刘洪林,卢瑞昌

• 1:北京大学光华管理学院
• 2:北京大学光华管理学院金融系

摘要(Abstract)：

本文采用中国公司债的真实交易数据,通过模拟抽样的方法,研究债券市场事件研究中不同异常回报率计算方法的有效性。我们发现T检验容易产生类型Ⅱ错误,而符号检验容易产生类型Ⅰ错误,符号秩检验则两类错误水平都较低,因此我们建议在做债券市场的事件研究时,应该主要使用符号秩检验进行统计推断。另外,对于月度样本,用简单加权组合和信用细分简单加权组合作为基准回报率的匹配组合方法效果最佳;对于日度样本,用上证公司债到期时间细分指数等八种指数作为基准回报率的匹配组合方法效果最佳。最后,我们以关键事项审计发布期间的异常公司债回报为例,说明采用不同模型和数据频率时,统计推断的结论也不尽相同。

关键词(KeyWords)： 事件研究法;公司债;基准回报率;模拟

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金青年科学基金项目(71903005);; 北京大学光华管理学院“光华青年人才”项目的支持

作者(Author): 刘洪林,卢瑞昌

DOI: 10.16513/j.cnki.cje.20200401.002

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• (1)数据通过RESSET金融研究数据库数据计算得出。
• (2)其中存续规模、票面利率和信用评级随时间可能发生变化。
• (3)无风险利率由上海银行间3个月同业拆放利率代理。
• (4)对比其他文献,史永东和田渊博(2016)发现剔除私募债券和可转换债券的公司债中约60%含有可回售条款。王熊元和高开娟(2017)发现沪深上市公司二级市场公司债样本中78.2%的债券约定了回售条款。
• (5)不同于Bessembinder et al.(2009)要求观测前20天中至少有10天产生交易,本文将流动性限制放松至5天,以保存更多的观测。
• (6)参照高强和邹恒甫(2010),增补月末应计利息时间,全年以365天计算。
• (7)单尾符号秩检验使用考虑平均秩的大样本估计的形式。
• (8)符号检验的单尾和双尾使用二项分布的大样本估计形式。
• (9)中国债券信息网提供的中债国债收益率曲线数据包含不同剩余期限的分段年化到期收益率。相同剩余期限国债利率匹配方法参考王雄元和高开娟(2017)使用的线性插值法。
• (10)中债指数系列的编制方式分为财富指数、全价指数和净价指数,遂在该系列指数中选择全价指数;而其他指数,以中证系列指数为例,分为全价指数(考虑利息支付)、净价指数和利息再投资指数,出于同样的考虑,该系列的指数选择全价指数(考虑利息支付)。
• (11)利率类债券指数仅由利率债构成,包含国债、政府债、政策性金融债、同业存单、地方政府债、央票等构成的指数;信用类债券指数仅由信用债构成,包含企业债、公司债、短融、中票等构成的指数;综合类债券指数由利率债、信用债等构成,包含银行间债券总指数等。
• (12)与信用相关的细分指数主要包括AAA、AA+、AA和AA-四类,或者名称包含中高等级、中低等级等字眼。与期限相关的细分指数主要包括1年以下、1到3年、3到5年、5到7年、7到10年和10年以上六类,或名称包含长期、中期、短期等字眼。我们在样本中仅发现中债-企业债指数包含同时考虑信用和到期时间的细分指数,由4种信用评级和6种到期时间组成,总共24条细分指数。
• (13)以上证公司债系列指数为例进一步说明我们已做的工作,该指数包含上证公司债总指数、上证公司债到期时间细分指数和上证公司债信用评级细分指数。我们检验了通过到期时间匹配的上证公司债到期时间细分指数,而未单独检验上证公司债剩余期限1～3年期指数。我们检验了通过信用评级匹配的上证公司债信用评级细分指数,而未单独检验上证公司债AAA级指数。我们还单独检验了上证公司债总指数。
• (14)信用评级细分指数通常缺少的是AA-级分段,对此使用同一指数族中的AA级补足,以此类推;剩余期限细分指数通常缺少的1年以下或者10年以上,对此使用同一指数族中的1到3年指数补足1年以内时间段,使用7年到10年分段补足10年以上,以此类推。
• (15)尽管大多数方法中指数的样本券不只包含公司债,甚至部分指数不包含任何公司债,还有部分指数数据量存在不足的问题,但是我们希望进行尽可能全面的检验。
• (16)对于构造的指数,为防止样本量过小无法代表基准收益率,要求每个组合至少包含5个观测。
• (17)考虑到选取指数的开始时间应当早一些以满足数据量的要求,与短期国债在概念上最接近的“1年以下子指数”中开始时间最早的是“中债-7年期国债1年以下”。
• (18)尽管我们最终的结果只看符号秩检验,但是希望最初的经验检验水平得分能够将另外两种检验的结果考虑进来。这样做不会带来最终结果不一致的问题,因为这种得分构造方法几乎不会在前20名中遗漏掉在符号秩检验上表现好但在其他检验上表现过差的方法。
• (19)考虑到篇幅问题,我们给出经验检验水平上得分排名前20的结果。
• (20)Brown and Warner(1980)使用股市数据研究发现即使检验统计量的经验抽样分布与假设的理论分布精确吻合,无异常表现的零假设的拒绝比例也不会刚好等于检验的显著性水平。
• (21)使用3%作为严重过度拒绝的程度标准参考Ederington et al.(2015)对于严重过度拒绝的描述。
• (22)由于上证企业债指数、中证兴业中高等级信用债指数和构造-信用细分简单加权指数三种市场调整方法相较于其他方法在符号秩的经验检验水平上表现更好,所以表6仅展示这三种方法在功效上的表现。
• (23)考虑到篇幅的问题,我们给出经验检验水平上排名前20的结果。
• (24)对应Bessembinder et al.(2009)文章中“Last price,all trades”的日度异常收益率的分布特性。
• (25)结合下一部分的功效结果进行判断。
• (26)当引入-10bps或10bps时,所有方法的非参数检验的拒绝率接近100%,难以进行区分。
• (27)从观测数量上未对指数进行删除。经验检验水平上排名前20方法的最低观测数量约为最高观测数量的50%,遂保留所有方法留待后面删选。
• (28)根据上一部分的分析,符号秩检验的经验检验水平在区分度上有优势,因而该步只参考符号秩检验的经验检验水平。为了包含更多的方法进行下一步删选,将过度拒绝的比例要求放松到3%,即超过3%为严重过度拒绝。
• (29)关于中债指数表现较不理想的原因在文章下一部分进一步分析中,将通过比较具体指数的编制方案给出直觉上的论断。
• (30)本次修订中最大的改变就是在审计报告中增加了关键审计事项。关键审计事项是指注册会计师运用职业判断判定出对本期财务报表审计产生最重要影响的事项。新准则要求关键审计事项中不但要披露关键事项,而且要披露被认定为关键事项的原因和应对该事项实施的审计工作。