红利支付率对股票收益率实证分析,这是一篇与实证分析论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
实证分析论文参考文献：
研究背景
证监会在2012年5月4日,出台《关于进一步落实上市公司 分红有关事项的通知》对以往年度所颁布的半强制分红政策的补充、细化说明；
证监会在2013年颁布的《上市公司监管指引第3号——上市公司 分红》中对公司利润分配政策尤其是 分红政策等内容做了细致性要求, 分红相对于股票股利在利润分配方式中具有优先顺序,督促上市公司严格执行公司章程中的 分红政策,强化 分红承诺和执行的一致性,但此指引最大亮点在于提出了“差异化分红”,允许上市公司董事会应当综合考虑所处行业特点、发展阶段、自身经营模式、盈利水平以及是否有重大资金支出安排等因素,区分下列情形,并按照公司章程规定的程序,提出差异化的 分红政策.其中,公司发展阶段属成熟期且无重大资金支出安排的,进行利润分配时, 分红在本次利润分配中所占比例最低应达到80%；公司发展阶段属成熟期且有重大资金支出安排的,进行利润分配时, 分红在本次利润分配中所占比例最低应达到40%；公司发展阶段属成长期且有重大资金支出安排的,进行利润分配时, 分红在本次利润分配中所占比例最低应达到20%；公司发展阶段不易区分但有重大资金支出安排的,可以按照前项规定处理.
本文对新规出台后上市公司红利支付的水平是否会对公司的股票收益率产生显著影响作出研判,提出以下假说.假说1：市场中存在红利效应,即红利支付情况会对股票收益率产生显著的影响.假说2：红利支付水平和小规模公司会产生负相关关系,红利支付水平和大规模公司是正相关关系.假说3：预期在2012年、2013年新政出台后,红利支付率的硬性门槛放开后,公司红利支付率对股票收益率的影响发生了结构性变化,大规模高红利公司和小规模低红利公司的红利效应会加强,而大规模低红利公司和小规模高红利公司的红利效应会减弱,假说2说的情况会进一步得到强化.后面我们将借用因子模型对以上假说做出论证.
研究方法
（1）样本选取
样本选取的是沪深300指数成份股,包含两市共三百家上市公司,样本区间为2010年-2015年.样本分为四个交易年度,新政出台前两个交易年度,新政出台后两个交易年度.在每个交易年度中,对每支股票进行二维定位分组：
第一个分组维度是规模,按照当年年初的市值规模将300家公司的总市值排序,然后选择0.2,0.8两个分位点,其中总市值规模位于0.2分位点以下的公司为小规模公司,位于0.2-0.8分位点之间的为中等规模公司,位于0.8分位点以上的为大规模公司.
在第一个分组维度的基础上,进行第二维度分组,第二维度是股票红利支付率,上一年的红利支付率作为今年该股票的分组基准,同样按照红利支付率排序,选取0.3和0.7两个分位点,其中低于三分位点的红利支付率排序分位点的公司被划归为低红利支付率公司,高于7分位点以上的化为高红利支付率公司.
所以整个样本区间虽然为2010年-2015年,但是从分组信息的需求来看,2010年的市值和分红信息将作为2011年股票分类的基础,2014年的市值和分红信息将作为2015年股票分类的基础.其2012年,2013年对新政变更进行充分的信息消化,公司政策做出调整,所以不对其进行研究.最后研究的子样本区间为2011年和2015年,比较新政实施前后,红利支付率对股票收益率影响是否发生变更.
描述性统计和回归分析
根据我们得研究需要,将零股利公司和低股利公司两组合并,得到2011年和2015年沪深300指数成分公司综合分组结果如下.沪深300成份股中超过三分之一都属于中等规模低股利分配公司,2015年小规模低股利公司数量上升,大规模高股利公司数量上升.
（1）描述性统计
如下图所示,将计算得到2011年和2015年的红利因子LMH,做描述性统计分析.2011年的LMH,均值为0.12%,标准差为0.0097,分布右偏,26周红利因子收益率大于0,低分红股票更受市场追捧；2015年的LMH,均值为0.12%,标准差为0.0138,仅有21周红利因子大于0,说明从总体上来看,分红政策实施后,2015年低分红的股票超额收益率从均值上和频率上都有下降趋势.
（2）回归分析
在回归分析之前,为了检查解释变量之间是否存在多重共线性,对规模因子 B,和红利因子LMH,做相关性检验,两者的相关系数小,且P值不显著.说明在样本期内,两者并不存在显著的正相关或者负相关关系,存在多重共线性的可能比较小.然后按照6类分组对不同类型的公司的超额收益率做最小二乘回归分析得到结果如下：
研究结论
（1）从回归结果可以发现回归模型对小规模公司的超额收益率的解释能力最强,对中等规模的超额收益率的解释能力最弱,小规模公司的 B和LMH两个因子在2011年和2015年都在1%的显著性水平下显著；红利效应在市场中是存在的,且对小规模公司的影响最大.
（2）规模效应因子, B在两个研究区间内,回归系数都显著,回归系数随着规模的增长而逐渐减小.其中,小规模公司的 B系数显著为正,而规模大的公司 B系数显著为负,说明市场中存在小规模溢价现象,和三因素模型结论相吻合.
（3）LMH因子显著影响小规模公司的超额收益率,但是明显可以看到小规模公司中,低红利支付率的系数LMH的系数大于高红利支付率,说明市场对于低红利水平的小规模公司给予更高的溢价.这和公司金融理论相吻合,小规模公司往往处在成长期,对内部融资的依赖度更高,相比将资金分红给股东,资金留在企业内部使用可以给股东更高的回报,实现股东价值最大化.
（4）LMH因子对中等规模公司的影响情况：低红利支付率的中等规模公司超额收益不受红利支付水平的明显影响,但是高红利支付水平的中等规模公司LMH显著为负,表明高的红利支付率有助于提高公司的超额收益率水平.
（5）LMH因子对大规模公司的影响情况：根据公司金融的理论,成熟型的大规模公司应该更多的进行分红,减少管理层和股东的委托 成本,避免过度投资的发生,所以大规模公司应该更多地进行红利的支付.但是实证结果没有发现大规模公司中低红利支付率的LMH系数负或者不显著,高红利支付率的LMH系数显著为负的情况.或者应该出现,大规模公司高红利支付的LMH的负系数的绝对值显著高于低红利支付的LMH的系数.
（6）2011年和2015年相比,回歸模型对小规模公司的超额收益率的解释力度有所下降,但是对于中等规模、大规模公司的超额收益率的解释力有所上升.政策的出台可能导致红利支付效应出现结构性变化.
（7）2015年相比2011年,在新政出台以后,低红利支付率的LMH系数整体下降,而高红利支付率的LMH系数都显著,而且绝对值整体上升,说明市场对于高分红公司的追捧程度更高,这和我们传统的理论有所偏离.和2015年观察到的市场中对高分红、高派现的公司追捧的现象相吻合.
（8）新政出台后,没有见到LMH对公司超额收益率的影响发生明显的结构性变化；反而市场对于小规模公司的高分红溢价比新政出台前更高.当然这可能也是受到市场系统性风险的影响,2015年市场迅速下跌过程中,高的分红比例可以起到稳定投资者的作用,在 的市场环境下,信号作用的影响可能比非信号的影响更高.
结论：关于本文可作为实证分析方面的大学硕士与本科毕业论文规范分析论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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