什么影响了A+H上市公司的股利分配政策 ——基于宏微观层面的实证研究

论文摘要

股利政策作为三大公司财务政策之一,一直以来都受到学术界的广泛关注。从MM的股利无关论开始,各种股利理论层出不穷,分别对股利政策给出自己的解释。但迄今为止,各个流派尚未达成一致意见,“股利之谜”仍在继续。中国股市始于1990年,存续时间较短而中间又经过了几次大的政策变动。在这种情况下,上市公司的股利政策体现出与国外成熟市场不同的特征,国内学者也对此做了大量研究。但到目前为止,国内大部分对股利政策的研究都集中在A股市场这一宏观背景下,公司微观层面的因素如何作用于股利政策,而较少涉及不同宏观背景的影响和辨明宏微观哪个层面的影响更为重要。本文的出发点即在于此。本文通过对A+H股上市公司和仅在A股上市的公司的比较分析,试图回答这样几个问题：除了已被广泛研究的微观因素外,香港市场这一宏观背景是否对A+H公司的股利政策造成直接影响?它和微观因素又是如何相互作用的?哪个层面的因素影响更重要?本文的研究思路如下：首先通过对A股市场全部公司的研究,确定在同一宏观背景下影响公司股利政策的微观因素有哪些。然后拿出A+H上市公司单独做研究,检验其影响因素与A股整体市场是否有所差异。这些差异可能是A+H股公司本身的特征造成的,也可能是在港上市这一条件造成的。因此本文为每一个A+H公司选择一个A股的配对样本,检验在港上市的直接影响以及其与微观因素的交互作用。最后本文还检验了A+H上市公司在股利宣告时两个市场的市场反应,从侧面证实了微观因素的影响是第一位的,而宏观因素的影响是第二位的,但宏观因素会对微观因素造成影响这一本文主要结论。通过对已有文献的回顾,本文从宏观层面以及宏微观的交互作用两方面提出假设。宏观层面的假设有二,分别为1.A+H上市公司的股利支付水平显著高于其配对A股上市公司；2.H股的比例对A+H公司的股利政策有正面影响。针对宏微观交互作用的假设有六,分别为1.交叉上市增强了增长机会与股利分配政策之间的负面关系：2.交叉上市增强了负债水平与股利分配政策之间的负面关系；3.交叉上市削弱了盈利能力和股利分配政策之间的负面关系；4.交叉上市削弱了股利持续性和股利分配政策之间的正面关系；5.交叉上市削弱了股权集中度和股利分配政策之间的正面关系;6.交叉上市增强了自由现金流和股利分配政策之间的正面关系。要完整的阐述一个公司的股利支付政策,至少应该从三个方面来看待这个问题：公司的股利支付倾向（Pay or Not）、股利支付率（Payout）以及股利收益率（Div Yield）.本文即选取这三个指标作为因变量进行回归分析。自变量有总资产收益率（ROA）、去年股利（Last Div）、每股自由现金流（FCF）、市净率（PB）、第一大股东持股比例（Largest）、负债水平（Debt.Total debt/total asset）.H股比例（H Share）以及虚拟变量HK（是A+H上市公司时为1,否则为0）。另外还有控制时间因素的变量Y2007,Y2008和Y2009。基本的回归模型为一个Logistic模型（应用于股利支付倾向）,两个多元线性回归模型（应用于股利支付率和股利收益率）。具体模型如下：In（p/1-p）=α+β1*ROA+β2*Last Div+β3*FCF+β4*PB+β5*Largest +β6*Debt+β7Y2007+β8Y2008+β9Y2009Payout=α+β1*ROA+β2*Last Div+β3*FCF+β4*PB+β5*Largest +β6*Debt+β7Y2007+β8Y2008+β9Y2009 Divyield=α+β1*RDA+β2*Last Div+β3*FCF+β4*PB+β5*Largest +β6*Debt+β7Y2007+β8Y2008+β9Y2009在后续A+H股和A+H股与配对A股的组合样本回归分析中,会逐步引入变量H Share和HK。本文的全部数据来源于国泰安数据库,并在进行分析前做如下处理：1.时间段的选取。本文研究的时间段为2007年—2010年。主要出于两个因素的考虑：首先,股权分置改革在2005年开始,到2006年底已基本完成,股权分置改革后的股利政策可能会体现出新的特征；其次,2007年1月1日起开始实施新的会计准则,新会计准则的实施也会对股利政策造成一定影响。为了避免这两个因素的影响,本文选取2007年以后的股利事件作为研究对象。2.剔除金融企业。金融企业的资本结构、执行的会计准则以及监管要求都与一般企业不同,因此金融企业的股利政策也和一般企业的股利政策不同,两者不具有可比性。本文在分析时将金融类企业剔除。3.剔除无资格发放股利的企业。本文研究的是股利政策的影响因素,那么首先公司要满足发放股利的法律要求才能考虑这一问题。根据我国《公司法》,公司必须在将本年盈利弥补亏损和提取盈余公积金后才能对股东进行分配,这就限定了只有盈利的公司才有资格发放股利。马曙光（2005）,程敏（2009）均使用剔除每股净收益和每股净资产为负的样本来处理这一问题,本文采用同样的方法。4.剔除变量缺失的样本和极值样本。在剔除缺失相关变量数据的样本后,为了更好的描述变量之间的关系,本文剔除了1%和99%的极值样本。在经过筛选后,我们共得到4697个样本点,其中2147个为不发放股利的样本,2550个为发放股利的样本。在发放股利的样本中,股利支付率最小值约等于0,说明我国象征性派现确实存在；均值为0.4629,即在发放股利的公司中,平均会拿出约46%的当年收益进行分配。股利收益率的均值仅为1.1434%,即投资者通过股利获得的投资收入仅有1%左右,说明我国股利并非是投资者取得收益的主要手段。从总资产收益率的角度看,发放股利公司的均值和中位数分别为.0655和.0554,均大于不发放公司的均值和中位数（.0428和.0304）。同样的情况也在去年股利和每股自由现金流中发现。发放股利组的去年股利均值为.1193,而不发放股利组的均值仅为.0371。市净率在不发放股利组中均值为5.4878,大于股利发放组的均值4.5800。第一大股东持股比例均值在两组中分别为0.3459（不发放股利）和0.3873（发放股利）。就负债水平而言,发放股利组的均值和中位数分别为.4729和.4800,均小于不发放股利组的指标。对全部A股上市公司的股利支付倾向进行Pearson相关性分析,结果可以看到股利支付倾向与本文选择的6个公司层面变量都显著相关。总资产收益率、去年股利、每股自由现金流、和第一大股东持股比例与股利支付倾向均为显著正相关,相关水平1%;市净率和负债水平与股利支付倾向显著负相关,显著水平也为1%。这些均与之前的相关研究相符。对于股利支付率而言,总资产收益率与其显著负相关（相关系数为-.279,1%水平下显著）,去年股利与其显著正相关（相关系数为.041,5%水平下显著）,市净率与其显著负相关（相关系数为-.072,1%水平下显著）,每股自由现金流与其显著正相关（相关系数为0.081,1%水平下显著）。第一大股东持股比例和负债水平并不与其显著相关。对于股利收益率而言,与其显著正相关的因素有总资产收益率、去年股利、每股自由现金流以及第一大股东持股比例,与其显著负相关的因素有市净率,负债水平不与其显著相关接下来本文对全部A股上市公司的股利分配政策进行了回归分析。对股利支付倾向的回归结果显示总资产收益率的系数为12.293,在1%的水平下显著,说明公司的盈利能力越强,公司越倾向于支付股利；去年每股股利的系数为6.221,在1%水平下显著,说明去年股利支付的越多,今年公司越倾向于支付股利；这两个指标的变动都与Linter提出的调整模型相符。市净率的系数为-.129,在1%水平下显著,说明公司有高成长机会时,倾向于不发放股利,而在成长机会较少时才会选择发放股利；每股自由现金流和第一大股东持股比例的系数也均为正且分别在5%和1%水平下显著不为0,说明公司自由现金流充裕时,发放股利的意愿也越强,第一大股东的控制力越强,公司支付股利的倾向也越大。对全部A股公司而言,负债水平并不是影响公司股利支付倾向的一个显著因素。对股利支付率进行回归分析,结果发现模型中各变量的VIF均小于5,说明不存在严重的多重共线问题。回归模型的R2和调整R2分别为16%和15.7%,模型的解释力一般。从各变量的系数来看,总资产收益率对股利支付率有显著为负的影响（系数为-5.456,1%水平下显著）,说明公司收益情况提高时,并没有拿出更大的比例来用以股利支付,相反会降低支付比例。这一方面可能是因为为了维持一个稳定的股利金额水平,收益提高时股利支付率要相应下降,另一方面可能是因为在盈利能力提高后,公司对未来经营更有信心,因此会留下更多的收益部分用于未来的发展。去年股利和每股自由现金流对股利支付率有显著为正的影响（去年股利的系数为.433,每股自由现金流的系数为.033,二者均在1%水平下显著）,这与前人的研究一致。负债水平的系数为-.636,在1%水平下显著。说明负债水平是公司支付股利的一个约束条件,当负债水平增高时,公司的支付水平会下降。市净率显著影响股利支付率,但这一影响是正面的,这与之前的文献结论不符,需要在未来进行进一步研究。第一大股东的持股比例对股利支付率并无显著影响。对股利收益率的回归结果显示模型的R2和调整R2分别为.296和.294,说明模型的解释能力较好。总资产收益率的系数为3.154,在1%水平下显著。去年股利和每股自由现金流的系数分别为1.634和.063,均在1%水平下显著。市净率的系数为-.098,在1%水平下显著,意味着成长机会对股利收益率的负面影响十分重要。第一大股东持股比例对股利收益率也有正面影响（5%水平下显著）,负债水平并不显著影响股利收益率。因此从投资者的角度而言,具有高盈利能力、高去年股利、高自由现金流以及低成长机会的公司将会以股利形式带给他们更高的投资回报。另外,值得注意的是当第一大股东持股比例高时,通常股利收益率也会较高。上文我们讨论了在A股市场这一同样的宏观背景下,公司层面的因素对股利政策的影响,接下来的研究重心将放在A+H交叉上市的公司与其配对样本上,以期可以发现宏观因素对股利政策的影响以及宏微观因素的交互作用。截止2010年12月31日,共有A+H上市公司60家,本文采用以下步骤对样本公司进行筛选：首先剔除60家公司内的金融类公司,共计11家；其次由于上市公司在A股和H股的上市时间不同,为了保证可比性,本文只选择在2007年1月1日前就已经在两个市场上市的公司进行研究。满足这一条件的非金融类上市企业有34家；对于配对公司,本文从行业、资产规模和盈利能力三个方面进行选择：在同一行业内首先选择与A+H公司规模最接近的5家在A股上市的公司,再将这5家公司按照ROE排序,选择与A+H公司ROE最接近的一家作为可比公司。在配对过程中发现中国石化,（A股：600028,港股：0386）资产规模太大,并无在A股上市的可比公司,为保证更准确的比较结果,故将其剔除。因为某些A股上市公司是两家或以上A+H上市公司的最佳配对公司,最后一共选出满足条件的28家A股上市公司。（注：1、行业分类采用中国证监会的分类标准,且由于制造业包含的范围过于宽广,制造业公司采用下一级子行业作为分类标准。2、所选取配对公司也满足2007年前上市这一要求）。在选出样本公司后,按照对A股全部上市公司的处理方法,对数据进行回归前初步处理。经过上述筛选过程,我们可以得到100个样本点,其中36个为不支付股利的样本,64个为支付股利的样本。发放股利组和不发放股利组的总资产收益率分别为.0596和.0487,说明发放股利的公司的盈利能力整体要高于不发放股利的公司,这与A股全样本的结果一致。去年股利在不分配组和分配组的均值分别为.0763和.1409,好于整个A股市场的水平。通过对比发现,A+H公司的股权集中度更高,且分配公司和不分配公司之间没有太大差异,第一大股东持股比例两者都在43%左右,而A股市场整体的第一大股东持股比例约为35%（不分配组）和39%（分配组）。另外,A+H股公司的平均负债水平要高于A股市场的整体水平（不分配组为.6254,分配组为.4836）。对于A+H股新增的变量——H Share的描述性统计发现,分配组和不分配组的差异不大,均值和中位数都集中在29%这一水平附近。相较于A股市场全部样本的相关性分析,A+H公司股利政策和公司层面因素的相关性有所不同。具体表现为股利支付倾向的显著相关因素从6个变为3个。分别是去年股利（5%水平下显著正相关）,市净率（1%水平下显著负相关）以及负债水平（1%水平下显著负相关）。新增的H股比例与股利支付倾向并无显著相关关系。从股利支付水平来看,股利支付率的显著相关因素为总资产收益率（1%水平下显著负相关）、去年股利（5%水平下显著正相关）市净率（5%水平下显著负相关）、每股自由现金流（1%水平下显著正相关）以及第一大股东持股比例（10%水平下显著负相关）。同股利支付倾向一致,H股的比例与股利支付率并无显著相关关系。从股利收益率来看,对于A+H上市公司显著相关的因素只有总资产收益率（10%水平下显著正相关）、市净率（1%水平下显著负相关）以及每股自由现金流（1%水平下显著正相关）三个相关因素,H股的比例也没有体现出显著相关性。对A+H上市公司股利支付变量进行回归分析的结果发现,模型的Cox & Snell R2为.347,意味着模型的解释能力较好。在控制了其他变量的影响后,股利支付倾向的主要影响因素仅有一个,即市净率（系数为-.238,10%水平下显著）。这意味着对A+H公司而言,在制定是否发放股利的决策时主要考虑公司未来的成长机会。公司未来的成长机会越好,管理层越倾向于不发放股利,而将收益留存以供未来发展。H股的比例并不显著影响A+H公司的股利支付倾向。对A+H公司的股利支付率进行回归分析,R2为.523,各因素的VIF值均小于5,模型为不存在多重共线的有效模型。显著的决定因素有总资产收益率、去年股利和每股自由现金流三个,方向均与A股全部公司的回归结果相同。总资产收益率显著为负（系数为-3.621,1%水平下显著）,去年股利显著为正（系数为.857,1%水平下显著）,每股自由现金流显著为正（系数为.140,1%水平下显著）。同样的,H股的比例并不显著影响A+H公司的股利收益率。对A+H公司的股利收益率进行回归分析,模型的R2为.579,说明自变量较好的解释了股利支付率,而检测系数的VIF值并无大于5的项,说明并不存在多重共线问题。股利收益率的显著影响因素有总资产收益率、市净率和每股自由现金流。系数分别为11.670、-.320和.583,三者均在1%水平下显著。同样的,H股的比例并不显著影响A+H公司的股利收益率。H股的比例在三个方程中均不对因变量造成显著影响,拒绝本文的原假设。可能的原因是H股股东的持股比例较少,无力左右公司的股利政策。在对A股配对公司进行相同的回归分析后,本文将三个样本（A股全样本、A+H样本和A股配对样本）的结果进行了总结。总体来看,A+H样本和A股配对样本的显著影响因素的数量均小于A股全样本,但这些因素的符号在三个样本中均相同,说明这些因素对股利政策的影响是真实而普遍存在的。值得注意的是总资产收益率对股利支付率的影响在三个样本中都是显著为负的,这与传统理论不符,但Yuan and Yang （2006）, Cheng （2009）都得到了相同的结论。他们认为公司并不按照盈利能力来进行股利分配。A+H样本的显著影响因素与A股配对样本的不同,说明两类公司在制定股利政策时考虑的方面不同。这可能是A+H股公司本身的特征造成的,也可能是由于在香港上市这一性质造成的,接下来我们将A+H股与其配对样本合在一起做回归分析,通过依次加入虚拟变量HK和HK与显著影响因素的交叉变量来发掘香港上市这一宏观条件的影响。对A+H公司与其A股配对公司所构成的组合样本的股利支付倾向进行回归分析,结果显示对组合样本的股利支付倾向有显著影响的因素包括总资产收益率（系数11.396,10%水平下显著）、去年股利（系数4.873,1%水平下显著）和市净率（系数-.251,1%水平下显著）。相较于A+H公司的回归结果,总资产收益率和去年股利的影响在本模型中由不显著变得显著。在加入虚拟变量HK后进行回归可以发现,HK的系数并不显著,说明在香港上市这件事并不直接影响公司的股利支付与否的决策,但HK*ROA和HK*Last Div的系数显著为负,说明相较于仅在A股上市的公司而言,交叉上市削弱了总资产收益率和去年股利对股利支付倾向的影响,这与我们的假设一致。HK半PB的系数为负,但不显著。对股利支付率进行回归分析,显著的影响因素是总资产收益率和去年股利。依次加入HK以及其与各个显著影响因素的交叉变量发现,HK的系数为.083,但并不显著,说明交叉上市不直接显著的影响A+H公司的股利支付率。HK*FCF的系数显著为正,说明交叉上市增强了每股自由现金流对股利支付率的正向影响,这与我们的假设相符,即香港市场较好的投资者保护体制使公司可以根据他们实际的运营发展情况做出股利分配决定,而不需要过多的考虑信号效用,因为在港上市本身已经是一个积极的信号了。HK*Largest的系数在10%水平下显著为正,与我们的假设相反。说明香港市场较好的投资者保护制度并没有阻止控股股东利用股利来侵占中小股东的利益,相反加重了这一问题。可能的原因是较好的法律保护制度使其他利益输送手段如关联方交易,转移定价等的成本过高而被使用的可能性较小。而现金股利就被看成了是一种合法的利益转移手段,这也与Yang（2009）关于在中国各省份法律保护和股利政策关系的研究结论相一致。股利收益率的显著的影响因素有总资产收益率、去年股利、市净率和每股自由现金流。HK的系数显著为正,说明投资者从交叉上市公司得到的股利回报较高。HK*Last Div的系数显著为负,说明交叉上市削弱了去年股利对分配政策的影响。HK*PB的系数为-.966,在5%水平下显著；HK*FCF的系数为.393,在10%水平下显著,说明交叉上市增强了这两个因素与股利收益率之间原有的关系。三个交叉变量的方向均验证了本文的假设。综上本文认为对股利政策的两个主要方面,即股利支付倾向和股利支付率而言,交叉上市并没有显著而直接的影响到这两者,但却可以通过影响其他微观因素来间接的影响他们。更具体的说,交叉上市削弱了盈利能力和股利持续性的影响,而增强了自由现金流的影响。交叉上市或许可以缓解其他大股东侵占中小股东的手段,但会加重利用现金股利侵占的情况。从投资者的角度而言,交叉上市使投资者的股利收益率高于投资于A股上市公司,并且股利收益率受到成长机会和自由现金流的影响更大,而受到股利持续性的影响较小。总体而言,我们可以推断在决定公司的股利政策时,微观层面的影响因素扮演了最重要的角色,而交叉上市这一宏观因素的影响是第二位的,但是这个因素可以与其他微观因素发生交互作用而间接的影响公司的股利政策。为了全面的了解在香港上市这一性质对A+H股的影响,本文还利用事件研究法对A+H公司股利宣告事件在内地和香港市场的市场反应做了研究。事件日选为股利预案公告日,并测试（-10,+10）区间内的多个事件窗口,估计窗口定为（-60,-11）。代表市场组合的指标分别为沪深300指数和恒生中国企业指数。因为2011年的交易数据不可得,本部分仅测试了2007-2009年度的现金股利事件。A股市场交易数据和沪深300指数来自国泰安数据库,香港市场交易数据和恒生国企指数从雅虎财经上手工录得。在（-10,+10）的股利宣告事件窗口内,A股和港股市场均出现了负的累计异常收益率,但仅有A股市场在（-3,+3）和（-1,+1）窗口内通过T检验,其他期间虽为负但并不显著。这表明两个市场对A+H股的现金股利宣告事件都表现的很冷淡甚至不欢迎。可能原因是相较于投资者支付的价格而言,现金股利太少,并不能满足投资者的要求。这和本文之前对股利收益率的分析相符。如果对于同一家A+H上市公司,在A股和港股市场的市场反应有显著不同,则说明在微观层面相同的情况下,宏观因素的不同会造成投资者对股利事件反应的不同；如果两个市场的反应并没有显著差异,则说明投资者并不是基于公司在哪个市场交易这个宏观因素来做出反应,而是根据公司微观层面的因素来做出判断。那么相应的,管理层在制定股利政策的时候会更关注于微观层面的因素,微观层面的因素较宏观层面更重要。对5个事件窗口的配对样本T检验结果如下表所示显示。两个市场在各个事件窗口的反应均没有表现出显著差异,说明在何地上市并不影响公司的股利政策,而微观层面的因素更为重要。本文从A股市场全样本出发,首先检验了在同一宏观背景下微观层面因素对公司股利政策的影响。结果发现总资产收益率、去年股利、每股自由现金流、市净率、第一大股东持股比例以及负债水平都对股利支付倾向有显著影响；对股利支付率有显著影响的因素有总资产收益率、去年股利、每股自由现金流、市净率和负债水平；对股利收益率有显著影响的因素与股利支付率的相同。接下来为了研究宏观层面因素对股利政策的影响以及宏微观因素的相互作用,本文选取了A+H股交叉上市的公司以及其在A股市场的配对样本做进一步研究。对A+H股样本的研究发现,无论从哪个角度出发,H股的比例都不对公司的股利政策造成显著影响。通过对组合样本的研究,本文得到三个主要结论：首先,在港上市并没有直接显著影响到公司的股利支付倾向,但其通过削弱盈利能力、股利持续性对分配倾向的影响来进行间接作用；其次,在港上市也没有直接显著的影响到公司的股利支付率,但会通过自由现金流和第一大股东持股比例的影响来间接作用；最后,交叉上市会直接影响到投资者的股利收益率,同时也会通过总资产收益率、去年股利和自由现金流来间接作用。通对A+H上市公司股利宣告时的市场反应研究发现,两个市场的投资者的反应并无显著差异,说明投资者解读公司股利决策时更多的还是基于其公司特征因素考虑而不是其在哪个市场上市。这说明公司在制定股利政策时,管理层应该更加考虑自身特征的影响,而弱化考虑市场特征的影响。综上所述,本文认为就公司的股利政策而言,微观公司层面的影响因素作用是第一位的,宏观市场层面的影响因素是第二位的。但宏观市场因素会通过微观公司因素对股利政策起一定作用。本文的不足之处主要有以下几点：首先,A+H交叉上市的公司数量较少,样本量较小会影响结果的精度；其次,对A+H公司选择配对样本的过程只考虑了三个方面的特征,不够精确,选择出来的配对样本也许并非最优配对样本;最后,在对A+H公司股利宣告的市场反应进行研究时,选取股利预案公告日作为事件日。因为这同时也是年报日,因此其信息并不纯净,市场反应是对多个信息结果的综合反应,只将其认为是对股利信息的反应过于绝对。可能的未来改进设想有：首先,随着时间推移,A+H上市公司数量会越来越多,未来再做A+H公司的分析时结果会更加精确。其次,为A+H选择配对样本时可以设计一个加权计分系统,对不同特征赋予不同权重,按总分数选出最优匹配样本。最后,考虑选择股利正式公告日作为事件日。此时的信息更加纯净,但是由于已经有预案的预期,该事件的信息内涵大大减弱,需要权衡两者之间的利弊。此外,在本论文基础上可以进一步探索的方向有：首先,进一步细分宏观因素。本文并没有对宏观因素进行更细致的分类,只是按所在地整体上分成了两类。未来的研究可以将每一个市场的宏观因素再进一步细分,考察各个宏观因素的不同影响。其次,本文对A+H股进行分析时的微观因素是直接采用的对A股全样本回归结果有影响的因素,可能存在仅影响A+H这一类公司的微观因素没有被包括在方程里,这部分内容也有待继续探索。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1. Introduction
• 1.1 Background and motivation of the thesis
• 1.2 Related concepts and knowledge
• 1.3 The thesis' structure
• 2. Literature review
• 2.1 Theories of dividend policy
• 2.1.1 Classic theories
• 2.1.2 Modern theories
• 2.2 Literatures related to determinants of dividend policy
• 2.2.1 Literatures supporting signaling theory
• 2.2.2 Literatures supporting agency cost theory
• 2.2.3 Literatures supporting tunneling theory
• 2.3 Literatures related to market reactions to dividend announcements in China
• 2.4 Literatures related to differences between Hong Kong and Mainland China markets
• 2.5 Summary
• 3. Hypotheses
• 3.1 Hypotheses about influencing factor from macro level
• 3.2 Hypotheses about interactions between macro and micro level factors
• 4. Regression analysis
• 4.1 Variables and models
• 4.2 Data selection and screening
• 4.3 The regression analysis of all A-share companies
• 4.3.1 Descriptive statistics of the full sample
• 4.3.2 Correlation analysis of the full sample
• 4.3.3 Regression results of the full sample
• 4.4 Regression analysis of A+H companies
• 4.4.1 The selection of A+H companies and their matched companies
• 4.4.2 Descriptive statistics of A+H companies
• 4.4.3 Correlation analysis of A+H companies
• 4.4.4 Regression results of A+H companies
• 4.5 Regression analysis of the combined sample
• 4.5.1 Propensity to pay
• 4.5.2 Payout ratio
• 4.5.3 Dividend Yield
• 5. Market reactions in different markets for A+H companies' dividend announcement
• 5.1 Methodology
• 5.2 Data processing
• 5.3 Result
• 6. Conclusions and limitations
• 7. References
• 后记
• Appendix 1 Data processing of the matched A-share sample
• Appendix 2 Correlation analysis of the combined sample