可转债埋伏配售策略的研究

Research on Ambush Placement Strategy of Convertible Bonds

摘要: 可转换公司债券是一种重要的金融工具，也是近来年我国发展最快的再融资工具之一。可转债埋伏配售策略作为一种新型的抢权配售策略，对这一问题的研究相对较少。本文结合我国金融市场的具体情况，以2022年成功发行的部分可转债为样本，采用事件分析法和市场调整模型，得出了以下结论：在我国资本市场上，可转换债券的发行获得中国证监会批准后，其公告发布日至发行公告日之间，标的股票的异常收益率显著为正，也就是说对可转换债券进行埋伏配售能获得显著为正的收益率。另外，针对影响埋伏配售收益率的因素，研究发现，埋伏配售收益率与可转债发行相对规模显著负相关，与发行人资产负债率、净资产收益率显著正相关。

Abstract: Convertible corporate bonds are an important financial instrument and one of the fastest-growing refinancing tools in China in recent years. As a new type of rights-grabbing placement strategy, the ambush placement strategy of convertible bonds has relatively few studies on this issue. Based on the specific situation of China’s financial market, this paper takes some of the convertible bonds successfully issued in 2022 as a sample, and uses the event analysis method and market adjustment model to draw the following conclusions: in China’s capital market, after the issuance of convertible bonds is approved by the China Securities Regulatory Commission, the abnormal yield of the underlying stock is significantly positive between the announcement date and the issuance announcement date, that is to say, the ambush placement of convertible bonds can obtain a significantly positive yield. In addition, in view of the factors affecting the yield of ambush placement, the study finds that the yield of ambush placement is significantly negatively correlated with the relative scale of convertible bond issuance, and positively correlated with the asset-liability ratio and return on equity of the issuer.

1. 引言

可转换债券(Convertible Bond，简称可转债)，其实质就是债券与买入看涨期权相结合的混合金融工具，与普通债券相比较而言，可转债是一种附有转换条件的债券。可转债既具有债性，又具有股性和期权三个方面的特征，使其成为金融市场上的一种重要融资工具，在上市公司进行融资时具有特殊的地位，在我国近年来发展迅速。尤其是自2017年证监会发布了再融资新规，可转债的发行进入了一个崭新的时期，可转债以井喷式迅速发展，由年初的十多只发展到如今的一千多只，也越来越受到了投资者的追捧。

在此背景下，对可转债的研究也开始成为了学术领域的一个重要话题。对可转债的研究，主要有对可转债定价理论的研究，也有针对可转债条款设计的研究，如对可转债赎回条款、下修条款、回售条款等内容的研究，也有对可转债投资策略的研究，如可转债打新策略、套利策略。而可转债的埋伏配售策略作为一个新兴的投资策略，虽然在实际投资过程中被广泛采用，为部分投资人带来了不错的收益，但对其定量分析和理论效果都是需要我们研究和探讨的重要内容。本文基于目前已有的研究，采用理论分析与实证分析相结合的方法，通过分析我国上市公司在发行可转债获得证监会核准通过日到发行可转债公告日这一期间公司股票实际收益率与预期收益率相比是否存在正的异常收益率，运用事件研究法和市场调整模型对可转债埋伏配售策略进行实证分析，并建立多元线性回归模型，分析了我国可转债埋伏配售策略的可行性及具体情况，探究了埋伏配售这一策略收益率的影响因素，得出相关结论，并给出相应的建议。

2. 文献综述

与普通债券相比较而言，可转债是一种附有转换条件的债券，这个转换条件就是债券持有者可以根据事先的约定在将来某个指定期限内按约定转换为该公司普通股票。其实质就是债券与买入看涨期权相结合的一种混合金融工具，与配股、增发相比，具有一定的优越性，通常公司会在股市低迷、利率较高的情况下发行可转债。可转债基本条款通常包括票面利率、期限、初始转股价格、回售条款、赎回条款、修正条款等。

国外学者对于发行可转债的研究主要是集中于研究可转债公开发行以后对正股的影响，也就是可转债发行的公告效应，对可转债发行获得批准到公开上市这一期间正股价格的研究较少，并且这一研究结论也还没有形成一个统一的观点，出现这种情况的原因可能是与国内外证券市场的规则存在差异且发展水平不一致以及样本筛选标准不同等因素有关。Mikkelson和Partch (1989) [1]的研究指出，美国公司在宣

布发行可转债后，正股股价通常会下跌2%，其原因是发行者和投资者之间的信息不对称。Eckbo和Masulis等(1995) [2]就美国公司的外部融资行为对公司股票价格的影响进行的研究发现：公司发行债券对股价没有显著影响，但是股票发行会对股价带来较大的负效应，而可转债的发行带来的效应介于两者之间，也会使股票产生负效应，不过股价下降程度要小于发行股票带来的下降程度。Abhyankar和Dunning (1998) [3]的研究结果表明在英国宣布发行可转债对股东财富有明显的负面影响，无论使用哪一种发行方式，宣布发行可转债对股东价值都具有负面的影响，特别是私募方式发行的可转换债券的所受影响更大。Jun-Koo Kang和Stulz (1996) [4]以日本资本市场上的可转换债券为样本，其研究发现在可转债发行公司宣布发行可转债后，其股票价格通常会出现正的异常收益。

国内学者对于可转债发行给正股价格带来的效应研究结论也并不统一，且大多研究的事件期集中为可转债发行之后。平中奇和梁四安(2022) [5]以2021年发行的111支可转债为样本，运用事件研究法，对不同窗口期的异常收益率进行统计分析，其研究结果表明，可转债募集说明书公告确实会导致股价的异常波动，尤其是在公告日后第5日收盘前卖出收益率最大。宋芳秀和范翰予(2014) [6]研究了2005年5月1日至2013年12月31日中国A股上市公司可转债预案公告的101个样本，研究结果显示：预案公告效应显著为负，但全流通股样本的预案公告效应为正，并运用多元回归模型对可转债发行公告的股价效应及其影响因素进行了研究，结果表明，流通股比例和股权集中度与预案公告的负效应高度相关，与预案公告效应正相关。吴翰(2021) [7]选取了我国2017至2021年3月发行的可转债数据，研究发现，在可转债发行公告日前，正股波动性表现为正，而在公告日当天，股价表现出正的超额收益，但在接下来的两个交易日内，超额收益会迅速转为负，并在转债公告发出后第二个交易日达到最低，表现为负的股价效应。张鹏(2012) [8]以2000年到2012年发行的64支可转债为样本，实证结果发现：在可转债募集说明书发布后，标的股票在事件窗口前后一天内的累计超额收益为1.14%，并且显著，但市场也存在一定程度的反应过度；在可转债募集说明书发布前的30个交易日内标的股票的累计超额收益为5.57%，同样显著。牟晖，韩立岩，谢朵等(2006) [9]对中国2004年前发行的全部可转债进行的研究发现可转债发行公告对股东价值存在显著的负效应。刘娥平(2005) [10]的实证研究发现可转换债券发行公告具有显著负的财富效应，且公告效应主要由稀释度和负债比率两个影响因素来解释的。总得来看，欧美市场的研究成果中，可转债的公告效应多为负，其原因主要是由于股权稀释和降低了公司财务杠杆，不利于节税及合理扩张，而亚洲市场其公告效应多为正，但受研究方法和选择样本数据的不同，结论并未统一，仍有待进一步研究。

3. 研究设计与样本选取

3.1. 研究设计

本文采用事件研究法[11]来对可转债埋伏配售策略进行实证研究。事件研究法(event study)由Ball和Brown于1968年开创，其原理是根据研究目的选择某一事件，研究事件发生后股票收益率的变化，进而解释该事件的发生对样本股票收益率的影响程度。该方法是基于有效市场假设，在样本股票中用实际收益率减除掉该事件未发生的预期收益率就可以得到异常收益率，便可以衡量该事件对股票价格的影响。本文以公司发行可转债获得证监会批准公告发布为特定事件，以该日作为事件的起始日，同时选择可转换债券发行上市公告书公布日为事件终止日，这段期间作为事件研究法的整个事件期。

在研究过程中，关键在于如何恰当地去衡量股票的异常收益率。本文中的异常收益率采用实际收益率与预期收益率之间的差额来算[12]，这也是主流的研究方法。其中实际收益率可以直接利用事件期内正股的收盘价计算得出，而标的股票的预期收益率则相对复杂。通常情况下，计算正股的预期收益率的方法主要有三种，分别是采用常数均值模型、市场模型或者市场调整模型来计算。常数均值模型假定股票收益率在某个期间内固定不变，因此以股票的平均收益作为该股票的预期收益率；市场模型，假定标的股票收益率与市场组合收益率之间存在线性相关性，通过对标的股票收益率和市场收益率建立的一元线性回归方程，即就是建立如下模型：$E\left(r_{it}\right)={\alpha }_i+{\beta }_i{R}_{mt}+{\epsilon }_{it}$ ，利用最小二乘法估计出α以及β的值，从而计算出在事件期内标的股票的预期收益率；市场调整模型将事件期内市场组合的收益率作为标的股票的预期收益率。比较了这三种模型，由于我国金融市场的波动较大，因此常数均值模型不适用；虽然理论上利用市场模型来计算预期收益率相对准确，但由于该模型的前提假设是要达到有效市场，我国资本市场至今仍未实现，所以如果利用市场模型计算出的预期收益率可能会出现较大偏差。基于以上分析，本文采用市场调整模型来计算股票的预期收益率，然后根据实际收益率与预期收益率之间的差额计算出标的股票在事件期内的异常收益率。对于市场组合的收益率，本文选用上证指数在每支正股事件期内的收益率来代替。

计算股票异常收益率的具体方法如下：

将在事件期内样本公司标的股票i的异常收益率定义为$A{R}_i$ ，那么

$A{R}_i=R_i-R_m=\frac{P_{it}-P_{it-1}}{P_{it-1}}-\frac{P_{mt}-P_{mt-1}}{P_{mt-1}}$

其中，$R_i$ 表示样本公司股票i在事件期间内的实际收益率，$R_m$ 表示在事件期内的市场收益率(预期收益率)；$P_{it}$ 表示样本公司可转债发行公告书公布当日的股票价格，$P_{i t-1}$ 表示样本公司发行可转债获得证监会核准公告当日的股票价格，$P_{mt}$ 表示样本公司可转债发行公告书公布当日上证指数的价格，$P_{m t-1}$ 表示样本公司发行可转债获得证监会核准当日上证指数的价格，价格全部用收盘价代替。在上述计算过程的基础上，所有可转换债券样本对应的所有标的股票在事件期内的平均异常收益率AAR的计算如下：

$AAR=\frac{1}{n}\sum A{R}_i$

然后进行显著性检验，如果检验结果在给定的置信水平下显著，则说明在事件期内的异常收益显著地不等于零。

原假设$H_0$ ：AAR = 0，备择假设：AAR ≠ 0。

检验统计量：T (AAR) = $\frac{AR}{S\left(AR\right)/\sqrt{n}}$ 。

检验统计量服从自由度为n − 1的T分布，其中S (AAR)是AAR的标准差。如果在给定的显著性水平下，检验结果显示拒绝原假设，接受备择假设，则说明上市公司发行可转债在该过程中异常收益率显著异于零，也就说明了可转换债券埋伏配售的可行性。

3.2. 样本选取

为了增强研究结论的实时性，本文选取了2022年发行了可转债的公司股票作为研究对象。2022年共发行了149支可转债，为了得到更准确的研究结论，对其按照一定标准进行了筛选：在事件期内没有审核状态、业绩快报等信息披露的公司被剔除；公司股票在事件期内没有停牌；选择样本尽可能覆盖多个行业。最终选取了30支可转债发行公司的股票作为研究样本。样本的选择来自锐思数据库，样本股票的交易数据及样本公司财务数据来自同花顺和集思录。

4. 可转债埋伏配售实证检验

4.1. 描述性统计与检验

为了更直观地反映选取的30个样本，本文将其数据进行搜集、统计、整理和分析，从而得到了以下结果：

(1) 财务指标及条款指标

Table 1. Descriptive statistics of some indicators of the sample companies of convertible bonds

表1. 可转债样本公司部分指标描述性统计

指标	均值	中位数	最大值	最小值	标准差
异常收益率(%)	1.035333	1.755	18.41	−22.68	3.20159
实际发行规模(亿)	23.86233	18.85	80	3.96	18.5705
净资产总额(亿)	100.3003	75.84	296.68	19.55	83.81064
相对发行规模(%)	27.37533	27.625	46.2	10.11	9.938808
净资产收益率(%)	6.408167	5.8875	13.85	0.72	3.426613
资产负债率(%)	50.04133	47.135	92.48	31.42	15.75257

从表1可知，可转债发行公司的净资产总额平均值为100.3亿元，在可转债发行人样本中，规模最小的发行可转换债券的上市公司净资产总额也将近二十个亿。通过对可转债发行人资产规模的统计，我们可以发现在我国的资本市场上发行可转换债券的公司多数为在各自行业中占据重要地位的大型企业。对于资产负债率，发行可转债的上市公司的资产负债率均值为50.04%，处于一个相对合理的水平。但是我们也发现可转债发行人的资产负债率最高值居然有92.48%，这是由于选取了金融机构(齐鲁银行、浙商证券和常熟银行)加入了研究样本。同时，从上表可知，可转债发行的相对规模均值为27.38%，这与欧美发达资本主义市场的可转债现状有所不同，可能这一差异是由于各国可转债发行的规章制度不同所造成的。从中我们可以注意到，不同发行主体之间，其发行规模存在着相当大的差异，这也说明了不同发行主体公司在财务状况上存在着明显的区别。因此，我们可以推断，这些公司在资本市场上的表现以及其未来的发展前景也会有所不同。此外，用于衡量可转债埋伏配售策略收益的指标——异常收益率的均值为1.04%，大于零，从直观上说明了埋伏配售策略是可行的。

根据前文所述异常收益率的计算公式，分别计算出了可转债样本对应标的股票在事件期内的异常收益率(AR)，见图1。其中，有17个样本异常收益率大于0，平均异常收益率(AAR)为1.04%，t统计量为1.78，表明在5%的置信水平下显著的异于零。综合以上分析，从整体上看，自可转债发行获得证监会批准的信息披露后会对正股产生积极的股价效应，并且直到可转债正式发行这一期间，正股的收益率都能有不错的表现，这也就说明了埋伏配售策略的可行性。

4.2. 变量选取与模型构建

根据上一节对可转债的研究，发现可转债的发行自获得证监会批准后会导致其正股出现正向效应，并且会延续到可转债上市公告书的公布日。为了更加深入地研究异常收益率产生的原因，我们需要对各种变量进行分析，以找到对异常收益率产生影响的因素。因此，本文将根据研究目的，选取适当的解释变量，并进行充分的数据分析和统计，从而得出更加准确的结论，本文通过建立多元线性回归模型，试图找出其中的影响因素，并对其作出恰当的解释。

在参考了国内外的研究方法，并综合考虑我国当前可转债市场的发展情况后，本文结合可转债的特征、发行公司的特征选取了以下5个因素作为解释变量：公司规模(CS)、发行规模(IS)、相对发行规模(RIS)、净资产收益率(ROE)以及资产负债率(ALR)，以事件期内的异常收益率作为被解释变量。变量的定义见表2所示：

Figure 1. Abnormal returns of sample companies

图1. 样本公司股票异常收益率

Table 2. Variable definitions

表2. 变量定义表

变量类型	变量符号	变量名称	变量定义
被解释变量	AR	异常收益率	样本公司在事件期内正股的异常收益率
解释变量	IS	发行规模	实际发行规模，募集资金总额
	CS	公司规模	取样本公司在去年年报中公布的净资产总额
	RIS	相对发行规模	实际发行规模与净资产总额之比
	ROE	净资产收益率	取样本公司在去年年报中公布的净资产收益率
	ALR	资产负债率	取样本公司在去年年报中公布的资产负债率

本文建立如下多元线性回归模型：

$A{R}_i={\beta }_0+{\beta }_{1}I{S}_i+{\beta }_{2}C{S}_i+{\beta }_{3}RI{S}_i+{\beta }_{4}RO{E}_i+{\beta }_{5}AL{R}_i$

4.3. 影响因素的回归分析

首先，利用普通最小二乘法(OLS)对模型进行估计，结果见表3所示。

从表3可以看出，根据系数的正负性可知，事件期内异常收益率与公司规模、相对发行规模负相关，与资产负债率、实际发行规模以及净资产收益率正相关。多元线性回归模型的F值为6.475888，p值为0.000608，小于0.01的显著性水平，通过普通最小二乘法得出的回归方程在拟合优度上能取得不错的表现，$R^2$ 为0.57，回归效果整体不错。但是从T统计量来看，发行规模(IS)、公司规模(CS)、相对发行规模(RIS)三者均未通过检验，我们认为模型可能存在多重共线性的问题，导致了以上三者均为通过T检验，因此需要进行多重共线性的检验。

首先对选取的解释变量进行相关性检验。用Eviews计算出五个解释变量的相关系数见表4所示。

从表4可以得知，部分解释变量之间存在显著的相关性。其中相关性最高的为发行规模(IS)与公司规模(CS)，相关性系数为0.8031，并且发行规模、公司规模与资产负债率的相关性也较高，而在其余的解释变量当中，相关系数的绝对值均为超过0.4，相关性较弱。此外，考虑到发行相对规模是由发行规模与

Table 3. Regression results of abnormal returns during the event period

表3. 事件期内异常收益率的回归结果

Variable	Coefficient	Std. Error	t-statistic	Prob
C	−14.45252	8.298675	−1.741546	0.0944
IS	−0.002512	0.001597	−1.573454	0.1287
CS	0.020362	0.034232	0.594816	0.5575
RIS	−0.233450	0.172081	−1.356626	0.1875
ROE	0.941745	0.433229	2.173779	0.0398
ALR	0.395597	0.121014	3.269006	0.0032
R-squared	0.574313	Mean dependent var		1.035333
Adjusted R-squared	0.485628	S.D. dependent var		10.25019
S.E. of regression	7.351411	Akaike info criterion		7.004518
Sum squared resid	1297.038	Schwarz criterion		7.284758
Log likelihood	−99.06777	Hannan-Quinn criter.		7.094169
F-statistic	6.475888	Durbin-Watson stat		1.546282
Prob (F-statistic)	0.000608

Table 4. Table of correlation coefficients between explanatory variables

表4. 解释变量间的相关系数表

	IS	CS	RIS	ROE	ALR
IS	1.0000	0.8031	−0.0261	−0.0860	0.6624
CS	0.8031	1.0000	−0.3572	0.1485	0.6113
RIS	−0.0261	−0.3572	1.0000	−0.2929	−0.2343
ROE	−0.0860	0.1485	−0.2929	1.0000	0.0418
ALR	0.6624	0.6113	−0.2343	0.0418	1.0000

公司规模之比计算得到的，因此将解释变量公司规模(CS)和发行规模(IS)剔除。其次，在剔除影响微弱的变量之后，将剩余的解释变量保留，进行逐步多元线性回归，以得到更加准确的回归结果。根据上述未被剔除解释变量、被解释变量以及基本模型，重新进行逐步多元线性回归，构建如下影响因素模型：

$A{R}_i={\beta }_0+{\beta }_{1}RI{S}_i+{\beta }_{2}RO{E}_i+{\beta }_{3}AL{R}_i$

利用普通最小二乘法(OLS)对模型进行估计，结果见表5所示：

Table 5. Stepwise regression results of abnormal returns over the event period

表5. 事件期内异常收益率的逐步回归结果

Variable	Coefficient	Std. Error		t-statistic		Prob.
C	−9.695836	8.001165		−1.211803		0.2365
RIS	−0.321556	0.151847		−2.117639		0.0439
ROE	1.085695	0.428548		2.533425		0.0177
ALR	0.251323	0.091682		2.741245		0.0109
R-squared	0.512570		Mean dependent var		1.035333
Adjusted R-squared	0.456328		S.D. dependent var		10.25019
S.E. of regression	7.557887		Akaike info criterion		7.006626
Sum squared resid	1485.163		Schwarz criterion		7.193453
Log likelihood	−101.0994		Hannan-Quinn criter.		7.066394
F-statistic	9.113674		Durbin-Watson stat		1.462385
Prob(F-statistic)	0.000271

从表5我们可以看出，剔除掉公司规模与发行规模后，进行逐步回归，重新利用最小二乘法调整后，虽然$R^2$ 略有下降，但就模型而言，显著性得到了极大的改善，F值通过检验，发行相对规模、净资产收益率和资产负债率三个解释变量在5%的水平上均显著。在很大的程度上解释了可转债埋伏配售异常收益率不同的原因。

4.4. 实证结果分析

从表5的回归结果可知，发行相对规模(RIS)、净资产收益率(ROE)、资产负债率(ALR)等解释变量的显著性都很好，以下是具体分析：

(1) 发行相对规模(RIS)与异常收益率

发行相对规模(RIS)的回归系数为−0.321556，t值为−2.117639，在5%的显著性水平下显著，即发行相对规模与可转债发行自证监会核准日到公告上市日期间的异常收益率负相关。根据以往研究，其原因可从以下两个方面解释：发行相对规模越大，则因转股而稀释股权的作用也越大，导致公司股价下跌。另一方面，发行相对规模越大，对于公司而言，财务负担也越重，这将会对公司市场价值造成不利影响。因此，发行相对规模与异常收益率负相关。

(2) 净资产收益率(ROE)与异常收益率

净资产收益率(ROE)的回归系数为1.085695，t值为2.533425，在5%的显著性水平下显著，即发行公司的净资产收益率与可转债发行自证监会核准日到公告上市日这一期间的异常收益率正相关。净资产收益率是衡量公司盈利能力的重要指标，其数值越高，表明公司盈利能力越强，发展前景更好，可转债的即将发行公告后，公司也得到市场对其潜力的更加认可。

(3) 资产负债率(ALR)与异常收益率

资产负债率(ALR)的回归系数为0.251323，t值为2.741245，在5%的显著性水平下显著，即发行公司的净资产收益率与可转债发行自证监会核准日到公告上市日这一期间的异常收益率正相关。在我国的证券市场，发行可转债是企业对自身未来盈利能力充满信心的一种表现，由此成为对正股股价产生积极影响的重要原因。因此，发行可转债可帮助企业扩大经营规模、提高盈利能力和市场份额，进而增强投资者对公司的信心和支持。此外，可转债还可以通过转换成股票的形式帮助企业实现融资，同时也可以吸引更多的投资者关注和参与，进一步推动公司股票价格的上涨。

5. 结论与建议

5.1. 研究结论

本文选取了2022年在我国A股上市公司发行了可转换债券的30个样本进行研究，得到了以下结论：

(1) 可转债发行获证监会核准后会对股价有正向效应

本文采用了事件研究法，利用市场调整收益模型对30个发行可转换债券的样本进行了研究，发现可转换债券发行获得证监会核准后对标的股票的价格存在显著的正向作用，直到可转债公告上市日，这一期间都存在着为正的异常收益率，其主要体现在自获批日起的事件期内有1.04%的异常收益率，从而证明了埋伏配售策略的可行性。

对这个策略效果的理解需要结合我国证券市场的实际情况。可转换债券存在着债券性质，其票面利率比普通债券低，但能够起到一定的税盾作用，因此发行可转债能够对公司的财务状况起到改善作用，使得投资者认为发行可转债公司的财务状况会变得更加乐观；此外，与国外相比，我国对可转债发行公司的要求较高，所以发行可转债的公司通常具有良好的信誉和财务实力；最后，可转债发行向投资者传递了一种正面的信号：发行人相信正股价格将会上扬，否则由于可转债利率是采取逐年递增的方式，若后期没能顺利完成转股，会增加公司还本付息的压力。

(2) 公司状况是影响埋伏配售收益率的重要因素

从逐步多元线性回归结果来看，综合考虑各方面影响事件期内异常收益率的因素后，提出了公司规模、发行规模、净资产收益率等5个影响因素，并对其进行了回归分析，发现了公司发行相对规模、净资产收益率以及资产负债率是影响埋伏配售策略收益率的重要因素，其中发行相对规模对异常收益率存在显著的负向影响，公司净资产收益率、资产负债率对异常收益率有着显著的正向影响，因此在实际投资过程中，在进行埋伏配售策略，不可盲目，需要对可转债发行人的基本面情况进行综合考虑。

5.2. 相关建议

基于上文的研究结论，本文将分别从投资者、融资者以及监管者的角度提出相应的建议。

(1) 对投资者的建议

可转债不同于股票和普通债券，赋予了可转债持有人在转股期内以约定的价格转换为发行公司的普通股。正是由于这一特点，可转债更受到投资者的青睐，更多的投资者将目光投向了有发展空间和发展潜力的可转债市场，掀起了可转债投资策略研究的浪潮。双低策略、下修博弈策略、转股溢价率策略、摊大饼策略等许多策略被投资者在金融市场中广泛使用，不少投资者也取得了可观的收益。而埋伏配售策略作为一个新兴的投资策略，从本文的实证研究结果来看，虽然证明了可转债埋伏配售策略的可行性，能够带来正向的异常收益，但这仅是一个参考，投资者在进行任何投资时都应该树立正确的投资理念，这种投资理念应该基于理性的思考和分析，而不是盲目跟风或者是随意地进行决策。可转债作为一种兼具债券和股票双重性质的投资品种，其投资价值和风险也需要投资者进行全面的考虑和分析。投资者应该结合可转债的条款设计、公司财务状况和发展潜力以及经济形势的变动情况等多方面因素，进行全面的分析和判断，并根据自己的投资目标和风险承受能力，理性地做出决策。在考虑可转债的投资价值和风险时，投资者还需要注意可转债市场的供需关系、政策环境、信用评级等因素的影响，从而更好地把握可转债投资的时机和风险。

(2) 对融资者的建议

可转债作为上市公司再融资的重要工具，如何保证可转债的成功发行是上市公司应当首先考虑的问题，也要综合考虑到发行可转债后对正股的影响情况。基于此，发行者要不断优化公司基本面，顺利通过证监会核准，注重公司的日常经营与企业管理，提高自身行业竞争力，增强公众对本公司的信心和认可度；其次，在可转债条款设计上，要做到合理，条款的不同设计会对投资者传递不同信号，既要做到对投资者有足够的吸引力，又要考虑到公司自身治理能力和财务状况；发行可转债要选择合适的时机，结合当前宏观经济发展情况，防止正股价格出现大的波动，使可转债这一融资工具对企业发展发挥最大的作用。

(3) 对监管者的建议

由于可转债的发行总体上会对正股有着积极效应，但作为监管者而言，要防止金融资产价格出现剧烈的波动，要保持股票市场价格的稳定。此外，随着我国金融业的发展，可转债融资将会受到越来越多的青睐，监管者应根据市场需求，维护金融市场的公平秩序，需要加强对内幕交易的打击力度，更好地避免内幕交易行为的发生，保护广大中小投资者的利益。在信息披露方面，监管者需要完善相应制度及法律法规，尽量避免内幕消息泄露，保障市场的透明度和公正性。同时，还需要加强监管，促进市场的健康发展，加强对违规行为的惩罚力度，维护市场的公平竞争秩序，为投资者提供更加安全、稳健的投资环境。