287-主权财富基金股票投资行为的微观经济效应 - 基于事件研究法的实证研究

7 8 9 10

0.14% 0.25% 0.22% 0.22%

0.42 1.00 0.74 0.79

0.71% 0.96% 1.18% 1.40%

0.60 0.79 0.94 1.09

0.36% 0.20% 0.42% 0.39%

1.44* 1.03 1.70** 1.59*

2.16% 2.27% 2.53% 2.79%

2.09** 2.16** 2.35** 2.53**

Corrado秩检验[0]：3.3429***（0.1508%） Corrado秩检验[0]：3.5439***（0.0758%） Corrado秩检验[-5，10]：0.6215（32.92%） Corrado秩检验[-5，10]：1.5828（11.45%）

注：***，**，*分别表示在1%，5%和10%的水平上统计显著8。

2.2 事件窗口[-15,20]内目标公司股价的反应

为了能够更为直观地观察主权财富基金的投资行为对目标公司股价的影响，我们将事件窗口[-5,10]扩展到[-15,20]，主要分析这种显著的微观经济效应的持续性。然而，事件窗口的扩大并没有改变异常收益快速消失的特征。正如图1所示，在投资宣布日之前的15天中，没有出现较为显著的平均异常收益，AAR基本上在-0.5%到0.5%之间波动。而在投资宣布日之后的20天中，除了第3天出现接近-1%的较为明显的下降之外，其他时期的AAR也基本处于-0.5%到0.5%之间。不管是均值调整收益模型还是GARCH市场模型，显著的平均异常收益仅仅出现在投资宣布日（红线标示），而且很快就消失了。

但是，累积平均异常收益却呈现出了另外一番情景，均值调整收益模型和市场模型在CAAR上表现截然不同（见图2、图3）。在均值调整收益模型下，CAAR除了在投资宣布日附近较为显著之外，10日之后逐渐回归到0 的水平，说明不存在长期的持续影响。但是在GARCH市场模型下，在投资宣布日之后CAAR不仅没有逐步回归到0点，反而是持续保持在4%以上的显著高位，这就暗示着在GARCH市场模型下，当一个主权财富基金投资某一目标公司，将会对其股票价格产生一个长期持续20天以上的正向影响。 图2 事件窗口[-15，20]内的平均异常收益 8

图3 事件窗口[-15，20]内的累积平均异常收益 对于标准正态分布来说，当?=0.01时的临界值为2.5758，?=0.05时的临界值为1.9599，?=0.1时

的临界值为1.6449。而对于t分布来说，自由度为120附近时（本章的自由度为167），当?=0.01时的临界值为2.358，当?=0.05时的临界值为1.658，当?=0.1时的临界值为1.289；自由度为60附近时，当

?=0.01时的临界值为2.390，当?=0.05时的临界值为1.671，当?=0.1时的临界值为1.296；当自由度为40附近时，当?=0.01时的临界值为2.423，当?=0.05时的临界值为1.684，当?=0.1时的临界

值为1.303。当自由度为无穷大时，临界值也与120时比较接近。下同。

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3.532.521.5.506AAR-市场模型AAR-均值调整收益模型CAAR-市场模型5CAAR-均值调整收益模型43!1357911131517-1-119-9-7-5-3-131-0.5-1-1501357531-9-7-5-3-1911131517-1-1 注：红线表示的是投资宣布日，也就是第0天。

-1.5-1-119 因此，本文的整体样本的研究结论，与Fotak et alii (2008)第一部分的研究结果、Chhaochharia & Laeven (2008) 、Kotter & Lel (2008)以及Raymond（2008）等的研究结论基本一致，也就是说主权财富基金宣布对某一目标公司进行股权投资，将对该公司的股票价格产生显著的积极影响，但是这种影响并不能持续很久。主权财富基金的这种积极的、不持续的影响，可以被解释为是由于主权财富基金往往投资处于困境的公司（Chhaochharia & Laeven, 2008）、持股比例较高（Chhaochharia & Laeven, 2008）以及其较低的透明度（Kotter & Lel, 2008），而本文则发现可能还跟估计正常收益时采用的统计模型有关。

同时，本文并没有参照Fotak et alii (2008) 以及Chhaochharia & Laeven (2008)等对主权财富基金投资行为的长期影响进行估计和检验，从而无法估计这些学者得出的长期存在负面影响的研究结论是否正确。根据本章的研究结果，在均值调整收益模型下的累积异常收益将在20天左右消失，因此不排除在长期变成负数的可能性。但是在GARCH市场模型下的累积异常收益的持续性较强，因而无法判断在长期是否会变成负数。正如Kothari & Warner（2007）指出，标准的事件研究法并不能很好地处理长期效应的检验问题，主要原因是伴随着事件窗口的扩展，主权财富基金投资行为之外的其他重大事件将有可能发生并影响股票价格，从而会对研究结果产生重大的扭曲。同时，通过扩展事件窗口的长度来研究长期影响，往往会增强不同日期的股票异常收益之间的交叉相关关系，也就是说在长期内正常收益的特征误差（specification errors）将增大。此外，由于主权财富基金往往投资于经营困难的上市公司，那么在研究长期影响时就必须将这些公司股票的长期表现与其他类似公司的长期表现进行比较，以反映其存在主权财富基金

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投资的特殊性。

3. 分类子样本的研究结果

整体样本所得出的研究结果并不是绝对的，因为这是主权财富基金投资行为168个样本的平均结果，很可能掩盖了不同国家的主权财富基金对不同行业、不同投资比例、不同时期以及不同目标国等可能产生的不同影响。因为不同的主权财富基金对不同的目标公司的投资，可能导致投资者对不同的主权财富基金及其战略存在不同认识，并根据其投资目标所在的市场进行分析，也就是说整体样本和子样本很可能截然不同的研究结果。有鉴于此，本章在整体样本研究方法的基础上，分别从投资行业、投资时间、投资目的地、投资比例等四个方面将整体样本划分为若干个子样本，并对所得出的结果进行比较研究。 3.1 实体经济与虚拟经济的比较

根据主权财富基金投资的目标公司所处的部门特征，我们可以粗略地将整体样本分为实体经济与虚拟经济两个子样本，9并进行类似于整体样本的估计与检验。需要指出的是，由于整体样本研究过程中发现GARCH市场模型的估计结果要比均值调整收益模型更为显著，因此下文都将以GARCH市场模型来进行相关估计和比较。

表2 GARCH市场模型估计的分行业子样本

时期 -5 -4 -3 -2 -1

实体经济子样本（96个样本） AAR -0.09% 0.05% 0.09% 0.39% -0.21%

统计量 -0.29 0.15 0.30 0.72 -0.59

CAAR 统计量 -0.09% -0.05% 0.04% 0.44% 0.23%

-0.29 -0.10 0.08 0.57 0.27

虚拟经济子样本（72个样本） AAR -0.99% 0.02% 0.35% 0.14% -0.16%

统计量 -2.38** 0.06 1.00 0.53 -0.47

CAAR -0.99% -0.96% -0.62% -0.48% -0.64%

统计量 -2.39** -1.72* -0.94 -0.67 -0.81

9

原本可以将目标公司的行业特征进行再细分，比如金融、信贷、运输、能源、保险等行业，但是这样细分不仅会导致各个子样本的样本数量过少，同时也将大大增加工作量。因此，本章在不影响主要研究目的的情况下，将行业特征简化成实体经济与虚拟经济两大类别。

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

3.48% 0.76% -0.56%

5.00*** 1.38* -1.44*

3.71% 3.41*** 4.47% 3.67*** 3.91% 3.06***

2.12** 1.92* 2.39** 2.08** 2.20** 2.30** 2.41** 2.49**

1.36% -0.54% -0.23% -0.75% 0.61% 0.17% 0.47% 0.23% -0.01% 0.23% 0.31%

1.73** -1.38* -1.00 -2.37** 2.39*** 0.87 1.85** 0.63 -0.02 0.88 1.22

0.72% 0.19% -0.05% -0.80% -0.19% -0.01% 0.46% 0.69% 0.68% 0.91% 1.22%

0.65 0.16 -0.04 -0.65 -0.15 -0.01 0.35 0.51 0.49 0.65 0.85

-1.08% -2.80*** 2.83% -0.22% 0.71% -0.32% 0.26% 0.21% 0.28% 0.23%

-0.86 2.61*** -0.80 0.77 0.75 0.74 0.61

2.61% 3.32% 2.99% 3.26% 3.46% 3.74% 3.97%

Corrado秩检验[0]：3.2962***（0.1780%） Corrado秩检验[0]：2.6810***（1.0997%） Corrado秩检验[-5，10]：0.2623（38.56%） Corrado秩检验[-5，10]：1.1057（21.55%）

注：***，**，*分别表示在1%，5%和10%的水平上统计显著。

分部门子样本的主权财富基金投资行为的异常收益及其显著性检验结果如表2所示。可以发现，主权财富基金投资于实体经济部门与虚拟经济部门，对其目标公司股票价格的影响差异显著，实体经济部门的积极影响要明显大于虚拟经济部门，同时在统计上也更为明显。96个样本的实体经济部门子样本估计结果显示，主权财富基金投资宣布日当天目标公司股票将会出现均值为3.48%的正向异常波动，高于整体样本情况下的异常波动2.57%，也高于虚拟经济部门子样本的异常波动1.36%。与整体样本估计有所不同的是，不管是实体经济还是虚拟经济的部门子样本，其股票异常收益在事件窗口[0,6]内呈现剧烈波动的态势，同时实体经济子样本与虚拟经济子样本在同一交易日的波动方向并不一致。

在累积平均异常收益上，实体经济与虚拟经济分部门子样本的差异更为明显，实体经济子样本的CAAR在统计上非常显著，而虚拟经济子样本的CAAR却是非常不显著。在实体经济子样本下，CAAR在投资宣布日之后的11个交易日中全部是统计显著的，尽管在第3、4天有所波动，但是整体上呈现不断持续、不断强化的特点，这与整体样本的GARCH市场模型的情况比较类似，但是更为

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