【摘要】：2017年5月27號(hào),證監(jiān)會(huì)發(fā)布了《上市公司股東、董監(jiān)高減持股份的若干規(guī)定》,隨后兩大交易所相繼發(fā)布了上市公司股東及董監(jiān)高減持股份實(shí)施細(xì)則,為了鼓勵(lì)大股東和高管增持股份,解除了其減持的若干限制,在其他類型減持行為受到較多限制的條件下,高管增持事件可重點(diǎn)關(guān)注。由于高管更清楚公司內(nèi)部的情況,其增持行為會(huì)成為一種重要的市場(chǎng)信號(hào)進(jìn)而對(duì)公司股價(jià)產(chǎn)生影響。因此本文對(duì)高管增持事件的市場(chǎng)效應(yīng)進(jìn)行研究。本文以事件發(fā)生前后的平均異常收益率和累積平均異常收益率來衡量高管增持事件的市場(chǎng)效應(yīng),因此首先探討了異常收益率要如何獲取?并且如何獲取比較純凈的異常收益率?本文利用Barra多因子風(fēng)險(xiǎn)模型,進(jìn)行日數(shù)據(jù)截面回歸得到每只股票殘差項(xiàng),即為每只股票每日的異常收益率,從而可以得到平均異常收益率和累積平均異常收益率。接著,本文以2009年01月01日至2016年12月31日期間發(fā)生的高管增持事件為樣本(經(jīng)剔除后樣本量為4297)進(jìn)行市場(chǎng)效應(yīng)研究。研究表明:在總體樣本下,高管增持事件公告前累積平均異常收益率有一段顯著的下跌效應(yīng),事件公告后,平均異常收益率由負(fù)轉(zhuǎn)正,累積平均異常收益率顯著上升,隨后累積平均異常收益率上升幅度開始減弱并轉(zhuǎn)為震蕩形式,高管增持行為對(duì)股價(jià)呈現(xiàn)出正向的短期效應(yīng)。同時(shí)本文也從增持比例、增持方式、增持環(huán)境、增持時(shí)機(jī)、公司基本面以及市盈率這六個(gè)方面來研究不同影響因素分組下的市場(chǎng)效應(yīng),研究發(fā)現(xiàn):增持比例越大,短期內(nèi)獲得的累積平均異常收益率越高;增持方式為大宗交易、增持環(huán)境為牛市時(shí),短期內(nèi)獲得的累積平均異常收益率更高,事件效應(yīng)持續(xù)的時(shí)間更長(zhǎng);在增持時(shí)機(jī)方面,選擇在股價(jià)大幅下跌的時(shí)候進(jìn)行增持,公告后短期內(nèi)獲得的累積平均異常收益率更高,事件效應(yīng)持續(xù)的時(shí)間更長(zhǎng);在不同基本面分?jǐn)?shù)分組下:基本面主要參考Piotroski模型進(jìn)行打分,分?jǐn)?shù)越高代表基本面越好,對(duì)基本面好的公司進(jìn)行增持,短期內(nèi)獲得的累積平均異常收益率更高,事件效應(yīng)持續(xù)的時(shí)間更長(zhǎng);增持市盈率高的公司,短期內(nèi)獲得的累積平均異常收益率更高,事件效應(yīng)持續(xù)的時(shí)間更長(zhǎng)。最后根據(jù)本文的研究結(jié)果,提出以下幾個(gè)建議:1、投資者對(duì)高管增持事件應(yīng)該進(jìn)行理性的看待,在投資策略上要結(jié)合其他因素進(jìn)行制定,不能盲目跟風(fēng);2、上市公司要合理利用高管增持事件的市場(chǎng)效應(yīng)讓公司股價(jià)回歸合理水平,并且應(yīng)當(dāng)意識(shí)到公司經(jīng)營(yíng)的基本狀況、盈利能力等因素會(huì)影響事件的市場(chǎng)效應(yīng);3、監(jiān)管層應(yīng)加強(qiáng)高管增持行為的監(jiān)督及信息的有效及時(shí)披露。
【圖文】：

it123(3-47)第一個(gè)CAPM模型只有beta因子，回歸出來得到的異常收益率曲線是圖3-1的藍(lán)色線，很直觀的發(fā)現(xiàn)，，殘差項(xiàng)會(huì)因?yàn)榱硗饽承┮蛩厣宪f下跳，顯然其得到的殘差項(xiàng)方差很大，說明單獨(dú)一個(gè) beta 因子不能很好的解釋股票收益率，必然還有其他因子會(huì)影響股票收益率；第二個(gè) Barra 模型有 1 個(gè)國家因子、10 個(gè)風(fēng)格因子和 28 個(gè)行業(yè)因子，回歸得到的收益率曲線是圖 3-1 的紅色線，其中本文從中取了第(200 日-500 日)、(1200 日-1500 日)進(jìn)行放大，(1200 日-1500 日)為 2015 年股災(zāi)的時(shí)候，通過對(duì)比 CAPM 模型和 Barra 模型的殘差收益率曲線可以很直觀的看出

圖 4-1 高管增持事件不同季度的分布（2）高管增持事件不同行業(yè)的分布圖 4-2 顯示了從 2009 年 01 月 01 日至 2016 年 12 月 31 日不同行業(yè)(這里為申萬行業(yè)分類)的上市公司發(fā)生高管增持事件的次數(shù)分布統(tǒng)計(jì)，本文總次數(shù) 4297 是所有行業(yè)發(fā)生高管增持事件次數(shù)加總得到，而每個(gè)行業(yè)中的所有上市公司發(fā)生的高管增持事件數(shù)量加總則為該行業(yè)發(fā)生高管增持事件的次數(shù)。從圖中可以看出這幾年發(fā)生高管增持?jǐn)?shù)量較多的是化工、醫(yī)藥生物和機(jī)械設(shè)備，而次數(shù)較少的是國防軍工、采掘和銀行。而增持次數(shù)大于 200的行業(yè)有 9 個(gè)行業(yè)：農(nóng)林牧漁、化工、醫(yī)藥生物、房地產(chǎn)、機(jī)械設(shè)備、電子、電器設(shè)備、輕工業(yè)和紡織服裝。初步看，高管更偏好高精尖行業(yè)。但因?yàn)椴煌袠I(yè)上市公司的數(shù)量不一致，所有要結(jié)合行業(yè)與該行業(yè)上市公司數(shù)量進(jìn)行權(quán)衡，雖然化工機(jī)械設(shè)備等行業(yè)增持次數(shù)多，但其行業(yè)相應(yīng)的上市公司數(shù)量也多，從紅色曲線可以看出農(nóng)林牧業(yè)和家用電器平均增持次數(shù)會(huì)更多，表明高管比較看好這些行業(yè)的發(fā)展，在這兩個(gè)行業(yè)，高管增持事件發(fā)生概率更大。依此，投資者就能根據(jù)這些數(shù)據(jù)篩選投資標(biāo)的，為投資者做出更好的決策。
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F832.51

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張虎;鄒媛媛;;基于CAPM模型的上海股票市場(chǎng)適應(yīng)性檢驗(yàn)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2016年14期

2 聞岳春;李峻屹;;創(chuàng)業(yè)板大股東和高管增持的市場(chǎng)效應(yīng)研究[J];金融理論與實(shí)踐;2016年05期

3 趙勝民;閆紅蕾;張凱;;Fama-French五因子模型比三因子模型更勝一籌嗎——來自中國A股市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J];南開經(jīng)濟(jì)研究;2016年02期

4 劉亭立;楊晶晶;楊松令;;系統(tǒng)視角下上市公司高管增減持對(duì)公司價(jià)值的影響研究[J];系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報(bào);2016年01期

5 趙清;烏東峰;;CAPM資產(chǎn)定價(jià)機(jī)制及中國適用性研究[J];東南學(xué)術(shù);2015年06期

6 李倩;梅婷;;三因素模型方法探析及適用性再檢驗(yàn):基于上證A股的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J];管理世界;2015年04期

7 唐紅珍;于海云;王Z

本文編號(hào)：2625409