上市公司季报公布对股票收益率的影响

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1、上市公司季报公布对股票收益率的影响研讨与争鸣2009年第5期总第121期?财务与金融?上市公司季报公布对股票收益率的影响王勇周文【摘要】本文拟对沪深两市36家上市公司季报公布前后股票收益率变动情况进行研究.基于FF7R在1969年的文献中所提及的事件研究方法.发现每天的异常收益率在事件窗口中表现比较平稳,而每天累积的异常收益则具有明显的趋势,投资者在季报公布前后能获得显着的异常收益.反映出我国资本市场尚未达到半强有效,文章在最后指出一国应加强资本市场独立性的建设,有利于增强资本市场对宏观经济周期的超前预示作用.【关键字】市场有效性事件研究异常收益【中图分类

2、号】F83【文献标识码】A一,引言2005年6月份中国股市达到了一个历史的低点998点,从这个低点开始,借助于如中国申办奥运的成功等宏观经济面的利好消息,中国股市开始了长达两年多的牛市,点数扶摇直上,屡创新高,到2007年10月份已达到历史最高点6100多点.紧接着这轮牛市的又是一段漫长的下跌之路,上证综指的点数从6100多点的历史最高点一路下跌,直到2008年10月份的本轮目前调整的最低点1600多点.在这期间,政府有关部门出台了很多相应的措施,如存贷款利率,存款准备金率的调整等间接的措施.同时也出台很多直接针对股市的措施,如印花税调整,股指期货的推出等

3、.在这里,就谈到了一个政策事件对股市影响的问题,国家出台的这些政策是想达到一种什么样的效果,而股市又是如何对这些信息作出相应的反应.企业所公布的财务报表所显示的信息是如何传导到股市,进而对证券的价格产生影响.本文所研究的正是股市对信息的一种反应.在本文进行相关研究前,国内外已经有很多学者对这个问题进行了广泛而深入的研究.市场有效性的研究具有重要的现实意义,是资本市场最为基本的研究问题,很多金融问题都是基于有效市场这个基本假设的.研究股市对信息的反应程度可以为政府制定相关的政策提供依据,也可以为机构投资者进行理性投资,价值投资提供理论基础和操作策略.本文其他

4、部分的安排如下:第二部是相关文献研究概述;第三部分阐述事件研究的目的与原理;第四部分进行实证研究并得出结果;第五部分是本文的结论和启示.二,相关文献研究概述股票价格对新信息的反应涉及到有效市场假说(EfficientMarketHypothesis,EMH)中半强有效的研究,国内外有大量针对半强有效的研究.有效市场假说的理论基础较少,主要集中在实证领域.Ball和Brown(1968)首次公开发表了事件研究的方法,但是这个名称由Fama,Fisher,Jensen和Roll(FFJR,1969)最终确定下来.事件研究方法能直接对发生在市场中的事件对证券收益

5、率的影响进行研究,从而检验市场的有效性水平.股价对信息的反应涉及到股票价格行为的一些基本特征,Fama已经在他1965年的一篇博士论文中对股价行为进行了深入的研究.根据Fama的结论,股价变动的分布服从一个具有尖峰厚尾的稳定【作者简介】王勇,男,山东青州人,云南财经大学财政与经济学院硕士研究生,研究方向:金融实证,昆明,650221周文,男,重庆人,西南财经大学博士,云南财经大学教授,研究方向:制度经济学一70—?财务与金it?2009年第5期总第121期研讨与争鸣_帕累托分布(StableParetiandistribution)(Fama,1965),

6、这不同于以往研究所得出的正态分布的结论.基于股价行为的这个特点,Fama(1970)提到了在随机游走文献中对半强有效的一种研究方法,就是事件研究的方法,对半强有效研究主要是对一系列"事件"的研究,如股票分割,股利发放,公司财务报表的公布,新股的发行等,这些研究的大部分结果均支持半强有效.在1969年Fama,Fisher,Jensen,和Roll(FFJR)将事件研究引入之后,以后的研究工作主要是对FFJR所发展的技术的改编与扩展.Fama(1969)采用余量研究法研究了股票分割所在月的前29个月和后30个月涉及到分割公司的平均余量和累积平均余量的变动情况

7、,并揭示出股票分割常伴随股利增加,分割所反映的信息在分割月末甚至更多是在分割当天立即能在股票价格中表现出来.本文主要利用日度的数据,考察季报公布前后股票收益率余量的变动情况,由于采用的是El度数据,能够更详细的反映出股价的变动情况,削弱了由于所选时间段过长而导致的"污染"情况的发生.在Fama提出有效市场假说并进行了检验后,很多学者发现了市场异象(anomalies)的存在.针对异象的存在,Fama(1998)对首次上市公开发行(IPO),股份的增发,公司的并购,股利的发放等一系列事件进行了分析,并把这些异象总结为过度反应和反应不足两种情况,指出这两种情况

8、在市场中是同时存在的,而且数量上相差不大,存在相互抵消的趋势.他最

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