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北京工商大学学报( 社会科学版)摇 摇 摇 摇 2015 年摇 第 4 期
并、 债务重组、 要约收购和股权转让这 5 种重组方
式的样本,总计去除了 645 个样本 ;(2) 去除了研
究对象为收购方公司的样本 ;(3) 去除了 169 个
资产和股权目标并购案的样本;(4) 考虑到分析
师数据的可得性, 本文的并购样本期间起始于
2002 年 ;(5)由于需要使用并购后 1 年以及 2 年
的财务数据, 所以并购样本期终止于 2012 年 ;
(6) 删除了变量缺失的样本;(7) 删除了金融行业
的样本 ;(8) 对财务指标进行了 1% 和 99% 分位
点的 Winsorize 处理 ;(9) 只研究已完成的并购交
易样本。 最终得到样本 4 583 个 。
( 二 ) 模型的设定
由于分析师覆盖的选择性偏差( selection bi鄄
as),造成内生性[2] , 即分析师覆盖是一个内生变
量。 因此, 本文采用 2SLS 模型进行估计, 首先估
计模型 1。
AnalystCoveragei,t = 琢1 + 琢2 R_ Squarei,t +
琢3 I300 i,t + 琢4 Controlsi,t +
琢5 Year + 琢6 Industry + 缀i,t (1)
变量的符号和定义见表 1。 其中 , i 表示第 i
个企业, t 表示时期; 因变量为是为分析师覆盖,
工具变量为公司 CAPM 模型的估计拟合优度 R
方( R_Square ) 和沪深 300 指数哑变量 。 控制变量
为主模型( 模型 2) 中的控制变量( 见表 2), 着 i,t 为
误差项。
用 OLS 估计模型 1 得到分析师覆盖的估计
值, 记为AnalystCoverage^
i,t,作为分析师覆盖的代理
变量。 然后, 估计模型 2。
AdjustedROAi,t / AdjustedTobin蒺sQ i, t /
CAR( - 5,1) i,t = 琢1 + 琢2 AnalystCoverage^ i,t +
琢3 Controls i,t + 琢4 Year + 琢5 Industry + 着 i,t (2)
与以往的研究不同,本文将对业绩表现进行
细分类, 以考察不同业绩表现的分析师效应:第一
种分类, 经济绩效,主要讨论分析师对企业经营管
理成果, 即会计表现的影响。 经济业绩的常用代
理变量有总资产报酬率 (ROA);股东权益报酬率
(ROE);每股收益(EPS),本文重点研究了总资产
报酬率。 第二种分类, 成长性表现。 拟采用的代
理变量为 Tobin蒺s Q。 第三种分类 , 市场业绩表
现, 拟采用累积超额收益率( CAR), 即并购事件
窗口期 CAR 值。
研究横向和纵向并购特征对并购企业绩效影
响的文献比较多, 但对并购目标类型、 并购溢价、
关联交易、重大重组和支付方式的并购特征研究
相对不够。 本文对每个绩效进行研究的主体模型
均有 8 个, 以市场绩效模型为例, 除了建立模型
(2) 外,还分别在模型(2) 中加入分析师覆盖与资
产目标哑变量的交互项 ( 资产目标模型), 或者加
入其他交互项形成并购溢价模型 、关联交易模型、
重大重组模型、现金支付模型、明星分析师模型及
国有持股模型。 即通过在模型 (2) 中加入这些交
互项,来研究并购特征 、并购企业特征以及分析师
特征和分析师覆盖之间的交互作用。 这有助于解
释分析师覆盖对并购绩效影响的作用机制 。
表 1摇 因变量和工具变量定义表
变量符号 变量定义 参考文献
AnalystCoverage 分析师覆盖,给定年里对某公司进行业绩预测的分析师人数
R _Square CAPM 模型的估计 R2 , 用个股日收益数据估计 Lang & Lundholm( 1996) [15 ]
I300 公司是否属于沪深 300 指数 Yu (2008) [2]
Year 控制年度效应
Industry 控制行业效应
AdjustedROA 经济绩效( ROA) = 净利润 / 平均资产总额 , 平均资产总额 =
( 期初资产总额 + 期末资产总额) / 2 , 并进行行业调整
Thomsen & Pedersen
( 2000) [16 ]
AdjustedTobin蒺s Q 企业成长性, 托宾 Q, 并进行行业调整 Elyasiani & Jia ( 2010) [17]
AnalystCoverage^ 用 OLS 估计模型 1 得到分析师覆盖的估计值
CAR( - 5,1 ) 并购事件窗口期( 公告前 5 天到关购后 1 天)的累积超额收益率
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