计算机应用 | 古代文学 | 市场营销 | 生命科学 | 交通物流 | 财务管理 | 历史学 | 毕业 | 哲学 | 政治 | 财税 | 经济 | 金融 | 审计 | 法学 | 护理学 | 国际经济与贸易
计算机软件 | 新闻传播 | 电子商务 | 土木工程 | 临床医学 | 旅游管理 | 建筑学 | 文学 | 化学 | 数学 | 物理 | 地理 | 理工 | 生命 | 文化 | 企业管理 | 电子信息工程
计算机网络 | 语言文学 | 信息安全 | 工程力学 | 工商管理 | 经济管理 | 计算机 | 机电 | 材料 | 医学 | 药学 | 会计 | 硕士 | 法律 | MBA
现当代文学 | 英美文学 | 通讯工程 | 网络工程 | 行政管理 | 公共管理 | 自动化 | 艺术 | 音乐 | 舞蹈 | 美术 | 本科 | 教育 | 英语 |

股权分置改革过程中的信息不对称(1)

2017-06-07 01:11
导读:金融论文毕业论文,股权分置改革过程中的信息不对称(1)论文样本,在线游览或下载,科教论文网海量论文供你参考: 【摘要】文章度量了样本股票在股权分置改革过程中的信息不对
【摘要】文章度量了样本股票在股权分置改革过程中的信息不对称程度,并选取了股权结构、经营业绩和对价水平等若干类解释变量,运用多元线性逐步回归的方法,对影响股改过程中信息不对称程度的因素进行了实证研究。经验结果显示,股权结构、成交量和对价水平等变量对股改过程中的信息不对称程度具有显著解释力,经营业绩等变量不显著。另外,样本股票信息不对称程度的估计结果显示,随着整个股改进程的推进,信息不对称程度有下降的趋势。  【关键词】股权分置改革 信息不对称 逐步回归 股权结构 对价
  
  一、问题的提出
  
  证券市场中的信息不对称一直是理论研究人员与政府监管部门关注的热点问题,而信息不对称程度的度量以及确定哪些因素影响交易中的信息不对称程度是理解问题的关键。目前,国内学者已经多角度开展了一系列这方面的研究。汪毅慧、廖理和邓小铁在比较了内地和香港两地证券市场的信息不对称程度后发现,内地证券市场的信息不对称程度显著高于香港,并且内地上市公司较高的信息不对称不能归咎于较高比例的国有股权,而是内地整体较差的投资者保护环境所致。吴卫星、汪勇祥和成刚的实证研究发现实证结果表明:A股市场的信息不对称程度与国有股、法人股比例、机构持股比例和股权集中程度显著正向相关。史永东和蒋贤锋通过实证研究证实,内幕交易加剧了市场交易中的信息不对称程度,随着信息的公开,信息不对称程度有效降低。王春峰、董向征和房振明利用信息交易概率(PIN)作为衡量A股市场信息不对称程度的指标,并发现信息交易概率与市场流动性正相关,而与波动性负相关。
  通过对A股市场股票价格变化的观察不难发现,绝大多数股票在股改方案公布前,价格就发生大幅异常波动,这很有可能是信息不对称造成的结果。本文顺着以上内容的研究思路,将研究对象着眼于A股市场在进行股权分置改革(以下简称“股改”)这一重大制度变革过程中的信息不对称,也即股改方案公布前的信息不对称。其目的是对股改过程中的信息不对称程度进行量化,并且探究哪些因素显著影响着这个特定时期的信息不对称。
(科教作文网 zw.nseac.com整理)

  本文在第二部分首先对样本、数据以及各个变量进行描述,并分别对GLOSTEN和HARRIS的模型(简称GH模型,下同)和HUANG和STOLL(1997)的模型(简称HS模型,下同)进行适当修正,以度量A股市场股改过程中的信息不对称程度。在第三部分,我们给出各支样本股票信息不对称程度的度量结果,并按时间先后排序,以观察整个A股市场在股改推进过程中信息不对称程度的变化,然后考察股权结构、经营业绩以及对价水平等因素对股改过程中信息不对称的影响。最后部分就是结论。
  
  二、研究方法与样本选择
  
  1、信息不对称的度量
  有关信息不对称的理论文献一般将股票市场上的投资者分为知情交易者与非知情交易者两大类,并从微观层次分析市场交易中的信息不对称。在这一分析框架下,本文分别在GH模型与HS模型的基础上,建立两个度量股改过程中信息不对称程度的模型,如①式和②式所示:
  
  2、影响信息不对称的因素
  (1)解释变量设定及描述性统计。已有的研究表明,价格、收益波动性、市值以及交易量都可能影响股票市场信息不对称的程度。本文猜测股权结构、经营业绩以及对价水平也有可能影响股改过程中的信息不对称程度。考虑到这些可能影响股改过程中信息不对称程度的因素,本文拟定的初始备择解释变量及其定义如表1所示。
  
  
  3、样本选择
  本文选取上海证券交易所2006年10月10日前完成股改程序且股票代码尾数为“1”的股票(共计69个)作为基本样本。在定量研究股改过程中的信息不对称程度时,我们以每只样本股票股改方案公布前的30个交易日作为研究区间,采用研究区间内每五分钟一次的高频交易数据作为样本。由于每天第一笔交易为集合竞价,因此按惯例将其从高频数据序列中舍去。
上一篇:美国证券法对资产证券化的规范与借鉴(1) 下一篇:没有了