第五题收购被公司价值的影响

1、兰州大学经济学院 投资学作业（研 究 生）题 目 收购对公司股价短期影响的研究 姓 名 聂剑斌 所 属 学 院 经济学院 专 业 金融专硕 年 级 2016级 学 号 220160930341 兰州大学教务处收购对公司股价短期影响的研究以乐视收购酷派为例摘要：随着经济的发展，我国的经济结构出现了一些问题，产能过剩就是最为严重的问题之一，针对这些问题党中央国务院审时度势，及时出台了相应的政策，加快了社会主义市场经济体制建设。这使得市场具备了更大的灵活性，上市公司间的股份收购也越来越频繁，国内外关于收购对股价的影响的研究数不胜数，本文就以乐视收购酷派为例来研究收购对双方股票价格的短期影响进行研究。

2、关键词：事件研究；收购；股价；1、 研究背景优胜劣汰，适者生存是自然界的运行法则，2008年的金融危机更是将该法则表现得淋漓尽致，这场金融危机不仅直接动摇了全球资本市场的稳定，而且也涉及到了全球的并购市场。中国作为世界第二大经济体也深受金融危机的损害，这就需要我们在危机中寻找新的机遇。目前来看我国经济进入了“新常态”，出现严重的产能过剩，党中央国务院适时地提出了供给侧改革，对我国的经济进行腾笼换鸟，为了完成这一目标必然要出现公司的收购与合并，所以本次就来研究上市公司之间的股份收购。在我国金融市场上股份收购的事件时有发生，接下来我就以乐视几度收购酷派的股份为例，来分析股份收购对收购双方股价的短期

3、影响，以下为事件的具体经过：在2016年8月5日，酷派发布重大董事会成员变动公告。公告称，原酷派执行董事、董事会主席郭德英已经辞去其在董事会职位，仅担任名誉董事长一职。 乐视创始人贾跃亭获任酷派董事会主席及提名委员会主席。贾跃亭以董事会主席的身份正式入主酷派，标志着这起历时长达一年、总额逾30亿元的收购彻底完成。2015年6月28日，乐视以21.8亿元代价持有酷派17.90%股权。2016年6月17日，乐视再度以10.47亿港元(约折合9亿人民币)代价增持酷派股份至28.90%，成为其第一大股东。2、 理论方法和研究思路2.1理论方法2.1.1 基本术语简介在本次研究中我将采用事件研究法，事件

4、研究法是一种运用统计思想，针对某项经济事件对资产价格造成影响的程度和持续时间进行度量以及检验的研究方法。在本研究中运用该方法可以分析年度财务报表发布对公司股票价格的影响， 从而得出相关的结论。事件研究方法的基本术语由下图说明：事后窗事件窗估计窗 T0 T1 0 T2 T3 图21图21中T1到 T2为事件窗，事件窗内异常收益的大小用于度量事件对企业的影响程度；T0到T1为估计窗，用于估计正常收益；T2到T3为事后窗，事后窗用于估计事件日后证券价值是否发生了异常变化。为了避免事件对估计的模型参数的影响，估计窗与事件窗一般不重叠。估计窗的长短选取并无客观的标准，估计期太短会导致模型参数估计不够准确

5、；估计期太长，数据可能发生结构性的变化，参数的值会发生改变。同样，事件窗的长短选取也无客观的标准，但务必针对具体事件具体分析。2.1.2 计量模型简介（1）市场模型在此次严重中我将使用的模型为市场模型，它本质上是股票收益和市场指数收益的一个回归模型，一个股票i的市场模型可以表示为： rit=i+irmt (21-)其中rit和rmt分别表示在t时刻i股票的收益和市场收益，系数i和i是通过估计窗口的数据进行最小二乘回归所得。通过式21可以求出事件窗口股票i的预期收益率，则对事件窗口的特定时间t，我们定义该股票的异常收益（AR）为股票实际收益Rit减去预期收益rit差值，即： ARit=Rit-r

6、it (22)累计异常收益率（CAR）是对事件窗口期间所有异常收益的度量。变量CARt是事件窗口从开始T1到窗口特定日期t的异常收益率之和： CARt=j=1tART1+j (23)（2）均值调整模型在本次研究中在进行正常收益的的估计时，我使用的计量模型为均值调整模型，在该模型中正常收益定义为在事件窗内的预期收益；用ERit表示第i个证券在第t期的预期收益，令L=T1-T0，L表示估计窗的长度，则可表示为： ERit=1LT=T0+1T1Rit （24） 接下来要求的是该公司的异常收益率，以ARit表示第i个证券在第t期的异常收益，异常收益定义为事件窗内的实际收益与正常收益之差，则有： ARi

7、t=Rit-ERit (25)2.2研究思路在研究中，我就股份收购的事件使用了事件研究法中的市场模型，运用该模型可以通过回归的方法利用估计窗口的数据求出预期收益，接着求出超额收益，然后再对超额收益进行检验，验证其是否在一定的置信区间；另外针对董事会主席变更的事件我使用了事件研究法中的均值调整模型，过程是：首先，使用估计窗口的数据求出均值，即为事件窗的预期收益率，然后求出超额收益率。在股份收购事件中，估计窗口的选择较为长，这样便于回归分析，以事件日前后分别4天和5天共10天为事件窗口；对于董事会主席变更事件，事件窗口的选择同股份收购事件，而估计窗口则选择事件窗口前15个交易日为估计窗口。3、实证

8、分析3.1 数据的选择本次研究之所以以乐视收购酷派的股份为例研究股份收购的影响，原因在于如1研究背景中提到的，在近两年来乐视两次大规模收购酷派的股份，同时在2016年8月5日董事会主席发生了变更，所以说从事件的选择上来说具有方便可行性；再者，乐视和酷派都是上市公司，可以对股份收购的公司与被收购的公司对事件的反应做出对比。在选择数据时我选择了2015年至2016年12月的日数据。在股份收购事件中选择的变量分别为与酷派和乐视同期的恒生指数和沪深300，共334组数据。3.2 事件数据处理正如1.2中研究背景中提到的，乐视收购酷派的股份有两次大的事件，分别为2015年6月28日，乐视以21.8亿元代

9、价持有酷派17.90%股权A事件；2016年6月17日，乐视再度以10.47亿港元(约折合9亿人民币)代价增持酷派股份至28.90%，成为其第一大股东B事件；并且于2016年8月5日乐视创始人贾跃亭获任酷派董事会主席及提名委员会主席C事件；针对以上三个事件我将研究公司通过收购股份会对收购公司和被收购公司的股价的影响研究。3.2.1对被收购公司股价的影响的分析（1）选择事件的估计窗口并估计预期收益率在选择事件窗口时针对三次不同的事件选择的窗口分别是A事件估计窗口（2015年1月5日至2015年6月22日共113个交易日）、B事件估计窗口（2016年1月4日至2016年6月10日共107个交易日）

10、、C事件估计窗口（2016年7月8日至2016年7月28日共15个交易日），其中前两个事件用市场模型，第三个事件用到事件研究法中的均值调整法。对A事件和B 事件进行回归分析，得出如表31所示参数：表31参数事件A事件B事件0.00300.00141.64211.0186R20.15430.1641标准误0.03850.0328C事件使用的模型是均值调整模型，使用该模型中式24得出的预期收益率为-0.18%。得出表31中的参数后，接下来求事件窗内的预期收益率。A事件的事件窗为2015年6月23日至2015年7月8日；B时间的事件窗口为2016年6月13日至2016年6月24日；C事件的事件窗为2

11、016年7月29日至2016年8月15日。对于A事件和B事件，使用市场模型公式21可得到事件窗内的预期收益率；对于C事件，由于使用的是市场调整模型，所以事件窗内的预期收益率即为-0.18%。则预期收益率可得如表32。表32时间A事件B事件C事件t-40.0183-0.0243-0.0018t-30.0073-0.0048-0.0018t-2-0.01260.0054-0.0018t-1-0.0262-0.0200-0.0018t-0.03990.0081-0.0018t+10.02290.0186-0.0018t+2-0.01060.0092-0.0018t+3-0.04920.0076-0.

12、0018t+4-0.01390.0050-0.0018t+5-0.0929-0.0283-0.0018（2）确定事件窗口并计算异常收益率和累计异常收益率在确定预期收益率后接下来是对照实际收益率，并利用式22求出异常收益率，并利用式23求出累计异常收益率，可得如下表33：表33时间A事件B事件C事件异常收益率累计异常收益率异常收益率累计异常收益率异常收益率累计异常收益率t-44.11%4.11%-1.16%-1.16%0.92%0.92%t-3-1.78%2.34%0.17%-0.99%-0.56%-0.56%t-211.53%13.87%-2.06%-3.05%-0.56%-1.13%t-14

13、.87%18.74%-2.00%-5.05%0.18%-0.95%t0.22%18.95%3.97%-1.08%0.18%-0.78%t+1-12.40%6.56%5.13%4.05%20.33%19.55%t+2-10.56%-4.00%1.60%5.66%-2.93%16.61%t+3-12.33%-16.33%-0.60%5.06%-1.10%15.51%t+4-13.99%-30.32%1.17%6.23%1.48%16.98%t+5-0.09%-30.41%0.55%6.77%-3.03%13.95%表33中第一列中的t即为事件日，接下来对各事件的异常收益率（AR）和累计异常收益率(

14、CAR)做统计分析：图31图32图33以上图31、图32、图33分别是对A事件、B事件和C事件的异常收益（AR）和累计异常收益(CAR)的时间收益率折线图，各图中t=0的点即为事件日。接下来是对以上三个事件的异常收益率（AR）进行显著性检验，在此次研究中我使用的检验方法是t检验，其基本理论如下：根据市场模型可以知道，如果股份收购对被收购公司股价无影响是的异常收益率服从均值为0的正态分布，那么对AR是否显著不同于0进行统计检验，统计量服从t分布，它的自由度为n-1，则： tAR=ARtS(ARt)n (31)其中，S2ARt=1n-1t=1n(ARt-AR0)2，AR0表示均值。 在具体检验过程

15、中对于A事件和B 事件我选择的置信系数为0.90，而对于C事件则确定了10%位异常与否的判断标准，即当在检验中当异常收益率的绝对值大于10%时拒绝，即显著（yes），小于10%时则接受，即不显著（no）。异常收益的检验结果如下表34所示：表34时间A事件B事件C事件事件窗口ARt检验AR显著性事件窗口ARt检验AR显著性事件窗口ARt检验AR显著性t-41.0687no-0.3527no0.4301not-3-0.4617no0.0514no-0.2653not-22.9960yes-0.6290no-0.2653not-11.2662no-0.6095no0.0824not0.0561no1

16、.2112no0.0824not+1-3.2213yes1.5646no9.5506yest+2-2.7432yes0.4892no-1.3790not+3-3.2034yes-0.1825no-0.5191not+4-3.6349yes0.3557no0.6932not+5-0.0234no0.1664no-1.4260no（3）小结从以上分析中可以看到被收购公司酷派对A、B、C这三个事件的反应具有一定的差异性，异常收益的显著性又不相同。结合表33、表34和图31可以看到事件A在事件日后一天开始发生了显著的变化，并且这种显著性持续了4天，并且可以看到在A事件发生后，事件窗内酷派公司股价累计跌

17、幅为30.41%，即A事件对被收购公司酷派的股价具有较大影响；同时，结合图32可以看到B事件对于被收购公司酷派的股价影响在事件窗内都波动较小，累计异常收益率仅为6.77%，而且在表34中也可以看到，在事件窗内股价未发生显著性变化，即B事件对酷派的股价没有造成显著性影响；接下来看C事件对酷派的影响，结合图33可以看到在事件日后一个交易日酷派的股价发生了剧烈变动，股价涨幅达到了20.33%，其后股价开始慢慢回落，在整个事件窗内股价累计异常收益率为13.95%。3.2.2对收购公司股价的影响的分析（1）选择事件的估计窗口并估计预期收益率在选择事件窗口时针对三次不同的事件选择的窗口分别是A事件估计窗口

18、（2015年1月5日至2015年6月19日共105个交易日）、B事件估计窗口（2015年7月14日至2016年6月7日共100个交易日）、C事件估计窗口（2016年7月4日至2016年7月29日共15个交易日），其中前两个事件用市场模型，第三个事件用到事件研究法中的均值调整模型。对A0事件和B0 事件进行回归分析，得出如表35所示参数：表35参数事件A事件B事件0.01180.00121.10371.4531R20.12730.4545标准误0.05350.0413C事件使用的模型是均值调整模型，使用该模型中式24得出的预期收益率为0.15%。得出表35中的参数后，接下来求事件窗内的预期收益率

19、。A事件的事件窗为2015年6月23日至2015年7月10日（共13个交易日）；B时间的事件窗口为2016年6月13日至2016年6月24日（共10个交易日）；C事件的事件窗为2016年8月1日至2016年8月12日（共10个交易日）。对于A事件和B事件，使用市场模型公式21可得到事件窗内的预期收益率；对于C事件，由于使用的是市场调整模型，所以事件窗内的预期收益率即为0.15%。则预期收益率可得如表36。表36时间事件A事件B事件C事件t-44.72%-4.37%0.15%t-33.34%0.57%0.15%t-2-2.75%2.02%0.15%t-1-7.51%-0.90%0.15%t-2.

20、51%0.86%0.15%t+18.59%0.22%0.15%t+2-4.25%-0.17%0.15%t+3-2.58%1.41%0.15%t+4-4.79%-0.65%0.15%t+54.38%-1.75%0.15%t+6-0.76%2.17%0.15%t+78.24%0.86%0.15%t+87.10%0.82%0.15%（2）确定事件窗口并计算异常收益率和累计异常收益率在确定预期收益率后接下来是对照实际收益率，并利用式22求出异常收益率，并利用式23求出累计异常收益率，可得如下表37：表37时间A事件B事件C事件事件窗口异常收益（AR）累计异常收益（CAR）事件窗口异常收益（AR）累计异

21、常收益（CAR）事件窗口异常收益（AR）累计异常收益（CAR）-46.06%6.06%5.61%5.61%-2.84%-2.84%-3-0.17%5.90%4.73%10.34%1.03%-1.81%-25.09%10.99%-3.04%7.30%-0.17%-1.98%-12.15%13.14%0.98%8.29%1.44%-0.54%0-3.06%10.08%-0.41%7.88%-0.78%-1.32%1-1.41%8.67%-2.17%5.71%-1.75%-3.07%2-10.12%-1.45%4.73%10.44%0.61%-2.46%3-7.50%-8.95%-0.10%10.3

22、4%-1.40%-3.86%4-7.55%-16.50%-0.44%9.90%-0.13%-3.99%514.37%-2.13%-0.26%9.64%-0.48%-4.47%69.23%7.09%0.33%9.97%4.04%-0.43%7-1.76%5.34%-1.79%8.18%0.08%-0.35%8-2.90%2.43%1.23%9.41%0.81%0.46%表37中第一列中的t即为事件日，接下来对各事件的异常收益率（AR）和累计异常收益率(CAR)做统计分析：图34图35图36以上图34、图35、图36分别是对A事件、B事件和C事件的异常收益（AR）和累计异常收益(CAR)的时间收益

23、率折线图，各图中t=0的点即为事件日。接下来的步骤还是和3.2.1中的一样，对A事件、B事件和C事件的异常收益（AR）进行显著性检验，同样使用t检验，使用到的检验公式为式31。同样，在具体检验过程中对于A事件和B事件我选择的置信系数为0.90，而对于C事件则确定了10%位异常与否的判断标准，即当在检验中当异常收益率的绝对值大于10%时拒绝，即显著（yes），小于10%时则接受，即不显著（no）。异常收益的检验结果如下表38所示：表38时间A事件B事件C事件事件窗口ARt检验AR显著性事件窗口ARt检验AR显著性事件窗口ARt检验AR显著性t-41.1330no1.3599no-1.4354no

24、t-3-0.0312no1.1467no0.5206not-20.9514no-0.7361no-0.0859not-10.4025no0.2383no0.7278not-0.5712no-0.0991no-0.3942not+1-0.2643no-0.5256no-0.8845not+2-1.8913yes1.1465no0.3083not+3-1.4023no-0.0235no-0.7076not+4-1.4111no-0.1067no-0.0657not+52.6856yes-0.0641no-0.2426not+61.7245yes0.0797no2.0420yest+7-0.3282no-0.4337no0.0404not+8-0.5427no0.2976no0.4094no（3）小结从以上分析中可以看到收购公司乐视对A、B、C这三个事件的反应同被收购公司一样，股价波动都具有一定的差异性，异常收益的显著性也不相同。结合表37、表38和图34可以看到，A事件在事件日后一个交易日开始股价连续跌了3天，平均跌幅为 -8.39%，事件日后