M&A绩效(CAR与BHAR)
「M&A绩效(CAR与BHAR)」，覆盖 1995-2025 年，频率 static，上市公司层级，含 28 个变量，样本量约 119,211。 衡量上市公司并购事件的市场绩效与会计绩效。
| 时间跨度 | 1995-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | static |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 28 |
| 样本量 | 119,211 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [公告年份] — 从首次公告日提取的年份
- FirstDeclareDate [首次公告日] — 并购事件首次公告日期(YYYY-MM-DD)
- Province
- ProvinceCode
- City
- CityCode
- County
- CountyCode
- IndustryCode
- IndustryName
- DealCount [当日交易笔数] — 同一公司同一天公告的并购交易合并计数
- TotalDealValue [交易总金额] — 当日所有并购交易标的资产价值之和(元)
- IsSucceed [是否成功] — 是否成功完成(0=否，1=是)
- IsRelatedParty [是否关联交易] — 是否关联交易(0=否，1=是)
- IsMajorRestructuring [是否重大重组] — 是否重大资产重组(0=否，1=是)
- IsControlChange [是否控制权变更] — 是否涉及控制权变更(0=否，1=是)
- IsCashPayment [是否现金支付] — 支付方式是否包含现金(0=否，1=是)
- MASeq [并购序号] — 参考吴超鹏等(2008, 管理世界)的方法，该公司第N次并购
- MAInterval [并购间隔] — 参考吴超鹏等(2008, 管理世界)的方法，与上一次并购的间隔天数
- CAR_2_2 [CAR[-2,+2]] — 参考吴超鹏等(2008, 管理世界)的方法，计算公式为：事件窗口[-2,+2]内超额收益率累计和，AR=个股日收益率-等权市场收益率
- CAR_5_5 [CAR[-5,+5]] — 参考吴超鹏等(2008, 管理世界)的方法，计算公式为：事件窗口[-5,+5]内超额收益率累计和，AR=个股日收益率-等权市场收益率
- BHAR_12 [BHAR(12月)] — 参考李善民和朱滔(2006, 管理世界)的方法，计算公式为：并购后12个月购买持有超额收益，基准为规模-BM 5x5组合等权收益率
- BHAR_24 [BHAR(24月)] — 参考陈仕华和王雅茹(2022, 管理世界)的方法，计算公式为：并购后24个月购买持有超额收益，基准为规模-BM 5x5组合等权收益率
- BHAR_36 [BHAR(36月)] — 参考李善民和朱滔(2006, 管理世界)的方法，计算公式为：并购后36个月购买持有超额收益，基准为规模-BM 5x5组合等权收益率
- DeltaROA_1 [ROA变化(1年)] — 参考陈仕华和王雅茹(2022, 管理世界)的方法，计算公式为：并购后1年总资产报酬率变化(百分点)，ROA(t+1)-ROA(t-1)
- DeltaROA_2 [ROA变化(2年)] — 参考陈仕华和王雅茹(2022, 管理世界)的方法，计算公式为：并购前后2年平均总资产报酬率变化(百分点)
常见问题
- 「M&A绩效(CAR与BHAR)」是什么数据集？
- M&A绩效(CAR与BHAR)，隶属公司行为。衡量上市公司并购事件的市场绩效与会计绩效。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1995-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 28 个变量。核心指标包括：首次公告日、当日交易笔数、交易总金额、是否成功、是否关联交易、是否重大重组、是否控制权变更、是否现金支付、并购序号、并购间隔、CAR[-2,+2]、CAR[-5,+5]、BHAR(12月)、BHAR(24月)、BHAR(36月)、ROA变化(1年)、ROA变化(2年)。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为static，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 119,211 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 本数据集旨在衡量中国上市公司并购事件的绩效，涵盖短期市场反应、长期市场反应以及会计绩效变化三个维度。并购绩效的评估是公司金融领域的重要议题，有助于理解并购活动对公司价值的影响。短期市场反应通过计算事件窗口内的累计超额收益率（CAR）来捕捉市场对并购公告的即时看法；长期市场反应则通过购买持有超额收益率（BHAR）来评估并购后较长时间内为股东创造的价值；会计绩效变化通过总资产报酬率（ROA）的变动来反映并购对公司经营效率的长期影响。此外，数据集还包含用于控制和分析的并购事件特征变量，如交易属性（是否现金支付、是否关联交易等）和并购序列特征（并购序号、间隔等）。 短期累计超额收益率（CAR）的计算参考吴超鹏等（2008）的市场调整模型。首先，计算事件窗口内每个交易日的超额收益率（AR），即个股日收益率减去等权市场收益率。然后，将指定事件窗口内的超额收益率进行加总，得到累计超额收益率。本数据集提供了两个常用的事件窗口：[-2, +2]和[-5, +5]，分别对应指标$CAR\2\2$和$CAR\5\5$。 长期购买持有超额收益率（BHAR）的计算参考李善民和朱滔（2006）以及陈仕华和王雅茹（2022）的方法，采用规模-账面市值比（BM）组合作为基准。首先，在每年年初，将所有A股上市公司按总市值和账面市值比（BM）进行5×5分组，构建25个投资组合，并计算每个组合的等权月度收益率作为基准组合收益率。对于一次并购事件，计算并购后第$T$个月（$T$取12、24或36）的购买持有收益率$Ri(T)$，即$(1+R{i,1})(1+R{i,2})…(1+R{i,T})-1$，其中$R{i,t}$为股票$i$在第$t$月的收益率。同时，计算该股票所属的规模-BM匹配组合在同一时期的购买持有收益率$R{p}(T)$。股票$i$在$T$个月内的购买持有超额收益率$BHART$即为两者之差： $$BHART = Ri(T) - R{p}(T)$$ 其中$Ri(T)$为并购方股票在并购后$T$个月内的购买持有收益率，$R{p}(T)$为同期其所属的规模-BM匹配组合的购买持有收益率。本数据集计算了并购后12个月、24个月和36个月的BHAR，分别对应指标$BHAR\12$、$BHAR\24$和$BHAR\36$。 会计绩效变化通过并购前后总资产报酬率（ROA）的变动来衡量，参考陈仕华和王雅茹（2022）的方法。ROA定义为净利润与总资产的比率。指标$DeltaROA\1$衡量并购后第1年相对于并购前1年的ROA变化（单位：百分点），即$ROA{t+1} - ROA{t-1}$。指标$DeltaROA\2$则衡量并购后两年平均ROA相对于并购前两年平均ROA的变化（单位：百分点），计算公式为$(ROA{t+1} + ROA{t+2})/2 - (ROA{t-2} + ROA{t-1})/2$。 并购事件特征变量均为二元指示变量（取值为0或1），用于描述交易的基本属性，包括：支付方式（$IsCashPayment$）、是否导致控制权变更（$IsControlChange$）、是否属于重大资产重组（$IsMajorRestructuring$）、交易双方是否为关联方（$IsRelatedParty$）以及交易最终是否成功完成（$IsSucceed$）。 并购序列特征变量参考吴超鹏等（2008）的方法构建。$MASeq$表示截至当前事件，该公司历史上发生的第$N$次并购。$MAInterval$表示当前并购事件与该公司上一次并购事件之间的间隔天数。 补充说明 - 数据以并购事件为粒度。若同一家公司在同一天公告了多笔并购交易，则将这些交易合并为一个观测，交易总金额（$TotalDealValue$）为各笔交易标的资产价值之和，$DealCount$记录合并的交易笔数，绩效指标基于该合并事件计算。 - 计算BHAR时，若在持有期内股票因退市等原因导致收益率数据缺失，则对应的BHAR指标记为缺失值。 - 计算DeltaROA时，所需的财务数据若缺失，则对应的DeltaROA指标记为缺失值。 参考文献 [1]陈仕华,王雅茹.企业并购依赖的缘由和后果:基于知识基础理论和成长压力理论的研究[J].管理世界,2022(5):155-172. [2]李善民,朱滔.多元化并购能给股东创造价值吗--兼论影响多元化并购长期绩效的因素[J].管理世界,2006(3):129-137. [3]吴超鹏,吴世农,郑方镳.管理者行为与连续并购绩效的理论与实证研究[J].管理世界,2008(7):126-133.
- 如何获取该数据集？
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