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2010-2020中概股做空事件统计分析报告

公开渠道中的中概股做空的统计分析并不多见,本文是基于2010年至2020年4月行为恶劣的中概股事件(涉及做空事…

公开渠道中的中概股做空的统计分析并不多见,本文是基于2010年至2020年4月行为恶劣的中概股事件(涉及做空事件106起,做空报告220份)的统计研究结果,主要从做空事件的历史成因、目标选择、做空行为的定量描述、做空模式、做空机构打分以及做空攻击方向等角度进行分析介绍。

Zilinium 2020.04.24

0. 摘要

自2010年以来,浑水(Muddy Waters Research)、香橼(Citron Research)等做空机构掀起了做空在海外上市的中国公司(简称中概股)的潮流。这些做空机构通过发布报告,对被做空公司(简称目标公司)在财务报表、生产经营以及内部治理等方面提出质疑。通常在做空报告发布后不久,目标公司的股价便出现大幅下跌。随着事件的发酵,大多数公司的股价便一蹶不振,甚至被交易所要求退市。时至今日,在听到知名做空机构即将发布做空报告时,市场也偶尔出现小范围的恐慌反应……做空是什么?为什么会发生做空浪潮?做空机构是如何选择并以何种方式做空目标的?本文将通过对2010年以来中概股做空事件的统计分析尝试回答上述问题,意在通过对做空机构与做空事件的多维度描述,客观地呈现出做空机构的商业与行为模式。

1. 做空简介

1.1 做空的概念与起源

做空(Short Selling)是一种通过利用股票下跌实现收益的投资方式。做空的一般操作为:投资者在股价处于高位时向券商借入股票并卖出或直接购买看空期权,在股价处于低位时再买入等额的股票平仓或卖出看空期权,从而实现”低买高卖“获得利润。裸卖空(Naked Short Selling,简称裸空)是指投资者并未向券商借入,而直接卖出根本不存在的股票的做空操作。由于裸空的可操作空间巨大,会对市场造成剧烈冲击,所以在当下的大多数的股票市场中,裸空属于违法行为。

有史以来的第一起做空事件发生于1609年。Isaac Le Maire在被荷兰东印度公司逐出董事会之后怀恨在心,通过裸空并散播关于荷兰东印度公司的谣言使其股价大跌。但由于荷兰政府最后出手,不仅禁止了裸空行为还对Isaac发起了调查,导致Isaac最终血本无归并被驱逐出境。他便成为了历史上第一位做空与第一位做空失败的投资者。

1.2做空者的分类

在各国证券市场机制不断完善的大背景下,做空其实已经被绝大多数监管机构所接纳并成为一种提升市场效率的手段。在市场中,绝大多数的做空投资者还是秉持价值投资的长周期操作模式,根据公司的经营的变动减少/增加他们的多头/空头头寸。我们经常听到的知名做空机构其实是属于做空机构中的激进做空者(Activist Short Seller)。引用知名做空机构浑水(Muddy Waters Research,简称浑水)创始人Carson Block在采访中对于自己以及同业的描述:他们只是存在于市场缝隙中缝隙(Niche in a niche)的一小撮人。在本文中做空机构均指激进做空者。

1.3做空的商业模式

我们经常听到这样的新闻,“做空机构成功做空某公司,在股价暴跌后,获得了巨大盈利”。实际上,在当下做空已不仅仅是做空机构的单方行为而是涉及”唱空者-做空者-诉讼者“这三个主要获利者的多方行为。做空事件中的缘获利者还包括调查机构、新闻媒体以及特别审计机构。

做空事件发生的四个阶段:

①做空机构通过财务分析或其他线索确定目标,同调查机构开展调查;

②做空机构形成报告,联系对冲基金建立空头头寸;

③发布做空报告,利用媒体炒作与对冲基金操作打压股价;

④事件逐渐发酵,股价下跌,基金获利了结,律师组织集体诉讼。

在做空事件中,做空者通过做空操作获得收益,唱空者(也可同为做空者)通过创造做空事件获取做空者的收益分成,而诉讼者通过组织对目标公司的集体诉讼获取赔偿的分成。

1.4做空机构

我们所了解的做空机构大多因做空中概股而知名,如:浑水、香橼(Citron Research)与Glaucus Research等。还有一些不太知名,但也一直在关注中概股的机构,如Gotham City Research与Geoinvesting等。虽然这些机构因做空中概股而出名,但其所关注的标的还包括欧洲、澳洲、东亚以及美国本土的企业,中概股在其全部目标中的占比约为60%(详见附件一)。GMT Research虽然也以较高的频率出现在做空中概股的事件中,但其报告多以财务指标警示与对其他做空报告的点评为主,风格较为中性。

由于做空准备工作涉及筛选目标公司、实地调查、素材整理以及推理论证等过程,从统计结果来看,长期活跃的做空机构在做空中概股方面的能力约为0.81-0.94个/年/机构。

2. 做空事件统计分析

在了解完有关做空的基础知识后,我们将通过数据分析尝试在更为宏观的层面刻画出做空事件与做空机构的特征。通过整理公开的做空报告、做空事件分析以及新闻稿件,我们形成了自2010年以来行为恶劣的中概股事件数据库,其中共涉及做空事件106起,做空报告220份。由于数据库的维度较高 (总计9个可分析指标:被做空时间、做空时间差、所属行业、被做空机构与报告数量、被做空前市值、被做空后股价长/短期表现与被做空原因),报告中仅针对具有明显特征的变量组合进行分析。

2.1做空事件的时间统计分析——做空浪潮的起因与发展

2.1.1做空事件的发生频率

在106起中概股做空事件中,目标公司主要分布于美股与港股市场,其他市场如:新加坡、加拿大与澳大利亚市场中也有个例出现(见下图)。在2010-2011年,目标公司整体数量处于较高水平,主要集中于美股市场;2012年起,整体数量迅速下降且集中分布于港股市场;2018年至今,目标公司在美股市场的数量增多导致整体数量有所反弹。

市值小于10亿的股票_市值小于20亿的股票_股票总市值小于总资产

美股目标公司数量在2010-2011年与2018-2020年呈现出周期性爆发的特征,我们认为其与同期发生的国内互联网企业赴美上市热潮(介绍详见附件二)具有较大关联。随着互联网的发展与升级,大量新兴商业模式的互联网企业迸发而出。他们成群结队地上市融资激发了其他怀揣着不同目的企业的跟风上市。

2.1.2第一次做空浪潮的起因

在第二次互联网企业赴美上市热潮后,一些职业道德较低的投行机构发现了大量中国公司希望快速登陆美股的市场机会。他们联手职业道德很低的审计公司,借助反向并购(Reserve Merging,即借壳上市)的方式,在短时间内完成了大量中概股企业的包装上市。在2010年,美国证券交易委员会(Security Exchange Commission,简称SEC)首先发现了这些反向并购上市的中概股的问题。随着SEC的问询调查、事件在媒体上的曝光以及做空机构的参与,循环往复愈演愈烈,便诞生了2010-2011年的做空中概股浪潮。

在所统计的62起2010-2011中概股恶劣事件中,我们发现做空机构所参与的事件比例仅有54.84%。而SEC问询/调查与由于审计机构披露、新闻报道以及公司公告所导致的SEC调查的事件比例为45.16%(见下图)。

而在当时做空机构所列举的指控中,除了一些易于求证的财务造假与生产经营缺陷外,还有不少都是针对反向并购中概股的普适性理由:如:频换更换审计机构、CFO频繁更换/辞职、SAIC(国家工商管理总局)与SEC报送数据不统一以及主办投行曾负责其他有问题中概股上市等。

随着后续赴美上市中概股在上市方式与财务处理的选择优化,在做空机构大量涌入市场的2013-2015年(见下表),中概股几乎完全避免了在同一个地方跌倒两次的尴尬局面。这进一步证明了2010-2011年做空中概股浪潮的核心是针对美国灰色上市产业链的一次集中清理,是一个在时代背景下的非典型事件。

2.1.3做空浪潮的发展

通过统计目标公司被做空前市值(简称市值)、上市后到被做空前的时间差(简称做空时间差)与目标公司数量在不同时间的分布,我们可以总结出做空机构在2010-2020年间所面临的不同市场环境:

①2010-2011年,以反向并购为主要特征的目标公司群体具有市值小、上市时间短以及整体数量庞大的特点。这些低研究成本事件的集中爆发把激进做空者推向了风口。而这次做空中概股浪潮所营造出的高性价比假象也让很多对做空一知半解的投资者趋之若鹜;

②随着反向并购问题的集中清理,做空业务的开展在2012-2017年间逐渐回归常态:只有研究能力较强的机构才能见微知著,发现被老谋深算的企业所藏匿的做空机会;

③在2018-2020年,第四次互联网企业赴美上市热潮给做空机构带来了新鲜的目标。内外部流量统计差异无可避免的成为了做空机构的众矢之的,但这些移动互联网龙头或明星企业也并不是像第一次做空浪潮中的等闲之辈。

2.2做空事件的行业与市值统计分析——做空目标的选择

2.2.1做空事件的行业统计分析

2010-2020年目标公司的所属行业分布如下表所示。106个目标公司可被分入18/22个Wind/SW一级行业,其中有近一半(49.05%)集中在可选消费、信息技术与日常消费这三个行业中。

如果按照轻/重(L/H)资产进行大致划分,我们发现68.87%的做空事件都集中在轻资产行业。而被划入重资产行业的目标公司大多也属于相对轻资产的细分行业,如:化工-化肥、电气设备-电缆与机械设备-阀门等。

如果将目标公司所属行业按做空时间进行整理(见下图),我们发现约一半的重资产行业做空事件都集中在2010-2011年的做空中概股浪潮中。在2012-2020年的做空事件中,重资产行业事件的占比为25%。

市值小于20亿的股票_市值小于10亿的股票_股票总市值小于总资产

我们认为重资产行业相比轻资产行业不容易被做空的原因有以下三点:

①投资与资产方面:重资产行业的投资审批涉及环节较多,需通过发改委与地方省、市政府部门在项目、土建、环评等多方面的审批,过程也可通过较多渠道查询;由于设备实体尺寸较大,装置在建成后较为瞩目,降低了生产经营的调查成本;单公司贡献的税收较高,容易成为纳税大户,受到政府额外重视;资产交割的金额较大,容易引起投资者重视;

②生产与经营方面:重资产企业所生产的商品大多为同质化的工业材料或加工品。货物的周转在公司内部就需要生产、库存、物流与会计等部门的协同完成,所以一般而言重资产行业的内部控制会相对完善。在销售金额方面,同质化商品的差异度较低且可能存在商品期货,定价机制相比于差异化商品更为公允;

③投资者关注方面:重资产行业周期性明显,公司利润与市值会在长周期内处于大幅波动的状态,较难依靠一个模式或故事使业绩长虹。由此其在长周期内的受到投资者的关注度较低。

而以消费和软件服务为主的轻资产企业,由于其流量入口(门店、网点、APP连接)的设立成本较低,导致外部人员需要较高的成本、甚至无法从繁纷复杂的入口分布中完成开关与流量的统计。叠加上轻资产行业差异化商品的定价区间较广,以及新兴商业模式所带来的想象,这使得轻资产企业具有更低的造假成本与更大的造假空间,进而激发更强的造假动力。在区块链技术尚未完全武装好数字化审计的现况下,即便采取了专业的IT审计,审计机构也较难在入驻时间内发现企业的财务造假。只有在较长时间跨度上进行海量抽样或以穷举法进行举证,才有可能发现企业在经营数据方面的问题,这也解释了为什么在长周期下以轻资产为主要目标的做空机构平均每年只能做空1-2家企业。

2.2.2做空事件的市值统计分析

在剔除掉2010-2011年反向并购所带来的的干扰数据后(原因见附件三),目标公司被做空前的市值分布如下表所示。我们可以看出市值小于20亿美元的公司数量占整体的57.36%,集中在5-10亿美元的公司数量占整体的25%。

做空机构的盈利空间与目标公司的市值成正比,但更大的市值也代表了更大的企业资产、更强的资金实力与更加显赫的行业地位。这三者分别决定了做空尽调的成本、目标公司危机公关的应对能力以及做空机构在市场上发声的大小。对比2016-2017年的全球做空事件统计,市值小于20亿美元的公司数量占比为66.5%,处于2.5-20亿美元之间的数量占比为39%。这与我们的统计结果较为一致。

2.3做空事件的结果统计分析——做空行为的刻画

通过上节的介绍,我们初步了解了做空机构在行业与市值方面筛选做空对象的考量。在本节,我们将结合上述观点并根据2012-2020年的典型做空事件进一步刻画出做空事件与做空机构的有关特征。

2.3.1做空冲击的定量描述

为了量化做空事件对于目标公司股价的冲击,我们选取做空报告发布后6个月内(主流市场融券质押的最长期限)与至今的市值的跌幅作为研究对象。他们分别代表做空报告发布后在短期内引起的恐慌程度与在长周期做空事件是否成功的判断。

根据68起中概股做空事件的长短期跌幅分布(见上图),我们发现:

①在做空报告发布后的6个月内:随着跌幅深度的增加,事件出现的概率越来越低。如果定义最大跌幅超过20%为“大幅下跌”,则在做空事件中首份报告发布后,出现大幅下跌的概率为55.88%。

②在做空报告发布后至今:长期跌幅的分布呈U形,跌幅在“

如果进一步将研究范围锁定在做空报告发布后的6个月内,将目标公司的最大跌幅记为D_m,参考跌幅记为θ,并定义最大反弹跌幅R_m为(示意详见下图),

市值小于20亿的股票_股票总市值小于总资产_市值小于10亿的股票

通过观察不同θ下的P_STS值分布,我们发现短期做空成功率均值为63.95%,且该值具有代表性(见下表)。

根据上述统计分析,我们可以归纳总结出如下结论。

在做空报告发布后6个月的短期:

①目标公司市值出现大幅下跌(最大跌幅超过20%)的概率近六成(55.88%);

②但无论何种跌幅,短期做空成功率在六成以上(63.95%);

③能够迅速实现成功做空目标公司(最大跌幅超过80%且不反弹)的概率不足一成(8.82%),而重创目标公司(最大跌幅超过30%且不反弹)的概率不足三成(27.94%);

而在做空报告发布后至今的长期:

①目标公司被成功做空(至今跌幅超过80%)的概率有四成以上(42.65%);

②目标公司未受到较大影响(至今跌幅小于30%)的概率有近四成(35.29%);

③目标公司因被做空或自身经营发生改变而在市场上苟且的概率有两成以上(22.06%)

由此,在不考虑目标公司的市值、所属行业、做空时间差、做空机构数量的情况下,我们可以得出做空行为对长/短期是否产生冲击的条件概率分布详见下表。

可见,任何企业一旦被做空,最有可能发生的事件是短期无影响但长期被成功做空,其次便是长短期都无影响的情况。而长短期均能被成功做空的概率仅超过一成(13.17%)。

如果以行业、市值的角度观测目标公司被做空后的长短期最大跌幅并进行计算(详见下表下图),我们可以发现:

①轻资产行业的市值跨度与平均值较高,长/短期跌幅分布较为分散,短期最大跌幅的均值高于重资产行业。重资产行业的市值跨度与平均值较低,长/短期跌幅较为集中,长期最大跌幅高于轻资产行业;

②如果以市值*长/短期最大跌幅作为长/短期潜在盈利空间的考量,那么盈利空间较大的场景有两个:轻资产行业公司被做空后的6个月内,以及重资产行业公司在被做空后至今的长期走势;

③在收益实现方面,上述第一个场景中的资金成本较低,但操作难度较大,须准确把握平仓时机才可获得最大收益。而第二个场景的资金成本虽较高,但操作难度较低,只需要一直维持空头的头寸,便可获得最大收益;

市值小于10亿的股票_市值小于20亿的股票_股票总市值小于总资产

2.3.2做空模式的分类讨论

在前序内容的讨论中,为了突出在做空在事件层面的整体特征,我们以做空事件为单位进行统计,即以事件中第一份做空报告的数据为代表。在2012-2020年的68起做空事件中,34起多报告事件的平均跨度为56.14天,这说明了利用第一份做空报告作为基准时间进行统计是合理的。

为了详细地刻画出做空机构发布做空报告的行为特征,我们需要以做空报告为单位进行统计分析。由于每份报告的权重相等,多报告事件的权重就会被放大。将基于做空报告统计的结果减去基于做空事件统计的结果,我们就可以得到如下图所示的,因发布做空报告行为导致的统计偏差。从图中我们可以看出长/短期最大跌幅的差值在

通过做空事件中参与机构数量与其在不同场景中成功率的统计(数据详见附件四),我们发现做空机构的行为可被分为三种模式:“单挑”(独家做空)、“双打”(两家做空)与“群殴”(多家做空)。

①做空机构“单挑”目标公司是最常见的做空模式,该模式在不同场景中的成功率处于较高水平;

②“双打”的模式虽然也经常发生,但这一模式在不同场景中的成功率都是最低的;

③做空机构“群殴”目标公司是比较罕见的做空模式,这一模式在短期场景的成功率较高,但在长期场景中的成功率较低。

我们认为造成这种现象的主要原因在于做空是一个瓜分存量蛋糕的行为。虽然做空的潜在盈利空间与目标公司的市值成正比,但实际可实现的收益规模却受限于市场中目标公司的可融股票数量。由此,我们推断:

①一旦做空机构完成了对目标公司的调查研究,一定会尽多尽快地包揽目标公司的可融股票从而实现自身利益的最大化,减少对手对利润的侵蚀;

②做空机构在研究目标公司的过程中发现其可融股票规模快速减少,做空机构很有可能被迫放弃该项目的研究;

③对于目标公司市值过大导致单机构发声困难或较难形成空头合力的情况下,做空机构具有较强动力与其他机构合作做空;

④对于做空机构未能掌握核心证据却又希望通过做空获得一定收益的情况下,做空机构具有一定动力与其他机构联手制造声势。

通过统计上述三种模式中目标公司的平均市值(19.37/49.78/56.69),我们的确发现随着做空事件中参与机构的增加,目标公司的市值也在增加。

2.3.3做空机构的量化打分

结合上述分析,我们可以从做空机构研究能力以及发布做空报告后长/短期表现这三大方面对做空机构的表现进行综合打分(打分机制与打分结果详见下表)。

根据打分结果我们发现:

①综合得分最高的前三名做空机构分别为Glaucus Research、Anonymous Analytics与浑水。他们的特点是具有最高的研究能力与长期表现得分,这说明这些机构能够较为频繁地发现合适的目标并通过独家做空的模式以较高的胜率完成做空。由此,这些机构所关注的公司非常值得投资者所注意;

股票总市值小于总资产_市值小于20亿的股票_市值小于10亿的股票

②匿名(Anonymous)投稿的做空报告的三项得分也处于较高水平。他们的作者很有可能是来自于目标公司内部或其所属行业内的专业人士。这些做空报告也需要投资者予以重视;

③从Hindenburg Investment Research到Nikkei Asian Review,这几家机构的综合得分也处于较高水平,在短期表现的得分甚至显著高于前三名的水平。然而由于所参与做空事件较少,导致其在市场曝光指标中受到了额外的惩罚。我们可以说他们具有较强的研究潜力,但仍需要更多的做空事件予以印证;

④Blue Orca与Bonitas Research是Glaucus Research在2018年解散后由两位合伙人分别成立的两个做空机构。从目前的结果来看,Glaucus Research解散的弊大于利。从风格来看Blue Orca的野心较大,喜欢独家做空市值偏大的公司,但其长期表现较为一般。而Bonitas Research则相对保守,喜欢跟随做空市值偏小的公司,其长期表现较为出色;

⑤Valiant Varriors与WolfPack Research这两家机构在现有数据中表现出了明显的自不量力的特征。他们在研究能力的得分较高,说明他们喜欢独自做空市值较大的公司,但他们在短期与长期的表现却一败涂地,说明他们的研究能力不足以支持他们做空市值偏大的公司;

⑥由于GMT Research的风格较为中性,并不总是具有明显的做空倾向,所以其在三项指标的得分均处于平庸水平。

2.4做空事件的指控统计分析——做空攻击的方向

在本章前序内容中未引入做空指控这一指标的原因在于:成功做空目标公司需要依靠确凿的证据而并非指控的数量与种类。虽然指控内容与做空表现并没有很强的内在关联,但深入地了解指控内容的分布可以告诉我们企业在哪些地方出现问题会对未来的持续经营产生较大的负面影响。

由于指控的细节五花八门,我们通过总结词义相近的主语、谓语、宾语与定语进行大类划分。通过整理2012-2020年68起中概股做空事件中所涉及的167份做空报告或报告摘要的关键词,我们得到了如下图所示的指控高频词分布(词频数据详见附件六)。

通过高频词汇的还原与重整,做空事件中指控内容的频率分布如上表所示。绝大多数指控内容顾名思义,我们只针对部分词义相近与内容较为复杂的指控进行解释。

虚增是指基于现有的生产经营下,通过伪造不存在的货运单、订单等生产经营数据实现对经营与财务指标的增加。与虚增较为类似的描述还包括夸大与虚假。夸大是指通过财务与经营指标的调整实现其他指标的增减,如:通过转移成本(出现10次)夸大毛利率、通过将注册用户等同于活跃用户进而夸大经营数据等。虚假则是指凭空捏造与事实不符的事件,如:上市公司声称旗下某工厂为公司带来了稳定收益,然而该工厂并未开工或并不为公司所有。

其他需要说明的指控内容还有披露中的双口径披露指目标公司在国内向SAIC或税务局报送数据与SEC不一致的情况;管理层利益输送是指管理层为自己或亲属挪用公司现金;管理层兑现是指在上市后管理层快速或大额地减持所持股份;管理层混轮指管理层治理混乱或具有欺骗、欺诈与违法的行为或历史。

3.总结

通过分析2010-2020年的中概股做空事件并进行定量统计分析,我们从历史成因、选股思路、做空模式与攻击论据这四 个方面的统计与分析,在多维度在刻画出了做空机构的行为特征。通过盲人摸象的拼图重现,我们得出了很多直观且实用性较高的概率分布与量化结果,加深了我们对做空事件与做空机构的综合理解。

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作者: 伊好股票网

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