上市公司现金股利信号假设实证检验

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1、上市公司现金股利信号假设实证检验论文关键词:事件研究法现金股利收益超常  论文摘要:本文采用事件分析法分析了我国上市公司A股现金股利的市场反应,样本分成股利增加、股利减少、股利不变和首次发放股利四组。研究发现,相对于股利不变样本组,股利增加样本公司可以获得显著为正的平均累计超常收益率,而股利减小样本公司获得了显著为负的平均累计超常收益率。同时还发现,首次发放股利公司实现了最大的超常收益。研究结论支持了现金股利信号传递假设。  上市公司的股利政策是财务金融学中的重要研究论题,在股利分配对公司价值的影响这一问题上存在不同观点。传统理论认为公司价值等于公司未来净现金流入

2、现值之和,公司支付的红利(包括现金股利和其他股利)越多,公司的价值越大而MillerModiglia(1961)(以下简称MM)在其经典文献中率先将经济学研究方法引入股利政策研究,在一系列严格的假设下得出,公司股利政策与其市场价值无关。我国股市作为特征鲜明的新兴资本市场,股市的股利政策是否向投资者传递了某种信息,股利公告是否具有信息含量目前的研究集中在2001年以前的资本市场,且实证研究大多集中于研究股票股利与现金股利市场反应的差异,研究普遍认为股票股利能增加公司价值,而现金股利则不能增加公司价值。那么,现金股利的市场反应如何,本文就此进行了探讨。  一、文献回顾

3、及分析  对于股利是否具有信息含量,国外学者进行了广泛研究。Bhattacharya(1979)率先在股利研究中建立了股利显示信号模型,此后各种竞争性信号传递模型纷纷涌现。MillerRock(1985)以及Johnullins(1983)在控制了其他同时公告的信息下,检验了美国市场首次发放股利的市场反应,发现首次发放股利产生了正的超常回报。Benartzi,MichaelyThal(1997)验证了美国市场上红利增加和减少事件,发现股票价格的超常收益率介于-2.53%和+0.81%之间,再次验证了红利公告效应。我国学者对股利政策市场反应进行了大量研究大多数学者认

4、为,现金股利没有信号效应。回顾我国股利政策研究文献可以发现,以往研究文献大多采用事件研究法。正如何涛等(2002)所认为的,在这类研究中非常重要的工作就是保证事件的“清洁性”。对于事件日的选取,大多学者都选择了股利分配预案公告日作为事件日。何涛(2002)在控制了盈余信息等其他因素的情况下,选择了股利预案公告日作为事件日,并得到了“纯”现金股利信息不能显著提高企业市场价值的结论。为避开事件日的同时公告,乔俞等(2001)选择了股利分配决案公告日作为事件日,研究认为,由于我国上市公司在股利分配预案公告日,公司的股利分配政策还是未知的,市场对股价的反应包含了公司盈余信

5、息和其他同时公告的信息,而不纯粹是对股利政策的反应。本文拟采用股利分配决案公告日作为事件日,来考察公司现金股利的市场反应。  二、研究设计  (一)研究方法本文采用事件研究法(Event—studyMethodology)作为研究方法,采用累计超常收益法(CAR)来计算市场对现金股利事件的反应程度。由于难以在事前确认市场对现金股利真正有反应的期间,本文将股利决案公告日前后各10天(-10,+10)作为市场有可能发生超常收益的窗口期间。对于正常收益率的估算,本文用事件日前40天到前11天的股票价格数据,分别采用均值调整模型和市场调整模型来估算。最后用个股日收益率减去

6、个股日正常收益率计算出可能发生超常收益期间内的个股日超常收益率。本文采用以上t检验进行假设检验,采用SPSS11.5对个股正常收益率的估计、假设的t检验进行计算,采用EXCEL2003计算个股日超常收益率。  (二)样本选择本文选择2002-2004年期问深圳市场和上海市场所有上市公司(不包括B股市场),发放“纯”现金股利的事件为研究样本。选择股利分配决案公告日作为事件日,采用以下标准筛选现金股利数据:选取CSMAR数据库中股利决案公告日介于2002年1月1日到2004年12月31日期间所有现金股利(不含配股、送股和混合股利)个股,排除股利分配预案公告日与股利分配

7、决案公告日之间不少于50个交易日(目的是尽可能排除上次公告对股价波动的影响),且分配决案公告日与除息日相隔至少7天(令交易日)的个股;在CSMAR数据库中与事件日相隔(一40,+10)期间有连续交易数据(法定节假日放假除外);股利决案公告日的当天同一公司不能有其他事件公告;为考察股利决案公告当天的股价波动,要求股利决案公告日当天有交易数据。为了验证公司股利是否向市场传递某种信息以及市场对此做出了怎样的反应,本文将所有样本分为四个子样本,再对每个子样本中数据采取±3叮界限限制,以剔除个别极端数据,一共得到696个有效样本。本文以股利不变样本公司为参照组,考察其余三组

8、的平均累计

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