【摘要】 近二十年來(lái)，關(guān)于企業(yè)外部融資與長(zhǎng)期市場(chǎng)績(jī)效的研究產(chǎn)生了眾多代表性文獻(xiàn)。之所以出現(xiàn)大量關(guān)注長(zhǎng)期市場(chǎng)表現(xiàn)的文章，很大程度上是由于正?；貓?bào)率的衡量和異常回報(bào)率的計(jì)算極具挑戰(zhàn)性。文章以各種外部融資長(zhǎng)期市場(chǎng)業(yè)績(jī)的代表性文獻(xiàn)為出發(fā)點(diǎn)，分析整理了此類(lèi)研究中事件公司正常回報(bào)率的測(cè)量模型，以及不同計(jì)算方法下的異常回報(bào)率指標(biāo)選取，并對(duì)各種測(cè)量模型和計(jì)算方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了評(píng)述。
　　【關(guān)鍵詞】 企業(yè)外部融資； 長(zhǎng)期市場(chǎng)績(jī)效； 正?；貓?bào)率測(cè)量； 指標(biāo)選取與計(jì)算
　　
　　一、引言
　　
　　一般來(lái)說(shuō)，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的企業(yè)僅僅靠?jī)?nèi)部積累是難以滿足全部資金需求的。當(dāng)內(nèi)部資金不能滿足需要時(shí)，企業(yè)就必須選擇外部融資。企業(yè)外部融資包括權(quán)益融資和負(fù)債融資。具體而言，權(quán)益融資包括以首次公開(kāi)發(fā)行（Initial Public Offering，此后簡(jiǎn)稱IPO）、配股與公開(kāi)增發(fā)（Seasoned Equity Offering，此后簡(jiǎn)稱SEO）為代表的公開(kāi)權(quán)益融資；以定向增發(fā)或私募股權(quán)（Private Placement of Equity，此后簡(jiǎn)稱PPE）為代表的私下權(quán)益融資。負(fù)債融資包括發(fā)行公司債券與可轉(zhuǎn)換債券進(jìn)行公開(kāi)債務(wù)融資（Public Debt，此后簡(jiǎn)稱PD），以及采用銀行貸款（Bank Loan，此后簡(jiǎn)稱BL）的方式進(jìn)行的私下負(fù)債融資。
　　企業(yè)外部融資事實(shí)上是社會(huì)資本通過(guò)信貸市場(chǎng)和證券市場(chǎng)把資本配置給各不同組織形態(tài)企業(yè)的資源配置過(guò)程，在這個(gè)過(guò)程中資本市場(chǎng)發(fā)揮著重要作用，市場(chǎng)價(jià)格反應(yīng)為管理層進(jìn)行財(cái)務(wù)決策提供了關(guān)鍵的信號(hào)。權(quán)益融資還是負(fù)債融資，公開(kāi)融資還是私下融資，一家公司選擇發(fā)行何種形式的證券進(jìn)行外部融資，很重要的一點(diǎn)首先是要知道市場(chǎng)會(huì)對(duì)這種融資方式作出怎樣的反應(yīng)。
　　西方學(xué)界關(guān)于外部融資市場(chǎng)反應(yīng)的研究包括短期公告效應(yīng)和長(zhǎng)期市場(chǎng)績(jī)效，前者關(guān)注的是融資公告發(fā)布前后兩三天內(nèi)的公司異?；貓?bào)情況；后者則關(guān)注的是融資事件對(duì)公司投資回報(bào)的長(zhǎng)期影響，一般為融資事件發(fā)生后的三年或者五年公司股票的投資回報(bào)。20世紀(jì)70年代中后期到80年代末，公告效應(yīng)是研究的焦點(diǎn)；自新股發(fā)行長(zhǎng)期市場(chǎng)低績(jī)效現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)后，近二十年時(shí)間里，融資公司的長(zhǎng)期市場(chǎng)業(yè)績(jī)成為研究的主流。IPOs的長(zhǎng)期市場(chǎng)績(jī)效是被學(xué)者們最早關(guān)注的，研究結(jié)論也各有不同；SEO對(duì)公司股價(jià)的影響隨后成為決定權(quán)益公開(kāi)發(fā)行市場(chǎng)績(jī)效的重要組成因素；PPEs作為私下權(quán)益發(fā)行，由于其短期公告效應(yīng)的特殊性，其長(zhǎng)期業(yè)績(jī)也備受關(guān)注；PDs的長(zhǎng)期市場(chǎng)反應(yīng)是否異于公開(kāi)權(quán)益發(fā)行，成為一些學(xué)者研究的焦點(diǎn)；銀行貸款公告效應(yīng)的特殊性同樣使其長(zhǎng)期市場(chǎng)業(yè)績(jī)得到部分學(xué)者的青睞。
　　有學(xué)者認(rèn)為，之所以出現(xiàn)大量關(guān)注長(zhǎng)期市場(chǎng)表現(xiàn)的文章，很大程度上是由于正?；貓?bào)率的衡量和異?；貓?bào)率的計(jì)算極具挑戰(zhàn)性。
　　
　　二、正?；貓?bào)率的測(cè)量模型
　　
　　要確定融資公司的長(zhǎng)期市場(chǎng)業(yè)績(jī)，就必須知道其正?；貓?bào)率，不同的理念和背景情況下，不同的作者會(huì)選用不同的正?；貓?bào)率設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)。
　?。ㄒ唬┩谑袌?chǎng)回報(bào)率作為融資公司的正常回報(bào)率
　　早期研究IPO市場(chǎng)表現(xiàn)的文章，Stern and Bornstein和Burser and Chan分別采用納斯達(dá)克成份指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)作為市場(chǎng)正常收益標(biāo)準(zhǔn)來(lái)計(jì)算首次上市公司的異?；貓?bào)率，但是兩者的結(jié)論各異，前者發(fā)現(xiàn)平均兩年市場(chǎng)調(diào)整后的回報(bào)率是11.2%（已排除初始收益率），而后者稱相對(duì)于市場(chǎng)收益率新股的回報(bào)率平均每月低22%。盡管并沒(méi)有證實(shí)首次公開(kāi)上市公司的長(zhǎng)期市場(chǎng)表現(xiàn)顯著為負(fù)，但用市場(chǎng)收益作為計(jì)算IPO公司異?；貓?bào)率基準(zhǔn)的方法為后續(xù)研究的開(kāi)展提供了很好的支撐：Ritter曾經(jīng)分別采用NASDAQ市值加權(quán)指數(shù)、Amex-NYSE市值加權(quán)指數(shù)、NYSE市值最小公司組成的指數(shù)作為IPO公司的正常回報(bào)率；Loughran and Ritter研究新股發(fā)行的市場(chǎng)評(píng)價(jià)時(shí)，在得出長(zhǎng)期市場(chǎng)低績(jī)效后，依然應(yīng)用Amex-NYSE市值加權(quán)指數(shù)、Amex-NYSE等值加權(quán)指數(shù)、Standard&Poor’s 500市值加權(quán)指數(shù)、Standard&Poor’s 500等值加權(quán)指數(shù)進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)；之所以研究其他融資事件時(shí)（除公開(kāi)權(quán)益融資外），很少有作者再應(yīng)用此方法，是因?yàn)檎\(chéng)如Ritter發(fā)現(xiàn)的，事件公司異?；貓?bào)率對(duì)所用對(duì)比基準(zhǔn)很敏感，面對(duì)如此多的市場(chǎng)指數(shù)調(diào)整后的異常回報(bào)率，沒(méi)有辦法確定究竟哪一個(gè)結(jié)果更合適，因此，當(dāng)橫截面特征相同的匹配公司進(jìn)入人們的匹配視野時(shí)，這種方法逐步退出了歷史舞臺(tái)。
　　（二）具有共同特征的匹配公司的同期回報(bào)率作為融資公司的正?；貓?bào)率
　　根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模型，Ritter以“Size+Industry”作為風(fēng)險(xiǎn)因素標(biāo)準(zhǔn)，選取與事件公司來(lái)自同一行業(yè)，且權(quán)益市值相同的已上市公司作為融資公司同期正?；貓?bào)率的代表；隨著Fama and French對(duì)資本資產(chǎn)定價(jià)模型的改進(jìn)，“Size”、“Size+B/M”、“Size+momentum”指標(biāo)也成為匹配公司的選取標(biāo)準(zhǔn)；Spiess and Graves研究SEO公司的累積異常收益時(shí)發(fā)現(xiàn)，以“Size”、“Size+Industry”、“Size+B/M”分別選取的匹配公司計(jì)算所得的五年期數(shù)值為－39.36%、－31.24%和－30.99%，轉(zhuǎn)化為年均差異為－6.86%、－5.59%和－5.55%；Billett，F(xiàn)lannery and Garfinkel也同樣發(fā)現(xiàn)“Size+Industry”與“Size+B/M”匹配標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算的長(zhǎng)期異常回報(bào)率數(shù)值相當(dāng)，無(wú)明顯差異，“Size”標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算的事件公司長(zhǎng)期股價(jià)下降最嚴(yán)重，“Size+momentum”標(biāo)準(zhǔn)最輕。這些發(fā)現(xiàn)，恰于Barber and Lyon用隨機(jī)樣本檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的：“Size+B/M”標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算的融資公司長(zhǎng)期異?；貓?bào)率與真實(shí)情況最接近”，因而也成為眾多代表性文獻(xiàn)的首選匹配方法。
　　盡管如此，Mitchell and Stafford仍討論了這種方法的最大詬?。罕黄ヅ涔究隙ň哂心撤N未觀測(cè)到的特征，這使得他們與關(guān)注的公司存在根本區(qū)別，否則為什么他們不在同一時(shí)間進(jìn)行同樣的融資事件呢？而且，不管是采用什么指標(biāo)計(jì)算異常回報(bào)率，這種方法都沒(méi)有考慮時(shí)間上兩類(lèi)公司的相關(guān)性。不管怎么說(shuō)無(wú)法完全擺脫內(nèi)生性的干擾是其先天不足之處，但是現(xiàn)有資本資產(chǎn)定價(jià)模型的理論支撐，加上現(xiàn)實(shí)操作上的一致性，都使這種方法被廣泛接受和應(yīng)用，成為衡量事件公司正常回報(bào)率不可或缺的重要方法。
　　（三）基于Fama and Macbech方法的發(fā)行效應(yīng)日歷時(shí)間橫截面回歸模型
　　綜合股票收益決定因素的實(shí)證文獻(xiàn)：Banz，Chan，Hamao and Lakohishok，F(xiàn)ama and French，Davis 和Lakonishok，Shleifer and Vishny，Loughran and Ritter加入發(fā)行效應(yīng)虛擬變量，新創(chuàng)了一種衡量事件公司正?；貓?bào)率的橫截面回歸模型：
　　rit=a0+a1lnMVit+a2ln（BV/MV）it+a3ISSUEit+eit
　　其中，rit是個(gè)股i在月度t的原始回報(bào)率；lnMVit是個(gè)股i在月度t的權(quán)益市值（發(fā)行前最近一年年末值）的自然對(duì)數(shù)；In（BV/MV）it是個(gè)股i在月度t的權(quán)益賬市比（發(fā)行前最近一年年末值）的自然對(duì)數(shù)；ISSUEit是虛擬變量，標(biāo)志新股發(fā)行效應(yīng)（事實(shí)上可延展到各種融資事件），只要公司進(jìn)行過(guò)新股發(fā)行（IPO、或SEO，任何一種形式至少一次），且月度t處于該事件之后的30個(gè)月（或60個(gè)月），該值即為1；否則為0。
　　
　　系數(shù)估計(jì)與t檢驗(yàn)均依照Fama and Macbech方法分別回歸求均值進(jìn)行，保證了通過(guò)虛擬變量ISSUEit得到新股發(fā)行公司長(zhǎng)期市場(chǎng)表現(xiàn)的同時(shí)，也求得了反映真實(shí)水平的t值；同時(shí)，這一模型與Daniel and Titman論證的“股票的收益反映了公司特征，尤其是權(quán)益規(guī)模（Size）和權(quán)益的價(jià)值性（B/M）”在認(rèn)識(shí)上是一致的，從而為在更深層次探討融資公司長(zhǎng)期市場(chǎng)表現(xiàn)問(wèn)題提供了額外的支撐。
　?。ㄋ模〧ama and French的三因素日歷月份時(shí)間序列回歸模型
　　Fama and French認(rèn)為，“股票（投資組合）的收益依賴于公司展示出來(lái)的不可模仿因素的實(shí)現(xiàn)，集中體現(xiàn)在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、小公司的收益減大公司收益的差值、高賬市比公司收益減低賬市比公司收益的差值”，進(jìn)而建立如下回歸方程：
　?。≧pt-Rft）=α+β（Rmt-Rft）+sSMBt
　　+hHMLt+et
　　其中，Rpt是融資公司組成的投資組合在月度t的收益率；Rft是三個(gè)月期國(guó)債在月度t的收益率；Rmt-Rft是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)；SMBt是月度t小公司的收益減去大公司收益的差值，體現(xiàn)了權(quán)益規(guī)模效應(yīng)；HMLt是月度t價(jià)值股收益減去成長(zhǎng)股收益的差值，體現(xiàn)了價(jià)值股效應(yīng)。
　　假設(shè)發(fā)行公司的長(zhǎng)期市場(chǎng)低績(jī)效僅反映了風(fēng)險(xiǎn)（β）、權(quán)益規(guī)模（Size）和權(quán)益賬市比（B/M）的不同差異導(dǎo)致的復(fù)合效應(yīng)，那么，截距項(xiàng)α不管是數(shù)值上還是統(tǒng)計(jì)意義上都應(yīng)該顯著為0；否則，說(shuō)明在控制了上述決定股票收益的三種因素后，還存在其他未觀測(cè)到的因素，也正是這一因素導(dǎo)致了新股發(fā)行公司的長(zhǎng)期市場(chǎng)低績(jī)效。
　　三因素時(shí)間序列模型的優(yōu)缺點(diǎn)為：通過(guò)形成投資組合的方式，有效消除了橫截面層次的收益相關(guān)問(wèn)題，使t值更加可信，但是也正因?yàn)槿绱?，犧牲了大量有效樣本。同樣，在一定程度上，該模型可能存在潛在的遺漏變量問(wèn)題。正如Mitchell and Stafford指出的，三因素模型無(wú)法正確衡量小公司與高賬市比（B/M）公司的正?；貓?bào)率，而在所有關(guān)于融資公司市場(chǎng)表現(xiàn)的研究中，事件公司往往大部分是小公司，于是按照后者的建議，同時(shí)計(jì)算匹配公司投資組合回報(bào)率，進(jìn)而比較兩類(lèi)公司的截距項(xiàng)α就成了必不可少的步驟，事實(shí)上大多數(shù)學(xué)者也正是這樣做的。
　　
　　三、異?；貓?bào)率的指標(biāo)選取與計(jì)算方法
　　
　　通過(guò)一定的模型求得事件公司與對(duì)比基準(zhǔn)的正?；貓?bào)率后，事實(shí)上存在兩種計(jì)算異?；貓?bào)率的方法：累加與連乘，相應(yīng)地就會(huì)有兩種對(duì)應(yīng)指標(biāo)：累積異?；貓?bào)率與買(mǎi)入并持有策略下的異?；貓?bào)率。
　?。ㄒ唬├鄯e異常回報(bào)率
　　關(guān)于長(zhǎng)期市場(chǎng)表現(xiàn)的早期文獻(xiàn)，只是簡(jiǎn)單地將事件研究的技術(shù)延長(zhǎng)至一個(gè)更長(zhǎng)的時(shí)間窗，比較事件公司的回報(bào)率與匹配的投資組合的回報(bào)率（如市場(chǎng)指數(shù)回報(bào)率或匹配公司投資組合的回報(bào)率）。自Fama，F(xiàn)isher，Jensen and Roll關(guān)于事件研究的開(kāi)篇之作后，AR+CAR就成為早期研究事件公司長(zhǎng)期異?；貓?bào)率的一種常用方法，該類(lèi)指標(biāo)的計(jì)算方法如下：
　　異常收益率（AR）：
　　累積異常收益率（CAR）：
　　表示事件月q到事件月s之間的累積異常收益率。
　　計(jì)算出這兩組指標(biāo)后，可以通過(guò)主要觀察CAR的正負(fù)，評(píng)判相對(duì)于匹配標(biāo)準(zhǔn)所代表的正常收益率，融資公司市場(chǎng)表現(xiàn)的好壞，但是必須要注意到的一點(diǎn)是，AR、CAR本身的計(jì)算已經(jīng)將匹配標(biāo)準(zhǔn)的收益考慮在內(nèi)，這一點(diǎn)更加重了人們對(duì)于該類(lèi)指標(biāo)的內(nèi)生性懷疑。正如Conrad and Kaul所堅(jiān)稱的，“長(zhǎng)期來(lái)看CAR會(huì)呈現(xiàn)出向下或向上的偏差”；Kothari and Warner用模擬數(shù)據(jù)證明，這種方法下的參數(shù)估計(jì)值及測(cè)量的統(tǒng)計(jì)量都會(huì)被夸大；Barber and Lyon補(bǔ)充指出，對(duì)于新上市的公司這種方法會(huì)帶來(lái)額外的偏差。正是這諸多的不穩(wěn)定性，使采用該指標(biāo)的學(xué)者越來(lái)越少。
　?。ǘ┵I(mǎi)入并持有異常回報(bào)率
　　累積異常收益率沒(méi)有準(zhǔn)確反映投資者買(mǎi)入該股票并長(zhǎng)期持有這一現(xiàn)實(shí)情況，長(zhǎng)期持有者的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)應(yīng)通過(guò)復(fù)利計(jì)算，即連乘各持有期的回報(bào)率進(jìn)而得到買(mǎi)入并長(zhǎng)期持有回報(bào)率。這種方法假設(shè)投資者在證券發(fā)行首日以收盤(pán)價(jià)買(mǎi)入，并一直持有三周年（或五周年），相對(duì)于把等量資金投資于采用某標(biāo)準(zhǔn)選取的具有共同特征的匹配公司的持有期收益，投資者財(cái)富究竟是增加還是折損了，以及增加或折損的程度。
　　Hertzel，Lemmon，Linck and Rees、Spiess and Affleck-Graves、Billett，F(xiàn)lannery and Garfinkel這幾位作者都延用了BHAR，即：
　　買(mǎi)入并持有異?；貓?bào)率（BHAR）：
　　BHAR=BHRi-BHRm
　　然而，Mitchell and Stafford指出，BHAR指標(biāo)會(huì)讓人產(chǎn)生股價(jià)對(duì)事件信息調(diào)整速度的錯(cuò)誤印象，因?yàn)锽HARs會(huì)隨著回報(bào)率觀測(cè)期的延長(zhǎng)而增大，即使第一個(gè)觀測(cè)期不存在異常回報(bào)率②。
　　為了更直觀地反映投資于兩類(lèi)公司的收益對(duì)比，Ritter在BHR的基礎(chǔ)上創(chuàng)造出WR（Wealth relative）——相對(duì)財(cái)富指數(shù)這一概念，其計(jì)算公式為：
　　BHRs+WR指標(biāo)相對(duì)于CAR有很大改進(jìn)，克服了前者穩(wěn)定性差的缺點(diǎn)，被后續(xù)SEO、PPE、PD、BL的研究廣泛采用，成為證券發(fā)行（融資）企業(yè)長(zhǎng)期市場(chǎng)表現(xiàn)研究領(lǐng)域不可或缺的重要工具。
　　
　　四、小結(jié)
　　
　　之所以學(xué)界對(duì)融資公司長(zhǎng)期市場(chǎng)業(yè)績(jī)的研究結(jié)論存在諸多爭(zhēng)論，在很多程度上是由于存在著上述種種正?；貓?bào)率設(shè)定模型及異?；貓?bào)指標(biāo)選取和計(jì)算。借鑒西方研究的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，在研究我國(guó)市場(chǎng)前景下各類(lèi)融資事件對(duì)公司投資回報(bào)的長(zhǎng)期影響時(shí)，應(yīng)盡可能地應(yīng)用更多更先進(jìn)的方法，使研究結(jié)論穩(wěn)健可靠，經(jīng)得起實(shí)踐檢驗(yàn)。●
　　
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