證券其它相關(guān)論文-股權(quán)分置改革過(guò)程中的信息不對(duì)稱.doc

證券其它相關(guān)論文-股權(quán)分置改革過(guò)程中的信息不對(duì)稱【摘要】文章度量了樣本股票在股權(quán)分置改革過(guò)程中的信息不對(duì)稱程度，并選取了股權(quán)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和對(duì)價(jià)水平等若干類解釋變量，運(yùn)用多元線性逐步回歸的方法，對(duì)影響股改過(guò)程中信息不對(duì)稱程度的因素進(jìn)行了實(shí)證研究。經(jīng)驗(yàn)結(jié)果顯示，股權(quán)結(jié)構(gòu)、成交量和對(duì)價(jià)水平等變量對(duì)股改過(guò)程中的信息不對(duì)稱程度具有顯著解釋力，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)等變量不顯著。另外，樣本股票信息不對(duì)稱程度的估計(jì)結(jié)果顯示，隨著整個(gè)股改進(jìn)程的推進(jìn)，信息不對(duì)稱程度有下降的趨勢(shì)。【關(guān)鍵詞】股權(quán)分置改革信息不對(duì)稱逐步回歸股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)價(jià)一、問(wèn)題的提出證券市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱一直是理論研究人員與政府監(jiān)管部門關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，而信息不對(duì)稱程度的度量以及確定哪些因素影響交易中的信息不對(duì)稱程度是理解問(wèn)題的關(guān)鍵。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者已經(jīng)多角度開(kāi)展了一系列這方面的研究。汪毅慧、廖理和鄧小鐵在比較了內(nèi)地和香港兩地證券市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度后發(fā)現(xiàn)，內(nèi)地證券市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度顯著高于香港，并且內(nèi)地上市公司較高的信息不對(duì)稱不能歸咎于較高比例的國(guó)有股權(quán)，而是內(nèi)地整體較差的投資者保護(hù)環(huán)境所致。吳衛(wèi)星、汪勇祥和成剛的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)實(shí)證結(jié)果表明：A股市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度與國(guó)有股、法人股比例、機(jī)構(gòu)持股比例和股權(quán)集中程度顯著正向相關(guān)。史永東和蔣賢鋒通過(guò)實(shí)證研究證實(shí)，內(nèi)幕交易加劇了市場(chǎng)交易中的信息不對(duì)稱程度，隨著信息的公開(kāi)，信息不對(duì)稱程度有效降低。王春峰、董向征和房振明利用信息交易概率（PIN）作為衡量A股市場(chǎng)信息不對(duì)稱程度的指標(biāo)，并發(fā)現(xiàn)信息交易概率與市場(chǎng)流動(dòng)性正相關(guān)，而與波動(dòng)性負(fù)相關(guān)。通過(guò)對(duì)A股市場(chǎng)股票價(jià)格變化的觀察不難發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)股票在股改方案公布前，價(jià)格就發(fā)生大幅異常波動(dòng)，這很有可能是信息不對(duì)稱造成的結(jié)果。本文順著以上內(nèi)容的研究思路，將研究對(duì)象著眼于A股市場(chǎng)在進(jìn)行股權(quán)分置改革（以下簡(jiǎn)稱“股改”）這一重大制度變革過(guò)程中的信息不對(duì)稱，也即股改方案公布前的信息不對(duì)稱。其目的是對(duì)股改過(guò)程中的信息不對(duì)稱程度進(jìn)行量化，并且探究哪些因素顯著影響著這個(gè)特定時(shí)期的信息不對(duì)稱。本文在第二部分首先對(duì)樣本、數(shù)據(jù)以及各個(gè)變量進(jìn)行描述，并分別對(duì)GLOSTEN和HARRIS的模型（簡(jiǎn)稱GH模型，下同）和HUANG和STOLL（1997）的模型（簡(jiǎn)稱HS模型，下同）進(jìn)行適當(dāng)修正，以度量A股市場(chǎng)股改過(guò)程中的信息不對(duì)稱程度。在第三部分，我們給出各支樣本股票信息不對(duì)稱程度的度量結(jié)果，并按時(shí)間先后排序，以觀察整個(gè)A股市場(chǎng)在股改推進(jìn)過(guò)程中信息不對(duì)稱程度的變化，然后考察股權(quán)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)以及對(duì)價(jià)水平等因素對(duì)股改過(guò)程中信息不對(duì)稱的影響。最后部分就是結(jié)論。二、研究方法與樣本選擇1、信息不對(duì)稱的度量有關(guān)信息不對(duì)稱的理論文獻(xiàn)一般將股票市場(chǎng)上的投資者分為知情交易者與非知情交易者兩大類，并從微觀層次分析市場(chǎng)交易中的信息不對(duì)稱。在這一分析框架下，本文分別在GH模型與HS模型的基礎(chǔ)上，建立兩個(gè)度量股改過(guò)程中信息不對(duì)稱程度的模型，如式和式所示：2、影響信息不對(duì)稱的因素（1）解釋變量設(shè)定及描述性統(tǒng)計(jì)。已有的研究表明，價(jià)格、收益波動(dòng)性、市值以及交易量都可能影響股票市場(chǎng)信息不對(duì)稱的程度。本文猜測(cè)股權(quán)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)以及對(duì)價(jià)水平也有可能影響股改過(guò)程中的信息不對(duì)稱程度?？紤]到這些可能影響股改過(guò)程中信息不對(duì)稱程度的因素，本文擬定的初始備擇解釋變量及其定義如表1所示。3、樣本選擇本文選取上海證券交易所2006年10月10日前完成股改程序且股票代碼尾數(shù)為“1”的股票（共計(jì)69個(gè)）作為基本樣本。在定量研究股改過(guò)程中的信息不對(duì)稱程度時(shí),我們以每只樣本股票股改方案公布前的30個(gè)交易日作為研究區(qū)間，采用研究區(qū)間內(nèi)每五分鐘一次的高頻交易數(shù)據(jù)作為樣本。由于每天第一筆交易為集合競(jìng)價(jià),因此按慣例將其從高頻數(shù)據(jù)序列中舍去。本文采用的高頻數(shù)據(jù)來(lái)源于“分析家”系統(tǒng)，經(jīng)SAS8.0軟件編程轉(zhuǎn)換和計(jì)算獲得結(jié)果。其他數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)得咨詢數(shù)據(jù)庫(kù)。4、經(jīng)驗(yàn)結(jié)果（1）信息不對(duì)稱程度的度量結(jié)果。表2是69支樣本股票股改過(guò)程中信息不對(duì)稱程度的度量結(jié)果。圖1和圖2分別是將表3列示的ID1、和ID2按樣本股票股改方案公布的時(shí)間順序排列，結(jié)果顯示，無(wú)論ID1、或ID2，均隨時(shí)間的推移，具有下降的趨勢(shì)。這說(shuō)明隨著整個(gè)A股市場(chǎng)股改進(jìn)程的推進(jìn)，信息不對(duì)稱程度有所下降，其原因有可能是信息披露的規(guī)范和中小投資者對(duì)各上市公司的股改方案逐漸形成了合理的預(yù)期。（2）逐步回歸結(jié)果：式與式是分別以ID1和ID2為被解釋變量的回歸結(jié)果。在對(duì)ID1作被解釋變量的逐步回歸過(guò)程中，依次剔除的解釋變量為：QFII、IPO_DATE、PE、LN（SH_INDEX）、LN（MONTH）、PB、ROE、DIVC_RATIO、LN（SIZE）等8個(gè)初始備擇解釋變量；在對(duì)ID2作被解釋變量的逐步回歸過(guò)程中，依次剔除的解釋變量為：LN（SH_INDEX）、IPO_DATE、QFII、PE、LN（MONTH）、DIVC_RATIO、PB、LN（SIZE）、ROE、LN（PRICE）等9個(gè)初始備擇解釋變量。以上回歸結(jié)果表明：第一，股改過(guò)程中信息不對(duì)稱的程度與股權(quán)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，無(wú)論信息不對(duì)稱的程度以ID1或ID2度量，均隨著國(guó)有股、法人股比例增加而增加，隨著國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)持股比例上升而上升，隨著十大股東股權(quán)集中程度提高而提高。這與其他文獻(xiàn)的實(shí)證結(jié)果是一致的。第二，股改過(guò)程中信息不對(duì)稱的程度與換手率正向相關(guān)，這與其它實(shí)證研究結(jié)果不符，說(shuō)明股改對(duì)信息不對(duì)稱的影響具有特殊性。一般而言，交易量與信息不對(duì)稱程度呈反向運(yùn)動(dòng)關(guān)系。原因可能是當(dāng)信息不對(duì)稱程度較高時(shí)，非知情交易者為避免風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)選擇停止交易，而當(dāng)有證據(jù)顯示信息不對(duì)稱程度下降時(shí)，非知情交易者將更多的參與市場(chǎng)交易，從而增加市場(chǎng)交易量。對(duì)于股改過(guò)程中信息不對(duì)稱的程度與交易量正向相關(guān)這一特殊現(xiàn)象，也許可以從信息非均衡和市場(chǎng)交易機(jī)制的角度進(jìn)行解釋。由于市場(chǎng)上存在著知情交易者和非知情交易者，在股改方案公告前，知情交易者很可能通過(guò)某種途徑獲得私人信息，并形成對(duì)該股票股改后真實(shí)價(jià)值的預(yù)期，如果當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)格低于股改后真實(shí)價(jià)值的預(yù)期，知情交易者將進(jìn)入市場(chǎng)買入該股票；如果知情交易者預(yù)期相反，則會(huì)進(jìn)入市場(chǎng)賣出證券。另一方面，非知情交易者并不知道某支股票即將進(jìn)行股改，更不清楚股改方案的具體內(nèi)容。因此，非知情交易者在股改方案公布前，對(duì)股票短期未來(lái)真實(shí)價(jià)值的預(yù)期傾向于保持當(dāng)前的狀況。當(dāng)知情交易者憑借私人信息，進(jìn)場(chǎng)買入或賣出股票時(shí)，股票價(jià)格會(huì)突然大幅上漲或下降，從而突然高于或低于非知情交易者對(duì)股票短期未來(lái)真實(shí)價(jià)值的預(yù)期，這樣，非知情交易者會(huì)傾向于賣出或買入股票。知情交易者由于提前獲知股票的真實(shí)價(jià)值，所以只要股票當(dāng)前價(jià)格不等于股票股改后的真實(shí)價(jià)值預(yù)期，知情交易者買入或賣出股票的行為就不會(huì)停止。因此，股票交易量實(shí)質(zhì)上取決于非知情交易者買賣股票的數(shù)量，而股改過(guò)程中信息不對(duì)稱程度越高，則知情交易者越少，非知情交易者越多，非知情交易者買賣股票的數(shù)量也就可能越多。所以，股改過(guò)程中，信息不對(duì)稱程度與股票交易量正向相關(guān)。第三，股改過(guò)程中信息不對(duì)稱的程度與上市公司的業(yè)績(jī)沒(méi)有顯著相關(guān)性。PE、PB、DIVC_RATIO、ROE等經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的替代指標(biāo)都不顯著。第四，股改過(guò)程中信息不對(duì)稱的程度和樣本股票對(duì)價(jià)水平與平均對(duì)價(jià)水平的偏差具有顯著正向相關(guān)性。原因可能是，樣本股票擬支付的對(duì)價(jià)越高或越低，其股改前后真實(shí)價(jià)值的改變就越大，從而對(duì)知情交易者買入或賣出股票的驅(qū)動(dòng)力也就越大。三、結(jié)論股權(quán)分置改革過(guò)程中的信息不對(duì)稱現(xiàn)象是普遍顯著的，表現(xiàn)在股改方案公布前股票價(jià)格波動(dòng)明顯。但是，隨著整個(gè)A股市場(chǎng)股改進(jìn)程的推進(jìn)，可能由于信息披露的規(guī)范和中小投資者對(duì)股改方案逐漸形成了合理的預(yù)期，使信息不對(duì)稱程度有逐漸下降的趨勢(shì)。經(jīng)過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)、換手率和個(gè)股對(duì)價(jià)水平與平均對(duì)價(jià)水