投资资产重组股策略的可行性分析

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1、摘要:上市公司进行资产重纟1[后股票往往会大幅增长,本文首先刻画了2009年成功进行资产重组股票的超额收益,试图以公开信息发掘这些公司的特征,并希望通过对未来会成功进行资产車组股票的预测來构建投资组合,但是通过2010年的结果验证,这一策略在实际中表现并不理想。中国论文网关键词:资产重组;策略一、引言根据半强型有效市场假说,股票的价格反应了所有公开信息,人们不能通过公开信息获益。但从我国证券市场20年来的实际运行情况来看,股价对于信息的反应往往是有一定滞后性的,特别是对于受政策照顾或者具有资产重组题

2、材的股票,若能通过判断出公司将进行资产重组并提询介入,则将获得不错的收益。二、资产重组样本公司的选择1、资产垂组的界定资产重组,是指企业资产的拥令者、控制者与企业外部的经济主体进行的,对企业资产的分布状态进行重新组合、调整、配置的过程,或者对设在企业资产上的权力进行重新配置的过程。而在我国的资产重组的概念比较广泛,并且具有一定的模糊性,主要包括收购兼并、股份转让、资产剥离以及资产出售等形式,既包含有资源的实质性重组,也包括年末突击性的重组和报表性重纽,而木文在分析时所选择的数据更多是实质性重组。2、

3、样本公司数据的取得考虑到公司进行实质性重组往往会有较长的停牌时间,因此为了取得2009年进行实质性至组的股票,本文使用了CSMAR数据库中的中国股票市场停复牌数据库,选择2009年停牌时间人于10天的股票,再对其停牌原凶的筛选中选择了“拟筹划重大资产重组”,由此初步选择了2009年进行实质性重组的上市公司一共70多家。三、模型设立与实证分析1、变塑选择如同上文中提到的资产重组成功的公司特征所述,本文使用的多数是财务数据,考虑到多项财务指标均可能対公司的资产重组造成影响,本文决定在原始模型中加入大量财

4、务指标作为解释变量,再根据回归的结果进行筛选和调整,具体选择的各变量如下:息税前利润XI、总资产收益率X2、每股净资产X3、账面市值比X4、现金流量比率X5、债务保障比率X6、综合杠杆X7、流动比率X8、营运资金X9、资产负债率X10、托宾Q值XII、股本X12、货币资金X13、第一大股东持股比例X14、是否是ST股票X152、模型建立木文采用二值因变量Logistic回归分析法,來分析影响上市公司被资产重组的因索,模型的基本形式为:Y=F(X)其中因变量Y为0-1变量,若某个公司属丁我们探讨的車组

5、成功的范畴,则Y取值为1,否则取0,即可定义因变量:Y二1-企业资产亜组成功0-其他而自变量X则是描述公司财务特征的多元向量,包括上而提到的X1-X15共15个变量。3^样本选择我们不难发现我们选择的样木需要分为两类,一类是在2009年成功进行了资产重组的上市公司,一类则是不属于这一范围的其他上市公司。对于前一类上市公司的筛选木文已在第二部分中进行了描述,并最终确定了33家重组成功的上市公司,而对于后一类公司,本文随机选择了24家公司作为样本,山此确定了总共57个样本。4、模型估计结果从估计结果上看

6、,似然指数LRI(类似于最小二乘法中的R方)值为0.607,可见模型总体上对资产重纽发生的可能性具有较强的解释能力。而对于各参数的估计结果來看,若选择5%的显著性水平,模型中显著的变量一共有两个:一个是息税前利润XI,另一个是托宾Q值Xllo5、模型结果解释考虑这两个解释变量,其中息税前利润是剔除财务费用之前的企业利润息税前利润越高,虽然越能吸引其他公司对其重组,但公司自身的经营可以得到保证,因而对于公司白少来说可能不存在被重组的意愿,因而这一指标与企业资产重组成功的可能性呈负相关关系,估计系数为-

7、0.08。而对于托宾Q值,它是公司的市场价值与重置价值之比,托宾Q值越低,企业的市值越低,此时更容易通过资产重组来实现企业的经营扩张,因而托宾Q值与企业重组成功的对能性同样呈负相关关系,其系数为-4.253。6、最终模型根据之间的估计结果,我们可以确定最终的估计模型为:P=11+exp(-0.08X1-4.253X11)其中P为一家公司成功进行资产重组的概率,XI为公司的息税前利润,XII为公司的托宾Q值。五、模型预测能力检验1、预测方法为了对模型述行预测,本文随机选择了40家上市公司,并以2009

8、年12月31日的财务报表为参考,寻找公司2009年底的息税询利润和托宾Q值,带入上而的最终估计模型进行计算,可以算出这40家上市公司重组成功的概率P。2、预测与实际结果比较用预测结果与2010年实际发生资产重组的公司进行比较,这40家公司中实际发生资产重组的公司一-共有4家,而我们的预测结果中ST黑化以及ST北人两家公司是与此相符的。3、结果分析从以上投资组合的表现来看,其月度超额收益仅为3.97%,而年度超额收益甚至还为负值,这表明这一投资策略很难在我国股票市场上获

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