为进一步研究,对转债按股性进行分组。Delta指标不仅包括条款信息,而且包括公司股价P、公司股价长期波动率等信息内容。因此,用Delta代替股性,根据Delta(20日历史波动度)指标值的相对大小,把样本转债分成股性组与债性组各12只。如表3、图2所示。
表3 样本转债按Delta分组情况
上市初期分组情况 | 转股日前后分组情况 | ||||||
股性组 | 债性组 | 股性组 | 债性组 | ||||
转债名称 | 事件窗口 Delta均值 | 转债名称 | 事件窗口 DELTA均值 | 转债名称 | 事件窗口 Delta均值 | 转债名称 | 事件窗口 DELTA均值 |
首钢转债 | 0.69603 | 华菱转债 | 0.21757 | 复星转债 | 0.755865 | 华电转债 | 0.35176 |
侨城转债 | 0.62489 | 营港转债 | 0.206345 | 云化转债 | 0.744583 | 水运转债 | 0.32897 |
民生转债 | 0.590715 | 歌华转债 | 0.197915 | 金牛转债 | 0.684568 | 歌华转债 | 0.208608 |
邯钢转债 | 0.572135 | 西钢转债 | 0.18977 | 铜都转债 | 0.655903 | 山鹰转债 | 0.12884 |
金牛转债 | 0.549915 | 阳光转债 | 0.16357 | 民生转债 | 0.601408 | 营港转债 | 0.046928 |
江淮转债 | 0.522795 | 丰原转债 | -0.08424 | 侨城转债 | 0.529793 | 丝绸转2 | -0.03157 |
铜都转债 | 0.4758 | 燕京转债 | -0.13333 | 邯钢转债 | 0.527078 | 燕京转债 | -0.07057 |
国电转债 | 0.463825 | 桂冠转债 | -0.18303 | 西钢转债 | 0.491618 | 丰原转债 | -0.20141 |
雅戈转债 | 0.44897 | 山鹰转债 | -0.18999 | 阳光转债 | 0.486953 | 桂冠转债 | -0.21503 |
水运转债 | 0.43025 | 丝绸转2 | -0.19716 | 首钢转债 | 0.468455 | 华菱转债 | -0.23197 |
华电转债 | 0.427125 | 云化转债 | -0.42125 | 国电转债 | 0.416705 | 江淮转债 | -0.49141 |
复星转债 | 0.31559 | 华西转债 | -1.47285 | 雅戈转债 | 0.360338 | 华西转债 | -1.13027 |
由图示所示的统计结果知,上市初期与转股日前后股性组累计异常收益非常明显。统计检验(数据略)显示,股性组在转股日前第5至第9日,以及第12至第17日,T检验值都超过2,且在转股日前第5、6日T检验值甚至超过3,通过显著性检验。而上市初期债性组累计异常收益在大多数交易日为负值。
三、解释与说明
下面利用主成分分析法与因子分析筛法筛选出影响可转债股性与债性的两个层次因素(条款因素与基本面因素)的4因子样本值(赎回因子、回售因子与现金流因子、营运因子),对上市初期及转股期前后的累计异常收益进行回归,以大致说明它们之间存在的关系。
通过建立可转债累计异常收益值与各因子之间的回归关系,可以确定它们之间存在的数量关系。在代入相关数据之前,为了保证与各因子之间在量纲和量级方面的可比性以便于回归,同样对累计异常收益数据进行了标准化处理。
根据上市初期累计异常收益与各因子样本值得出了如下的回归方程:
CAR=0.538286*XJL-0.28252*YY-0.080804*SH+0.161388*HS+ε
其中:CAR代表累计异常收益;
XJL代表现金流因子;
YY代表营运因子;
SH代表赎回因子;
HS代表回售因子;
ε代表残差。
表4 样本转债上市初期累计异常收益与各因子回归的相关指标
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. | |||
现金流因子 | 0.538286 | 0.171735 | 3.134394 | 0.0055 | |||
营运因子 | -0.28252 | 0.172177 | -1.640870 | 0.1173 | |||
赎回因子 | -0.080804 | 0.173413 | -0.465966 | 0.6465 | |||
回售因子 | 0.161388 | 0.171885 | 0.938933 | 0.3595 | |||
R-squared | 0.420403 | Mean dependent var | -7.17E-09 | ||||
Adjusted R-squared | 0.328888 | S.D. dependent var | 1.000000 | ||||
S.E. of regression | 0.819215 | Akaike info criterion | 2.595829 | ||||
Sum squared resid | 12.75114 | Schwarz criterion | 2.793307 | ||||
Log likelihood | -25.85204 | Durbin-Watson stat | 0.851353 | ||||
由表4可以看出,和大多数类似的研究结果一样,回归的结果并不理想,但还是可以说明一些问题。上市初期累计异常收益与现金流因子成显著正相关,表明现金流越充足,可转债异常收益越明显,从而可转债价格上升越明显。上市初期累计异常收益与营运因子成非显著负相关,表明资产周转率越高,则公司规模越小,可转债异常收益越负,从而可转债价格出现下降。笔者把上市初期累计异常收益中4因子不能解释的部分都归为市场的非有效性与投资者心理因素的影响。可以看出,在上市初期,可转债累计异常收益部分由可转债本身因素来决定,部分由市场的非有效性与心理因素来决定,也就是说,面值为100元/张的转债在上市初期,需要由本身因素与市场的非有效性及心理因素重新定价。
根据转换期前后累计异常收益得出了如下的回归方程:
CAR=-0.29215*XJL+0.095541*YY+0.163536*SH-0.06517*HS+ε
表5 样本转债转换期前后累计异常收益与各因子之间回归的相关指标
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. | |||
现金流因子 | -0.29215 | 0.210366 | -1.388771 | 0.1810 | |||
营运因子 | 0.095541 | 0.210907 | 0.453000 | 0.6557 | |||
赎回因子 | 0.163536 | 0.212420 | 0.769869 | 0.4508 | |||
回售因子 | -0.06517 | 0.210549 | -0.309522 | 0.7603 | |||
R-squared | 0.130326 | Mean dependent var | 8.13E-09 | ||||
Adjusted R-squared | -0.006991 | S.D. dependent var | 1.000000 | ||||
S.E. of regression | 1.003490 | Akaike info criterion | 3.001615 | ||||
Sum squared resid | 19.13284 | Schwarz criterion | 3.199092 | ||||
Log likelihood | -30.51857 | Durbin-Watson stat | 0.425176 | ||||
由表5可以看出,整个线性方程的拟合优度水平非常低,说明该模型的解释能力值得怀疑。由此可以认为,转换期前后的累计异常收益完全是由市场的非有效性与心理因素决定的,也就是可以说,在转换期前后,由于转债上市已久,公司基本面信息与转债条款信息已基本在定价中得到反映,从而转换期前后累计异常收益完全与这些信息无关,可转债价格的异常变化与这些因素无关。当然,进入转股期后,由于可转债理论价值会上升,从而也会带动可转债市价上升。
参考文献:
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[2] Burlacu, R.. New Evidence on the Pecking Order Hypothesis: the Case of French Convertible Bonds, Journal of Multinational Financial Management, 2000 10:439-459.
[3] Greiner, D., Kalay, A.,Kato, H.K.. The Market for Callable-Convertible Bonds: Evidence from Japan, Pacific-Basin Finance Journal,2002, 10: 1-27.
[4]孟辉,徐峰.中国市场可转债发行信息含量的识别——基于可转债股性特征的解释[R].西南证券研究报告,2004,(12).