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第 30 卷摇 第 6 期 张继德, 张荣武, 徐文仲: 并购重组公告的短期财富效应研究
场投资者反应最为强烈所产生的累计收益率,其
回归结果能更合理地揭示股票异常收益率的成
因。 与治理特征相比, 财务特征更能诱发公司股
票异常收益率的产生。 权益净利率 ( ROE ) 和销
售增长率( SALEGROETH ) 的回归系数显著为正 ,
而资产负债率( LIABILITY) 的回归系数不显著,说
明发布并购重组信息时,成长能力与盈利能力强
的公司更能推动股价短期内上涨, 但资本结构对
股价没有明显影响。 针对治理特征, 董事会持股
比例( BOARDSHARE) 的回归系数为负, 表明效率
低的董事会和低信息披露质量的公司更加容易导
致并购重组信息泄露、 内幕交易和市场短期炒
作[20 - 21] ,反之亦然。 而流通股比例与前十大股东
持股比例的回归系数不显著,表明股权集中度和
并购重组信息泄露不存在显著关系。
摇 摇 针对 1% 水平上公司规模系数显著为负, 说
明异常收益率与公司规模负相关。 控制人类型
( CONTYPE) 和星期变量的回归系数都不显著,表
明异常收益率与公司实际控制人性质、 周历日都
不存在显著关系。 比较而言 ,房地产业, 制造业 ,
建筑业,批发和零售贸易 ,信息技术业, 农、林 、牧 、
渔业,电力、煤气及水的生产和供应业等 7 大行业
在并购重组公告日前后更容易诱发异常收益率。
回归系数方面,公告日前异常交易量显著为
正,而公告日及第二日异常收益率显著为负 ,表明
在公告日前, 内幕交易蔓延, 引发更多投资者关
注,显著提升了市场交易量,且异常交易量主要表
现为股票买入的交易量。 特别是在公告日附近 ,
因投资者竞相购买使异常收益率逐步提高。 而在
公告日后, 内幕交易者退出导致公司股价大跌 。
动量交易者、噪音交易者亦选择卖出策略。 此时,
异常交易量集中表现为股票卖出的交易量,由此
导致异常收益率因投资者抛售股票而显著降低。
可见,短期炒作效应而非价值效应引起了投资者
对并购重组信息的关注,从而初步验证了 H3。
为更深入地考察投资者有限注意, 本文根据
模型 2, 分别得到模型 3、模型 4 和模型 5。 与模
型 2 的变量相比 , 模型 3 不包括治理和财务特
征 ,模型 4 没有涵盖治理特征, 模型 5 没有财务
特征。 从表 8 可以看出, 异常交易量的回归分
析结果整体具有较好的显著性, 模型 2 能够很
好地解释异常交易量 。
表 8摇 解释累计异常交易量 CAV( 0 ,1 ) 的回归结果
变量 模型 3 模型 4 模型 5 模型 2
CONSTANT - 0郾 458** - 0郾 432 ** - 0郾 497 ** - 0郾 493 **
( - 2郾 50) ( - 2郾 20 ) ( - 2郾 49 ) ( - 2郾 30)
ROE 0郾 063 0郾 060
( 1郾 47) ( 1郾 44)
LIABILITY - 0郾 012 0郾 006
( - 0郾 22 ) ( 0郾 10)
SALEGROWTH - 0郾 001 - 0郾 001
( - 0郾 04 ) ( - 0郾 03)
BOARDSHARE 0郾 144 0郾 196
( 1郾 29) ( 1郾 63)
HER _10 0郾 126 0郾 126
( 1郾 44) ( 1郾 43)
FLOAT 0郾 007 0郾 014
( 0郾 13) ( 0郾 27)
LANASSET 0郾 052 *** 0郾 049** 0郾 052*** 0郾 050 **
( 3郾 03) ( 2郾 55) ( 2郾 73) ( 2郾 35)
INADAY - 0郾 056 *** - 0郾 057*** - 0郾 057 *** - 0郾 058 ***
( - 3郾 53) ( - 3郾 42 ) ( - 3郾 13 ) ( - 3郾 22)
CONTYPE - 0郾 007 0郾 005 0郾 011 0郾 006
( 0郾 40) ( 0郾 25) ( 0郾 52) ( 0郾 31)
IND / YEAR 控制 控制 控制 控制
F 值 3郾 18 *** 2郾 69*** 2郾 86*** 2郾 46***
调整后 R2 0郾 020 0郾 019 0郾 023 0郾 021
摇 摇 注:*** 、 ** 分别表示在 1% 、5% 的显著性水平下显著;括号内为回归系数的 t 值。
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