史晓烨
【摘 要】有关股票错误定价对公司投资行为的影响,一直以来是行为金融学学者们关注的热点问题。本文采用2007--2012年基于中国资本市场的经验数据,实证研究了投资者情绪对上市公司投资的影响。结果发现(1)投资者情绪与公司投资显著正相关;(2)投资者情绪与公司投资效率显著负相关。
【关键词】投资者情绪;上市公司投资;投资非效率
一、文献评述与理论假设
Stain(1996)提出企业权益融资的市场择机理论,即管理者更倾向于在股价被高估时发行股票从而降低权益融资成本。在市场择机理论基础上Baker,Stain,Wurgler(2003)从公司特质着手研究,发现股权融资约束较高的公司投资水平对股票异常波动更为敏感由此提出股价影响公司投资传导路径之一的股权融资渠道观(Equity financing channel)。然而这一理论对于那些不受融资约束公司股价与投资关系的解释力较弱。Polk and Sapienza(2009)放松了股权融资约束的假设,提出了股价影响投资的另一传导路径,迎合渠道观(rational catering channel),即短视的管理者在外部股东治理压力之下,基于维护自身利益的需要迎合投资者偏好进行投资决策。
国内学者针对中国股票市场,对股权融资渠道和迎合理论渠道做了很多有价值的探讨。然而由于研究尚处于起步阶段,很多問题并没有得到统一的认识,比如朱迪星(2012)认为国有企业领导人通常会受到更大的压力短期内提高公司股价,进而有更强烈的企业迎合投资动机。肖虹,曲晓辉(2012)通过实证发现国有企业的R&D投资迎合行为不显著。很多学者认为,受投资者情绪影响下企业投资行为一定导致资源配置的非效率。为了验证这一疑问提出假设
假设:投资者情绪与公司投资效率显著负相关。
二、样本选择与研究设计
鉴于我国2006年起实施新会计准则,2013年报尚未发布。实证区间选择2007-2012年间我国制造业上市公司数据。在样本选取中剔除了1)处于PT,ST或曾经属于PT,ST的公司。2)财务报表比较特殊的金融地产类企业。3)数据有误或异常的公司。经剔除后样本总数为475家上市公司的平衡面板数据。所有数据来源于国泰安数据库。
1、投资者情绪的度量
投资者情绪的度量在世界上并没有公认的最佳方法(Baker2006)。学术界通常将股票的错误定价部分作为投资者情绪的度量。本文选择Blanchard et al(1993)以及 Galeotti and Schiantarelli (1994)的分解托宾Q法作为投资者情绪的度量。该方法的原理是用包含公司基本价值的变量对公司托宾Q值进行分解,用残差来表示股价信息中被扭曲的部分,也即股票误定价投资者情绪。
Qi,t = β0 + β1 sizei,t-1 + β2 levi,t-1 + β3 roai,t-1+εi,t
2、过度投资与投资不足模型
本文借鉴 Richardson的投资预期模型计量过度投资与投资不足。该模型首先用上市公司前一年的财务数据预测当年的正常投资水平,然后用该值减去当年实际投资作为投资过度或者投资不足的指标。以残差为正的样本代表过度投资公司,残差为负的样本代表投资不足公司。我们以残差的绝对值来代表投资效率,越接近0投资效率越高。
ivti,t = β0 + β1 growthi,t-1 + β2 levi,t-1 + β3 agei,t-1+ β4 ivti,t-1+ β5 reti,t-1+ +εi,t
变量定义如下
Ine为投资非效率(结算过程如上所述)。Sent为投资者情绪=分解托宾Q残差值。Growth为主营业务收入增长率。Cash为现金持有量=前一期期末现金和短期投资之和/总资产。Size为企业规模=期初总资产的自然对数。Roe为净资产收益率=净利润 /净资产。托宾Q值 = (流通股市值 + 优先股市值 + 负债)/总资产的账面价值。
三、实证结果分析
投资者情绪对上市公司投资效率影响回归结果
Dependent Variable: ine
表中回归结果中显示投资者情绪sent系数达到0.1且为正,在1%的水平下显著。说明投资者情绪的代理变量与公司投资的非效率之间有着显著的正向关系。投资者情绪直接影响了企业的投资行为,并导致企业投资的非效率。Size系数为0.02,说明相对于小公司,规模越大的公司投资行为可能更加效率不高。一种解释是在我国规模最大的公司往往是国企,国企往往存在机构臃肿,无经营意思以及缺乏监督管理。所以导致效率低下。
四、结论与启示
本文利用我国上市公司2007-2012年的数据作为样本,实证检验了投资者情绪对上市公司投资水平以及投资效率的影响,发现投资者情绪与公司投资效率显著负相关。对于我国资本市场的启示在于必须进一步完善股市相关制度,维持健康的股市对于实体经济有着直接的影响。
本文的不足之处在于对投资者情绪的度量目前仍然没有最为信服的代理变量。如何选择更为准确的变量来度量投资者情绪是本文实证需要改进的方向。
【参考文献】
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