细数A股史上三大“回购潮”,与“市场底”有何关联?

2023-10-24 26096阅读

来源:德邦证券

投资要点

·核心观点:上市公司积极的回购表态具有一定的公告效应,回购作为一种逆周期资本运作的重要方式,能够向市场传达出公司价值可能被低估的信号,在一定程度上提振市场信心。然而,回购制度、回购效应以及回购与市场微观结构的关系等诸多话题值得深入探讨,为此我们将通过系列专题对回购相关问题做进一步的系统性研究。本篇报告为该系列的第一篇,简要回顾了A股回购制度的变迁历程,以及历史上三次“回购潮”与“市场底”的联系,并基于近些年的回购案例从数据层面探讨了回购对股价的短期和中期效应,供投资者参考。

· 从政策端看,回购政策的重大修订与完善大多出现在历史大底附近,其本质是弱市环境下支持政策的一环,对于底部具有一定的指示意义。而从上市公司实际的回购行为上看,其与相关政策的出台环环相扣,上市公司的集中回购行为一般也发生在市场调整或整体估值偏低的阶段。

· 回顾来看,2018年末至2022年末,A股共发生过三轮较大的“回购潮”。以月度期间预计回购金额观察,回顾前三轮较大的“回购潮”可以发现,上市公司集中宣布回购均发生在市场调整或整体估值下行的阶段,与大盘点位或估值的阶段性底部或均相距不远。

· “回购潮”与“市场底”存在一定的相关性,其本质是“回购效应”对股价形成了支撑,具体而言,回购行为可能通过增厚EPS或ROE、改善资本结构、信号传递效应等途径影响股价。通过对具体回购数据的分析,可以发现“回购潮”对市场底部的支撑一是基于其在短期的公告效应,二是基于其在中期维度对于个股的累计超额收益亦能够形成一定积极影响。

Ø 首先,在短期内,回购预案具有明显的公告效应。回购公告在预案日当日或后一交易日存在明显的公告效应,在当日具有显著的超额收益。同时,在预案日前个股的日均超额收益有逐日递减的倾向,在预案日的超额脉冲后,日均超额收益逐渐平稳在0轴附近,可见其对于短期内的股价下行也有一定的纠偏效果。

Ø 其次,拉长时间看,回购公司在一年左右的时间内也能维持一定的平均累计超额收益。进一步,分组别来看,大额回购预案在中期能够带来更为显著的累计超额收益;按风格看,稳定风格短期表现较好,成长及周期风格在中期内更受益;按行业看,GICS分类下,能源、信息技术、材料、日常消费行业在中期内更受益;按估值高低分,以预案日PB估值分位数为参考,低估值组别(PB分位数小于30%)在短期和中期内均更加受益。

· 风险提示:模型测算结果失真;数据统计可能存在误差;历史经验不代表未来。

目 录

1. A股回购制度变迁

2. “回购潮”与“市场底”

3. 回购对股价的支撑效力如何?

3.1. 短期存在公告效应

3.2. 中期也能带来累计超额收益

4. 风险提示

近日,A股多家上市公司集中披露回购、增持类公告,包括中国石化中国移动中煤能源宝钢股份中远海控中国电建中国铁建等一批公司,且其中多为大型央企,这样的回购热情在弱市环境中彰显信号意义,也再度引发了市场对于“回购潮”和回购制度的探讨。

上市公司积极的回购表态具有一定的公告效应,回购作为一种逆周期资本运作的重要方式,能够向市场传达出公司价值可能被低估的信号,在一定程度上提振市场信心。然而,回购制度、回购效应以及回购与市场微观结构的关系等诸多话题值得深入探讨,为此我们将通过系列专题对回购相关问题做进一步的系统性研究。本篇报告为该系列的第一篇,简要回顾了A股回购制度的变迁历程,以及历史上三次“回购潮”与“市场底”的联系,并基于近些年的回购案例从数据层面探讨了回购对股价的短期和中期效应,供投资者参考。

1. A股回购制度变迁

基于政策演进角度,A股的回购制度大致经历了如下几大关键节点。回过头看,以万得全A观察,回购政策的重大修订与完善大多出现在历史大底附近:

1)2005年及以前:由管制走向放松

1993年颁布《公司法》对股份回购做出严格限制,原则上不允许上市公司进行股份回购,也不允许库存已发行股票。2005年6月16日证监会颁布《上市公司回购社会公众股份管理办法(试行)》,明确了公司可以用股份回购进行减资和股权激励,标志着中国公开市场股票回购正式开启。2005年,权益市场情绪整体较为悲观,万得全A自2001年的高点已回落4年左右,上证指数年内最低跌破1000点,彼时回购政策的适时放松有效稳定了资本市场,助力推动大盘企稳回升。

2)2008年:进一步放松回购限制

2008年10月9日证监会发布《关于上市公司以集中竞价方式回购股份的补充规定》,股份回购协议的行政审核制改为备案制,本次修订简化了报批程序,降低回购门槛。本次政策调整位于股市低迷之际,回购限制进一步放松,显现出明显的救市意图。

3)2013-2015年:规范回购流程、支持股份回购

2013年,股市低位震荡,国务院2013年12月27日发布《国务院办公厅关于进一步加强资本市场中小投资者合法权益保护工作的意见》,提出建立多元化投资回报体系、完善股份回购制度。紧接着,上海证券交易所发布《上市公司以集中竞价交易方式回购股份业务指引(2013年修订)》,进一步规范上市企业的回购流程。此后,股价短暂震荡后进入牛市,直至2015年下半年市场异常波动,持续下挫。证监会、财政部、国资委、银监会等四部委2015年8月31日联合发布《关于鼓励上市公司兼并重组、现金分红及回购股份的通知》,积极鼓励上市公司现金分红,支持上市公司回购股份,此后不久市场开启反弹。

4)2018年:完善回购制度、增加回购情形

2018年10月26日《公司法》关于回购制度的修订正式通过,证监会、财政部、国资委11月9日联合发布了《关于支持上市公司回购股份的意见》,从股份回购资金来源、股份回购公司限制、股份回购实施程序等多方面对股份回购松绑,两次制度调整位于股市见底开始上行的前夕。

5)2018年至今:继续优化回购政策

2022年10月14日,证监会对《上市公司股份回购规则》部分条款进行了修订,新规放宽上市公司回购条件、放宽新上市公司回购限制、放宽回购、增持的窗口期限制,此后股价持续小幅下行后大幅反弹。2023年8月18日,在724政治局会议后“活跃资本市场”的政策基调下,证监会在答记者问时提出,将进一步优化股份回购制度、放宽回购条件等。

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

2. “回购潮”与“市场底”

从政策端看,回购政策的重大修订与完善大多出现在历史大底附近,其本质是弱市环境下支持政策的一环,对于底部具有一定的指示意义。而从上市公司实际的回购行为上看,其与相关政策的出台环环相扣,上市公司的集中回购行为一般也发生在市场调整或整体估值偏低的阶段。

A股市场股票回购兴起于2012年,而在2018年《公司法》对于上市公司回购做出专项修改和明确规定后,上市公司回购行为在18年末迎来了历史上第一波高潮,股权回购也迎来了迅速发展的新历史阶段。回顾来看,2018年末至2022年末,A股共发生过三轮较大的“回购潮”。

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

分实际回购(回购进度为完成及实施)与预期回购(回购进度为股东大会通过、董事会预案以及股东提议)两个视角观察,并分别考虑公司数量与回购金额,可以发现,期间完成/实施家数、期间已回购金额、期间预计回购金额三者对于“回购潮”均有明确的指示意义,而由于具有较强的季节性,预期回购家数并未显示出类似的特征。进一步,由于回购相关公告率先向市场传递了公司的回购意愿信息,可以发现期间预计回购金额稍稍领先于期间已回购金额,故我们主要以月度级别的期间预计回购金额观察“回购潮”与大盘的关系。

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

以月度期间预计回购金额观察,回顾前三轮较大的“回购潮”可以发现,上市公司集中宣布回购均发生在市场调整或整体估值下行的阶段,与大盘点位或估值的阶段性底部或均相距不远:

1)第一轮“回购潮”(2018/10-2019/09):16-17年的结构性牛市在18年初触顶,万得全A于2018/1/24录得4757的阶段性高位,随后在国内金融去杠杆和国际中美贸易摩擦的影响一路下行,2018/10/18日来到3180点,回撤幅度达33%,随后于19年初在降准等一系列政策的推动下重新开启上行。在这段期间,第一轮“回购潮”18/10-19/09的各月预计回购金额总计12425亿,占18年10月底全A非金融板块自由流通市值的9%左右。从月度极值上看,2019年1月的预计回购金额达到阶段峰值1293亿,而市场也于当月开始走出底部。

2)第二轮回购潮(2021/02-2021/10):虽然21年全年A股表现为震荡上行的结构性行情,其背后主要由业绩驱动,而估值却在同步收缩,指数振幅明显收敛,万得全A于2021/2/19录得5757的阶段性高位,随后在美债利率大幅上行与茅指数所代表的核心资产回调的阵痛中在短期出现较大回撤,2021/3/9日来到5132点,回撤幅度达11%,并一直窄幅震荡至5月初,虽然指数的这一回撤相对18年来说并不算大,但由于估值的持续收缩(由2021/2/20的24.52回撤23%至2021/10/28的18.81),这一阶段的“回购潮”仍然持续了较长时间,第二轮“回购潮”21/02-21/10的各月预计回购金额总计6930亿,占21年2月底全A非金融板块自由流通市值的2%左右。从月度极值上看,2021年3月的预计回购金额达到阶段峰值900亿,而全A的估值拐点则出现在5月中旬。

3)第三轮回购潮(2022/04-2022/11):2022年,在俄乌冲突爆发、美联储超预期加息以及国内疫情大范围反复等“内忧外患”下,存量资金环境下的市场遭遇大幅调整,同时全A估值亦在不断收缩,万得全A自2021年年底5999(2021/12/13)的阶段性高位一路回撤,2022/4/26日来到年内第一个大底部4319点,这一轮主跌浪回撤幅度达28%,随后在稳增长政策与基本面修复下走出一波反弹,2022/7/4录得5386点,随后再度回撤走出“W”型底部,于2022/10/31录得年内第二个低点,随着二十大召开、中美领导人会晤以及疫情防控优化,市场最终走出底部。在指数与估值双双震荡回落的2022年,第三轮“回购潮”22/04-22/11的各月预计回购金额总计7201亿,占22年4月底全A非金融板块自由流通市值的3%左右。从月度极值上看,2022年7月的预计回购金额达到阶段峰值1067亿,市场则在10月底逐步摆脱“W”型走势的第二个底部。

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

3. 回购对股价的支撑效力如何?

基于上文的分析,可以发现“回购潮”与“市场底”存在一定的相关性,但其背后的微观作用机制却不甚明晰。我们认为其本质是“回购效应”对股价形成了支撑,具体而言,回购行为可能通过增厚EPS或ROE、改善资本结构、信号传递效应等途径影响股价。通过本节对具体回购数据的分析,从直观的数据表现上看,可以发现“回购潮”对市场底部的支撑一是基于其在短期的公告效应,二是基于其在中期维度对于个股的累计超额收益亦能够形成一定积极影响。

本节数据的样本空间基于2011/1/1-2022/12/31所有已完成或正在实施的回购案例,并剔除其中回购目的为“股权激励注销”和“盈利补偿”(被动回购项)以及回购进度为“停止实施”、“失效”、“未通过”的样本,并剔除部分数据异常点,最终样本数共计2427个。超额收益以万得全A为基准进行计算。

3.1. 短期存在公告效应

首先,在短期内,回购预案具有明显的公告效应。将每条回购公告的预案日(若预案日为非交易日,则后推至预案日后的第一个交易日)计为T+0日,计算每家公司的前后100个交易日的日度超额收益并取平均值,可以发现回购公告在预案日当日或后一交易日存在明显的公告效应,在当日具有显著的超额收益(1.70%),这说明回购相关公告能够带来脉冲式的超额收益。同时,可以发现,在预案日前个股的日均超额收益有逐日递减的倾向,在预案日的超额脉冲后,日均超额收益逐渐平稳在0轴附近,可见其对于短期内的股价下行也有一定的纠偏效果。

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

3.2. 中期也能带来累计超额收益

其次,拉长时间看,回购公司在一年左右的时间(252个交易日)内也能维持一定的平均累计超额收益。同样,将每条回购公告的预案日(若预案日为非交易日,则后推至预案日后的第一个交易日)计为T+0日,计算每家公司后252个交易日的每日累计超额收益并取平均值,可以发现其经历了“预案日脉冲→短期上行→高位震荡→回落至低位震荡”的过程,且在一年后仍维持一定的超额收益,这表明回购相关公告不仅能够带来脉冲式的超额收益,还能在中期带来一定的累计超额收益。

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

进一步,分组别来看,大额回购预案在中期能够带来更为显著的累计超额收益。对于回购预案,按照预计回购股本占总股本比例将样本划分为三组,平均而言,大于1.5%的组别在短期和中期内均好于0-0.5%和0.5-1.5%,在中期能够维持3-4%的累计超额收益;而对于实际回购,同样按照实际回购股本占总股本比例将样本划分为三组,平均而言,大于1%的组别在预案日的脉冲更高,但其短期表现不如其余两个组。而拉长时间看,大额回购的表现更具有韧性,较其余两组表现更好更持久。

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

此外,按照风格、行业、估值进行划分,还可以发现不同组别在回购预案后累计超额收益的如下三点特征:

1)按风格看,中信风格分类下,稳定风格短期表现较好,成长及周期风格在中期内更受益;

2)按行业看,GICS分类下,能源、信息技术、材料、日常消费行业在中期内更受益;

3)按估值高低分,以预案日PB估值分位数为参考,低估值组别(PB分位数小于30%)在短期和中期内均更加受益。

 芦哲&潘京:A股回购制度与回购效应——股票回购专题研究之一

总结而言,在回购系列报告的第一篇,我们简要回顾了A股回购制度的变迁历程,以及历史上三次“回购潮”与“市场底”的联系,并基于近些年的回购案例从数据层面探讨了回购对股价的短期和中期效应。后续我们将继续针对回购相关问题进行持续的系统性研究,并将重点聚焦于回购制度对股市生态的影响以及及中美股市间的横向对比,以期更好理解中美股市在股票回购制度上的差异,并厘清当前A股回购制度的相对不足之处。

4. 风险提示

(1)模型测算结果失真;

(2)数据统计可能存在误差;

(3)历史经验不代表未来。