市场择时假说在中国上市公司中的实证检验

郅 瑶，韩会会

(山东商业职业技术学院，山东 济南 250103)

引言

1996年，Stein首次提出市场择时假说，即在股票市场呈现非理性、公司股价被过度高估时，公司管理层会发行更多的股票，而在股票价格被过度低估时，管理层则可能回购公司股票。随着相关研究的深入，关于企业管理层是否会利用市场的错误定价来对企业的外部融资进行市场择时，还存在一些争议，主要在于股权融资者和债权融资者发行的股票的后续表现。(为了简化问题，我们把发行股票比发行债券多的企业称为股权融资者，把发行债券比发行股票多的企业称为债权融资者)。当市场对股票的后续表现比较悲观时，考虑市场择时的企业相对于债权融资会更多地倾向于股权融资。

根据市场择时假说预测，股权融资者的未来股票收益比债权融资者低。本文借鉴国内外对市场择时假说的实证检验，结合我国市场发展现状，通过理论和实证研究检验了市场择时假说在我国上市公司的适用性。

在企业层面对市场择时假说的检验要注意两个问题：首先，虽然企业管理层依靠内部信息的优势来进行市场择时，但未来股票收益的变动，很大程度上是由管理层无法预测和控制的外部信息导致的。因此，仅通过对未来股票收益的检验还不能够说明管理层是否进行了市场择时。其次，如果企业的某些特征与未来股票收益和股债融资选择均呈正相关关系，那么未来股票收益模型中遗漏这些变量将使得检验结果存在偏差。

为了解决第一个问题，使用股票盈利公告日收益和分析师对长期盈利增长率的预测误差来检验市场择时假说。这两个检验对管理层是否选择市场择时具有很强的解释能力，因为企业管理层关注企业特定的盈利信息，并在做出市场择时的决策时依赖这些信息。为了解决第二个问题，在模型中控制了研发支出，因为研发支出与未来股票收益及股债融资选择均呈正相关关系。与市场择时假说一致的是，发现股权融资与分析师的预测过度乐观有关，而且与债权融资者相比，股权融资者的盈利公告日收益较低，发行后一年的股票表现更差。

在第一个回归中，主要关注盈利公告日收益，结果正如市场择时假说预测的那样，股权融资者的股票收益比债权融资者的低。在第二个回归中，直接检验了股债融资选择与分析师对长期盈利增长率的预测误差所反映的市场预期误差之间的关系。故而得到了与市场择时假说一致的结论，即管理层在分析师对其公司的发展前景相对乐观的情况下，选择股权融资。

尽管前两个回归表明，管理层试图运用市场择时假说进行融资，但他们是否能够成功地运用市场择时仍不确定。为了解决这个问题，接下来检验了股债融资选择与未来一年股票收益之间的关系。在模型中加入研发支出作为控制变量。当控制研发支出时，结果发现企业能够成功地进行市场择时。

一、文献综述

自市场择时假说提出以来，越来越多的学者通过理论和实证研究检验了企业在外部融资决策时是否考虑市场择时。

BCGW(2011)即Butler、Cornaggia、Grullon和Weston[1]，使用企业数据，检验了市场择时假说，他们发现实际投资效应挤出了市场择时效应。资本结构理论表明，高研发支出的企业比起债权融资更倾向于股权融资，因为这些公司有相对独特的产品(Titman和Wessels，1988)[2]，并选择在增长期权方面进行更多的投资(Barclay、Smith和Morellac，2006)。[3]与此观点一致的是，Tehranian(2004)[4]研究发现研发支出与股债融资选择呈正相关关系。同时，有关资产定价的研究表明，研发支出与未来股票收益呈正相关关系。Chan、Lakonishok和Sougiannis(2001)[5]将研发支出与未来股票收益之间的正相关关系归咎于击败研发密集型科技股的前景过度悲观。Berk、Green和Naik(2004)[6]和Li(2011)[7]认为，研发支出较高的股票由于承受更多风险增长期权，从而获得较高的预期收益。

Billett、Flannery和Garfinkel(2006)[8]、Baker和Wurgler(2006)[9]等人的研究表明，企业的首次公开发行、股票增发、公开发行债券和股票回购等融资活动，都会对未来股票收益的预测产生负面影响。利用现金流量表的数据，Bradshaw、Richardson和Sloan(2006)[10]构建了净外部融资指标，来衡量企业融资活动所产生的现金净值。他们研究发现净外部融资是一个比个人融资来源更好的未来股票收益的预测指标。

根据市场择时假说，融资异常是由于企业在价值被高估时倾向于股权融资，当错误定价在股票发行的后续期间被修正时，股权融资者往往获得较低的回报。而Li、Livdan和Zhang(2009)[11]、Liu、Whited和Zhang(2009)[12]等人认为，根据理性资产定价假说，股权融资者和债权融资者的平均收益较低是因为他们利用这些收益来进行新的投资，他们认为外部融资与未来股票收益之间的负相关关系反映了投资与贴现率之间的负相关关系。

Dechow和Sloan(1997)[13]、Rajan和Servaes(1997)[14]的研究表明，分析师对长期盈利增长率的预测误差在股票市场的预测性方面发挥了重要作用。如果市场择时假说成立，管理层将试图在分析师对其公司的发展前景相对乐观的情况下，选择市场择时，从而发行更多的股票。因此，股权融资者将比债权融资者面临着更多的预测误差。

Hou、Xue和Zhang(2015)[15]认为，这并不一定否认了错误定价的假设。从统计上看，因为投资和外部融资是高度相关的。从理论上看，Titman、Wei和 Xie(2004)[16]研究证实错误定价也可能导致投资与股票未来收益之间呈负相关关系。例如，管理层可以在进行市场择时时，同时进行投资和融资决策，换言之，进行市场择时的收益可以使管理层进行更多的企业扩张活动，或者Shleifer和Vishny(2003)[17]研究认为，管理层也可以在股票市场价值被高估时进行企业并购活动。

二、模型数据处理

(一)数据来源

全部数据来自国泰安数据库和锐思金融研究数据库。考虑到部分数据的可得性和有效性，我们最终选取的研究样本包含了2007-2016年度在沪深证券市场正常挂牌交易的所有非金融公司的年度数据。排除银行、保险、证券公司此类样本且要求样本公司的上市时间至少在两年以上。

本文研究了主要解释变量股权融资率(ER)与以下四个被解释变量之间的关系：盈利公告日收益率(EAR)、分析师对长期收益率的预测误差(LTGFE)、分析师对长期收益率的预测误差修正(ΔLTG)、12个月买入并持有收益率(BHAR)。同时设置净外部融资额(NF)、股权净融资额(NE)、债权净融资额(ND)三个解释变量，市场价值(MV)、账面市值比(BM)、11个月买入并持有收益率(MOM)、净营运资产增长率(Growth)、资产收益率(ROA)、研发支出率(R&D)等六个控制变量。

(二)数据定义

1.被解释变量的生成

BHAR是指12个月买入并持有股票的收益率，基于月个股收益率数据，经计算得到每只股票在每一年的BHAR观测值；EAR是指盈利公告日收益率，基于日个股收益率数据，我们通过计算盈利公告日前后五天内的买入并持有收益率得到了该变量的观测值；按照Dechow和Sloan(1997)提出的方法，我们将LTGFE定义实际每股收益率减去分析师预测的每股收益率；同时我们将ΔLTG作为检验分析师预测准确性的替代因变量，该变量被定义为在股票发行一年后，分析师对于长期收益率预测误差修正的均值。

2.解释变量的生成

依据Bradshaw、Richardson、Sloan(2006)和BCGW(2011)在文献中所提供的方法，我们使用净外部融资额(NF)作为企业融资活动的综合衡量标准。

净外部融资额的计算公式为：

NFt=NEt+ND

(1)

其中股权净融资额(NEt)为t年发行和回购股票的融资净额、债权净融资额(NDt)为t年长期债务总额的变动量，NFt、NEt和NDt均表示与滞后一期的总资产(TAt-1)的比率。

借鉴BCGW(2011)在文献中的表述，我们使用股权融资率(ER)作为公司股权-债权融资活动选择的代理变量，公式如下：

ERt=NEt/(NEt+NDt)=NEt/NFt

(2)

当净外部融资额(NFt)为正值(负值)时，股权融资率(ERt)越高，表示公司在进行融资(配资)时，越倾向于发行(回购)股票。

但值得注意的是，当判断一个企业是否具有市场择时的动机时，股权融资率可能会成为一个干扰项，特别是当公司仅发行少量股票或债券时。例如，如果公司没有发行债券，公司的股权融资率可以达到100%；同样，如果它没有发行股票，但只有少量的债券来支撑其日常业务，那么它的股权融资率则为零。这两种情况都没有反映管理层在融资活动中，试图利用市场择时假说的动机。基于上述分析，要求样本公司在某一年发行(回购)债券或股票的数量至少为股票市场价值的1%。这不仅排除了异常值的影响，而且发行规模越大，管理层在进行融资活动时会更重视股票是被市场错误定价。从这个意义上来说，这一样本筛选要求增强了检验市场择时效应的解释力。

3.控制变量的生成

使用净营运资产的增长率(Growth)作为投资活动的综合量度。该变量的主要优点是除去了总资产增长中的现金变化量，因为现金变化不属于投资活动。同时，我们通过计算公司在每一项目的研发支出增加额与减少额的差额，并对每一年度公司在所有项目的差额合计，得到了研发支出(R&D)变量的观测值。按照国内外研究惯例，我们将缺失的研发支出项设为0。Julio、Kim和Weisbach(2008)[18]表明，将研发支出缺失项设为0是之前文献中典型的处理方法，因此，这一方法对于我们的研究结果并不会产生太大影响。特别地，净营运资产增长率(Growth)和研发支出(R&D)均被表示为与上一年总资产的比率值。

三、计量结果分析

(一)描述性统计

样本公司相关变量的描述性统计如表1的Panel A所示。在整个样本中，外部融资额(NF)均值为2.316，中位数为0.27 。

表1 描述性统计(A)

按照NF的正负对样本进行分组，分别对融资企业(NF>0)和配资企业(NF<0)样本变量进行描述性统计，形成类似表1(A)的表1(B)(略)。经对比可得，融资企业和配资企业的账面市值比相差不大，但营运资产增长更为积极。此外，NF变量的分布在两个子样本之间是不同的，通过比较变异系数(41.77/2.564>0.09/0.062)可得，融资企业中NF的波动幅度要大于配资企业中NF的波动幅度。

(二)回归分析

在进行回归分析时，分别将EAR、LTGFE、ΔLTG和BHAR作为被解释变量，股权融资率、净外部融资水平和其他控制变量作为解释变量，基于以下模型，得到了四个回归，分别对上述四个假设进行实证检验。回归方程如下：

+β3POSNFi,t×NFi,t+β4NEGNF×NFi,t

(3)

在以下四个回归方程中，分别将被解释变量yi,t+1替换为EARi,t+1、LTGFEi,t+1、ΔLTGi,t+1和BHARi,t+1。其中POSNFi,t和NEGNFi,t为虚拟变量，当公司在某一年外部融资额为正时取1，为负时取0，NEGNFi,t则正好相反。Xi,t代表控制变量的向量矩阵。根据BCGW(2011)，我们使用与POSNFi,t(NEGNFi,t)的交互项来使ER和NF变量的系数的符号和大小，在筹资和配资的公司之间有所差异。

同时，类比Mashruwalaa(2006)[19]的处理方法，对股权融资率变量进行三等分处理，即对股权融资率按升序排序后，将每一年的所有公司进行三等分。若某一公司的股权融资率位于前25%，则该公司的ERdec赋值为-0.5，若位于后25%，则赋值为0.5，中间部分的公司赋值为0。在进行模型回归时，将公司按股权融资率的排序划分等级，股权融资率较高的公司在进行外部融资时，相对债券会选择发行更多的股票。为简洁起见，我们将高股权融资率等级的融资公司称为重股权发行者，将低股权融资率等级的融资公司称为重债权发行者。

1.对盈利公告日收益检验的结果

在第一个回归方程中，我们将考察净外部融资的股债组成是否能预测未来一年的盈利公告日收益率。如果市场择时假说成立，当内部信息和市场预期对公司盈利增长前景的估计存在分歧时，管理层将通过内部信息，判断股票价值是否被高估或低估了。当股票价值被高估时，相对于债券，他们将发行更多的股票；当股票价值被低估时，管理层将选择回购更多的股票。当存在市场错误定价时，同时投资者没有及时调整预期，当股价被高估时，融资企业会选择发行更多的股票，即股权融资率越大，那么随后的盈利公告日收益率就会越小；当股价被低估时，配资企业会选择回购更多的股票，即股权融资率越小，同样在随后的盈利公告日收益率会越大。因此，如果市场择时假说成立，则回归1的估计结果应为β1显著为负或β2显著为正。

回归1的估计结果如表2所示，通过变换控制变量，得到了四种模型形式的回归结果。与BCGW(2011)结果一致的是，在POSNF_NF交互项和NEGNF_NF交互项存在的条件下，POSNF_ERdec交互项和NEGNF_ERdec交互项的系数在统计上不显著。

表2 对盈利公告日收益回归的估计结果

模型(1)使用log(MV)、log(BM)和MOM作为控制变量，回归结果表明，大规模和低账面市值比公司的盈利公告日收益率往往更高。变量POSNF的系数为负，在5%的显著性水平下显著，说明配资公司的盈利公告日收益比融资公司高，但其他解释变量均不显著。

模型(2)加入Growth和ROA作为两个附加的控制变量，我们将Growth定义为由滞后一期资产量化的净营运资产增长率，作为企业投资活动的综合衡量标准。回归结果表明，Growth与盈利公告日收益呈正相关关系。在保持Growth一定的情况下，POSNF_NF交互项的系数在1%的显著性水平下显著，虽为负数但在统计上与零无差异；变量POSNF前的系数由模型(1)的-0.009下降为-0.012，且显著性水平有所上升，这表明，在明确控制投资活动之后，市场择时效应有所体现。

模型(3)和模型(4)将研发支出引入模型回归，结果显示该变量的系数分别在1%和5%的显著性水平下显著，且POSNF和POSNF_NF交互项的系数符号、大小及显著性水平均与模型(2)相差不大，其他解释变量和控制变量的系数及显著性水平也没有发生较大变化。

2.对分析师预测误差检验的结果

大量研究文献表明，分析师对长期收益率的预期误差与股市的可预测性密切相关。故在第二个回归方程中检验了股权融资率与市场预期偏差之间的关系，并用分析师对长期收益率的预测误差来代表这种偏差。

依据市场择时假说，管理层在进行外部融资时，比分析师占有更大的信息优势，通常会根据非公开信息做出市场择时的决策。由于分析师的预测误差反映了管理层在预测企业盈利增长前景时的信息优势，基于分析师预测误差的检验，对判断管理层是否进行市场择时选择有较强的解释力。如果市场择时假说成立，那么当分析师的预测更为乐观时，重股权融资者将发行更多的股票，股权融资率更高，分析师对长期收益率的预测误差也就更大。

在第二个回归方程中，以分析师对长期收益率的预测误差为被解释变量，各解释变量与控制变量与第一个回归方程相同，通过转换控制变量，同样得到了四种模型形式的回归结果。

对回归结果进行分析可以得到，在模型(1)中，POSNF_NF交互项的系数在0.1%的显著性水平下显著为正，说明在控制了公司规模、账面市值比、股票回报率和外部融资水平等变量的前提下，融资公司的外部融资水平越高，分析师的预测误差越大；且POSNF前的系数显著为正表明，相比于配资公司来说，分析师对融资公司长期收益增长率的预测误差更大，这个结果与当企业的发展前景被市场高估时企业会发行更多的股票的观点相一致。

在模型(2)中，加入衡量投资活动的代理变量Growth和衡量资产收益率的ROA作为额外的控制变量，Growth的系数为-0.088，且在0.1%的显著性水平下显著，说明企业投资活动将会加强分析师的乐观情绪，使得其对长期收益率的预测误差进一步增大。在控制Growth一定的情况下，POSNF_NF交互项的系数显著为正(在0.1%的显著性水平下)，这一结果可能是由于NF和Growth之间的高度正相关导致的。但与模型(1)不同的是，POSNF_ERdec交互项的系数在0.1%的显著性水平下显著为正，当分析师的预测误差越大时，融资公司管理层会抓住市场时机，选择发行更多的股票，即股权融资率也就越高。

在模型(3)和模型(4)中，我们引入研发支出作为控制变量，且在两个模型中其系数均在1%的显著性水平下显著为负，这与Growth变量的解释路径相似，即企业研发投资也会加强分析师的乐观情绪，使得其对长期收益率的预测误差进一步增大。

综合第二个回归方程中的四个模型来看，当加入Growth和ROA作为控制变量之后，股权融资项ERdec的解释能力明显增强，即当分析师的预测误差越大时，融资公司管理层会抓住市场时机，提高外部融资水平，并选择发行更多的股票，即股权融资率也就越高。

3.对分析师预测误差修正检验的结果

进一步，延续第二个回归方程的研究视角，我们使用分析师对长期收益率的预测误差修正(ΔLTG)作为分析师对长期收益率的预测误差(LTGFE)的替代被解释变量，得到了第三个回归方程，所有解释变量、控制变量及模型形式均与前两个方程相同。

对比可得，在第三个回归方程的四个模型中，NEGNF_ERdec交互项的系数均在1%或5%的显著性水平下显著为负，这与第二个方程的回归结果基本一致，说明相比于股权融资者来说，分析师对债权融资者的长期收益率的预测误差更大，预测误差的修正值也更大。

在模型(2)(3)(4)中分别加入不同的控制变量后，得到的回归结果与第二个回归方程对应模型的回归结果有所差别，个别控制变量的解释能力不强，与我们的预期分析不一致，经对比猜测是由于第三个回归方程的分析师预测误差修正在计算时所需要的数据不全，导致样本数量过少，较小的样本量可能反过来影响一些变量的系数估计。

综合来看，第三个回归方程将股债融资选择，与反映在分析师对长期收益率预测中的市场预期误差联系起来，估计结果表明，相比于重股权融资者，分析师对重债权融资者的发展前景更为乐观，因此，对股权融资者长期收益率的预测误差修正幅度更大。以上分析与管理层试图根据企业特定盈利前景的优势信息来进行市场择时的观点相一致。

4.对未来一年股票收益检验的结果

在以上三个回归方程中，我们只研究了管理层是否会根据企业盈利前景的内部信息进行市场择时，但这种决策是否成功并不能确定。在这一部分，用未来一年股票收益成功检验了市场择时效应。我们通过计算12个月买入并持有收益率作为未来一年股票收益，并对该变量和外部融资变量及选取的控制变量进行了回归，得到了第4个回归方程，具体回归结果如表3所示。

理论上来说，如果管理层成功应用市场择时进行融资选择，那么当企业价值被高估时，相对于债券管理层将发行更多的股票；当企业价值被低估时，管理层将回购更多的股票。因此，成功的市场择时意味着在后续期间，股权融资者的相关股票表现较差，股票回购人的相关股票表现较好。换句话说，如果市场择时假说被成功应用，那么在回归结果中，POSNF_ERdec交互项的系数应显著为负或NEGNF_ERdec交互项的系数应显著为正。

表3 对12个月买入并持有收益率回归的估计结果

由表3可得，在四个模型，POSNF_ERdec交互项系数均显著为负，且NEGNF_ERdec交互项系数大部分显著为正。在模型(3)和(4)加入了研发支出项作为控制变量，由此解决了遗漏变量的问题。在模型(4)中，POSNF_ERdec交互项的系数为-0.103，表明在控制了与股票收益相关的规模效应、账面市值比效应、11个月买入并持有收益率、投资规模(即经营与资产增长率)、ROA和研发支出项后，重股权融资者在发行股票一年后的股票收益要大于重债权融资者的未来一年股票收益。因此，在纠正了与研发支出相关的遗漏变量偏差后，我们发现用未来一年股票收益可以成功检验市场择时效应。对比盈利公告日收益检验结果与未来一年股票收益检验结果之间的关系，可以得出，正如有关资本结构文献所提出的那样，高研发支出企业更有可能发行股票而不是债券。虽然市场择时假说预测，与重债权融资者相比，重股权融资者只能获得较低的额外收益，但拥有较高研发支出的重股权融资企业，如果持有更多的成长期权或利用收益来发展额外的增长期权，则会获得更高的预期收益。因此，在进行未来一年股票收益的检验时，只有在控制研发支出后才能发现市场择时的证据。

结论

市场择时假说的实证检验由于解释力和偏差这两个问题而复杂化。虽然公司管理层依靠自身的信息优势来进行市场择时，但未来股票收益在很大程度上也受管理层无法预测的消息的影响。因此，仅基于未来股票收益的检验可能对于检验管理层是否选择市场择时没有足够的解释力。此外，企业的某些特征也可能会影响企业的股债融资选择和未来股票收益。当这些企业特征在未来股票收益的回归中被遗漏时，回归结果就会出现偏差。盈利公告日收益和分析师的预测误差都反映了管理层在预测企业特定盈利前景方面的信息优势，因此，为了处理解释效应问题，我们使用盈利公告日收益和分析师的预测误差来检验市场择时假说。研发支出在以往的研究中常常被忽略，而为了解决偏差的问题，我们在未来一年股票收益的检验中控制了研发支出变量。

探究发现，当分析师对其公司的长期增长前景相对乐观时，公司管理层倾向于发行更多的股票而不是债券。正如市场择时假说预测的那样，在随后的盈利公告日，股权融资者的收益比债权融资者低。在控制研发支出后，我们发现股权融资者的未来一年收益比债权融资者低。综合考虑研究结果表明，企业在选择股债融资方式时会进行市场择时。