上市公司并购的可预测性_股票论文

上市公司兼并收购可预测性，本文主要内容关键词为：上市公司论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

一、问题提出

上市公司的兼并收购实际上是控制权收购，即通过收集具有控制权地位的股权，从而获得公司控制地位。 国外控制权收购方式包括：（1）收购方直接以投资者身份在股票市场上公开收购目标公司股份； （2）与大宗股份持有者谈判，协议收购；（3）标购等。 由于国外上市公司股份均为流通股，不管采用何种收购方式收购控制权股份，收购价格都要超出目标公司股票市价，即收购价格中含有控制权溢价。当然，溢价幅度不等，通常在20%—30%之间。显然，被收购公司股东将因此获得短期超额收益。在成熟股票市场上，含有控制权的兼并收购是目标公司股东获取厚利的重要机会。但收购方股票价格往往下降，收购方股东短期不一定获利。

因此，根据以往的经验，分析什么样的上市公司容易被并购者看中，一直是股票投资实务界关注的问题，是投资者，特别证券投资基金等机构投资者主动的投资行为。例如，70年代，美国上市公司盛行通过外部兼并收购，进行多元化（Conglomerate）经营。不少机构投资者通过分析被并购公司特征，通过寻找和投资可能成为收购目标的上市公司，从中获取由于控制权溢价带来的超额资本收益。70年代后期到80年代，美国股票市场又盛行反多元化浪潮。 积极的财务收购者通过杠杆收购（LBO）方式收购业务多元化的集团公司，然后分拆业务， 减少信息不对称和将自由现金流投资于低收益业务等问题，并从公司价值恢复、股票价格上涨中获取厚利。而在公司治理方面消极的机构投资者，通过预测和投资可能被财务收购者看中的业务多元化公司，搭在公司治理方面起积极作用的财务收购者的便车，同样可以在公司价值恢复、股票价格上涨中获取厚利。

与财务危机、破产以及股票价格、获利能力（Fama，1999）是否可预测问题一样，根据公开信息能否预测未来并购的发生也是国外金融经济学界关注的问题之一。因为并购是否可预测除了对证券投资组合策略和一般投资者有实际价值外，还可以检验股票市场效率状况。如果并购目标公司可以预测，并可据此构造投资组合获得超额收益，则否定市场半强式有效假设；如果不能预测，则表明股票市场能充分消化这些信息“题材”，有助于支持半强式有效假设。

早期的并购模型大都宣称有较强的预测能力。例如，Simkowitz 和Monroe指出，他们的多元离散模型正确地预测了所估计样本中并购公司的83%和未并购公司的72%。其他模型的准确率也宣称在70%—90%之间。但许多研究者对此表示怀疑。Jensen和Ruback（1983）认为，预测未来的并购“如果不是不可能的话，至少也是十分困难的”。Palepu（1986）采用更为严谨的方法对美国1971—1979年间发生的并购进行了实证分析和预测检验。指出了前人的并购预测估计模型存在的三个缺陷：（1）模型估计时选取等比例样本（相同数目的并购与未并购公司）， 而不是随机抽取，没有适当的估计修正，得到估计参数和并购概率有偏和不一致，高估了模型的预测能力。（2 ）使用等比例检验样本进行检验的结果不能代表模型对总体的预测能力。因为总体一般相对不平衡（未并购公司数目远大于并购数目）。（3 ）判别阀值概率的选取未考虑相应的决策环境，而是简单地选择0.5。Palepu利用1980 年发生的全部并购事件检验后认为，模型对并购发生的动机有较强的解释能力，但难以预测并购的发生。说明具有显著解释能力的模型不意味着可以用于预测并购。多数研究也显示，美国股票市场仅仅在公告日前后很短的一段时间内才对并购作出反应。

自1993年宝安收购延中实业以来，上市公司控制权转移日渐频繁。迄今为止，我国A股上市公司发生控制权转移160多起，占上市公司总数的20%以上，有的上市公司上市不到半年即发生控制权转移，20起控股权出现二次甚至三次转移。由于我国上市公司股权结构分为社会公众流通股和国有股、法人股等非流通股，国家股或国有法人股在绝大多数上市公司处于绝对或相对控股地位。因此，兼并收购相应发生在股票二级市场收购流通股和大宗协议转让非流通股两个分割的市场，但由于国有、法人股等非流通股协议转让价格普遍采用净资产溢价方式，转让价格远低于被转让公司股票的市场价格。因此，国有、法人股协议转让在股权收购中占主要地位。直接在股票市场上收购主要是股票全部上市流通的三无概念股票。

尽管非流通股协议转让占主导地位，而且被收购方往往是经营业绩较差、缺乏成长性的公司，但因收购方通常宣称要注入优质资产，股票市场据此普遍预期收购后经营业绩可望改善，导致被收购公司股票价格普遍上涨，投资者从中获得较丰厚的短期超额收益。

分析人员和投资者一直试图根据已经发生的并购事件，归纳目标公司特征，预测可能成为并购对象的目标。已有一些文章讨论我国A 股市场并购目标的公司特征， 但主要是一般的简单统计和归纳。 孙永祥（1999）分析了1994—1998年股权结构与并购现象之间的关系，指出股权分散的公司比股集中的公司更易发生并购；檀向球（1999）对股权协议转让的定价进行了计量分析，指出在发生控股权转让时，协议收购的价格与配股资格、其他表示公司经营业绩的会计指标显著正相关。到目前为止，在我国A股市场上，什么样的上市公司容易被收购？ 兼并收购是否可预测？对这一问题，国内学术界尚没有严格的计量分析成果。在我国目前这种上市公司股权结构下，通过合适的模型，实证研究兼并收购的可预测问题具有实际和理论意义。

表1控制权转移和接管活动发生的频率与金额

年 份 1993 1994 19951996

国有、法人股转让 3 1

9

其中:协议转让3 1

7

无偿划拨

2

二级市场收购 1 1 2

2

其他形式:抵债、诉讼

总计 1 4 3 11

总金额(人民币亿元)- 0.94

5.7 6

年 份

1997 1998 1999

国有、法人股转让33

6864

其中:协议转让

26

4844

无偿划拨7

2020

二级市场收购 22 1

其他形式:抵债、诉讼3

总计35

7068

总金额(人民币亿元) 27.2 97.9 192.2

本文采用Palepu的模型对我国1998—1999年发生的国有法人控股权协议转让（不包括无偿划拨）进行模型估计，识别出影响上市公司成为并购目标的显著性因素，模型通过公开信息预测未来并购发生的概率。

二、模型估计方法及样本选择

1.模型方法

本文采用Logit概率模型。即设p（i，t）为公司i在时段t内被收购的概率，x（i，t）为描述公司i的一组可测度特性的列向量，β为未知待估计系数向量。则有

p（i，t）＝1／[1+e[-βx(i,t)]]

模型含义：在一个有着许多活跃的收购者的公司控制权市场内，一家公司是否被收购取决于其自身的特性和对收购者的吸引力。因此通过引入x（i，t）这一组描述公司特性的内生变量，可以决定p（i，t）的函数形式。

2.样本选择

1998年4月30日以前上市并公布1997年年报，共748家A 股上市公司。其中除去二级市场收购和国有、法人股无偿划拨的22家；1998年1 月至6日间发生协议转让的17家（避开上半年年报公布期）；得到估计样本：

表2估计样本

代码 股票简称 并购 代码 股票简称并购

0046 光彩建设

1 600733前锋股份 1

0403 宜春工程

1 600783四砂股份 1

0502 ST琼能源

1 600817良华实业 1

0509 天歌集团

1 600830甬城隍庙 1

0510 金路集团

1 600840浙江创业 1

0513 丽珠集团

1 600862南通机床 1

0518 PT苏三山

1 600885双虎涂料 1

0558 辽房天1

0017 ST中华 A 0

0621 比特科技

1

0034 ST深华宝 0

0688 涪陵建陶

1

0068 赛格三星 0

0722 金果实业

1

0408 河北华玉 0

0805 金狮股份

1

0425 徐工股份 0

600079人福科技

1

0527 粤美的 A 0

600092精密股份

1

0544 豫白鸽 A 0

600133东湖高新

1

0561 陕长岭 A 0

600139鼎天科技

1

0578 青海百货 0

600613永生股份

1

0595 西北轴承 0

600657青鸟天桥

1

0612 焦作万方 0

600659福建福联

1

0629 攀钢板材 0

600665沪昌特钢

1

0663 永安林业 0

600672欧亚农业

1

0680 山推股份 0

600681诚成文化

1

0697 咸阳偏转 0

600711雄震集团

1

0731 四川美丰 0

600724宁波富达

1

0748 湘计算机 0

代码 股票简称 并购

0782 美达股份0

0799

湘酒鬼 0

0816 江淮动力0

600066 宇通客车0

600083 ST红光 0

600100 清华同方0

600117 西宁特钢0

600610 ST中纺机0

600627 电器股份0

600644 乐山电力0

600661 南洋实业0

600678 四川金顶0

600695 大江股份0

600712 南宁百货0

600729 重庆百货0

600746 江苏索普0

600763 北京中燕0

600797 浙江天然0

600831 ST黄河科0

600848 自仪股份0

600882 山东农药0

600899 信联股份0

1998年7月至12日间，发生国家、法人控股权协议转让的全部A股上市公司共31家，从符合条件的678家A股上市公司中随机抽取出39家当年未发生控股权转移的公司，样本容量为70。

3.变量选择

表3 变量选择

考虑因素 自变量定义

公司治理与股权结构

董事长是否兼任总经理

(决定收购难易)

股权分散程度

配股资格

资金回流 流通盘大小

可支配现金

价值低估程度(或炒市盈率

作获利难易) 市值/帐面净资产

净资产收益率

流动比率

资产运营状况 壳资源属性

企业大小 总股本

买壳成本 每股净资产

企业负担 资产负债率

业务复杂与整合难易

主业利润/利润总额

考虑因素 自变量取值

预期符号

公司治理与股权结构

是,CM=1;否,CM=0

-

(决定收购难易)

EDI取第一大股东持股比例

-

有,SO=1;无,SO=0

+

资金回流 PB=流通股数/所有上市公司均值 -

CASH=货币资金加短期投资

+

价值低估程度(或炒PE(取上一年最后一个交易日)-

作获利难易) MTB(取上一年最后一个交易日)

-

ROE不确定

LEQUIDIT -

资产运营状况 MISMATCH:ROE=10%-11%且主营

业务增长率低于平均水平,或ROE< +

2%,主营利润比重大于0.5.

企业大小 SIZE:总股本数/上市公司均值-

买壳成本 PNE

-

企业负担 DE-

业务复杂与整合难易

MAIN +

三、模型估计及结果分析

1.参数估计

设p为总体中公司i被并购的概率，p′为估计样本中公司i被并购的概率。两者并不相等。因为所有符合数据要求的被并购公司均被选入估计样本，而符合数据要求的未并购公司总计678家， 被随机抽入估计样本中的只有39家（39／678＝0.0575），根据贝叶斯条件概率模型， 有如下关系：

Prob（i被并购）×Prob（i被抽样│i被并购）

p′＝─────────────────────────

Prob（i被并购）×Prob（i被抽样│i被并购）+

Prob（i未被并购）×Prob（i被抽样│i未被并购）

（1）（p）

＝───────────────

（1）（p）+（0.0575）（1－p）

设总体的并购概率分布服从如下Logit模型：

P＝1／（1+e[-βx]）

则估计样本的并购概率分布服从p′＝1／（1+0.0575e[-βx] ）＝1／（1+e[ln(0.0575)-βx]）

直接估计所取样本得到的参数是相对于P′的，必须经过修正才是希望获得的总体P的参数（两者之间只差常数项ln0.0575）。 这一点是许多研究者所忽略的（其估计参数因而是有偏和不一致的）。

对因变量为二元离散分布的模型估计只能采用最大似然法。经过多次变量组合的试验，并逐次筛去一些不显著的变量，得到使得最大似然函数值最大时的估计参数。

Logit模型的最大似然函数LnL＝－28.877070，约束对数似然LnL[,0]＝n[PlnP+（1－P）ln（1－P）]＝－48.0622。卡方似然统计量为38.370，大于自由度为5的卡方表中的1%临界值15.09，故此模型在1%水平下是显著的。

2.分析结果

从估计的结果来看，似然指数LRI（类似于最小二乘法中的R[2]）＝1－LnL／LnL[,0]＝0.399，表明模型对并购的发生有很强的解释能力。显著性解释变量有4个：（1）第一大股东持股比例，（2）公司总股本，（3）每股净资产，（4）市净率（市值账面比），实质上都与收购成本有关。说明上市公司并购动机符合买壳上市的实际。

表4

解释变量 系数 标准差 T检验值

常数项(C) 9.74102.8314

3.440

第一大股东持股比例(EDI) -0.08456

0.02491 -3.394

壳资源属性(MISMATCH) 0.62970.7135

0.883

市值/帐面值(MTB) -0.33640.1971 -1.707

每股净资产(PNE)

-1.7071

0.6480 -2.634

总股本(SIZE) -2.17310.8656 -2.510

解释变量

显著性水平备注

常数项(C)0.001

1%水平下显著

第一大股东持股比例(EDI) 0.001

1%水平下显著

壳资源属性(MISMATCH) 0.381

不显著

市值/帐面值(MTB) 0.093

10%水平下显著

每股净资产(PNE) 0.011

5%水平下显著

总股本(SIZE) 0.015

5%水平下显著

进一步考察这4个解释变量， 可以看出：股权较为分散（第一大股东持股比例低于30%）、总股本较小（平均1.5亿股， 为上市公司平均数的65%）、每股净资产和市净率较低的公司具有较高的被收购概率。而反映公司治理结构的变量（董事长和总经理是否一人兼任），反映公司经营业绩和融资能力的变量（如净资产收益率、配股资格等）以及代表公司财务状况的有关比率（如流动比率、资产负债率等）都不具有统计意义上的显著性。

四、模型预测能力检验

1.概率阀值（Cut off）的确定

预测时概率阀值的一个朴素选择是取0.5，当预测概率值大于0.5时令因变量取1；当预测概率值小于0.5时令因变量取0。然而， 当样本是相对不平衡时，即1比0多得多或相反， 此预测规则可能会从来不预测1或0。例如，假设在有10000个观测值的样本中，仅有1000个Y＝1，则此样本中的平均预测概率将是0.1。

本文采用Palepu方法，即以所预测的并购公司谋取超额收益最大化作为决策准则。设检验样本中的公司为i，令：

q＝对公司i被并购的概率的预测

S[,1]＝如果公司i被并购时的股价

S[,2]＝如果公司i未被并购时的股价

假定q，S[,1]和S[,2]为公开信息，则现行公司i的股价S应该包含了这些信息，即：S＝qS[,1]+（1－q）S[,2]

令C[,1]（＝S[,1]－S）为公司i被并购时的收益，C[,2]（＝S[,2]－S）为公司i未被并购时的收益，由式（1）可知有

qC[,1]+（1－q）C[,2]＝qS1+（1－q）S[,2]－S＝0

即基于市场预测概率q的期望收益为0。也即qC[,1]＝－（1－q）C[,2]

现假设我们预测的公司i的并购概率p是市场所不知道的信息，我们可以采用贝叶斯法则改进对公司i被并购的概率的预测：

qf[,1]（p│公司i被并购）

q′＝──────────────────────────

qf[,1]（p│公司i被并购）+（1－q）f[,2]（p│公司i未

被并购）

其中f[,1]（p│公司i被并购）是公司i被并购概率为p 的条件概率密度，f[,2]（p│公司i未被并购）是公司i未被并购的概率为p 时的条件概率密度。

显然，此时将只投资那些预期收益为正的公司。而当q’C[,1]+（1－q’）C[,2]＞0时公司i的预期收益为正。将q’表达式代入此式，可得

f[,1]（p│公司i被并购） －（1－q）C[,2]

────────────────≥──────────＝1

f[,2]（p│公司i未被并购） qC[,1]

由此得到最优的概率阈值判定准则，是使边际条件概率密度相等，即f[,1]（p[*]）＝f[,2]（p[*]）的概率值p[*]。

从上图可知，当P[*]＝0.062时f[,1]（p[*]）＝f[,2]（p[*]）。

2.预测检验

（1）检验样本

所有在1999年4月30日前上市并公布了1998年年报的A股上市公司共852家。从中除去在1999年1月至6月间已经发生控制权转移的公司20 家，以及全年内发生的国有控股权无偿划拨和抵债、诉讼等其他形式发生的控股权转让共24家后，所预测的总体为808家公司。从中随机抽出101家公司，对上文得到的预测模型和最优概率阀值进行检验。

（2）检验过程

101家随机抽取的公司样本中， 使用总体概率模型分别计算其并购概率。结果是其中概率大于阀值P*＝0.062的有19家。

在随机抽取的样本（101家）中，包含了实际发生购并的4家公司。根据预测结果，上表中有19家公司应会发生控股权并购，其中真正发生购并的只有2家（斜体示出），未发生并购的为17家。 预测的并购数量远远多于实际发生的并购。从统计上看，预测检验犯第一类错误的概率为50%（发生并购的4家中判断出了2家），犯第二类错误的概率是（19－2）／（101－4）＝17.5%。

表5模型预测出的可能被并购的公司

公司名称并购概率 第一大股东 样本公司总股本上

持股比例(%) 市公司股本平均值

渤海集团 0.606 14.50 0.495

四通高科 0.322 13.42 0.700

甬中元 A 0.247 30.50 0.367

福耀玻璃 0.221 24.89 1.040

飞龙实业 0.210 22.04 0.270

天目药业 0.204 30.16 0.497

凯地丝绸 0.179 29.63 0.471

长百集团 0.171 31.12 0.746

深中冠 A 0.157 32.54 0.691

海鸟电子 0.150 28.81 0.297

ST黔凯涤 0.134 43.57 0.334

西南化机 0.131 37.77 0.266

武汉塑料 0.114 33.20 0.528

涪陵建陶 0.094 18.24 0.507

华联商城 0.084 38.60 0.809

ST金带

0.081 26.48 0.652

南京中北 0.067 43.80 0.742

上海金陵 0.066 26.00 0.955

中纺投资 0.063 35.65 0.539

公司名称每股净资产 市净率 壳资源

(元)

属性

渤海集团 1.46 4.932 0

四通高科 1.68 6.262 1

甬中元 A 2.05 3.332 0

福耀玻璃 1.32 4.538 0

飞龙实业 2.55 4.188 0

天目药业 1.96 3.770 0

凯地丝绸 2.14 3.640 0

长百集团 1.97 2.513 0

深中冠 A 1.73 4.052 1

海鸟电子 2.41 4.232 0

ST黔凯涤 1.52 5.191 1

西南化机 1.63 6.620 1

武汉塑料 2.02 4.540 1

涪陵建陶 3.00 4.120 0

华联商城 1.37 5.693 0

ST金带

2.53 3.992 0

南京中北 1.64 4.189 0

上海金陵 2.17 4.608 0

中纺投资 2.55 3.082 0

如果以预测结果构建投资组合， 这19 只股票等权重的投资组合在1999年的收益率均值为25.05%，方差为35.91%，而同期大盘指数平均收益率为19.18%。在0.10显著性水平下仍有t检验值＝0.725＜t（19－1）。 表明由模型预测的并购对象构成的投资组合没有获得显著的超额收益率，说明这些公司并没有成为预期的并购对象，或者说这些公司的股票市价不含并购预期。

这说明在我国股票市场上，根据公开信息，用解释能力显著的模型预测未来并购也十分困难。因为实际的控制权并购交易发生受多种因素影响，甚至是统计上不显著的因素的影响。这一结果与我国A股市场实际相符，往往是在并购公告日前较短的时间内（一周）股市“闻风而动”，对可能的并购目标公司股票作出价格反应。这也与国外大多数实证研究结果相似。

但投资者可以参考实证研究中识别出来的并购目标公司显著性特征，筛选出可能被并购的上市公司，作为投资组合关注的对象，缩小兼并收购目标上市公司的搜索范围，提高搜索效率。

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