A. 研究目的：本文利用优矿提供的行情数据、公司基本面数据、非公开发行数据等，参考天风证券《定增系列之一：定增节点收益全解析》（原作者：吴先兴等）的方法，对定增数量、募资金额等进行了统计分析，并从定增目的、企业属性、行业分类等维度统计了成功率、区间收益、区间超额收益（相对ZZ500）。在收益计算时，为了更好贴近于实际投资的情况，也考虑了买入日一字涨停、卖出日一字跌停、停牌的情况。
B. 研究结论：
- 整体来看定增的金额逐年呈现往上走的趋势，其中2015和2016年是最近15年来的异常高点位置，从17年开始，定增数量开始下降，但募资规模依然高于14年之前
- 根据定增目的划分，项目融资、融资收购资产、配套融资占据融资目的的绝大部分，总占比在80%以上。
- 在不同年份，定增目的占比变动较大，总的来看，融资收购资产所占比例近两年有所下降，而项目融资在2020年（截止4月）占比较大
- 定增中民营企业占据主要部分，达到60%，其次是地方国有企业的19.21%和中央国有企业的11%
- 从分年的情况来看，国有企业定增占比呈现整体下降的趋势，而民营企业占比处于整体上升的趋势
- 从成功率来看：国有企业的成功率都在55%以上，而相对的民营企业成功率只有48%；国防军工、银行、交通运输行业的定增成功率在58%以上，轻工制造、房地产和综合行业的成功率都在50%以下；大股东参与的定增成功率明显高于未参与的定增成功率
- 从区间收益率来看：集团公司整体上市、壳资源财务重组两类定增普遍正收益较大，而收益主要集中于预案到股东大会、股东大会到发审委这两个区间；传媒、国防军工、银行、非银金融、食品饮料则明显收益更高；小市值的股票定增的区间收益更高；大股东现金参与的定增能获得更好的收益
C. 文章结构：本文共分为3个部分，具体如下
- 一、定增数据介绍和统计分析。
- 二、定增流程中的收益分析。
- 三、总结
D. 时间说明
- 一、第一部分运行需要4分钟
- 二、第二部分运行需要15分钟
- 三、第三部分运行需要0分钟
第一部分：定增数据介绍和统计分析
该部分主要内容为：
- 1.1 定增事件流程介绍
- 1.2 定增数据获取和统计
1.1 定增事件流程介绍
参考 天风证券《定增系列之一：定增节点收益全解析》 在研报中总结的内容，定增流程如下图所示
对每一个事件节点，上市公司都会有相应的公告，因此每一个时间点都可能成为事件投资的“交易点”，而这其中又通常存在很多变数，主要表现为：
- 董事会修订预案
- 股东大会否决预案
- 未通过发审委审核
- 未通过证监会审核
- 其它停止实施的情况
由于一些事件只有发生之后才知道（比如董事会事后修订了预案），因此本文所使用的时间都是事件首次发生的时间，下面以漳州发展为例进行说明：
从上面的结果可以看到，以2015年的增发为例，在我们的数据库里预案公告日未2015年09年15日，股东大会日未2015年10月8日。而对比下面天风证券研报的数据说明可知，不同于其它数据商，我们的数据都是记录“首次发生”的时间，对于事件投资者来说更友好、避免引入了未来数据
1.2 定增数据获取与统计
1.2.1 获取定增数据
- 本节利用优矿上的 DataAPI.EquSpoGet 来获取增发数据，数据的字段解释在 “研究数据”中搜索DataAPI的名字即可查询
- 取好的数据存储在 <save_dir>/"dz_df.pkl"中
1.2.2 定增数据的统计
统计维度包括：
- 基于定增数量和募资金额进行统计
- 基于定增成功率进行统计
- 基于定增目的进行统计
- 基于企业经营性质进行统计
定增数量+募资金额
从上图可以看出，整体来看定增的金额逐年呈现往上走的趋势，其中2015和2016年是最近15年来的异常高点位置，从17年开始，定增数量开始下降，但募资规模依然高于14年之前
定增成功率
从上表可以看出，自2005年以来（主要是2006年之后），有4429个定增实施完成，占总比例的58%左右；停止实施的有2114个，占比28%左右，二者加起来占绝大多数，达到了85%左右。从上表也能看出，监管机构审批未通过的有207个，占比2.7%。
定增目的统计
从上表种可以看出，项目融资、融资收购资产、配套融资占据融资目的的绝大部分，总占比在80%以上。补充流动资金、偿还银行贷款、引入战略投资者紧随其后，剩余的则是发生次数较少的情况，占比不到1%
从上图可以看出，在不同年份，定增目的占比变动较大，总的来看，融资收购资产所占比例近两年有所下降，而项目融资在2020年（截止4月）占比较大
定增的企业属性统计
从分年的情况来看，国有企业定增占比呈现整体下降的趋势，而民营企业占比处于整体上升的趋势
第二部分：定增流程中的收益分析
该部分主要内容为：
- 2.1 定增时间间隔统计
- 2.2 行情数据的处理
- 2.3 按定增目的划分的成功率及区间收益率
- 2.4 按企业属性划分的成功率及区间收益率
- 2.5 按所属行业划分的成功率及区间收益率
- 2.6 按总市值划分的成功率及区间收益率
- 2.7 按大股东参与方式划分的成功率及区间收益率
注：根据不同维度进行成功率以及区间收益率统计时，如数据的维度标签为空，则在该维度的统计中删除对应样本，因此会存在在不同维度的统计中样本总量不一样的情况
2.1 定增时间间隔统计
上表展示了所有经过了证监会审批的定增样本的各个区间的时长统计，持续时间最长的是股东大会到发审委审核这段时间，平均在147个自然日、中位数为125个自然日，从发审委到证监会以及从预案到股东大会，中位数为40个自然日左右
2.2 行情数据的处理
一般定增公告时间点会经常伴随涨停、跌停、停牌等情况，为了在测试中更贴合实际情况（如无法买入一字涨停股票），对行情数据进行处理，得到如下两种行情数据：
- 针对买入的行情数据, buy_market_df
- 针对卖出的行情数据, sell_market_df
以买入为例，处理后的行情数据和原始行情数据关系如下图所示：
此外，股价往往是受多维度因素影响，绝对收益并不能完全反应事件本身带来的影响，因此参考天风证券的研报，本文也使用了相对于中证500的超额收益来计算区间收益率，超额收益的定义为：
超额收益=区间内的绝对收益−区间内的中证500指数收益
注：从严谨性来看，指数的价格应该用全收益指数，但考虑到我们使用的是大投资域指数，全收益指数和不考虑除权除息的价格指数差异不是很大，因此本文从简处理，直接使用价格指数
2.3 按定增目的划分的成功率及区间收益率
从上面的统计结果来看，在样本数大于100的统计中，融资收购资产的成功率最高，接近50%左右，其次是配套融资，为40%左右。
从区间收益来看，集团公司整体上市、壳资源财务重组两类定增普遍正收益较大，而收益主要集中于预案到股东大会、股东大会到发审委这两个区间
从超额收益来看，也是集团公司整体上市、壳资源财务重组收益明显，这两个都是对投资标的的明显利好，符合预期。此外，偿还银行贷款的定增出了预案到股东大会这段时间，其它区间内的超额收益也都为正，最大的为首次预案到发审委区间，为10.39%
2.4 按企业属性划分的成功率及区间收益率
2.5 按所属行业划分的成功率及区间收益率
使用行业进行统计的时候，本应使用PIT的行业分类数据，因为历史上申万行业分类进行了变更，且一般情况下公司较少改变所属行业分类，因此此处进行从简处理，所有数据均以data_end_date日的股票行业所属为准
从行业来看，成功率最高的为国防军工、银行、交通运输，成功率在58%以上，最低的为轻工制造、房地产和综合，都在50%以下。总体来看，中位数在50%左右，符合国家发展方向、财务稳健的行业成功率更高。
第三部分：总结
本文对定增数量、募资金额等进行了统计分析，并从定增目的、企业属性、行业分类等维度统计了成功率、区间收益、区间超额收益（相对ZZ500）。本文的统计框架也适用于更多其它维度的标签，读者可以自行修改丰富。在进行超额收益分析时，本文参考了研报的方法只计算了相对于中证500指数的超额收益，读者也可以进一步将比较基准改为相对上证指数、行业指数，以及用基于风险模型的specific return来进行衡量。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4408223/blog/4334803