折价，市场反应与投资者身份 ——基于中国定向增发新股的实证研究

论文摘要

1.前言在全球范围内,私募股权发行（即中国市场一般意义上的定向增发新股,以下简称定向增发）已经成为一种主流的公司融资方式之一。据Sagient Research统计,美国2006年私募股权发行数量达到2719单,融资金额高达880亿美金。对于中国市场而言,根据万得资讯,在2009年共有119个企业实施定向增发,募集金额达到人民币2741亿（约相当于403亿美金）,规模几乎是同期公开增发融资额的九倍。整个定向增发市场的迅猛发展清楚表明了多方面理解这一融资方式的重要性。迫切需要了解的角度包括发行定价机制,短期和长期的财富效应,发行公司和投资者的关系等等。早期的关于定向增发的研究主要聚集在美国市场。在这领域最经常引用的文章之里,作者Wruck（1989）系统性地研究了私募股权发行的短期市场反应以及折价率。她发现私募股权发行能带来正的4.5%的宣告效应。她的进一步的横截而分析表明一定区间内的所有权集中与公司价值的提升存在强烈的相关性。因此,她得出结论：监管效应（monitoring effect）是公司短期超额收益的主要解释因素。随后,Hertzel和Smith （1993）在Myers和Majluf （1984）信息不对称假说的基础上提出了定向增发的信息效应（information effect）,认为定向增发中具备信息优势的投资者的参与能有效地减轻了公司内部与外部的信息不对称的问题。这一点也是定向增发与公开增发的主要区别之一相反,从负面角度,由于利益冲突广泛存在于管理者和股东之间,以及控股股东和少数股股东之间,定向增发本身也存在着一定程度的道德风险。此外,监管机构和投资者习惯性将定向增发视为私人事务而缺乏应有的关注（Wruck 1989）,更助长了利益输送等行为的发生。从委托代理问题角度,Barclay, Holderness和Sheehan （2007）通过研究发现管理层常常通过定向增发来巩固自身的控制权。Baek, Kang和Lee（2006）则使用了韩国财阀的数据来检验控股股东利用定向增发来进行利益输送的动机。他们发现了控股股东的利益输送影响是显著的。相比中国市场上定向增发的主导地位而言，现有国内研究对这一融资方式缺乏应有的重视。国内早期的一些研究采用的是2005年以前的数据,但05年开始的股改对中国股票市场产生了结构性的影响,使得这些研究的可比性和适用性都打了折扣。现有余下的研究中的一个主要的问题在于,使用的样本过少,而且样本期集中于2006和2007年间。这导致研究的结论受到牛市期和市场变革的影响,可能存在不少偏差在本文中,我将研究与定向增发相关的中国制度环境的特性,以及定向增发的定价和短期财富效应。除此以外,我还将定向增发的样本按照投资者的身份分成三个组。分组的逻辑来自于投资者所购股票的流动性、控股收益和成本、信息效应在各组之间存在着显著差异。数据方面,本文样本包含了在2006年1月1日至2010年3月31日期间成功进行的定向增发新股,并剔除了不符合研究目的的样本（具体细则参见后文）。研究的主要发现总结如下：第一,中国市场上定向增发存在显著为正的宣告效应。采用的样本中三天的平均累计超额收益为5.48%,尽管新发行股份的折价率达到28.55%；第二,横截面分析的结果总体上与Hertzel等（1993）提出的信息效应是一致的,但没有显著的证据支持所有权结构的改变与折价和短期市场反应有关；第三,三个组的定向增发展现出不同程度的折价与市场反应,而且即使对市场层面,定向增发层面和发行公司层面的因素进行控制了之后,这样的差异仍然存在。这支持了投资者身份是定向增发的重要考虑因素的观点。中文摘要的余下部分组织如下：第二部分介绍国内的监管特点和制度环境。第三部分回顾了相关的文献。第四部分对数据进行了描述。第五部分包含了宣告效应,以及发行日和解禁日的市场反应的证据。第六部分建立了截面回归的模型,对折价以及宣告日市场反应进行了分析。第七部分结论。鉴于中文摘要的字数限制,部分内容将有所删减,全文请参考英文版正文。2.制度和监管环境2.1中国现有的股权再融资方法管理规定目前中国市场上上市公司股权再融资的方法主要包括：公开增发,配股和定向增发。表格1是根据证监会发布的《上市公司证券发行管理方法》进行总结,对现有的这三种方法进行了比较。相比其他两种方法而言,定向增发具有的优势包括：发行门槛降低；发行股份有较长的锁定期,减轻了二级市场的当期价格压力,因而也有更大机会通过证监会审批：成本较低。然而定向增发本身也有较多的限制,具体体现为发行股份的锁定期较长,以及对发行价的规定,具体参看表1。然而实际上,上市公司拥有较大的发行定价权,因为证监会并没有对定价基准日做出强制规定。上市公司可以在董事会决议公告日,股东大会通过日,以及发行日之间选择。由于不同时期的股价差别可能较大,这给一些不公平的发行定价提供了合理的借口。2.2定向增发流程和信息披露一个典型的定向增发需要经过如下程序第一,在董事会通过决议以后,上市公司需在两日之内将定向增发预案公开披露：预案披露后的第一个交易日即为宣告日。第二,董事会将通过的预案提交股东大会审批。第三,获得股东大会通过后,上市公司需再次披露详情并将预案送交证监会审批。获得核准后,公司须再次披露。证监会规定上市公司应在获悉通过后六个月内实施定向增发。证监会审批是定向增发流程中不确定性最大的一环。第四,上司公司实施增发,并将增发具体内容披露至《上市公司非公开增发股票发行情况报告书》。在信息披露方面,市场一般在宣告日当天获悉定向增发的消息。通常来说,在发行预案中会披露拟订的定价基准日,以及定价基准日前20日加权平均价格,投资者大概身份（是否有控股股东参与等）,预计锁定期,预计发行比例,预计融资金额以及资金用途。然而,这些信息通常而言较为模糊,很多都只给出一个区间值。确切信息一般要等到公司公布发行情况报告书后方可了解。2.3中国的股权分置改革和市场的自由化中国股权分置改革和证监会发布的证券发行方法的改革,内容详见英文正文。Kang和Stulz （1996）在研究日本市场证券发行情况时,曾提出放松管制效应（deregulation effect）以及泡沫经济效应（bubble economy effect）。而中国市场2006年和2007年正是对应于一系列市场自由化,以及股市泡沫的阶段。因此,在那段时期定向增发的相关效应应该比较明显。在本文中,我试图采用与现有文献中一致的研究方法,事件日和样本选择规则等。但中国特殊的监管环境和规定使得宣告日的信息披露不如在美国市场。而另一方而,薄弱的制度环境建设,以及中国资本市场本身还处于发展初期的情况,意味着可能中国市场存在更高程度的信息泄露,市场操纵以及宣告日的过度反应。这些差异的影响将在后文中重点讨论。2.4定向增发与整体上市详见英文版全文。3.文献回顾3.1所有权结构,公司价值以及定向增发所有权与公司价值的关系,详见（Jensen & Meckling 1976; Morck et al.1988; Stulz1988;Shleifer & Vishny 1997;La Porta et al.1999;Claessens et al.2000）等等。在定向增发领域,如前言所述,Wruck（1989）提出了监管效应假说,而Baek等（2006）则证实了大股东使用定向增发进行利益输送的可能。3.2信息不对称与定向增发Herzel等（Hertel & Smith 1993）通过研究折价和市场反应,认为定向增发是解决信息不对称问题的方法。一些学者通过对不同融资机制的比较后也指出信息不对称的程度是影响公司是否选择定向增发的重要因素。3.3投资者特征与定向增发相关的文献包括（Wu 2004;Krishnamurthy et al.2005）等等。在本文中,我将定向增发的样本分为三个组。组Ⅰ是面向控股股东,与控股股东关联的实体和个人,以及战略投资者实施的定向增发。组Ⅱ是面向机构投资者发行的定向增发。组Ⅲ是除了前两组以外的定向增发,大部分情况下投资者的身份包括控股股东和机构投资者。这样的分类主要出于以下考虑：第一,组Ⅰ投资者所认购的股票的流动性要远低于组Ⅱ投资者。因为组Ⅰ股票的限售期长达三年。Silber（1991）和Barclay等（2007）对美国市场的限售股的流动性分别做了讨论,得出了相反的结论。对于中国市场而言,根据现有的法规,限售股在锁定期内无法转手给另一投则者。而且,相对美国市场而言,投资者相对缺乏长期投资的经验和更为短视。同时,新兴市场本身具有较大的波动性。这几点都说明了,流动性是发行价格中一个重要的影响因素。第二,不同组别的投资者的持股所带来的收益,以及相应的监管效应（monitoring effect）和矩壕效应（entrenchment effect）是不同的。组Ⅰ投资者所购买的股份应该反映一定程度的控制权溢价。组Ⅰ投资者的参与可能缓解管理层与股东之间的代理问题,但另一方面大股东的股权过高也有可能损害公司的治理机制和降低公司价值。而组Ⅱ中单个投资者在定向增发后的持股比例往往仍然很低,连基本的5%都不能达到。这导致这一类型的投资者倾向于被动持股,并可能在解禁之后迅速卖出持有的股份。因此,与组Ⅱ的投资者相关的监管效应和堑壕效应都较弱。第三,对于组Ⅰ的投资者来说,信息不对称的影响以及信息收集成本都要比组Ⅱ要低。而组Ⅱ的投资者则更可能遭受逆向选择的风险,即发行公司会选择在公司估值过高时增发新股。因此,在其他相同条件下,信息不对称假设说明组Ⅰ投资者的参与将能够传递更为可靠的信号,而组Ⅱ投资者则可能要求更高的折价作为补偿。对于组Ⅲ,考虑到投资者的身份在多数情况下是前两组投资者身份的混合,以上各个因素对于折价和市场反应的影响,将取决于哪个因素占据主导地位,以及各类投资者所占比例,因此最终结果将更为不确定。4.数据和描述性统计4.1样本构造首先,本文从万得数据库上导出452个在2006年1月1日至2010年3月31日期间宣告并实施的定向增发,随后通过上市公司在上交所和深交所网站上披露的增发预案和发行情况报告书补齐缺失和校对不一致的数据。会计,估值以及交易数据来源是Bloomberg数据平台,所有权结构数据则是来自公司年报披露和CSMAR数据库。最后我删除了所有不符合以下标准的观测：第一,发行公司的大部分股份都在A股交易,定向增发以A股股票作为标的。第二,发行公司不是金融公司。第三,发行公司不是ST或者*ST公司。第四,在[-20,+20]的窗口其内,停牌的时间不超过5天。第五,公司没有在定向增发宣告的同时,发布重大信息,例如分红,盈利预测,重要合同等等第六,公司没有在增发宣告同时进行股改或者资产重组。第七,同一定向增发不是分开成多次进行实施。最终样本包括309个定向增发,期中共有28家公司进行了2次发行。4.2描述性统计表格2描述了样本按照年或者行业划分的分布情况。可以看到样本中2006年至2007年宣告的定向增发占了样本总数的65%。另外行业分布也较为集中,这也说明使用行业哑变量调整的必要。农格3是相关变量和描述性统计的解释。表格4显示了样本的描述性统计结果。对于全样本而言,中国的定向增发再发行公司规模以及融资金额上都远远大于美国的私募股权发行。这说明,由于监管和制度环境的不同,中国的定向增发在相当大意义上成为其他股权再融资方式（比如公开增发）的替代手段,因此中国的定向增发可能反映出其他融资方式所具有的特点。在折价率方面,本文认为Discount2能够较好的反应定向增发的实际折扣,然而这个衡量变量的缺点在于,相关的折价需要到定向增发成功实施后才能够确定。另外,从预案宣告到发行期间的市场反应会对这个比值产生一定的影响。Discount1的优点在于使用预案宣告日附近的股价信息来计算,因而受到市场波动的影响较小,缺点则是该比例中采用的往往反映的是临时性的价格,而不是最终发行价格。Discount2所衡量出来的中国的定向增发的折价率平均为28.55%。组间比较的结果显示,相比于其他组,组Ⅰ的融资金额和增发比例都要显著较高,发行公司规模较大,流动性更好,以及估值更为便宜。5.定向增发宣告日,发行日以及解禁日附近的市场反应5.1宣告日市场反应本文采用了市场模型事件研究方法来检验（例如,Brown和Warner（1985））定向增发宣告效应。市场模型参数是通过回归相应发行公司的股价到市场指数（上交所上市公司用上证综指回归,深交所上市公司用深圳综指回归）来估计。预测窗口为[-210,-51]天,其中事件日为上市公司预案公告后第一个交易日。公司某日的超额收益等于当日实际收益和市场模型估计的正常收益之差。指定窗口期内的累计超额收益等于期间单日超额收益的加总。平均超额收益和累计平均超额收益则分别是样本或者组别中所有公司的平均值。统计检验采用的是Z检验（检验均值是否为0）,Wilcoxon sign-rank检验（检验中位数是否为0）和二项分布检验（检验获得正的超额收益的比例是否为50%）。表格5显示的是定向增发在预案宣告日附近的累计平均超额收益（CAR）,包括全样本与各个分组。结果显示,对全样本而言,在多个窗口内都存在显著的正的超额收益。在[-1,+1]的窗口期内的CAR达到5.48%,这与Wruckf（1989）报告的4.5%和Hertzel等（1993）报告的相仿。对于各个分组样本而言,在[-10,-1]以及[-1,+1]的窗口期中,组Ⅰ的CAR要显著高于其他两组。对于[-20,+20]的事件窗口,可以看到组Ⅰ和组Ⅱ的CAR都要显著大于组Ⅲ。考虑到组Ⅲ投资者的身份构成在大多数情况下仅仅是前两组投资者身份的复合,这样的结果有些让人不解。图2显示了按照发行公司是否为家族企业进行分组的结果。统计检验显示各组间的区别不显著。图3描绘了按照宣告日所属年份进行分组的结果。在卜20，+201的窗口期内，数据清楚显示2006年与2007年定向增发的宣告效应要显著高于其他年份。由前而讨论可知，这两年对应的是国内股改，市场进一步改革以及牛市期，这提供了初步证据证明市场的放松管制效应（deregulation effect）以及泡沫经济效应（bubble economy effed）.5.2发行日和解禁日的市场反应详见英文版正文。6.横截面数据回归结果讨论6.1变量说明表格3（前文）捉供了主要使用变量的定义。其中，除了少量变量为了满足本文研究目的而设置之外，其余皆为引用自现有文献。具体i青参考英文正文。6.2定向增发折价的回归分析结果表格6显示了定向增发折价的回归结果。其中PanelA是使用Discount2作为因变量的结果，PanelB是使用Discount1作为应变量的结果。木文认为Discount2更能反应实际的折价情况，因而以下讨论都足以PanelA数据为基础，PanelB的结果作为参考。在模型的设置方面，模型1和模型2分别用了Controlling ownership和△Controlling ownership来检验所有权结构了假设。模型3显示了使用组别亚变量后的结果。模型4回归中只包含了组Ⅰ和组Ⅱ的样本来进一步比较投资者身份。模型5分析了发行公司身份能否解释折价的变动情况。模型6,7,8分别包含组Ⅰ,组Ⅱ,组Ⅲ样本进行回归。行业和年份的变量,除了特别说明外,皆作为控制变量放入模型中。回归结果整体上与信息效应假设一致。在所有模型中,当融资金额较大时,折价程度变小。这可以用信息生成成本的规模经济效应来解释。Fraction placed的系数显著为正,证实了投资者在评估未来投资机会而不是现有资产时会要求额外的补偿。Book-to-market equity的负的系数与假设一致,说明无形资产的评估难度和不确定性都要更大。作为替代的变量,我用MV/BV替换了Book-to-market equity,结果与预想一致。结果还表明当发行公司盈利水平更高时,投资者要求的折价降低了。与上述假设相背离的情况也存在。在前五个模型中,结果显示公司规模与折价之间存在显著正相关的关系。但是,考虑到小公司往往信息不对称的程度更为严重,按照信息效应假设公司规模越大,折价应该越小。另外,Leverage系数方向也与预测相反。变量Controlling ownership和ΔControlling ownership的系数在所有模型中并不显著,这样的结果说明所有权结构效应并不被本文数据所支持。然而,这可能由于样本的多样性的缘故,在部分观测中监管效应起主导作用而在其他观测中堑壕效应起了主导作用,因此加总的关系并不显著。变量Complete listing标明了属于整体上市的定向增发。在模型3,可以看到在其他条件相等的情况下,这一类的定向增发中投资者会要求额外的16.5%的折价。一个可能的解释是这反映了控股股东的掏空行为。在其他变量都考虑后的情况下,组别哑变量显示组Ⅰ与组Ⅱ之间的折价并没有显著区别。而组Ⅲ的折价则一般比其他变量要多。模型5考虑了发行者的身份。在一些模型中本文还尝试使用Family business变量与Controlling ownership和ΔControlling ownership变量的乘积项,试图找出是否有显著的相互作用。没有证据支持发行者是否属于家族企业与定向折价的程度有显著关系。6.3 CAR的回归分析结果表格7报告了CAR[-10,+10]的回归分析结果。模型设置方面与折价回归模型设置相似。模型1,2,3除了检验信息效应以外,分别通过Controlling ownership,ΔControlling ownership和Δconowni （i=1,2,3,4）三个变量重点检验了所有权结构假设。模型4和模型5重点考察了组别之间超额收益的区别,模型6检验了家族企业作为发行者的影响。而模型7,模型8以及模型9则分别包含组Ⅰ,组Ⅱ,组Ⅲ样本进行回归。对于使用全部样本进行回归的模型（模型1,2,3,5）,调整过R平方皆超过75%。除了模型7外,其他模型的F统计值皆在1%水平显著。以下讨论将主要基于模型4,除非特别说明。总体来说数据结果支持了信息效应假设。Log of gross proceeds的系数预测显著大于0,揭示着未来投资机会价值和宣告效应之间存在正相关关系。而且,本文发现小公司通常有更大的超额收益,证实了关于未来投资机会的不对称信息越大,价值低估的可能性则越大,相应的宣告效应就越显著。对于Book-to-market equity,尽管系数的方向与信息效应的预测一致,但并不显著。Fraction placed和Dividend yield的系数也不显著。同样的,本文尝试了用MV/BV替代Book-to-market equity,发现替代后的MV/BV在5%的水平显著,而其他变量参数没有显著改变。ROE和Leverage的系数皆显著为正,揭示了现有资产,杠杆率以及未来增长机会的正相关关系。然而,回归模型中EBITDA margin的系数显著为负。这则弱化了这个解释。另一方而,结果中只有很有限的证据支持所有权结构效应的存在。在模型1中,Controlling ownership的系数为正但不显著,而在其他使用ΔControlling ownership变量的模型中,变量系数全部都不显著。在模型3中本文采用了类似于Wruck（1989）的piecewise regression的方法,把控股股东所有权的变化划分成小段。数据显示只有对于变；量Δconown3,即正向的5%到25%的控股股东所有权的改变,系数在5%的水平显著。对于组间的比较结果,变量GroupⅠ的系数在模型4和模型5,说明组Ⅰ的宣告效应要显著强于组Ⅱ和组Ⅲ。这个结果可以用信息效应假设来解释。考虑到组Ⅰ投资者通常对公司情况有更加深入的了解,以及他们所持股份有较长的锁定期,他们参与定向增发向市场传递了一个可信的信号。本文还尝试使用了Complete listing变量进行回归,但结果并不显著。年度变量的系数显示出超额收益在2006和2007年要显著关于其他年份,这进一步支持了之前的放松管制效应（Deregulation effect）和泡沫经济效应（Bubble economy effect）。模型6把发行者是否属于家族企业纳入考虑,但回归结果说明该变量对宣告效应的解释力度很弱。考虑到折价可能对预案宣告期间的超额收益有解释力度,本文检验了添加Discount1作为自变量的模型。但没有证据显示这两者间显著相关。或许这是因为Discount1中使用的定向增发预案价格的信息含量较低。最后,我还使用其他事件窗口进行回归以检验回归结果对窗口选择的敏感程度。结果与这里汇报的在定性方面差别不大,说明了模型总体上比较稳健。另外,基于自变量的相关系数检验和回归模型中的方差膨胀因子（Variance inflation factor）的结果也说明了模型中的多重共线性程度对参数估计的影响不大（详见英文正文）。7.结论本文探索了中国监管和制度环境下的定向增发的折价以及宣告效应。研究样本包含了从2006年初至2010年一季度末期间实施的并且符合研究要求的定向增发。我发现样本期间定向增发的折价率平均为28.55%,宣告日附近三天窗口期累计超额收益率平均达5.48%。利用这些数据,我对现有的关于定向增发的理论进行了检验。另外,考虑到投资者身份的差异,我把样本分为三个组来更好的考察背后的决定因素。研究的结果整体上支持了信息效应假说。在有关于折价的横截面回归中,有证据显示折价的程度与信息生成的成本以及评估结果的重要性正相关。特别的,研究发现当增发规模较小（Log of gross proceeds）,当增发比例较高（Fraction placed）,当公司的市值主要体现在无形资产中（Book-to-market equity）,或者当公司现有资产的盈利状况不佳时（EBITDA margin）,投资者会要求更大程度的折价。而宣告效应的回归分析则揭示了累计超额收益与增发公司的增长潜力存在正相关的关系。回归模型中,Log of gross proceeds, Firm size, MV/BV, ROE以及Leverage （D/E）的回归系数都显著不为零,并且方向与信息效应假说预测的符号方向一致。而另一方面,所有权结构效应则不明显。那些直接与所有权结构相关的变量都不能够很好解释折价以及市场反应的波动。换句话说,几乎没有证据支持监管效应（monitoring effect）或者是堑壕效应（entrenchment effect）的存在。我怀疑这可能与中国上市公司的所有权结构特点有关,即一股独大,以及所有权和控制权的高度分离。对样本分组考察后发现了一些有意义的结果。组Ⅰ的定向增发相比其他组而言具有更好的宣告效应。这可以解释为组Ⅰ投资者的参与给市场传递了更为可靠的信号,因为他们所购买的股份有更长时间的锁定期,以及他们拥有明显的信息优势。结果还表明组Ⅰ的折价程度与组Ⅱ的相仿。然而,回归显示组Ⅲ的定向增发通常有更大的折价,而且在窗口期内的市场表现也与其他两组迥异,尽管在大多数情况下组Ⅲ的投资者的身份只是组Ⅰ和组Ⅱ投资者身份的混合。这说明,不同投资者之间的交互作用可能较为复杂,需要对投资者身份进一步细分来找出相关的答案。除了以上所提到的基于投资者身份的分组外,我还把定向增发按照发行公司是否为家族企业进行分类。不过,没有证据表明家族企业和非家族企业的定向增发在折价和市场反应上有显著不同。另一个有价值的发现是有关市场的放松管制效应（deregulation effect）和泡沫经济效应（bubble economy effect）。研究发现2006年和2007年定向增发的宣告效应更为强烈。然而这个发现反过来也暴露出我的研究的适用性的缺陷,因为我的样本中2006和2007的观测构成约样本总数的65%。最后,我想再谈几点有关未来的研究方向的启示。首先,除了从短期财富效应的角度来研究定向增发外,学者也可以考虑从定向增发后长期收益的角度以及发行后投资者行为的角度进行研究。在这一点,可以参考Hertzel等（2002）和Barclay等（2007）的文章。其次,本文中所采用的基于投资者身份的分类只是关于这方面的初步尝试,未来的研究可以采用更为细致的分类,并且考察发行公司和投资者,以及不同投资者之间的交互作用。最后,考虑到定向增发与其他融资方式之间的替代性,可能采用不同融资方法进行比较研究会有有意义的发现。

论文目录

• Table of figures and tables
• Abstract
• 中文摘要
• 1. Introduction
• 2.1 nstitutional and regulatory environment
• 2.1 Regulations of existing equity refinancing methods in China
• 2.2 Process and information disclosure of private placement
• 2.3 The non-tradable shares reform and liberalization of Chinese stock market
• 2.4 Private placement as a means for public listing of connected firms' assets
• 3. Literature review
• 3.1 Ownership structure,firm value and private placement
• 3.2 Information asymmetry and private placement
• 3.3 Investor characteristics and private placement
• 4. Data and summary statistics
• 4.1 Sample construction
• 4.2 Summary statistics
• 5. Stock-price reactions of announcement,issue and ban lifting
• 5.1 Stock-price reactions of announcement
• 5.2 Stock-price reactions of issue and ban lifting
• 6. Cross-sectional regression of discounts and cumulative abnormal returns
• 6.1 Variables
• 6.1.1 Explanatory variables of privale placement discounts
• 6.1.2 Explanatory variables of markel reactions
• 6.1.3 Correlations of explanatory variables
• 6.2 Cross-sectional regressions of private placement discounts
• 6.3 Cross-sectional regressions of cumulative abnormal returns
• 7. Conclusions
• Appendix
• References