恒大债务危机对房地产股票市场的影响研究

2024-02-21 05:07卢敬恒
中国市场 2024年5期
关键词:事件研究法

卢敬恒

摘 要:恒大债务危机对整个房地产股票市场造成了某种程度上的影响。文章以125只股票为样本,采用超额收益率为衡量的指标,对恒大债务危机的影响进行量化分析。实证分析表明,尽管房地产股票市场收益率出现了下降甚至负收益的情况,但总体来说超额收益率并不显著为负值,该影响没有投资者常识中认为的那样严重。尽管投资者无须时刻担心重大信用事件对整个行业的影响,但企业仍应该坚持重大信息的公开,以及加强内部控制。

关键词:恒大债务危机;股票收益率;事件研究法

中图分类号:F832.5;F293.3文献标识码:A 文章编号:1005-6432(2024)05-0057-05

DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2024.05.014

1 引言

2021年12月3日,恒大集团宣布实质性债务违约并进行境外债务重组。尽管此前已有数家房地产企业发生首次违约的事件,但是恒大集团的违约事件是国内第一起大型房地产企业发生商票违约的事件。该事件引起了股市动荡,其他的房地产企业也受到了影响。房地产行业的一家大型企业引发的信用事件对行业内其他企业的影响有多大?基于此,文章尝试运用实证分析的方法对该影响进行量化研究。

在理论意义上,大型企业的信用事件对行业造成的影响的实证研究还比较缺乏。文章利用实证研究的方法,引入事件研究法和累计平均异常收益率作为衡量指标,尝试对相关的影响进行量化分析。通过量化分析,可以充实相关研究方法的案例库,对事件研究法进行理论补充。

在现实意义上,头部企业发生严重的信用违约事件并不多见。文章对该类事件给行业带来的影响的量化结果,可以为研究类似的事件或其他行业情况提供借鉴,投资者遭受类似事件时同样有参考意义。再者,恒大债务危机就其本质也仍是企业信用违约行为与市场失衡情况,研究该案例的影响对公司与公共政策的制定者也有一定的参考意义。

2 文献综述

2.1 事件研究法

在研究某一事件对企业带来的影响时,公司金融的研究者常常使用的一种分析方法是事件研究法,通过估计窗口期内的实际收益率与估计期的正常收益率之间的差值来定量研究该事件的影响程度。同样以恒大债务事件为例,Altman(2022)以事件分析的方法研究恒大债务对中国资本市场的影响,对相关的金融危机和债务市场的风险进行实证分析,该事件研究法的案例引入了对负债率等财务因子的讨论及其他相关的研究方法。运用事件研究法進行类似研究的,比如,杨宁(2022)基于事件研究法研究国企的信用违约事件;李梦雨(2022)则基于事件研究法对已公开的被市场操纵股票样本进行实证分析,经过参数检验得出市场操纵影响的量化结果。

2.2 市场模型

在研究股市收益率的理论方面,比较常用的是CAPM模型和Fama-French三因子模型。研究显示,CAPM模型在我国的股市研究当中仍具有一定有效性。基于这两个模型,欧仲航(2021)、杨尊涵(2022)研究了对我国A股和房地产市场的适用性,并得出Fama-French模型对我国的房地产市场比较适用,而CAPM模型则对较多行业都有效。市场模型是事件研究法大多采用的模型,且在线性回归的形式上与CAPM相近,是比较易于理解且市场适用性较强的模型。

2.3 异常收益率

异常收益率,即个股高于市场表现的收益率,又称为超额收益率。根据不同的适用场景,通常选择的异常收益率也不同。累计平均超额收益率(CAAR)能衡量多只个股的异常收益率,在研究面板数据时有较强的适用性。丁凌等(2022)对上市电力企业就碳信息市场上市这一事件对70只样本股票的影响进行量化分析时就采用了CAAR作为指标衡量该影响。有些学者的文章采用的是指标累计超额收益率(CAAR),如沈海平(2011)对市场股权激励影响的实证分析研究当中就使用了该指标,但其计算方式却和较新的研究中定义的CAAR相类似,即对所有样本股票的异常收益率进行算术平均后再逐期加总。以防混淆,文章对两个指标进行区分,并在研究设计部分进行详述。

3 研究设计

基于对事件影响的相关研究方法和衡量指标的选择进行学习,文章采用了在研究某一特定的事件对证券市场价格造成的波动的影响大小时,学者们常常运用的事件研究法来进行研究。同时,在衡量指标方面,文章选择常用的累计平均异常收益率(CAAR)来对影响进行量化分析。

3.1 样本与数据来源

文章收集与整理了2021年3月至12月以2012年版证监会行业分类为房地产行业的137只股票的日收益率、流通市值加权平均市场日收益率等数据,并且剔除空值数据后,最终得到125只股票作为样本。所有的个股和市场的相关数据来自RESSET数据库。

3.2 事件研究模型的设定

在设置估计期与事件期方面,文章将事件日设定为恒大集团发表声明正式宣布实质性债务违约后的第一个交易日,即记2021年12月3日为t0(n = 0),估计期设定为前180个交易日到前10个交易日([-180,-11])共170个观察日,将事件期设定为前10个交易日到后10个交易日([-10,10])共21个交易日。记估计期的起始交易日为事件日前第180个交易日t-180,结束交易日为事件日前第11个交易日t-11;窗口期的起始交易日为事件日前第10个交易日t-10,结束交易日为事件日后第10个交易日t10。详见图1。

图1 时间轴

为评估事件的影响,事件研究法一般利用上市公司股票的异常收益来进行衡量。异常收益是指预期收益与实际收益之间的差值,即超过正常收益的部分。由于设定的估计期较长,具有一定的代表性,可以代表股票在“正常”期间的表现。因此,首要测定预期(正常)收益率E(Rit),而该指标是以估计期的样本数据进行回归从而得到的。

3.3 数据处理过程

文章利用的数据处理工具是Excel以及RStudio。市场模型的具体步骤如下。

第一步:估计预期收益率E(Rit)。利用市场模型,对个股的日收益率Rit以及流通市值加权的市场收益率Rmt进行线性回归,得到回归系数αi和βi。其中,回归系数是以估计期的样本数据进行回归得到的。

Rit=αi+βi×Rmt+εi

E(Rit)=αi+βi×Rmt

第二步:通过对窗口期实际的Rit与E(Rit)做差,得到对估计个股的异常收益率ARit。

ARit=R′it-E(Rit)

由于估计期与窗口期的实际收益率不同,故以R′it代表窗口期的实际收益率。

第三步:对第t期的ARit进行加总,并除以N,得到第t期的平均异常收益率AARt。

AARt=1N∑Ni=1ARit

式中,N代表公司的个数,此时AARt可以看作是第t期的等权重的125只房地产股票的组合收益率。

第四步:对第i只个股在[t1, tn]内的ARit进行加总,得到该个股在期间内的累计异常收益率CARi[t1,tn]。

CARi[t1,tn]=∑nt=t1ARit。

式中,[t1,tn]表示从窗口期开始的时点t1到窗口期的某一时点tn。

第五步:对t期的AARt逐期求和,得到[t1, tn]累计平均异常收益率CAAR[t1,tn]。

CAAR[t1,tn]=∑tnt=t1AARt

第六步:对CAAR[t1,tn]进行参数检验以确定异常收益率是否显著不为0。文章采用大多数事件研究法采用的t检验进行参数检验。对t统计量如下进行构建:

tCAAR=CAAR[t1,tn]SCAAR[t1,tn] N~t(N-1)

式中,SCAAR[t1,tn]=1N-1∑tnt=t1(CARi[t1,tn]-CAAR[t1,tn])2,表示累计n期的CAAR的标准差。

对t检验进行假设:H0表示异常收益率等于0;H1表示异常收益率显著不为0。基于假设对t统计量进行双尾检验,对于可能出现的负值取其绝对值。

4 实证结果与分析

4.1 描述性统计

通过表1可得,房地产企业在窗口期[-10,10]内的CAAR的均值为0.0178,最小值为负值,说明恒大事件对房地产行业股票市场可能带来了不利的影响,使得异常收益率有所下降。

同时,CAAR的最大值为正值,说明并非所有行业内的股票都下降同样的程度。值得注意的是,从[-5,5]、[-2,2]到[-1,1]期间,随着窗口期不断缩小至事件日的过程当中,CAAR的最大值、最小值、均值以及中值都呈现出减小的趋势,说明在接近事件日的过程当中,CAAR表现出不断减少的平均趋势。

由此可以得到初步结论:恒大债务危机对投资房地产的投资者产生了消极的影响,企业的重大利空消息将使行业股票的收益率平均有下降的趋势。

4.2 CAAR的趋势研究

由图2可知,CAAR在窗口期[-10,10]存在先下降后上升的趋势,且在t=-6的时点之前,CAAR存在上升的趋势,说明在事件发生的前10到前6天内房地产上市企业的股票市场仍然存在一个相较市场平均收益更高的市场表现。

波谷出现在t=-4(2021-11-29)、t=1(2021-12-6)、t=3(2021-12-08)以及t=7(2021-12-14)的時点,且第一个波谷振幅更高,说明事件日当天CAAR并没有明显下降。

图2 AAR及CAAR在[-10,10]的变化趋势

根据图3,同样的趋势出现在[-5,5]的窗口期内,表明可能收益率下降的趋势出现在事件日之前,而事件日当天并没有出现明显的收益率下降。这一趋势可能说明了市场在事件日之前就对该事件做出了反应,投资者在事件日出现前就做出了相对应的预测并对资金进行了调整。

图3 CAAR在[-5,5]的变化趋势

总的来说,图中显示的CAAR虽然有下降趋势,但是最明显的降幅并非出现在事件日内,说明可能该事件的影响并不强,或者该事件已被提前预见。 而CAAR在事件日后也呈逐渐上升的趋势,说明恒大债务事件的影响在时间上体现并不显著,影响的时间范围并不长。

4.3 CAAR的显著性研究

由表2可知,仅在t=-9(2021-11-20)与t=-4(2021-11-29)两个时点上,CAAR为负值,且在显著度检验中p值较大,说明在异常收益率并无显著不为0(由于本来为负值,可以认为该CAAR没有显著小于0)。而在其他窗口期当中,累计异常收益率也基本显著大于0,说明房地产行业的股票组合在事件日之后表现优于市场表现,出现了超额收益的情况。这一情况与CAAR的趋势变化图上显示的情况基本相符,说明恒大的债务危机事件在短期内没有对整个房地产上市企业的股票市场产生显著的不利影响,这与市场常识认识相反——作为头部企业的恒大集团的债务危机事件并没有对整个房地产市场产生显著的影响。造成这一现象的原因可能是恒大的债务危机事件在较早以前已被大多数的咨询机构和信用评测机构所预测,使得市场对这一事件早已有了相应的预期和准备,大多数的机构投资者早已撤出了房地产市场,或者准备对风险有所准备,才使得事件真正发生时没有造成重大的市场异动。尽管如此,从描述性统计的结果来看,房地产股票市场在窗口期内仍有一定的收益率下降的情况,这可能是由于散户等小体量的投资者在撤离房地产市场时造成一定的股价下跌形成的。

5 研究结论、不足和政策建议

5.1 研究结论

文章通过对房地产业的125只股票进行样本回归分析,对恒大债务危机的事件影响造成股票市场的收益率进行量化分析,主要得到以下研究结论。

总的来说,恒大集团的债务危机对房地产行业的股票市场确实造成了一定的不利影响,导致股票收益率的下降,甚至是带来了负收益,对投资者造成了不同程度的损失。

尽管头部企业在行业中拥有着较大的影响力,但这并不代表其重大的信用事件会对整个行业的股票市场收益率带来显著的打击。

换言之,头部企业并不一定拥有投资者认识当中的强大的头部企业效应,头部企业所带来的风险敞口可能无须投资者时时关心。如果当该违约风险早已被认识到时,整个行业的股票收益率可能仍会在投资者可以接受的范围内波动。

5.2 不足

根据本次实证研究,文章提出可能存在的两点不足。

对于事件日之后出现的负的CAAR但检验不显著的现象,文章提出可能是机构投资者的提前撤出导致的事件日当天房地产股票市场没有大体量的资金异动。然而,由于文章缺乏对当日房地产市场资金流动方面的研究,该结论的论证能力不足,可能需要进一步的研究。

是否由于恒大债务危机的提前预见性导致了CAAR的不显著性,文章的论证性不足。针对该点不足,可能仍需要对一个被公认为未被预见的事件进行类似的研究,通过相互比较并且进行验证才能得到进一步的结论。

5.3 政策建议

5.3.1 强化重大信息公开制度

尽管恒大债务危机对整个房地产股票市场并没有造成很大的影响,但股票收益率的下降,甚至是负收益率确实意味着有投资者在该事件中遭受了损失。

随着我国的金融市场制度不断完善,国家应该加强保护投资者免受因企业的不善经营状况而遭受的损失。对企业重大经营信息的公开可以一定程度上保护投资者的知情权,使得投资者拥有充分的调整时间,减小其损失。

5.3.2 完善企业的内部控制制度

恒大债务危机的根源究其根本在于其过于粗犷的扩张方式和对债权资金的不合理利用。而企业经营不善的结果却是要让投资者、债务人以及股东来承担,要保护投资者和利益相关者的权益,其根本在于企业合理利用投资者的资金,加强自身内部运用资金的效率,不滥用和挪用社会资本。

参考文献:

[1]李梦雨,叶梦妃.市场操纵对股票收益率偏离的影响研究——基于事件研究法视角[J].金融理论与实践,2022(10):81-91.

[2]丁凌,周书灵,杨亚柳.全国碳市场运行信息对电力上市公司市场效应研究——基于事件研究法[J].保定学院学报,2022,35(5):6-12.

[3]曾攀. 恒大集团债务危机案例研究[D].广州:广州大学, 2022.

[4]杨宁. 国有企业信用债违约成因及对策研究[D].南宁:广西大学,2022.

[5]杨尊涵.我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验[J].经济研究导刊,2022(8):117-119.

[6]欧仲航.Fama-French三因子模型解释我国房地产行业股票收益率的适用性研究[J].中国物价,2021(8):95-97.

[7]沈海平.基于事件研究法的A股市场股权激励效應实证分析[J].金融发展研究,2011(2):73-77.

[8]EDWARD I A,HU XIAOLU,YU JING.Has the Evergrande debt crisis rattled Chinese capital markets? a series of event studies and their implications[J].Finance research letters,2022(50):103247.

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