【正文】 which the firm’s EPS exceeds the ，投資者質(zhì)疑管理者的可能性越小。我們預(yù)測，真實(shí)－預(yù)測EPS（）越大，越有可能發(fā)行股票。因?yàn)榉治鰩煹念A(yù)測可能是有偏的，為此，我們大量重復(fù)我們的分析控制量，Richardson, Teoh, and Wysocki (1999, 2004)的結(jié)果表明分析師的預(yù)測在盈利公告之前是向下偏的，對于較高市場－帳面價(jià)值比的公司，較大的公司和較高真實(shí)GDP增長的公司尤其如此，他們也認(rèn)為，對于股權(quán)發(fā)行的公司預(yù)測更為準(zhǔn)確，但是在盈利公告之后，結(jié)果就不是這樣，Elton, Gruber, and Gultekin (1984)認(rèn)為在財(cái)政年末，這些預(yù)測的結(jié)果可能更壞，因此我們總結(jié)出如下的變量：預(yù)測季度的GDP增長；EPS后30天的啞變量，如果在這30天內(nèi)發(fā)行資產(chǎn)，這個(gè)啞變量的值為1，另外一個(gè)啞變量是年終啞變量，如果是為年終進(jìn)行的預(yù)測，則值為1，另外，我們對公司規(guī)模和市值－帳面比進(jìn)行了控制。這個(gè)真實(shí)－預(yù)測EPS（）檢驗(yàn)了股票發(fā)行之前的季度的EPS，既然多個(gè)季度的行為可能影響一致性參數(shù)，我們也檢驗(yàn)了發(fā)行之前打破預(yù)測的季度的數(shù)目，我們考察了發(fā)行之前的四個(gè)季度，這樣，變量Quarters Beat Forecast EPS (ρ)的值將會是在0和4之間，我們預(yù)測這個(gè)變量具有較高值的公司更傾向于發(fā)行股票 第二個(gè)可以區(qū)分的一致性代理變量是發(fā)行之前的季度原始分析預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)方差除以帳面股權(quán)，這個(gè)變量測量分析師的一致性，因此也隱含著投資者的一致性，假定分析師的一致性和管理者投資者的一致性高度相關(guān)，我們將較高的這個(gè)變量值解釋為較低的一致性，這樣，這個(gè)變量可以作為，作為一個(gè)或的變量，預(yù)測是：具有較低dispersion（）的公司更傾向于發(fā)行股票。 為了驗(yàn)證穩(wěn)健性，我們使用了兩組其他的與我們的模型緊密相連的代理變量，比我們上述討論的變量能夠以更大的精確度來測量一致性，然而當(dāng)我們使用這些變量給出結(jié)果的時(shí)候，我們并不把注意力集中于他們，因?yàn)檫@些變量的數(shù)據(jù)只是樣本數(shù)據(jù)中的一個(gè)子集第一個(gè)可供選擇的替代變量是兩級股票的控制溢價(jià)，兩級股票是指具有相同的現(xiàn)金流而具有不同的投票權(quán)的兩級股票，高級股票一般在內(nèi)部持股人手中，有更多的投票權(quán)，以溢價(jià)進(jìn)行交易，低級股票有更少的投票權(quán)，被廣泛持有，這兩種股票的價(jià)格差，即溢價(jià)，代表了內(nèi)部持有者（管理者）和外部持有者（投資者）的一致性水平，較小的控制溢價(jià)代表了較高的一致性，我們測量控制溢價(jià)（稱為兩級別溢價(jià)），用股票發(fā)行一個(gè)月前的高級股票價(jià)格減去低級股票價(jià)格，差再除以低級股票價(jià)格，為了辨別交易的兩級股票價(jià)格，我們首先找到CRPS價(jià)格數(shù)據(jù)庫里超過一個(gè)等級的公司，然后根據(jù)代理聲明來排除tracking股票，決定投票權(quán)，辨別高級股票，我們的樣本里有74個(gè)有兩個(gè)等級的公司，我們預(yù)測有較高兩個(gè)等級的公司中有較高的溢價(jià)的公司會較少的發(fā)行股票。我們使用的另外一個(gè)代理一致性的代理變量是投資者對于先前管理者決策的反應(yīng)，我們的模型推斷一致性越高，公司股票價(jià)格對管理者的決策越有正面的反應(yīng)。不幸的是，大部分管理者的決策沒有一致性的聲明的數(shù)據(jù)，而且股票價(jià)格也受不對稱信息的影響，能夠使我們避免這兩個(gè)困難的事情是發(fā)行公司的acquisition，acquisition有一致的聲明日期，而且既然在聲明之前the acquirer and target有很強(qiáng)的相同的動機(jī)去找到私人信息，很可能就不會因?yàn)樾畔⒉粚ΨQ而導(dǎo)致有偏，我們測量這個(gè)變量的辦法是找到聲明，在這個(gè)聲明里，樣本公司在發(fā)行資產(chǎn)之前的12個(gè)月里，acquirer是成功的，如果有多個(gè)acquisition，我們就使用最近的。我們使用市場模型校正收益，測量了從Mamp。A聲明之前的那一天的正常收益，我們將這個(gè)測量作為CAR from Mamp。A (ρ)，預(yù)期有較高CAR的公司傾向于發(fā)行股票。 這是一個(gè)有吸引力的變量，同時(shí)有局限性，第一，對于acquisition的價(jià)格反應(yīng)是受付款方法的影響的，既然股票的合并更傾向于過度估值，而且我們從過度估值中辨別一致性是重要的，我們關(guān)注的是現(xiàn)金合并，第二個(gè)局限是，在資產(chǎn)發(fā)行的12個(gè)月里，7800個(gè)樣本中僅僅有795個(gè)現(xiàn)金合并的樣本（422個(gè)股票發(fā)行，373個(gè)債務(wù)發(fā)行），因此我們使用的代理變量僅僅是一個(gè)穩(wěn)健性檢查。B．1過高估值的測量為了將我們的模型和基于市場時(shí)機(jī)的過度估值模型相區(qū)別，我們檢驗(yàn)了與股票價(jià)格無關(guān)的過度估值的測量方法，按照市場時(shí)機(jī)假設(shè)，股票發(fā)行時(shí)過度估值，在較低的預(yù)期發(fā)行后，這個(gè)過度估值應(yīng)該變得很明顯，為了檢驗(yàn)這個(gè)假設(shè)，我們采用了兩個(gè)基于過度估值的盈利性變量，第一個(gè)是發(fā)行后EPS的變化，發(fā)行之后和發(fā)行之前的那個(gè)季度EPS的差，再除以發(fā)行之前的EPS，我們測量這個(gè)發(fā)行后EPS的變化在六個(gè)點(diǎn)，發(fā)行后的一到六個(gè)季度，負(fù)值表明發(fā)行之前的EPS大于發(fā)行之后的EPS，假定公司的股票價(jià)格是增長的，不對稱信息采取的形式是，在發(fā)行之前，投資者知道發(fā)行之后的EPS，而投資者只有當(dāng)他觀察到的時(shí)候才知道，這個(gè)變量的負(fù)值表明過度估值是由于信息不對稱，市場時(shí)機(jī)的含義是這樣的公司更傾向于發(fā)行股票，為了說明投資者由于股票發(fā)行本身對預(yù)期的變化，我們包括了在多個(gè)分析的階段分析師預(yù)測的變化，為了將我們的結(jié)果和股票發(fā)行后股票發(fā)行者的行為的有關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行一個(gè)清晰的比較，我么也比較了depreciation之前操作收入的變化加上利率收入，除以四年之前的那一年的收入，發(fā)行后的收入？？PostIssue Operating Ine. 第二個(gè)我們采用的測量是對發(fā)行后的一或三個(gè)季度，EPS聲明時(shí)的3天累計(jì)正態(tài)收益，發(fā)行后的累計(jì)正態(tài)收益PostIssue EPS Abnormal Return.，這個(gè)邏輯是對于發(fā)行后的EPS聲明負(fù)的反應(yīng)表明發(fā)行之前的盈利預(yù)期大于發(fā)行之后的盈利預(yù)期，表明管理者timed the equity issue in anticipation of this. 第三個(gè)過度估值的變量是 5．實(shí)證結(jié)果分析預(yù)測1：當(dāng)股價(jià)高的時(shí)候，公司發(fā)行股權(quán)，當(dāng)股票價(jià)格低的時(shí)候，發(fā)行債券或者不發(fā)行進(jìn)行簡單統(tǒng)計(jì)，可以驗(yàn)證預(yù)測1預(yù)測2：當(dāng)一致性參數(shù)高的時(shí)候公司將發(fā)行股票，而不管股票價(jià)格的高低。這個(gè)預(yù)測是本文與以前的理論不同之處，為了檢驗(yàn)這個(gè)理論，本文根據(jù)股票價(jià)格和一致性參數(shù)，將樣本分成四個(gè)部分：股價(jià)高一致性低，股價(jià)高一致性高，股價(jià)低一致性高，股價(jià)低一致性低，然后看各個(gè)部分樣本公司的個(gè)數(shù)。預(yù)測3：發(fā)行股權(quán)的公司的一致性參數(shù)的平均值要高于發(fā)行債券或者不發(fā)行的公司的參數(shù)的平均值。這個(gè)關(guān)系對于股值低估和股值高估的公司都成立，因此，一致性參數(shù)對預(yù)測公司發(fā)行股票還是債券更好的解釋力。預(yù)測4：平均來說，發(fā)行股票的公司和不發(fā)行股票的公司相比，有更高的資本支出。11 / 1