我国可转换债券的债性和股性的研究

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时间:2019-02-02

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1、内容提要内容提要一、选题背景自1843年世界上第一只可转债面世以来,国外的可转债市场发展迅猛。同时,可转债的定价、发行动机以及债性与股性理论也逐渐走向成熟。我国的可转债市场自1991年以来,经历了萌芽、试点和成熟三个阶段,市场逐渐走向成熟。2000年以来,我国股市的IPO融资额大幅减少,而同时可转债的发行额却迅速扩大,这表明研究我国可转债的发行动机将具有十分重要的意义。而本文则欲从我国可转债的发行动机出发,研究我国可转债的债性与股性。二、研究方法和逻辑结构本文运用实证的经济学研究方法,对我国可转换债券的债性与股性进行了系统的分析。具体地,本文主要利用转换概率N(d2)来衡

2、量我国的可转债的债性与股性的大小,并据此将我国可转债分为债权型可转债和股权型可转债。在此基础上,本文主要利用单变量检验和logit回归的方法来比较股权型可转债和债权型可转债的条款设计上的特征以及可转债的债性与股性的影响因素。单变量检验主要采取了Mann-Whitney检验和t检验的方法。在章节安排和写作思路上,本文遵从提出问题——分析问题——得出结论的一般思路,对整篇论文进行谋篇布局,具体如下:第一部分即本文第一章,提出本文研究的背景、相关概念,从而得出了本文研究的目的和出发点。第二部分即本文的第二、三、四章,第二章介绍了国外比较成熟的基础理论,第三、四章则是将基础理论应

3、用到我国的实践,对可转债债性股性的问题进行了系统的阐述。第三部分即本文的第五章,得出了本文的基础性结论,提出了后续的研究建议。三、主要观点和结论1、可转换债券具有债性和股性,其中股性主要由期权性来体现。本文主要2内容提要采用可转债转股可能性的大小来表示可转债的债性和股性状况。2、可转换债券的衡量指标主要分为综合性指标和非综合性指标。综合性指标主要为delta(Δ)和转换概率N(d2)。非综合性指标本文主要选取了四个指标,即转换溢价、到期期限、转换后股权稀释程度和是否有赎回条款。3、可转债债性与股性的影响因素主要分为宏观经济和证券市场因素、行业因素和公司因素。本文选取杠杆比

4、率、股票收益波动率、固定资产与总资产比率、资产报酬率、税收负担作为债权相关融资成本的替代变量;选取公司资金宽松程度、相对发行规模、发行前股票股票价格表现作为股权相关融资成本的替代变量。本文同时选取了总资产增长率、市盈率、发行公司的规模作为控制变量。4、本文对我国可转债市场和欧美可转债市场进行了对比,其中转换溢价、转换后股权稀释状况及赎回条款状况说明我国可转换债券的股性较强,期限和delta(Δ)说明我国可转换债券比欧洲和美国可转换债券债性更强。5、本文运用N(d2)对我国33只可转债样本进行了排序和分类,结果表明我国可转债市场总体股性较强;2000年和2003年是我国可转

5、换债券市场股性特征很强的两年,2004年是我国可转换债券市场股性较强的一年,2002年是债权型可转换债券发行占主导的年份。6、我国的股权型可转换债券和债权型可转换债券在条款的设计上没有显著的差别。其中只有在赎回条款的设计中,赎回时间长短的设计有显著差别,这相对提高了债权型可转换债券的股性,缩小了债权型可转换债券和股权型可转换债券之间的债性股性差别。7、宏观经济因素对我国可转换债券的债性与股性的影响因素不显著、证券市场因素对可转换债券的债性与股性的影响显著。8、我国可转换债券发行主体过于单一,过于单一的发行主体造成公司在设计可转换债券条款时,并没有根据所属行业的成长前景来设

6、计可转换债券的债性股性的属性。9、公司因素的债权相关融资成本变量的单变量检验结果表明:只有杠杆比率可以很好地解释我国发行公司发行不同类型可转换债券的动机;公司因素的股权相关融资成本变量的单变量检验结果表明:发行前股价表现可以解释发行公司发行不同类型可转换债券的动机,相对发行规模次之,但是该两个指标的解释能力和理论假说不符;公司因素的控制变量的单变量检验结果表明:市盈率的发行公司更倾向于发行债权型可转换债券,公司规模大的公司倾向于发行股权型可转换债券。10、logit回归结果表明:在股权相关融资成本变量和债权相关融资成本变量3内容提要中,只有资产报酬率和相对发行规模对债性与

7、股性的影响与理论假说不相符合;控制变量中,总资产增长率、市盈率和发行公司规模越大,公司越倾向于发行债权型可转债。在所有变量中,对债性与股性的影响较为显著的是杠杆比率、资产报酬率、税收负担、相对发行规模、发行前股市表现和市盈率。以下是本文的三个基础性结论:11、我国公司的可转换债券融资是“后门”股权融资。12、我国可转换债券债性与股性的差异没有体现在条款设计上。13、对我国可转换债券债性与股性影响因素的研究结果在一定程度上证实了理论假说。四、创新与不足本文是国内首次对我国可转债市场的债性与股性进行系统的论述。本文第一次运用数量化

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