的条件下,各公司股票的差价应该同与流通股数量相关的境外投资者需求之间?#21490;?#21521;关系。国内投资者由于投资渠道受限制,替代投资?#20998;?#23569;,因此对A股的需求弹性较低,而在相对较为完备的H股市场,单一证券的需求价格弹性通常被认为较高,因为每一个单一证券?#21152;行?#22810;性质相近的替代品,境外投资者?#37096;?#20197;投?#23454;?#20854;他国家的资本市场,因此H股的需求弹性较高,满足需求函数不同的条件。本文选择流通A股与流通H股的股数之比作为衡量需求差异的变量,即为需求差异dem=A股流通股股数/H股流通股股数,测定A+H股的相对供给量。根据需求差异理论,A股相对供给越大或H股相对供给越小都会导致A股相对于H股溢价的减少,因此其影响系数预期为负。

        (3)流动性差异

        流动性假说认为即使投资者对股票的基础估价一致,流动性差异?#19981;?#23548;致价格的不同。投资者在低流动性的市场中交易需付出更高的交易成本,对于理性的投资者?#27492;?#36825;些交易成本表现为持有H股会面临较大的存货风险和逆向选择风险,因此他们会要求更低的价格,也就是更高的收益作为补偿。这里选择A股换手率与H股换手率的选择作为衡量流动性差异liq的变量,表达为公式:liq=(A股日成交量/A股流通股股数)/(H股日成交量/H股流通股股数),根据流动性差异理论,A股相对于H股的溢价率应该是A股市场流动性的增函数,H股市场流动性的减函数,即流动性差异变量liq将对A+H股的溢价率起正面影响,影响系数的符号预计为正。

        (4)投资理念差异

        投资理念的差异?#37096;?#20197;理解为投资者对于风险厌恶程度的差异。从我国证券市场目前的情况分析,国内投资者的投资理念与境外投资者的投资理念存在着巨大的差异,国内投资者倾向于注重短期收益和投机。而境外投资者则侧重于公司基本面的分析,因而选择每股收益EPS为衡量A股市场和H股市场投资理念差异inv的指标,按照投资理念差异的理论,当EPS上升时,H股的价格将比A股市场价格上升的迅速,反之亦然。因此,预计该指标对溢价率影响系数为负。

        3、模型选择

        面板数据是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。本文的数据集属于面板数据,因此选择刻画面板数据关系的面板数据模型(paneldatamodel),该模型具?#24515;?#22815;控制个体的异?#24066;裕?#26500;造更为复杂的行为模型的优势,但是在使用的过程中?#19981;?#22240;为参数设计的不恰当而导致误用。K个解释变量的单方程面板数据模型的一般?#38382;?#21487;以表示为:

        根据解释变量系数的情况模型(2)又拥有以下有两?#20013;问劍?#24773;形1是变截距模型,此时Bi=Bj。情形2是变参数模型,满足Bi≠Bj。选择多个截面的样本数据模型可能会导致完全忽视个体的异?#24066;裕?#19981;恰当的模型设?#24179;?#23548;致结果的谬误。而变参数模型的极端情况会导致针对每个样本分别建模和拟合,都与满足本文的数据情况和所需结论不适合。因此本文选择了对多个截面的样本数据模型和变参数模型进行结合,具体的方法是首先利用面板数据的聚类分析将同质化的样本聚类,再对同一类的样本,即拥?#22411;市?#30340;样本使用变截距模型进行建模。

        四、实证检验

        1、聚类分析

        根据聚类分析的结果,本文将所选择的35家上市公司划分为两类,从上图中看第一类样本从华能国?#25163;?#23425;沪高速共17家公司,总体特征为A+H股溢价较小,而第二类样本则是从江西铜业至大?#21697;?#30005;共18家相对?#27492;礎+H股溢价较大的公司的类别。下面将分别对两类样本通过变截距模型进行拟合。

        2、面板数据模型的拟合结果

        将设定的信息不对称差异acy、需求差异dem、流动性差异liq和投资理念差异inv四个解释变量和因变量溢价率D的面板数据按照聚类分析的结果分类后分别带入变截距模型,得到了?#29575;?#27169;型:

        SAS的程序结果中为我们提供了Buse(1973)提出的基于GLS方法的最优拟合优度BuseR2值,该拟合优度对于OLS方法?#27492;?#19982;R2等价。上表显示,?#24189;?#21512;优度的角度来看,一维的随机效应模型明显普遍较二维随机效应模型好,但是从固定效应模型来看,二维固定效应模型优于一维,而Parks模型和Dasliva模型的效果都不太理想。在对固定效应模型和随机效应模型进行选择时,SAS的面板数据过程提供了参数显著性的F检验和Hausman(1978)提出的Hausman检验。

        F检验的原假设为固定效应模型下参数全部为0,表2中所列的数据显示在1%的显著?#36816;?#24179;?#24405;?#39564;结果全部拒绝了原假设,即固定效应模型下至少有一个参数显著不为0。Hausman检验的结果也显示在1%的显著?#36816;?#24179;下拒绝了原假设,这就意味着固定效应模型?#20154;?#26426;效应模型更适用于该数据。结合上述结论,本文不论是在对低溢价率类别、高溢价率类别还是在对总体样本进行拟合的过程中都选择二维固定效应模型。该模型的拟合结果如下:

        ?#24189;?#21512;结果可以看出,除了对低溢价率类公司面板数据的拟合中,流动性差异指标对溢价率的影响不显著外,其他参数显著性全部在5%的显著?#36816;?#24179;下通过了t检验。比较三种模型中相同影响因素的系数发现,影响因素对低溢价率股票与高溢价率股票的影响?#36739;?#24182;不一致,从而导?#29575;?#29992;全体样本进行拟合的模型系数也产生了扭曲,造成了拟合结果的不准确,这?#24189;持?#35282;度也证明了对异?#24066;?#26679;本进行统一拟合并不恰当。

        五、实证结果分析

        1、低溢价率类

        表3中低溢价率类股票的拟合结果显示,信息不对称差异、需求差异和投资理念差异都是对溢价率产生影响的变量,且影响?#36739;?#19982;前人理论给予的预期基本相同。其中用总股本衡量的信息不对称差异变量的影响?#36739;?#20026;?#28023;?#35777;明了国内学者对于低溢价率类的股票该影响看法的正确性。对于价差较小的公司类?#27492;担琀股投资者相对于A股投资者存在信息获取的劣势,H股投资者能够从大股本的公司获取更多信息,信息不对称的差异有所减弱,从而差价变小。譬如银行类上市公司工商银行、建设银行、中国银行等集中体现了“股本大、?#22411;?#36164;参股信息较为透明”的特征。

        需求差异对溢价率的影响为?#28023;?#36825;一结论不仅与需求差异理论完全吻合,也与直观上的意义非常符合。价差较小的鞍钢股份、东方电机、海螺水泥的H股数量均与A股流通股相差无几、甚至少于A股;再?#28909;?#22788;在低溢价类股票中的招商银行被海外投资者看好,导致A+H股价格比较接近的原因在于除了它本身是一个优秀的银行外,H股的流通量相对较少也有很大的关系。这一结论在高溢价率类的股票中也得到了证实。

        低溢价率类的股票的溢价将随着用EPS衡量投资理念差异的增加而增加,这与我们的预期一致。结论的结果表明,当价差较小的公司每股收益增加时,理性的H股投资者将愿意比A股投资者为之付出更高的价格,以弥补相对价格的低估,反之亦然。

        2、高溢价率类

        信息不对称差异、需求差异、流动性差异和投资理念差异都是对高溢价率类股票产生影响的因素,其?#34892;?#27714;差异和流动性差异的符号与理论预期完全相符合,比较典型的是江西铜业和中国铝业,其A股数量是H股数量的4倍以上,且股票都在A股市场交投活?#23613;?/p>

        而信息不对称差异和投资理念差异的影响情况则与理论和低溢价率类股票的情况完全相悖。?#31185;?#21407;因,本文认为这是由于A股的结构性泡沫和某些不易于量化的因素对已有因素所造成的影响。

        首先,理论假说都是建立在理性投资者?#22836;?#27873;沫市场的假设上,而A股市场一度出现的结构性泡沫是造成与理论相背离的原因之一。这种绩差股被相对高估的现象导致了用总股本衡量的信息不对称差异和用EPS衡量的投资理念差异的影响?#36739;?#20986;现了背离。如南京熊猫随着EPS的?#27426;献?#20302;呈现了价差?#27426;?#38477;低的现象,与投资理念差异理论相悖。相反地,大股本的股票和EPS较高的股票在相对估价较为合理的水平上,因此较小股本和EPS较低的股票?#27492;?#28322;价水平有所上升,都表现为正向影响。

        其次,投资者投资重点和关注角度的不同?#26085;?#20123;不易于量化的因素会对已有因素产生影响。例如处于高溢价率类的中国石化股票,除了模型中所涉及的影响因素以外,海外投资者通常仅仅将其看作加工企业,认为油价上涨将导致炼油业务的亏损,而国内投资者则看到了中石化在上游的资?#30784;?#20013;间加工和下游的广泛分销渠道及其对沪深300指数的撬动能力等等,因此造成了价格的差异。对于这样的公司?#27492;担?#30456;对较大的股本和EPS的增加并不会导致价差的减少。S仪化虽?#23548;?#19981;佳,但国内投资者则看好其股改预期则是另外的表?#20013;问健?/p>

        六、结论

        通过对面板数据的建模,保证了面板数据模型建立的可靠性,也为针对不同的溢价率的情况具体分析影响因素提供了理论基础。建立了分别以低溢价率公司样本和高溢价率公司样本对应的面板数据的模型,讨论了信息不对称差异、需求差异、流动性差异和投资理念差异对溢价率产生的影响:

        第一,在利用面板数据模型进行拟合的过程中,需要对数据的同异?#24066;?#36827;行检验,对数据先做聚类再分别对同质数据进行拟合是行之?#34892;?#30340;办法。

        第二,信息不对称差异、需求差异、流动性差异和投资理念差异都是对A+H股价差产生影响的因素,但其中流动性差异对低溢价率类股票差价的影响并不明显。A股市场的结构性泡沫和某些对溢价产生了影响的不易于量化的因素导致高溢价股出现了不同于理论分析的结论,但是低溢价率股的价差表现与理论分析一致。

        第三,在我国内地市场股权分置改革基本完成之时,随着资本市场开放脚步的增快,市场间分割因素的逐步减弱甚至消除,A+H股价差可能会有?#27426;?#31243;度的收窄,但是由于流动性差异、投资理念差异等一系列软分割的影响,使得A+H股的价差将?#36291;?#23384;在。

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