证券经济论文发表浅论证券监管政策有效性的判断(2)

　　实证结果及分析

　　(一)描述性统计

　　(二)实证结果和测试

　　创业板的退市新政公布前5天,市场的累积异常收益率开始降低,在退市新政公布的当天保持在一个较稳定的水平。对退市新政公布几日后累积异常收益率的表现,常均值收益模型和市场调整模型得出不一致的结论:常均值收益模型证明退市新政公布后,累积异常收益率呈现增长的态势并逐步趋于稳定;而市场调整模型则显示,累积异常收益率仍继续公布后的持续降低态势。

　　此外,考虑对退市新政公布后市场的异常收益的检验结果,常均值收益模型检验的SCAR统计量为-5.964,市场调整模型检验的SCAR统计量为-3.49,两个统计量都显着大于95%显着水平下的临界值1.96。这表明前文设定的零假设,即退市新政对创业板市场上市公司的收益没有影响是不成立的,即意味着退市新政对证券市场的股票价格产生的冲击效应在统计学意义上是显着的。而且,运用市场调整模型检验与常均值收益模型检验的显着性结果是基本一致的,使得本文的研究结果更具备可信性。

　　综合上述实证研究:首先,深交所颁布的退市新政对证券市场的股票交易价格产生了显着的冲击效应,监管部门颁布的监管政策对证券市场产生了一定程度上的影响;其次,证券市场对退市新政的反应与监管部门预期实施的效果是相反的,表明创业板市场对退市新政的颁布并没有朝着监管层预期的方向发展;最后,运用常均值收益模型对退市新政事件进行比较性研究的结果来看,样本证券的股票异常收益率的显着性结果与运用常均值收益模型的检验结果基本保持一致。

　　研究结论及展望

　　本文应用事件研究法检验了深交所颁布的退市新政对创业板市场股票交易价格的冲击效应,主要采用常均值收益模型计算样本证券的异常收益率,进而考虑事件对股票价格的冲击效应。为了增强本文研究结果的可信性,本文还采用市场调整模型作为补充,并分别对两个模型的异常收益进行参数检验,通过计算得出SCAR统计量的显着性结果可以表明,两个模型的检验效果是基本一致的,从而从统计检验上证明了本文的研究结果。

　　综合本文研究结果,可以证明:退市新政的颁布对创业板市场产生了显着影响,通过对异常收益的统计检验证明,两个模型的SCAR统计量均超过95%水平下的临界值1.96,表明这种影响在统计学意义上是显着的。不过,本文研究也发现创业板市场对退市新政的反应并不是超预期方向发展,退市新政的颁布旨在规范创业板市场,以促进市场的良好有序发展,因此预期退市新政的颁布应当是导致市场异常收益率得到持续增长。

　　可本文研究结果显示,常均值收益模型计算得出的累积异常收益率达到-1.2%,而通过市场调整模型计算的累积异常收益率也达到了-0.2%,意味着创业板市场对退市新政的颁布并没有朝着监管层预期的方向发展。因此,通过经验数据的证明,可以一定程度上认为退市新政的颁布并没能得到市场的认可,监管政策没有达到证券监管部门的预期效果。

　　本文最大的不足之处在于没能将创业板市场收益的稳定性引入判断监管政策有效性的评价标准中。通过对国内外学者的研究文献进行详细整理,可以发现我国证券市场具备较为明显的政策市特征,证券市场受监管部门政策的影响非常显着。我国证券监管机构颁布一项监管政策的主要目标也体现在能否有效地维持证券市场的稳定。

　　深交所2012年4月20日颁布的退市新政的重要动机之一就在于通过规范创业板市场退市制度,推动整个创业板市场的稳定健康发展。因此,退市新政颁布前后创业板市场股价波动率也应当纳入到证券监管政策有效性的评价标准中。创业板市场收益的稳定性对于判断退市新政颁布的有效性有着显着意义,而本文未能加以充分考虑,还有待于进行后续的深入研究。

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