牛丹辰 韓曉琳
摘 要:本文基于事件研究法,自Wind數(shù)據(jù)庫中篩選出2015年A板市場進行股權(quán)激勵的公司57家,分布于18個行業(yè),筆者選取了代表性的三個行業(yè):醫(yī)藥制造、電子元件、房地產(chǎn)共12家公司進行實證回歸,并根據(jù)實證結(jié)果得出結(jié)論。
關(guān)鍵詞:股權(quán)激勵; 事件研究法;累計異常收益率
我國自2006年正式引入股權(quán)激勵機制,不論是實施股權(quán)激勵的公司數(shù)量還是股權(quán)激勵方案的質(zhì)量都得到了很大水平的發(fā)展。因為股權(quán)激勵作為一種激勵方法,在很大程度上緩解了諸如信息不對稱、高管離職頻繁、經(jīng)營者尋租等經(jīng)營權(quán)與所有權(quán)分離的矛盾,對企業(yè)的健康發(fā)展起著關(guān)鍵的作用,所以其市場認同度顯著增長。本文通過研究上市公司股權(quán)激勵方案對股價的影響,旨在為上市公司進行股權(quán)激勵方案提供參考意見,并且為投資者買賣股票提供意見。
本文數(shù)據(jù)選自Wind數(shù)據(jù)庫,從上證A板和深證A板中篩選出57家符合條件的公司,其中分布在18個行業(yè),(篩選出的數(shù)據(jù)較少是因為:1、筆者僅僅選取了即將執(zhí)行股權(quán)激勵方案的公司,沒有選取處于方案有效執(zhí)行期內(nèi)的公司;2、股權(quán)激勵多發(fā)生于創(chuàng)業(yè)板市場,通常是那些具有成長前景的新型企業(yè)會選擇股權(quán)激勵方法挽留人才,故A板市場進行股權(quán)激勵的公司并不多)經(jīng)統(tǒng)計,主要分布在醫(yī)藥制造(4家),軟件服務(wù)(8家),電子元件(5家),房地產(chǎn)(6家),化工行業(yè)(3家),通訊行業(yè)(3家)等。都是知識密集型產(chǎn)業(yè),主要原因是這些產(chǎn)業(yè)對核心人才和技術(shù)的要求十分高,只有保持著先進的技術(shù)才能在市場競爭中占有一席之地,所以這些行業(yè)的上市公司需要通過各種各樣的方式吸引人才,而股權(quán)激勵就是其中的一種方式。
由于股權(quán)激勵多發(fā)生于知識密集型產(chǎn)業(yè),所以本文重點分析了醫(yī)藥制造、電子元件、房地產(chǎn)三個行業(yè),剔除了數(shù)據(jù)嚴重缺失、上市時間距離估計期較近、股價波動較大、ST公司,選取了有代表性的 12 家上市公司作為研究樣本,這12家所在行業(yè)分別是醫(yī)藥制造、房地產(chǎn)、電子元件。
研究思路如下:1、估計期內(nèi)上市公司股票收益率為:
( : 股票當日收盤價 , :前一個交易日收盤價 )
同理,估計期內(nèi)行業(yè)指數(shù)收益率為:
( :指數(shù)當日收盤價, :前一個交易日收盤價)
2、構(gòu)建簡單回歸方程
3、使用最小二乘法進行回歸,求得 、
4、根據(jù)回歸結(jié)果,求股票事件期內(nèi)的正常收益率
( 為股票事件期內(nèi)收益率的估計值, 為行業(yè)指數(shù)事件期內(nèi)收益率的估計值, 為股票事件期內(nèi)的實際收益率)
5、計算異常收益率
6、計算累計異常收益率 ,即事件期內(nèi)每個交易日的異常收益率加總
回歸結(jié)果如下:
從上表分析, 和 的t檢驗值均大于2,說明股票收益率與指數(shù)收益率之間存在著顯著的影響,從回歸結(jié)果來看每家公司的累計異常收益率均為正數(shù),說明這12家上市公司進行股權(quán)激勵與公司股價有顯著的相關(guān)性,而且是正相關(guān),即推行股權(quán)激勵方案能夠促使上市公司股票價格上升。
結(jié)合上述結(jié)論,筆者認為投資者如果想通過這一事件進行投資獲利,可以在上市公司公告股權(quán)激勵方案當日買入一定數(shù)量的股票,持有一段時間后清倉以獲取利潤。
參考文獻:
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[2].顧斌、周立燁. 我國上市公司股權(quán)激勵實施效果的研究[J]《會計研究》,2007年第2期.
[3].康玲. 股權(quán)激勵對公司股價的影響研究[J]. 財會通訊,2015,08:29-31.
作者簡介:
牛丹辰(1995—),女,山西臨汾人,山西財經(jīng)大學(xué)2016(金融工程)學(xué)術(shù)碩士研究生,研究方向:金融資產(chǎn)定價.
韓曉琳(1992—),女,山西陽泉人,山西財經(jīng)大學(xué)2016(金融工程)學(xué)術(shù)碩士研究生,研究方向:風險管理.