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内幕交易的经济学分析
2025-10-04 09:40:44 责编:小OO
文档
    内幕交易的经济学分析

[摘 要]本文以一个新的角度,定义上市公司的大宗交易作为重要事件,分析这一重大事件前股票的超常收益以及累积超常收益,同时结合内幕交易效应和公告效应判断内幕交易是否存在。和过往的研究结论一致,本文的结论是我国证券市场存在内幕交易。并提出一些治理内幕交易的建议。 

[关键词]内幕交易 大宗交易 超常收益率 累积超常收益率

一、引言

内幕交易是指知情交易者利用实质性的非公开信息的前提下进行证券买卖并取得收益的过程。产生内幕交易的基础是内幕信息。美国CFA协会道德标准手册(Standards of Practie Handbook SOPH)中指出所谓的内幕消息是指具实质性的非公开信息(Material Nonpublic Information),当中的“实质性”就是指影响股票价格的信息。

二、文献综述

Manne(1960)令人争议的指出内幕交易具有积极价值,允许内幕交易人员利用私有信息进行交易可以激励他们为了获得更多的内幕交易利润而更加努力的工作从而提高公司的价值。Carlton(1983)认为由于内幕交易作为一种补偿机制可以克服经理的保守经营,并且能筛选那些最有能力、不言无风险的经历,从而降低公司甄别、监督经理的成本。Dye(1984)通过理论模型证实,在一定的假设下,内幕交易作为一种激励机制在提高公司利益相关人的福利同时也提升了公司的价值。Doglas(1988)通过深入的研究发现,由于信息不对称,不管信息是好是坏,内幕交易把财富从股东转移到内幕人手里。Ausubel(1990)研究表明内幕交易将带来逆向选择问题,损害投资者信心,降低证券市场筹集资金和优化资本配置的功能。Meulbroek(1992)研究了1982-19年间美国证券业协会正式立案的320个内幕交易犯罪案例,得出内幕交易迅速导致价格发生变化并且亲戚市场对价格的发现的结论,内幕交易的日均异常收益率为3%。Chakravarty(1999)提出知情人交易的动态模型。他认为知情交易者的行为迟早会被市场上其他投资者察觉,其他投资者参与,使得获利空间降低。因此,内部人的理性选择是:短期按照相反的方向进行交易以迷惑其他投资者。在中长期则基于内幕信息进行交易。Durnev(2005)对2827个公司样本进行实证研究,得出对内幕交易的监管可以减少基于私人信息的交易行为。但是在大股东控制权集中程度很高的公司而言,内幕交易监管对减少私人信息交易的效率在这些公司身上会大大降低。原因是控股股东被禁止内幕交易后会摄取公司的资源,造成严重的信息不对称,这样使得外部知情者从事更多的私人信息交易活动。

何佳(2001)运用了1999年~2000年五类重大事件披露前后证券价格反映和换手率的变化,情况进行实证分析,指出我国股市存在严重的内幕交易现象。张新(2003)认为内幕交易增强了市场的信息不对称性,侵害了不知情交易者的利益,国内股票市场存在严重的内幕交易现象。张宗新(2003)从证券市场适度的角度入手得出证券市场上的内幕交易是上市公司与机构投资者之间的合作信息博弈产生的一种“正溢出”效应。王韧(2003)从制度经济学的角度对内幕交易进行了研究,指出内幕交易发生是由于契约不完全性和信息不对称。史永东(2004)以国内内幕交易案例作为样本进行研究,得出内幕交易会导致股票均价上升的同时增加股票的波动性。晏艳阳(2006)对前两批股权分置改革的公司运用事件研究法,进行累计超常收益率波动分析,相对交易量的变化,公告效应发现我国股权分置改革中存在严重内幕交易。

三、内幕交易

内幕交易的动机主要为股权分置改革后的中国股市终于摆脱了困扰多年的熊市漩涡,出现前所未有的大牛市,同时部分股份全流通后,作为证券市场的重要参与者,证券公司及从业人员对股价更为关注;其次,伴随市场的扩大,投资者交易日趋活跃,证券公司及其从业人员通过内幕交易方式从中获利的动机随即增强。内幕消息知情人进行内幕交易违反了《证券法》第43条、第76条、《禁止证券欺诈暂时办法》第4条、第6条的相关规定。在2007年,主要证券从业人员内幕交易案例有广发证券总董正清内幕交易案。

四、我国股票市场内幕交易的实证研究

1. 研究样本

我国上海交易所在2002年推出大宗交易制度。股权分置改革以后,国有股和法人股得以流通,持有大量法人股的股东往往是出于自身利益关系,通过大宗交易市场进行交易,套取现金。选择大宗交易平台的原因是国有股和法人股的持有者手中的股 “大小非”,数量之大难以在二级市场上进行全部的抛售。我们并不排除买卖双方通过大宗交易的进行有其他的目的,但在本文我门将假设利用大宗交易平台进行股票买卖的目的是为了大小非套取现金。因此,我们会选择交易所大宗交易平台提供出现过大宗交易的上市公司作为研究样本。

2.具体数据

过往对内幕交易的研究所采用的数据主要有两类:首先是立案的案例,在这方面 的研究有Chakravarty(1997)对美国的立案案例进行研究。另一种是对证券价格造成巨大影响的事件何佳(2001)。本文在选择在2007年12月到2008年6月之间出现大宗交易的上市公司共87个。

3. 实证研究方法

事件研究(even study)最初Fama和Roll在1969年提出。原来是根据研究的目的,选择某一事件,研究这事件前后某一特定时间内样本股票收益率的变化,解释假定事件对股票收益率的影响。本文以大宗交易发生作为特定事件,研究股票收益率在大宗交易发上前后的变动。 

内幕交易的经济学分析(2)

在检验过程中先确定对大宗交易发生这事件进行检验的时间区间,在这里称之为事件窗。事件分析的时间轴如下图所示:

用t=0表示事件发生日期,到表示估计窗口,到表示事件窗。设,,分别表示估计窗口和事件窗口的长度,运用估计窗口计量事件发生之前的正常收益。为事后事件窗口长度。

(1)收益率的计算

计算样本股票i的正常日收益率:

其中为样本股票i在事件窗口中第t日的实际收益率,为样本股票i在事件窗口中t日的收盘价,为样本股票i在前一天的收盘价。所有的样本股票在本文都已复权后的股价分析。

随后我们再计算市场组合的正常日收益率,本文用市场指数当中的分别采用上证综合指数和深圳成分指数进行替代市场组合。

其中为市场指数在事件窗口中第t日的实际收益率,为市场指数在事件窗口中t日的收盘点数,为市场指数在前一天的收盘点数。

(2)正常收益率的计算

首先是测算,也就是市场风险,我们通过市场模型进行测算:

其中,为样本股票i在t日的收益率,为市场指数在交易日t的收益率,为样本股票i的系统风险,为随机误差项。

正常收益率的估算采取模型进行:

其中,为股票i的正常收益率,为无风险利率,本文采用一年期利率计算。

(3)累积超额收益率的计算及其显著性检验

通过上面计算得出的日收益率和正常收益率的结果,我们得出i样本股票第t日的日超常收益率:

最后得出样本股票的日超常收益的算术平均值,

其中N是样本股票数目。之所以要进行各样本股票的算术平均,目的主要是消除除了“特定事件”以外的事件对股票收益率造成的干扰。平均之后我们也能分析市场上存在内幕交易的一个整体状况。最后,我们算出累积超常收益率 。

在上述变量的基础上,我们在进行统计量的显著性检验。如果事件发生对股价不产生影响,那么对于事件窗口内的任一时点t,整个样本的平均异常收益率应该服从均值为0的正态分布;对于事件窗口内任何两个时点之间的平均累计超常收益也应服从均值为0的正态分布。对于时点t,零假设为:

检验统计量为t检验,分别为:

其中,n为所有样本股票的数目。经过上述的检验,对事件窗口内每一时点的和进行检验,得出的T统计量大于临界值,则拒绝零假设,表示特定事件的发生对股价产生影响。

本文把特定事件披露日,也就是大宗交易信息公布的第二天定义为时间点0,事件考察期为(-20,15)共35天,也就是信息披露日,正常收益率的估算期为60天。

(4) 公告效应与内幕交易效应

计算出之后,本文将会用三个指标考察样本上市公司是否存在内幕交易。首先,本文考察是否显著不为零,考察是否通过统计检验。如果显著不为零,说明股票价格在事件日之前就出现异常波动,股价已经提前反映。之后,我们用一个直观的指标公告效应进行检验,即:

公告效应越大,说明中较大部分是由事件发生或者是由信息公告产生的,即表明信息提前泄露的可能性较小;反之表明信息在公开或者在事件发生之前已经被部分知情交易者利用获取超额收益。因此,公告效应的大小有助于我们判断内幕交易是否存在,同时也表明内幕交易程度的大小。

除了公告效应以外,我们还利用内幕交易效应这一指标来判断内幕交易的可能性,即:

内幕交易效应测算股价波动的总幅度有多大比例是发上在信息披露或者事件发生之前的,内幕交易效应越高,表示内幕交易存在的可能性越大。

内幕交易对样本股票除了在价格上的影响外,还会反映到股票的交易量上。倘若特定事件的发生或者信息披露前存在内幕交易,会致使交易量发生巨大的波动。本文运用相对换手率指标检查样本股票是否存在内幕交易,即:

其中为第i种股票在t日的相对交易量,表示样本股票在t日的实际成交量,表示样本股票年平均成交量,采用每一只样本股票的平均日交易量作为平均日交易量的估计值。最后我们计算第t日所有样本股票的平均相对换手率,即

(5) 实证结果

时间窗口(-19,15)内每天的异常收益率合格天的累积超常收益分析:

表1 实证检验结果 

CAR 区间 (-20, 15)

CAR最高值 -0.17441

CAR(-20, -1) -0.098876

CAR(0, 1) -0.00

CAR(1, 15) -0.0612696

CAR(-20,15 ) -0.17425

公告效应 0.09001

内幕交易效应 0.5669

图1表明,重大事件发生日(大宗交易发生日)前20日到事件发生日超常收益率相对平稳,在事件日前3天到前1天,超常收益率变得不稳定,随着事件日的接近而增大,在事件日之后呈现回落的现象,在事件日后,日超常收益依然较大。直到事件日后5日,超常收益率才逐渐减少。这样的状况表明,在大宗交易发生的前三天,持有上市公司股票的知情交易者知道大宗交易即将发生的消息,基于证券市场在2008年当中,投资者担忧“大小非”通过大宗交易抛售,而大小非的解禁以及抛售恰恰是导致2008年单边下跌行情的因素之一。所以知情交易者纷纷选择在大宗交易发生之前进行手中股票的抛售,这正是导致大宗交易信息公告之前,股票收益率发生累计超常收益的原因。

图2可以看出,累积超常收益在公告日前5天就有了明显的反应,并且在大宗交易信息公告前4天突增,直至公告日第5天,累积超常收益率的增加才变得平稳,幅度相对减少。这表示在公告日之前股票收益率已经对事件的发生做出了大部分的反应。 

对比CAR(-20, -1)与CAR(1, 15),前者值为:-0.098876,后者为-0.06127,表示事件公告前的累积超常收益率是事件公告前的超常收益率的2倍多。事件公告日超常收益率仅为-0.00,表示持有公司的知情交易者在大宗交易发生之前就先把手中的股票进行抛售,导致公告日之前股价呈现超常负收益。

我们再讨告效应和内幕交易效应。两者分别为:0.09001和0.5669。Keown(2000)的结论结果信息披露日之前的累计超额收益率的数值占整个考察期的40%-50%时,我们就能认为内幕交易的存在。

最后我们对样本股票进行相对换手率的分析,得出相对换手率的图3。结论是在(-20,15)时期内,相对交易量在大部分的时间均大于1,表示在事件窗内的交易量大于年平均交易量。大宗交易事件的发生对交易量产生影响,也就是在事件窗口内股票交易量出现明显放大,从图表上观测得出,在事件公告日之前相对交易量有两次明显的放大,某程度上可以理解为信息提早泄露,部分知情交易者提前抛售手上持有的股票;同时随着事件公告日的临近,交易量明显突增,我们可推断为知情交易者在确认消息之后再一次抛售手中的股票所致,公告日之后,相对交易量逐渐下降。

五、研究结论

通过实证检验,我们得出在2008年出现大宗交易会对股票价格产生较大程度上的影响。可以理解为大宗交易的频繁发生是2008年证券市场单边下跌的因素之一。

国内证券市场内幕交易情况严重。过往对整体上市、资产注入、资产置换、收购兼并、重大合同的签署等重要事件的研究得出国内证券市场内幕交易情况严重的结论,本文从大宗交易这一事件出发,得出同样的结论。表示只要是有事件会对股票价格产生影响,市场上的知情交易者就会利用此进行套取收益或者规避负收益的操作。

目前证券市场没有足够的法律法规去阻止内幕交易的发生,这可以从内幕交易存在的普遍性和严重性反推得出。

六、建议

首先,加强股票的信息披露。要求上市公司对重大事件披露要做到及时性、完整性和有效性。避免知情交易者利用信息谋取超额收益。其次,完善对内幕交易行为的惩治法规。我国对内幕交易的惩治主要在《刑法》和《证券法》体现。然而对内幕交易的处罚缺少民事责任的追究,对内幕交易如何进行赔付,内幕交易的利益受损者的身份确认等问题目前没有明确的划定。第三,加大监管力度。和证券交易所应该对证券账户进行监控,一旦发现可疑交易,应该立刻进行调查取证。2007年9月17日中国公布的《关于规范上市公司信息披露及相关各方行为的通知》中提及“上市公司在股价敏感重大信息公布前20日累计涨跌幅超过20%的,上市公司在向中国提起行政许可申请时,应充分举证相关内幕信息知情人以及直系亲属不存在内幕交易行为”,这一规定类似美国的辩方举证制度,但是举证的范围过于狭窄,应该扩大为一切涉嫌内幕交易的账户。

参考文献:

[1]宴艳阳 赵大玮:我国股权分置改革中内幕交易的实证研究.金融研究,2006年第4期

[2]张 新 祝红梅:内幕交易的经学分析.经济学季刊,2003年第3卷第l期

[3]张宗新 潘志坚 季 雷:内幕信息操纵的股价冲击效应:理论与中国股市证据,金融研究,2005年第4期

[4] 张宗新:证券市场内幕操纵与监管控制.中国金融出版社,2007年

[5] 朱武祥 蒋殿春 张 新:中国公司金融学.三联书店上海分店,2005年12月

[6]Ausubel:L.M.Insider Trading in a Ratlonal Expectation Eeomomy[J].Ameriean Eeonomic RevieW,Vol.8O,1990

[7]Minenna, Insider Trading, Abnormal Return, value of Preferential Information: a Probabilistic approach,Journal of Banking and Finance,27,2003下载本文

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