7.2.3 子样本分析
（1）按照估值大小分类
全部样本股估值的大小在此间分布并不均衡，最大值为16 229.98，最小值为负705.04，其均值为10.55，中值3.59，四分之一分位值和四分之三分位值分别为2.30和5.67。见表7-4。
表7-4 按照估值大小分类的样本特征
按照市净率（PB）[1]大小将样本分为四个子集，分子集时候考虑到等分性和取整原则，（-∞，2.3），［2.3，3.6），［3.6，5.7），［5.7，＋∞），相应的异常收益率如下表7-5所示。
表7-5 估值分类样本区间异常收益率统计特征
从-1日的平均异常收益率AAR来看，市净率在2.3以下的上市公司在解禁事件发生前一日的异常收益为-0.57%，比市净率在5.7以上的上市公司AAR更低一些，从-5日～-1日的CAR来看，也是市净率比较低的两个区间［-∞，2.3）和［2.3，3.6）的CAR稍低一些，统计上也更为显著，可能的原因是这里考察的窗口期过短。
下面按照样本区间的中值把样本分为两个子样本，以市净率2.3为界，分为两个样本，分别画出CAR图（见图7-4），其中，带方块的曲线表示市净率在2.3以上的样本的CAR图，带星号的曲线表示市净率在2.3以下的样本的CAR图。从图7-4我们可以看出，虽然在解禁前几天低估值的样本累积异常收益跌幅稍大一些，但是很快，低估值的样本累积异常收益率就出现了反弹，而高估值的样本的累积异常收益率CAR出现了持续下跌，这说明了，高估值的股票的投资价值相对较低，在面临解禁的时候，股东的出售动力较大。
图7-4 按估值分组事件日前后CAR图
（2）按照实际控制人是否为政府来分类
表7-6描述了按照控制人分类的样本区间异常收益率统计特征。从-1日的AAR来看，控制人为政府的反而略小于非政府控制的上市公司，从-5到-1天的累积异常收益率CAR上看，也是略小于非政府控制的上市公司，这和我们设想的有所出入，有可能是窗口期过短的原因导致。
表7-6 实际控制人分类样本区间异常收益率统计特征
按照上面的样本区间划分，画出累积异常收益率CAR图（图7-5），其中带方块的线条表示政府控制的上市公司解禁的累积异常收益率CAR，带星号的线条表示非政府控制的上市公司解禁的累积异常收益率CAR，中间普通的线条表示全样本的累积异常收益率CAR。从图7-5可以清晰地看出，实际控制人为政府或者非政府在［-20，20］天的窗口期内并无显著差异，甚至政府为实际控制人的上市公司的累积异常收益CAR跌幅还略大一些。
图7-5 按是否政府控制分组的事件日前后累计异常收益率
（3）按照供给冲击大小进行样本来分类
按照供给冲击的大小来分类，全部样本在此间分布并不均衡，其均值为16.07%，中值为10%，四分之一分位值和四分之三分位值分别为5%和22%。见表7-7。
表7-7 按照供给冲击大小分类的样本特征
按照供给冲击大小将样本分为四个子集，分子集时候考虑到等分性和取整原则，［1%，5%），［5%，10%），［10%，20%），［20%，100%），相应的异常收益率如表7-8所示。
表7-8 供给冲击分类样本区间异常收益率统计特征
从-1日的平均异常收益AAR来看，没有显示异常收益率与冲击大小有显著同比增长关系，-5～-1天的CAR发现与供给冲击有一定递增关系。供给冲击达到10%以上的CAR明显比供给冲击在10%以下的要低，统计上也更为显著，但是，供给冲击在10%以下和以上的两个区间内部，差异并明显。这说明10%的供给冲击规模是一个槛，超过10%对市场影响明显加大。
下面以10%的供给冲击为界，划分为两个样本，分别作出CAR图（图7-6），带方块的线条表示供给冲击在10%以上的样本的CAR图，带星号的线条表示供给冲击在10%以下的样本的CAR图，普通的线条表示全样本CAR图，从图7-6可以清晰看出，解禁股的比例（供给冲击大小）对解禁前后累计异常收益率有着明显的影响，供给冲击大的样本CAR跌幅一直大于供给冲击小的样本。这说明股价对解禁冲击比较敏感，解禁比例大的股票受到影响更大一些。
图7-6 按供给冲击大小分组的事件日前后累计异常收益率
（4）按照沪深两地市场进行样本分类
按照市场分类，深圳市场1 736个样本在-1日AAR明显低于上海市场，统计上也更为显著；另一方面，-5～-1天CAR深圳市场略低于上海市场，达到-1.37%，说明深圳市场对冲击的反应更为敏感，也有可能是深圳市场有着更多的小市值股票的关系。见表7-9。
表7-9 沪深市场分类样本区间异常收益率统计特征
下面按照上面的两个样本区间，分别画出CAR图（图7-7），其中，带方块的线条表示沪市的样本的CAR图，带星号的线条表示深市的样本的CAR图，普通线条表示全样本的CAR图，从图7-7可以看出，从整个窗口期来观察，沪深两市的股票在面临解禁冲击的时候差异并不明显。
（5）按照总市值大小进行样本分类
总市值最大的为21 762.31亿元，市值最小的为2.87亿元。全部样本在此间分布并不均衡，其中均值为94.91亿元，中值为33.79亿元，四分之一分位值和四分之三分位值分别为18.86亿元和68.76亿元，如表7-10所示。
图7-7 按沪深板块分组的事件日前后累计异常收益率
表7-10 按照市值大小分类的样本特征（单位：亿元）
按照总市值把样本分为四个子集，分子集时考虑等分性和取整原则，［0，20），［20，35），［35，70），［70，＋∞），相应的异常收益率如表7-11所示。
表7-11 按市值分类样本区间异常收益率统计特征
从表7-11中-1日的AAR看，市值小于20亿元的和市值大于70亿元的平均异常收益率AAR更小一些，市值在20亿～70亿元的上市公司没有显著区别，但是从-5～-1日CAR值来看，20亿元以下的小市值股票受到供给冲击时，累计异常收益率明显最小，统计也最为显著。20亿元市值以上的股票中，没有明显差别。
下面以35亿元市值为界，划分两个样本，分别作出CAR 图（图7-8），其中带方块的线条表示市值35亿元以上的企业的CAR图，带星号的线条表示市值35亿元以下的企业的CAR图，普通线条表示全样本的CAR图，从图中可以看出，虽然在解禁日前后大市值的股票累积异常收益跌幅小于小市值的股票，但是8天后情况出现逆转，大市值的股票的累积异常收益率跌幅反而大于小市值的股票。这有可能是因为35亿元以上的样本中，很多是处于高估状态的股票，并不代表是真正的大的企业。
图7-8 按35亿元市值分界分组的事件日前后累计异常收益率
而以200亿元的市值为界重新划分一下样本区间，分别作出CAR图（图7-9），其中带方块的线条表示市值200亿元以上的企业的CAR图，带星号的线条表示市值200亿元以下的企业的CAR图，普通线条表示全样本的CAR图。从下图中可以清楚地看到，200亿元以上市值的企业累积异常收益跌幅远小于200亿元以下市值的企业，说明大的企业抗冲击能力显著强于小企业。
图7-9 按200亿元市值分界分组的事件日前后累计异常收益率
（6）按照市况进行样本分类
以2007年10月16日为界，分为两段走势，2007年10月16日以前，市场处于牛市状态，上证综指达到6 124点，深成指达到19 600点；2007年10月16日以后，市场处于绵绵下跌的熊市状态，只有2009年有一个较大的反弹，但总体上仍处于熊市状态。如表7-12所示。
表7-12 按市况分类样本区间异常收益率统计特征
表7-12显示，在-1日AAR看，牛市要比熊市的异常收益率小一些，牛市在-1日的平均异常收益率为-0.53%，而在熊市只有-0.23%，且牛市更显著一些，说明解禁事件发生在牛市，对个股相对市场来说，影响更加明显。从-5～-1天的累积异常收益率CAR也可以看到这一点，-5～-1天的窗口期牛市累积异常收益是-1.36%，也显著低于熊市的-1.17%，t值也更加显著。
按照上面的样本区间，下面分别画出牛市和熊市的CAR图，从图7-10中可以看出，牛市的CAR跌幅要大于熊市的CAR跌幅。
图7-10 按市况分组的事件日前后累计异常收益率
（7）按照是否自然人控制进行样本分类
按照实际控制人是否为自然人分类，把样本分为两部分，一部分是自然人控制，样本为1 269个，一部分是非自然人控制，样本为3 029个，从-1日平均异常收益AAR来看，两部分基本差不多，都是-0.45%的负异常收益，从-5日到-1日的累积异常收益率CAR来看，实际控制人为自然人的累积异常收益率CAR略大一点，并无显著差异，表明实际控制人是否为自然人在面对供给冲击时并无显著影响。如表7-13所示。
表7-13 按是否自然人控制分类样本区间异常收益率统计特征
按照上面的样本区间，下面分别画出自然人控制上市公司样本CAR图和非自然人控制上市公司样本CAR图（图7-11），带方块的线条表示自然人控制的上市公司样本，带星号的线条表示非自然人控制的上市公司样本，从图7-11可以清晰地看出，是否自然人控制对样本累积异常收益率CAR没有明显的影响。
图7-11 按是否自然人控制分组的事件日前后累计异常收益率