邳明陽

(天津大學 管理與經濟學部，天津 300072)

隨著我國金融市場監(jiān)管體制的轉型，上市公司監(jiān)管逐步向“放松管制、加強監(jiān)管”的方向轉變，在這種背景下交易所問詢函成為我國資本市場新興的一線監(jiān)管手段。交易所在審核上市公司相關公告的過程中，若發(fā)現未達到“直接監(jiān)管標準”的相關問題(多是信息披露不準確或內容不全面)，則發(fā)出問詢函(問詢對象通常包括財務報告、并購重組報告、股價異常波動或媒體報道等)，要求上市公司在規(guī)定時間內書面回函并公開披露，屬于典型的“非處罰性監(jiān)管”。但是由于沒有相應的處罰措施，問詢函的監(jiān)管作用有待檢驗。

從風險和收益兩個維度來看，鮮有研究涉及問詢函公布后公司的股價波動風險特征，而問詢函公布后的短期市場反應得到了國際學術界的廣泛關注。如GONG[1]以SEC意見函或澳大利亞交易所問詢函為研究樣本，通過事件研究發(fā)現這兩類非處罰監(jiān)管函件能夠引起負面市場反應，增加公司不規(guī)范行為的資本成本，對公司信息披露等行為產生約束，起到了監(jiān)管作用[2]，且SEC意見函具有識別公司稅收風險的功能[3]。但我國交易所問詢函的發(fā)出機構和函件涉及問題性質與美國SEC意見函、澳大利亞交易所問詢函各有差別，且國內問詢函公開披露的時間較短，因此在我國的制度背景下，問詢函的監(jiān)管作用有待進一步檢驗。

在問詢函短期市場反應方面，陳運森等[4-5]認為財務報告問詢函發(fā)布后公司的市場反應顯著為負。楊海波等[6]研究發(fā)現收函公司在問詢函公告前有顯著負向市場反應，而公告后市場反應顯著為正。陶雄華等[7]研究表明財務報告類問詢函會獲得顯著為負的累計超額收益(-3%)，而資產重組類問詢函累計超額收益顯著為正(5%)?？梢妵鴥葘栐兒婧蟮亩唐谑袌龇磻⑽葱纬梢恢陆Y論。在風險影響方面，張俊生等[8]認為年報問詢函能夠降低公司股價崩盤風險。劉柏等[9]發(fā)現收函公司往往存在盈余管理風險，問詢函具有風險識別功能。綜合來看，已有的風險研究主要揭示了收函公司的風險特征，但問詢函的公布如何影響股價波動風險有待探索。

綜上所述，在我國的制度背景下，探究問詢函對股票價格行為的影響具有一定的理論意義與現實意義。因此，筆者分別從風險和收益兩個維度入手，運用事件研究法考察問詢函對股價波動風險的影響及市場反應，以探究問詢函公告的資本市場效應及其監(jiān)管作用。

1 理論分析與研究假設

根據信息傳遞理論，問詢函傳遞了監(jiān)管部門對公司信息披露潛在問題進行關注的明顯信號[10]，故問詢函的發(fā)布在一定程度上向市場釋放了新的信息。由于問詢函的發(fā)出者是交易所監(jiān)管部門，其審核者比普通投資者具備更高的專業(yè)素質與信息優(yōu)勢，故問詢函具有一定的信息增量。同時，新信息與股票價格存在一定關系。已有研究表明資本市場會對新信息的到來做出反應，體現為資產價格和收益的變化。HOLTHAUSEN等[11]指出價格變化是新信息的增函數，隨著新信息的增加，價格變化的幅度會增大。因此，問詢函會對股票價格產生影響，加大股價變化幅度，從而增加股票價格波動風險。在這個信息爆炸時代，問詢函會通過媒體等途徑被迅速且廣泛地傳播，引發(fā)投資者關注并影響其交易行為，而不同投資者對信息的不同解讀會增大股價運動的不確定性，從而增加股票價格波動風險。據此，筆者提出以下假設：

H1交易所問詢函會顯著加劇上市公司的短期股票價格波動風險。

由于不同類別的問詢函所反映問題的性質不同，市場做出的反應也有所差異。當問詢函涉及重組問題時，通常意味著公司要重新組合資源并謀求轉型。文獻[7]指出針對公司重組的問詢函，一方面有利于重組細節(jié)的披露，另一方面“坐實”了公司進行重組的事實，具有豐富的信息含量。從信號傳遞理論出發(fā)，更加豐富的信息使股價走勢具有更大的不確定性。為此，筆者提出以下假設：

H2涉及重組問題的問詢函對股票價格波動風險的加劇作用更強。

問詢函具有新的信息含量，根據信號傳遞理論，利好信息會引起正向的超額收益，利空信息會引起負向的超額收益。問詢函作為監(jiān)管手段在一定程度上是利空消息，故筆者提出以下假設：

H3在事件窗口期內，問詢函公告會引起顯著的負向短期市場反應。

問詢函是證券交易所針對上市公司近期的一項信息披露報告或其他異常事件所發(fā)出的問詢函件，發(fā)函雖然是短期事件，但傳遞著上市公司經營治理結構存在缺陷[12]、信息披露質量較差[13]等長期存在的問題。因此，問詢函可能揭示公司的長期經營風險，收函公司長期市場績效的表現可能不如未被問詢的公司，故筆者提出以下假設：

H4收函公司的長期市場反應顯著為負，且顯著低于未收函公司的長期市場績效。

2 研究設計

2.1 數據來源與樣本選擇

交易所自2014年底開始在網站公開披露問詢函公告，筆者以2015年1月1日—2017年12月31日間收到交易所問詢函的上市公司作為基礎研究樣本，交易所問詢函相關數據由手工搜集整理得到，日內5 min高頻交易數據和其他變量數據均來自Wind數據庫。

由于收函公司與未收函公司本身可能存在差異，為緩解這種內生性問題，筆者采用傾向性匹配得分(PSM)方法為收函樣本按照1:1匹配一組未收函公司作為對照組。匹配的原則為選取一系列影響上市公司是否會收到問詢函的變量進行傾向得分鄰近匹配。采用的變量包括公司是否存在內部控制缺陷、是否發(fā)生財務重述、市凈率、公司市值、凈利潤、行業(yè)和年份[14]。剔除事件窗口期內無交易和數據缺失的樣本組，刪除在窗口期[0,15]內重復收函的樣本，只保留窗口期內第一次收到問詢函的樣本，最終得到2 303個處理組樣本與2 303個對照組樣本，共計4 606組觀測值。將問詢函分定期報告問詢函、重組類問詢函、非許可重組類問詢函和其他問詢函4類進行考察，問詢函的分類和分布特征如表1所示。

表1 問詢函分類和分布特征

2.2 被解釋變量

2.2.1 波動風險的度量

采用已實現波動率(realized volatility, RV)作為波動風險的代理變量。MERTON[15]指出在采樣頻率足夠高的情況下，使用一段時間內高頻收益率的平方和作為價格波動性的獨立同分布估計量的準確度較高。ANDERSEN等[16]提出已實現波動率的概念，以5 min為單位，計算一天的交易時間內5 min時段收益率的平方和，SHEPHARD[17]認為已實現波動率為價格波動積分的無偏一致估計。因此，筆者選擇5 min高頻價格數據，采用對數收益率計算方法計算日內已實現收益率。

(1)

式中：rj為第j個時間段的股票收益率；Pj為第j個時間段末的股票價格，每個時間段長度為5 min；RV為日內5 min高頻收益率的平方之和。

2.2.2 長短市場反應的度量

超額收益率是市場反應的衡量指標，也是事件研究關注的核心變量，將市場反應分為短期市場反應和長期市場反應分別進行考察。采用市場調整法計算累計超額收益率(cumulative abnormal return, CAR)，將滬深300指數收益率作為市場收益率的代理變量，則股票的超額收益率=股票的實際收益率-同期的股票正常收益率。其中，正常收益率由市場收益率估計得到，即選取事件前期較長一段時間作為估計期，在估計期進行回歸分析得到股票收益率與市場收益率的線性回歸關系，根據α系數和β系數估計出事件窗口期的股票期望收益率，作為正常收益率的代理變量。CAR的估計窗口選取為[-130,-11]，共120個交易日，事件窗口選取[-5,10]、[-10,20]，進一步將事件窗口劃分為事件前期和事件后期，即[-5,-1]，[-10,-1]，[0,10]，[0,20]。CAR的估計過程如下：

Ri,t=αi+βiRmt+εi,t

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

式中：ARi,t為個股超額收益率；AARt為全部收函公司樣本的平均超額收益率；CARi,t為個股累計異常收益率；ACARt為全部收函公司樣本的平均累計超額收益率；N為收函公司的個數；M為事件窗口期的長度(交易日天數)。

為驗證收函公司的長期市場反應，使用公司的買入長期持有超額收益率(buy and hold abnormal returns，BHAR)[18]，是目前學術界常用的一種方法。BHAR表示買入持有公司股票直到考察期結束的股票持有超額收益率。筆者借鑒CAPM模型的思想，選取滬深300市場組合作為長期持有超額收益的基準組合，即定義股票的實際收益率減去同期股票市場收益率為股票的超額收益率，考察窗口期選取[0,90]、[0,120]、[0,180]3種。長期持有超額收益率BHAR可表示為：

(8)

2.3 模型設計

所有控制變量均為事件日對應年度的年報值。控制變量包括企業(yè)凈資產收益率(ROE)、企業(yè)資產負債比率(Lev)、企業(yè)凈利潤(Profits)、股票市值(MV，衡量公司規(guī)模)、企業(yè)市凈率(PB)、上市公司年齡(Age)、年份(Year)和行業(yè)(Industry，采用證監(jiān)會一級行業(yè)分類指標，共18個行業(yè))，其他主要變量定義如表2所示。參考事件研究方法，以交易所發(fā)布問詢函公告的當天作為事件日，記為0。參考文獻[4]、文獻[6]、文獻[19]中事件窗口期的選擇，以[0,5]，[0,10]，[0,15]作為主要事件窗口期。針對假設H1和假設H2，建立回歸模型，如式(9)所示。

Yeari,t+Industryi,t+εi,t

(9)

針對假設H3，建立回歸模型,如式(10)所示。

Yeari,t+Industryi,t+εi,t

(10)

針對假設H4，建立回歸模型,如式(11)所示。

Yeari,t+Industryi,t+εi,t

(11)

表2 變量定義

3 實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計

收函公司與未收函公司的RV走勢如圖1所示，可看出從問詢函發(fā)出第3～7日起，收函公司RV明顯上升，并在20日左右下降至接近事件發(fā)生前的值，說明問詢函信息逐漸被消化。在整個[-3,20]區(qū)間內，收函公司RV始終高于未收函公司RV，且波動較大。變量的描述性統(tǒng)計及組間差異檢驗如表3所示，可以看出收函公司在事件窗口期的RV更高，均值差異和中位數差異均在1%水平上顯著，初步驗證了假設H1。在問詢函公告前[-5,-1]、[-10,-1]期間，收函公司CAR顯著大于未收函公司，而在公告后期間，收函公司CAR與BHAR為負且顯著小于未收函公司，說明問詢函的發(fā)布引起了收函公司顯著的短期和長期負向累計超額收益率，初步驗證了假設H3和假設H4。

圖1 股價波動風險均值在[-3,20]期間走勢

表3 變量的描述性統(tǒng)計及組間差異檢驗

變量未收函公司(對照組Inquiry=0)均值標準差中位數收函公司(實驗組Inquiry=1)均值標準差中位數均值差異檢驗T值中位數差異檢驗Z值RV0.9141.0160.5871.3161.3140.893-11.870***-15.430***CAR[-5,-1]-0.0040.072-0.0030.0010.098-0.004-1.790**-5.880CAR[0,10]-0.0060.126-0.007-0.0240.132-0.0224.010***6.790***CAR [-10,-1]-0.0100.100-0.006-0.0010.131-0.006-2.400***-3.120CAR [0,20]-0.0120.170-0.010-0.0460.188-0.0385.420***7.340***BHAR[0,180]-0.1870.349-0.216-0.2890.377-0.2508.750***8.777***BHAR[0,120]-0.1140.300-0.133-0.1930.312-0.1587.670***8.259***BHAR[0,90]-0.7620.283-0.086-0.1530.273-0.1048.120***7.893***

注：*、**、***分別代表在0.1、0.05、0.01的水平上差異顯著，下同

3.2 基礎分析

問詢函總體及問詢函細分類型對波動風險的回歸結果如表4所示。由 Panel A的結果可知，Inquiry的回歸系數為0.457 7且在1%的水平上顯著，即股票價格波動風險與問詢函事件顯著正相關，表明問詢函事件加劇了公司股價波動風險，假設H1得到驗證。由 Panel B的結果可知，4種類別均顯著增加了股票價格波動性，其中涉及重組問題的函件對RV的回歸系數分別為0.863 2和0.849 1，分別在1%、10%水平上顯著，說明涉及重組問題的問詢函對股票價格波動風險的加劇作用更強，假設H2得到驗證。

表4 問詢函總體及問詢函細分類型對波動風險的回歸結果

注：括號內為T值，下同；回歸模型為混合OLS回歸

筆者對[0,15]期間內的每一窗口期[0,1]、[0,2]、…、[0,15]的波動風險均進行了回歸檢測，結果顯示問詢函與各窗口期波動風險均顯著正相關，問詢函的回歸系數在[0,10]窗口期前后達到頂峰(此處僅列示[0,5]、[0,10]、[0,15]3種典型窗口期的結果)，故后續(xù)將以[0,10]作為主要的研究窗口期。

CAR和BHAR的回歸結果如表5所示。由Panel A的結果可看出，在事件前期收函事件對CAR的影響系數未通過顯著性檢驗，而在[0,10]窗口內問詢函的回歸系數為-0.065 2且在5%水平上顯著，說明問詢函對CAR有顯著的負向影響且集中體現在函件發(fā)布后，假設H3得到驗證。從Panel B的結果可看出,問詢函的回歸系數為負且均在1%水平上顯著，即收函公司的長期市場績效要顯著低于未收函公司，假設H4得到驗證。

表5 問詢函對CAR和BHAR的全樣本回歸結果

問詢函細分類別對CAR和BHAR的回歸結果如表6所示。由表6可看出,重組類和其他類問詢函(主要為關注函)的長期市場反應顯著為負，而定期報告類對長期市場反應的影響顯著為正，說明定期報告類問詢函更能對公司起到約束規(guī)范作用，而關注函和重組類問詢函則能夠揭示上市公司長期經營風險，具有風險提示作用。

表6 問詢函細分類別對CAR和BHAR的回歸結果

3.3 穩(wěn)健性檢驗

3.3.1 PSM-DID檢驗

為更好地解決內生性問題，筆者建立了基于PSM匹配結果的雙重差分檢驗(DID)模型[20](如式(13)所示)，以考察問詢函事件對股價波動風險的凈影響。

RVi,t=α+β1Inquiryi,t+β2Inquiry×Posti,t+

Yeari,t+Industryi,t+εi,t

(13)

筆者將事件日[-150,-30]期間作為事件前期，共120個交易日。穩(wěn)健性檢驗結果如表7所示，可看出PSM-DID中Inquiry×Post的系數均顯著為正，說明在控制了收函公司與未收函公司本身的公司差異及收函前后的時間差異后，收到問詢函這一事件仍顯著加劇了公司股票價格波動風險，鞏固了之前的結論。

3.3.2 改變事件窗口期的回歸檢驗

為使結果更加穩(wěn)健，筆者增加了多個窗口期，回歸結果見表7，可以看出問詢函對RV的回歸結果在[0,3]、[0,20]窗口期依然在1%水平上顯著，鞏固了假設H1。在[-10,-1]窗口期問詢函對CAR的回歸結果未通過顯著性檢驗，而在[0,20]、[0,30]窗口期問詢函CAR的回歸系數顯著為負，鞏固了假設H3。

表7 穩(wěn)健性檢驗

注：情形1收函前階段取[-130,-10]期間的均值,情形2收函前階段取[-250,-130]期間的均值

為考察問詢函對RV的影響時效，選取[20,50]窗口作為事件過后的期間。事后期間[20,50]RV的回歸結果如表8所示，可看出Inquiry的回歸系數未通過顯著性檢驗，表明在[20,50]內收函與未收函公司不再因問詢函事件而在RV上產生顯著差異，說明問詢函對RV的影響具有時效性，時效約為收函后20個交易日。

表8 問詢函與事件期后RV回歸結果

4 結論

筆者從風險和收益兩個維度探究了收到交易所監(jiān)管問詢函件的上市公司的股票價格行為特征，得到以下主要研究結論：

(1)問詢函發(fā)布后收函公司在短期事件窗口期內的股票價格波動風險顯著增加，且收函公司的短期市場反應顯著為負；涉及重組問題的問詢函對股價波動風險的加劇作用最強，負向的市場反應程度也最劇烈。收到問詢函的公司不但風險增加，而且其超額收益顯著低于未收函公司的超額收益，整體表現為“風險高而收益低”特征，其中收到重組類問詢函的上市公司表現最明顯。

(2)長期來看，問詢函對股價波動風險的加劇作用消失，但全樣本結果顯示問詢函的長期市場反應仍顯著為負，即收函公司的長期市場績效表現較差，說明問詢函具有長期風險提示作用。

根據上述研究結論，筆者提出以下建議：

(1)監(jiān)管部門應推進和完善問詢函監(jiān)管制度，充分發(fā)揮一線監(jiān)管對市場的調節(jié)作用。同時收到涉及重組問題問詢函的公司或收到標題為“關注函”、“問詢函”等函件的公司存在較大的長期經營風險，建議監(jiān)管部門對這些上市公司持續(xù)關注，對公司治理結構或財務基本面進行深入監(jiān)管考察，及時發(fā)現潛在問題并采取相應措施進行糾正，防患于未然。

(2)從投資者角度來看，因為問詢函加劇了短期窗口內收函公司的股價波動風險并引起了負向的短期市場反應，所以投資者應提高對問詢函公告的及時關注程度，以便及時捕捉到上市公司風險信號，改進投資決策，避免由問詢函事件的短期沖擊帶來的資本損失。涉及重組問題的問詢函、深交所的“關注函”及“問詢函”更加值得投資者關注，收到以上類別監(jiān)管函件的公司長期市場績效均表現較差，存在較大的長期經營風險，投資者應提高對這些公司的長期關注，避免收函公司的長期負向超額收益帶來的資本損失，提高風險甄別能力。