我国st公司资产重组的长期市场绩效实证研究

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1、我国ST公司资产重组的长期市场绩效实证研究摘要：资产重组是企业资本经营的核心内容，ST公司面临着巨大的退市压力，具有想要摆脱财务困境的强烈动力，资产重组现象尤为普遍，因此研究ST公司资产重组的绩效具有理论和现实意义。本文采用事件分析法对我国ST类上市公司资产重组的长期市场绩效进行实证研究，旨在分析我国ST类上市公司资产重组的有效性以及不同的重组类型对资产重组长期市场绩效的影响。关键词：资产重组市场绩效超额累计收益一、研究背景ST类上市公司资产重组的现象较为普遍，其动因主要有两个方面：一是ST类上市公司面临着摘帽的压力对资产重组有着

2、更为迫切的需求；二是由于壳资源的稀缺性。从动因分析可以看出，我国ST类上市公司进行的资产重组很可能只是进行财务报表式的重组，而资产质量并没有显著的提高，这种情况下，简单的用财务指标衡量公司重组的业绩就很有可能会得出与事实相反的结论。而公司股价——在有效市场假说下，反映了已经发生的和尚未发生、但市场预期会发生的事情。从长期看来，公司股价的市场反应是有前瞻性的，一旦市场意识到企业的资产重组是粉饰报表，利用关联交易提高利润的手段，投资者会调低对公司价值的预期，该股票的价格就会跌落。所以公司股价可以作为衡量公司重组的长期绩效指标。综上，研

3、究我国ST类上市公司资产重组是否有效，不同的重组方式对资产重组的长期绩效的影响具有重要的理论意义和现实意义。同时，以公司股价作为衡量资产重组长期绩效的指标具有一定的可行性。二、理论基础（一）有效市场假说有效市场假说，是指在一个市场中，存在着大量理性的、追求利益最大化的投资者，每一个人都能轻易获得当前的重要信息。在任何时候，单个股票的市场价格都反映了已经发生的和尚未发生、但市场预期会发生的事情，即股价将反映所有的信息。（二）市场绩效市场绩效主要体现在公司资产重组发生前后股东财富的变化，直接体现出来的就是股票价格变化所带来的超常收益。

4、在成熟的资本市场中，从较长的时期来看，上市公司的长期投资价值决定着上市公司长期股价走势。（三）事件分析法事件分析法，是指通过计算资产重组公告前后一段时间上市公司的实际收益率与假定无公告影响上市公司股票的预期收益率之间的差，来反映市场对资产重组事件的效应的方法。事件分析法具有财务分析方法所不具备的两个优点：其一，对于上市公司的股东而言，股票的价格与其最终收益直接相关。其二，ST类上市公司资产重组事件发生后的股票价格的超常变动，反映了投资者对资产重组事件的预期。因此，我们可以通过研究资产重组后股价的变动，分析该资产重组的市场绩效。三、

5、实证分析（一）研究方法本文采用基于长期市场绩效的事件分析法，分析我国ST类上市公司资产重组的长期市场绩效，并分析不同的资产重组方式对长期市场绩效的影响。（二）分析步骤本文采用事件分析法结合我国ST类上市公司重组长期市场绩效研究的具体情况来对其分析过程与计算步骤进行探讨。1.定义感兴趣的事件。本文将事件定义为ST公司资产重组事件的发生，事件发生的时点定义为t=0，由于资产重组的绩效要在两三年后体现出来，因此定义事件考察期为（-3，30），即事件发生的时点前3个月（t-30）到后30个月（t+30）。2.要展开显著性检验。具体步骤如下

6、:（1）计算样本中每支ST股票在（-3，30）每个月的实际收益率。在第t月，第i支股票的实际收益率:Rit=（Pit-Pit-1）/Pit-1；其中，t表示时间，Pit和Pit-1分别表示第i支股票在重组后t月和t-1月的收盘价，i=1，…，n。（2）计算正常收益率。Ritm=重组后第t个月市场指数的收益，本文采用上证指数（代码：000001）。（3）计算样本中的每支股票在事件考察期（-3，30）内每月的超常收益率。第i支股票的超常收益率为:ARit=Rit-Ritm。计算样本中的31支股票在（-3，30）内每月的平均超常收益率，

7、即每月所有股票超常收益率的算术平均数，样本为n，第t月的平均超常收益率为：AARt=■ARit/n。（4）计算31支样本股票在（-3，30）每月的累计超常收益率：CARt=■AARt。由计算过程可以看出，累计超常收益CAR表示事件对所有股票的总体平均影响。（5）统计显著性检验。一般情况下，为了判断是否由于股价的随机波动引起了CAR的变化，我们要采用参数检验进行显著性检验。根据市场模型，假设事件的发生对股价没有任何影响，则CAR应服从均值为0的正态分布，因此可以对CAR是否显著为零进行统计检验，即检验假设为：H0：CAR=0。其检验

8、计量分别为：tCAR=CARt/[S（CARt）/■]；其中：S2（CARt）=1/n■（CARit-CARt）2。如果检验结果拒绝H0：CAR＞0，表明2009年发生资产重组的ST类上市公司的长期股价表现为给股东带来显著的超常收益，重组事件创造了