20141208-兴业证券-基于Logistic回归的_高送转_预测模型_16页_644kb

2014年“高送转”预测模型分析报告总结

核心内容概述

本报告采用Logistic回归方法构建“高送转”预测模型，分析了影响上市公司实施“高送转”的主要因素，并对2014年度可能实施“高送转”的公司进行了预测。通过模型分析，识别出多个关键变量，并评估了它们对公司实施“高送转”的影响程度。

主要观点

• 高送转定义：本报告将“高送转”定义为年度分红方案中每10股的送股和转增比例之和大于等于5股的分红方式。
• 预测方法：采用Logistic回归模型，基于2005年至2014年10月的样本数据，对各变量进行量化分析，以估计公司实施“高送转”的概率。
• 预测结果：模型预测实施“高送转”的正确率为57%，预测不实施的正确率为92%，总体正确率为77%。
• 高概率公司：有39只股票的预测概率超过50%，其中贵州茅台、海隆软件、飞天诚信、众信旅游、东方网力、片仔癀、斯莱克和天齐锂业等股票的预测概率超过80%。

关键影响因素

正向影响因素

• 每股资本公积金：资本公积金越高，公司实施“高送转”的概率越高。该变量的回归系数为正值，且在1%的水平上统计显著。
• 每股留存收益：留存收益充足意味着公司有更多资金用于分配，因此实施“高送转”的概率更高。该变量的回归系数为正值，且在1%的水平上统计显著。
• 平均股价：平均股价越高，公司实施“高送转”的意愿越强。该变量的回归系数为正值，且在1%的水平上统计显著。
• 是否业绩预增：业绩预增的公司更可能实施“高送转”，因为其财务状况良好且未来业绩增长预期高。该变量的回归系数为正值，且在1%的水平上统计显著。
• 是否次新股：次新股由于刚完成IPO，资本公积金较高，实施“高送转”的意愿更强。该变量的回归系数为正值，且在10%的水平上统计显著。

负向影响因素

• 总股本：总股本越高，公司实施“高送转”的概率越低。该变量的回归系数为负值，且在1%的水平上统计显著。
• 平均上市时间：上市时间越长，公司实施“高送转”的可能性越低。该变量的回归系数为负值，且在1%的水平上统计显著。

分布特征

按年份划分

• 自2005年以来，年度分红次数和比例逐年上升，2013年有近1900家公司实施分红，占比达到75%。
• “高送转”在各年份中呈现非严格单调上升趋势，2013年有319家公司实施“高送转”，约占A股上市公司的12.7%。

按板块划分

• 2008年前，实施“高送转”的公司主要集中在主板市场。
• 自2008年起，中小板和创业板的“高送转”公司数量迅速增长，2013年中小板和创业板的“高送转”公司数量是主板的近4倍。

按行业划分

• 化工、机械设备、医药生物、计算机、电气设备和电子等行业是“高送转”实施的主要行业。
• 银行、休闲服务和钢铁等行业实施“高送转”的比例相对较低。

预测模型构建

1. 样本选择：样本时间区间为2005年1月至2014年10月，筛选条件包括中期未实施“高送转”和总股本小于40亿股。
2. 变量设定：变量包括每股资本公积金、每股留存收益、归属母公司股东净利润同比增长率、平均股价、总股本、平均上市时间、是否业绩预增、是否次新股。
3. 模型结构：使用Logit模型，通过最大似然法进行估计，模型公式如下：
   $$
   \ln \left(\frac {p _ {i}}{1 - p _ {i}}\right) = \beta_ {0} + \beta_ {1} X _ {1 i} + \dots + \beta_ {8} X _ {8 i} + \varepsilon_ {i}
   $$
4. 模型结果：各变量的回归系数和显著性分析表明，除归属母公司股东净利润同比增长率和次新股变量外，其余变量均在1%的水平上统计显著。

关键数据表格

• 表1：实施“高送转”公司的总股本分布，显示大部分公司总股本低于40亿股。
• 表2：主要的影响变量及其含义。
• 表3：Logit模型的估计结果，包括各变量的估计值、标准误差、Wald卡方统计量和P值。
• 表4：模型的预测正确率，显示实施和不实施“高送转”的正确率分别为57%和92%。
• 表5：2014年“高送转”概率的预测结果，列出39只股票及其预测概率。

结论

本报告的主要结论如下：

1. “每股资本公积金”、“每股留存收益”、“平均股价”、“是否业绩预增”和“是否次新股”等变量对公司实施“高送转”具有显著的正面作用。
2. “总股本”和“平均上市时间”对公司实施“高送转”具有显著的负向作用。
3. 模型预测实施“高送转”的正确率为57%，预测不实施的正确率为92%，总体正确率为77%。
4. 有39只股票的预测概率超过50%，其中部分股票的预测概率超过80%。

投资评级说明

• 行业评级：推荐、中性、回避。
• 公司评级：买入、增持、中性、减持。
• 联系方式：提供各地区销售经理的联系方式及地址。

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