新《证券法》对证券市场的发行、交易、监管、信息披露、投资者保护、行政执法等证券市场基础性制度作出了系统性完善,内容丰富、影响深远。此前,我们已就新《证券法》主要修订要点进行了总结和提炼(点击可读前文《关于新《证券法》,你需要知道这些丨金融法律观察》)。本篇开始,我们将继续对新《证券法》中的重要修订内容进行深入研究,并将陆续推出系列文章,与读者共同探讨。
本文作者:北京炜衡(上海)律师事务所律师邓学敏、孙琳。
新《证券法》修订内容中,最受资本市场关注的修订是确立了全面推行证券公开发行注册制的基本定位和市场化原则,而作为注册制的核心,信息披露制度从信息披露的主体到内容,从违反信息披露义务的行政责任到民事索赔,各方面均得到了进一步的健全和完善。相应地,我国证券市场中最常见的信息披露违法行为——虚假陈述将进一步受到威慑和遏制,虚假陈述责任纠纷案件的司法实践亦将受到深远影响。
在此背景下,我们对证券虚假陈述责任纠纷案件进行了研究,并注意到,在此类案件诸多争议焦点中,损失计算是关键之一,也是投资者提起索赔之前首先需要解决的问题。鉴于现行规范仅就损失计算做出了原则性规定,加上具体算法的多样性、复杂性和专业性,不少投资者在维权伊始即可能面临障碍。因此,本篇以此着手,结合司法实践,向读者拆解证券虚假陈述中投资损失的计算方法。
一、四个重要日期
实施日:作出虚假陈述或者发生虚假陈述之日
揭露日:在全国范围发行或者播放的报刊、电台、电视台等媒体上,首次被公开揭露之日
更正日:虚假陈述行为人在证监会指定披露证券市场信息的媒体上,自行公告更正虚假陈述并按规定履行停牌手续之日
虚假陈述行为的揭露及更正,均属于虚假陈述行为的揭示,只是被揭示的途径不同,前者属于被他人揭露,后者属于自行更正。虚假陈述行为被揭示的意义在于对证券市场发出一个警示信号,提醒投资人重新判断股票价值,进而对市场价格产生影响。因而通常情况下,在个案中,同一虚假陈述行为的揭露日与更正日不会同时出现,也不会同时适用(为便于表述,下文统称为“揭露日”)。
如个案中同时出现虚假陈述行为既被他人揭露、又由上市公司自行公告更正的情况,一般通过评估两个日期对证券市场的警示作用,包括对股价、成交量的影响等,对虚假陈述行为揭示日期进行综合认定。
基准日:虚假陈述行为被揭露或者更正后,为将投资人应获赔偿限定在虚假陈述所造成的损失范围内,确定损失计算的合理期间而规定的截止日期。
确定基准日的意义在于,在法律上推定,至该日虚假陈述行为对相关股票价格的扭曲效应已被市场消化,其造成的价格泡沫已经被虚假陈述揭露日之后的交易行为所挤净。基准日分别按下列情况确定:
(一)揭露日起至被虚假陈述影响的证券累计成交量达到其可流通部分100%之日,但通过大宗交易协议转让的证券成交量不予计算(例如,2015年7月15日为揭露日,涉及虚假陈述的某只股票在该日的可流通股股数为61亿股,至2015年10月26日该只股票的累计成交量达61亿股,达到可流通股股数的100%,故基准日确定为2015年10月26日)。
(二)按前项规定在开庭审理前尚不能确定的,则以揭露日后第30个交易日为基准日。
(三)已经退出证券交易市场的,以摘牌日前一交易日为基准日。
(四)已经停止证券交易的,可以停牌日前一交易日为基准日;恢复交易的,可以第(一)项规定确定基准日。
二、可纳入损失计算的股票交易
计算证券虚假陈述的投资损失,首先要确定可纳入损失计算的股票交易范围。投资人可根据“法释〔2003〕2号”《关于审理证券市场因虚假陈述引发的民事赔偿案件的若干规定》(以下简称“《若干规定》”)对虚假陈述与损害结果之间因果关系的认定,确定可索赔的交易范围。
存在因果关系 | 不存在因果关系 |
在实施日及以后,至揭露日或更正日之前买入 | 在揭露日或更正日及以后进行的投资 |
在揭露日或更正日及以后,因卖出该证券发生亏损,或因持续持有该证券而产生亏损 | 在揭露日或更正日之前已经卖出证券 |
投资的是与虚假陈述直接关联的证券 | 明知虚假陈述存在而进行的投资 |
/ | 损失或者部分损失是由证券市场系统风险等其他因素所导致 |
/ | 属于恶意投资、操纵证券价格的 |
根据上述规定,在下图所示的6种股票买卖情形中,仅有第5种情形可列入损失计算范围,即在实施日(含当日,下同)至揭露日(不含当日,下同)期间买入并在揭露日及以后卖出或持有。后文所述买入均价、卖出均价的计算均与该范围有关。
三、投资损失计算方式
(一) 基本原则
根据《若干规定》,投资人因证券虚假陈述而受到的损失按如下方式计算:
投资人在基准日及以前卖出证券的,投资损失=(买入证券平均价格-实际卖出证券平均价格)×基准日及以前卖出的股票数量
投资人在基准日之后卖出或者仍持有证券的,投资损失=(买入证券平均价格-揭露日起至基准日期间每个交易日收盘价的平均价格)×基准日后卖出或仍持有的股票数量
如投资人仅在实施日至揭露日期间买入股票,并且该等股票仅在揭露日及以后卖出或持有,则按照上述公式计算的投资损失基本不会引起争议。
但在现实的股票交易活动中,投资人的交易行为往往频繁而复杂,在实施日、揭露日前后,投资人均有可能进行多次买进和卖出。而现行规范并未进一步规定,针对此类复杂的股票交易,应采用何种方式计算买入均价和卖出均价。因不同的计算方式会得出不同的损失金额,故司法实践中,当事人往往就此产生争议。
(二) 买入均价的多种算法
就实施日至揭露日期间买入均价的计算,实践中主要存在如下争议,一是投资人在此期间有卖出行为的,计算买入均价时是否要剔除卖出因素(包括卖出股票数量、卖出所得资金);二是如剔除卖出因素,则卖出的股票应认定为投资人在先买入的股票(即在先买入的股票最先卖出),还是应认定为在后买入的股票(即在后买入的股票最先卖出)。
对上述问题的不同回答会产生不同的买入均价计算方式,详见下图。
就上述计算方法的具体应用,我们结合相关裁判案例,对某一投资人的交易情况做如下模拟,并以此为例进行逐一解释。
1. 综合加权平均法
如不考虑投资人在实施日至揭露日期间的卖出行为,则按综合加权平均法,买入均价=实施日至揭露日期间的买入总金额÷在此期间的买入总股数
由此,在上述模拟交易中,实施日至揭露日期间的买入总金额为610,439.70元,在此期间的买入总股数为19,100,故买入均价=31.96元。
江苏高院和南京中院曾在协鑫科技虚假陈述纠纷案中使用该方法计算买入均价,其认为:投资人在实施日至揭露日期间多次买进卖出股票,且买进卖出股票性质和数量难以区分,无法确定卖出股票与所买入股票的对应性,上市公司采用“先进先出”的推定并无事实和法律依据,不予采信。根据《若干规定》的文义和制定目的,买入平均价的计算宜采用实施日至揭露日期间投资人所买入股票的总金额除以买入总股数的方法,而对于投资人在揭露日前卖出的股数,不论亏损或获益,均属于正常的商业风险,不予评价,更加符合投资证券买入平均价格的客观情况。
2. 先进先出+实际成本法
在考虑投资人于实施日至揭露日期间卖出行为的情况下,按照实际成本法,买入均价=(实施日至揭露日期间的买入总金额-在此期间的卖出总金额)/(买入股数-卖出股数)。
同时,根据先进先出原则,投资人在实施日至揭露日期间卖出的股票应先行抵扣其在实施日前持有的库存股,且对该抵扣部分股票收回的相应资金,不计入投资人提前收回的投资成本,即不在总投资成本中予以扣除,相应地,该部分股票亦不计入剩余持股股数的计算。
由此,在上述模拟交易中:
(1)如实施日前的库存股为2,000股,则根据先进先出原则,实施日至揭露日期间卖出的5,900股应先行抵扣2,000股库存股,剩余3,900股卖出所得123,552.90元(=32.09*1,200+71,720.90+13,324.00)方可计入收回的投资成本。
据此,买入均价=(610,439.70-123,552.90)/(19,100-3,900)=32.03元。
(2)如实施日前的库存股为6,000股,则根据先进先出原则,卖出的5,900股全部抵扣库存股,不存在卖出所得资金,故买入均价= 610,439.70/19,100=31.96元。
实际成本法简单快捷,适于手工计算,上海地区法院曾在2014年至2015年多伦股份等虚假陈述纠纷案中使用该算法,但该算法也有明显缺点:
根据《若干规定》,在揭露日之前卖出证券所遭受的损失与证券虚假陈述之间不存在因果关系,不应纳入计算范围。但实际成本法将投资人在揭露日之前卖出股票的损益纳入投资成本。
如果投资人操作水平较差,频繁高买低卖,则计算出的买入均价会高于实际平均买入成本,因为其中包含了投资人的交易损失,极端情况下甚至远高于该股票的最高买入价格(例如,按2元/股买入1000股,按1元/股卖出500股,买入均价为3元/股)。
如果投资人操作水平较高,频繁高抛低吸,则计算出的买入均价会低于实际平均买入成本,因为其中包含了投资人的交易获利,极端情况下甚至远低于其卖出均价,导致其因获利而失去索赔资格。这种计算结果不合理,不能因为投资人操作水平高而获利就失去索赔资格(例如,按2元/股买入1000股,按3元/股卖出500股,买入均价为1元/股)。[注]
对此,也有法院认为(上海一中院“(2017)沪01民初676号”),投资人在揭露日之前卖出股票而收回的相应资金,属于投资人提前收回的投资成本,应当在总投资成本中予以扣除。若按照上述方式计算得出的买入均价高于投资人在该期间买入证券的最高价格的,则应以买入最高价作为买入均价。
3. 先进先出+加权平均法
该方法本质上属于综合加权平均法,只不过在考虑投资人于实施日至揭露日期间卖出行为的情况下,需根据先进先出原则,将投资人在实施日至揭露日期间依先后顺序卖出的股票抵扣投资人在该期间依先后顺序买入的股票,确定可索赔股数的范围后,再按综合加权平均法计算买入均价。辽宁高院、沈阳中院在鞍重股份虚假陈述纠纷案中曾使用该算法。
由此,在上述模拟交易中,实施日至揭露日期间卖出的5,900股按先后顺序冲抵实施日前的库存股2,000股以及在实施日至揭露日期间买入的19,100股。
可索赔股数=(2,000+3,200+2,300-5,900) +4,800+4,800+4,000=15,200。
买入均价=(1,600*31.42+4,800*30.92+4,800*30.86+4,000*34.72)/15,200=31.95元。
4. 先进先出+移动加权平均法
移动加权平均法,是指投资人于实施日至揭露日期间每次买入股票后,以新买入的股票成本加上前次的持仓成本,除以本次买入的股票数量加上前次的持仓数,计算出股票买入均价,即买入均价=(∑本次购入股票成本+本次购入前持股成本)/(∑本次购入股票数量+本次购入前持股数量)。
同样的,结合先进先出原则,如投资人在实施日至揭露日期间有卖出行为,则将其在此期间依先后顺序卖出的股票抵扣在此期间依先后顺序买入的股票,被抵扣的股票交易数据不参与损失计算。
以该方法,每次新买入股票的交易影响并形成新的买入成本,每次卖出股票的交易只影响并减少持股数量,对持股的成本单价不产生影响,揭露日的持股数和持股成本客观上不受揭露日前卖出股票的影响。
由此,在上述模拟交易中,买入均价=32.04元,具体计算如下:
移动加权平均法考虑了从实施日至揭露日整个期间内投资人每次买入证券的价格和数量,同时剔除了因卖出证券导致的盈亏问题,能够较为客观、公允地反映投资人持股成本,避免畸高畸低的计算结果,易于为市场各方接受。
缺点在于该算法相对复杂,手工计算耗时费力,在以往的司法实践中,法院较少使用。不过,这一点在投服中心开发专门的虚假陈述损失计算软件后已有所改观。审理法院或当事人可委托投服中心对损失核定损失。目前司法实践中,上海金融法院在方正科技虚假陈述纠纷案、济南中院在山东墨龙虚假陈述纠纷案、青岛中院在青岛中程虚假陈述纠纷案中均有使用。
如上文图示,上述第2至第4种算法除与“先进先出”原则结合外,理论上还可与“后进先出”原则结合计算买入均价,因基础计算方式不变,故在此不再详述。
(三) 卖出均价的计算
根据《若干规定》,投资人在揭露日及以后的卖出均价因其在基准日及以前是否卖出股票,而采用如下两种不同的计算方法:
1. 投资人在基准日及以前卖出
投资人在揭露日后基准日前多次买卖股票的,在司法实践中,以对应揭露日前投资人所持数量,能够确定该部分股票卖出价格的,按照综合加权平均法计算卖出均价。
如不能区分卖出的是揭露日之前还是之后买进的股票,则一般根据“先进先出”原则,以最先卖出的股票数量依次累加对应至揭露日之前投资人所持数量,确定可索赔的股票范围后,按照综合加权平均法计算卖出均价。其他卖出或仍持有的股票则视为揭露日及之后买进的股票,所发生的损失不在赔偿范围之内。
由此,在上述模拟交易中:
(1)假设实施日前的库存股为6,000股,实施日后揭露日前买入19,100股并卖出5,900股,揭露日后基准日前的买卖情况如下:
则揭露日前卖出5,900股抵扣实施日前的6,000股后,剩余库存股100股;
揭露日后2017/3/14卖出的6,600股中,先抵扣上述100股库存股,剩余卖出的6,500股视为投资人在实施日后揭露日前买入,可列入可索赔股数;
实施日后揭露日前买入的19,100股,扣除6,500股后,尚余12,600股,故揭露日后2017/3/15卖出的5,300股,均为揭露日前买入,均可列入可索赔股数。
故,卖出均价=(6,500*27.16+5,300*28.85)/(6,500+5,300)=27.92元。
(2)假设实施日前的库存股为6,000股,实施日后揭露日前买入19,100股并卖出5,900股,揭露日后基准日前的买卖情况如下:
则如上文所述,2017/3/14卖出的6,500股、2017/3/15卖出的5,300股均可列入可索赔股数;
实施日后揭露日前买入的19,100股,扣除上述11,800股后,余7,300股;
故2017/3/16卖出的8,000股中,7,300股可列入可索赔股数,700股应认定为揭露日后买入,不可列入可索赔股数。
由此,卖出均价=(6,500*27.16+5,300*28.85+7,300*27.00)/19,100=27.57元
也有部分法院不采用“先进先出”原则,直接以揭露日至基准日期间卖出总金额除以卖出总股数计算卖出均价。
2. 投资人在基准日后卖出或继续持有
投资人在基准日后卖出或持有股票的,卖出均价=基准价=揭露日或者更正日至基准日期间每个交易日收盘价的总和÷期间交易日总天数(揭露日至基准日期间,有停牌情况的不应当纳入基准价的计算)
注:中证中小投资者服务中心有限责任公司《证券虚假陈述案投资人损失计算软件的运行逻辑》,2018年11月21日。
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