我国证券市场内幕信息操纵的形成与预警研究文档格式.docx

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信息效率（informationalefficiency）是指股价能对新信息作出迅速反应，从而当前股价能反应当前的股票信息。

信息效率是衡量股市有效性的重要指标，内幕交易对于市场信息效率的影响主要有正反两方观点。

一方认为内幕交易有助于提高信息效率，内幕交易的发生将使公司的新信息更快地反映到股价中。

如Manove（1989）认为内幕信息会通过内幕交易更快地反映到股价中。

Shin（1996）进一步考虑了内幕交易人员与专业投资者在使用信息上的竞争会导致更快更全面的信息披露，所以一定程度的内幕交易可提高股价的信息效率。

另外一些实证也表明在公司公布新闻或季报前股价出现异常变动，这些变动方向多与新闻或季报的内容一致。

另一方学者则认为内幕交易会降低信息效率，指出内幕知情者有推迟信息披露以获得最佳交易机会的激励。

Fishman和Hagerty（1992）得出与Shin（1996）不同的结论，他们考虑了信息的收集成本，认为专业投资者如想获得公司内幕信息需要花费大量成本，而内幕知情者获取内幕信息则基本不需成本，专业投资者在与内幕交易人员的竞争中处于劣势，专业投资者被迫退出相关交易，从而导致更低效的股价。

John和Narayanan（1997）从内幕交易可能导致价格操纵的角度研究，认为内幕交易者可能不按正常方向进行交易，即好消息买入、坏消息卖出，而是反向操作，以误导其他投资者，从而获得长期的利益。

Chakraborty和Yilmaz（2000）证明在市场交易者不知道内幕交易是否存在和投资者的股票需求有限的条件下，只要内幕信息长期存在，任何类型的内幕交易者都很有可能反向操纵。

2）内幕交易对市场风险影响

股市市场风险是指由于市场的不确定性造成的对股市的潜在危害。

一方学者认为内幕交易可以降低市场风险，如Manove（1989）指出内幕交易会使企业信息更快地反应到股价中，使股价更接近实际价值，从而降低股价的不确定性和市场风险。

当然有更多的学者持相反的观点。

Gennot和Leland（1990）分析美国1987年“黑色星期一”股灾时指出了内幕交易对股市风险的影响，他们认为股市信息占有的极大差异会导致市场缺乏流动性，一个很小的未被预期到的供给将产生股价的极大下降，从而可能导致股灾的发生。

Bhattacharya和Spiegel（I99I）引入风险厌恶和非零预期总赋予条件，用瓦尔拉斯模型对存在内幕交易的股票市场进行分析，得出当普通投资者不知情时将不愿与内幕人员进行交易，这将会导致整个市场的崩溃。

Biais和Hillion（I994）也指出当内幕人员在所有交易者中占比过高时，市场效率会大幅降低，最终导致市场崩溃。

3）内幕交易对市场流动性影响

一般学者认为内幕交易会降低股市的流动性，Glosten（1989）在研究内幕交易的模型中表明，若市场中私人信息太多，则市场的流动性会降低。

Leland（1992）证明在内幕交易存在的情况下，由于人们趋于认为股票交易量的变动是由内幕人员利用内幕信息进行交易造成的，所以股票价格会对股票交易量的随机变动更敏感，从而进一步降低市场的流动性。

Beny（1999）对多个国家和地区的股市数据分析，发现在内幕交易监管较放松的地区市场流动性较低，这也从一个侧面说明内幕交易会降低市场流动性。

4）内幕交易对股票价格影响

内幕交易对股价的影响主要包括两个维度：

一是对股价水平的影响，二是对股价波动性的影响。

关于内幕交易对股价水平的影响，一般学者认为内幕交易会使股价水平有所上升。

Leland（1992）在实际投资内生决定的条件下，证明了允许内幕交易时平均股价会有所上升。

关于内幕交易对股价波动性的影响，一般认为内幕交易倾向于增大股票市场的波动性，French和Roll（1986）对1963-1982期间在纽约证券交易所和美国证券交易所上市股票的价格波动进行分析，发现大部分波动产生的原因是由于私人信息导致的知情交易，内幕交易作为知情交易的重要方面，对股票价格的波动性产生了正向影响。

2内幕交易对相关利益方影响

1）内幕交易对交易者利益的影响

交易者分为内幕交易者和外部交易者，文献认为内幕交易对于这两类交易者的利益有着相反方向的影响。

一般学者认为内幕交易会给内幕交易者带来正收益，如Jeng，Metrick和Zeckhauser（1999）采用三种不同的评估模型，对内幕人员在内幕交易期所获得的超额收益进行计算，得出内幕交易者在内幕交易中获得的超常收益为每月0.5％到0.67％。

一般学者认为内幕交易会损害外部交易者的利益，主要有两个原因：

一是由于逆向选择带来的交易成本，在做市商制度下，如果部分交易者拥有内幕信息，对股票价值信息更加了解，则做市商在报价时会考虑这部分损失，从而加大价差，市场交易者将面临更高的卖价和更低的买价，交易成本上升，外部交易者遭受损失。

二是由于内幕交易导致的流动性降低。

外部交易者多为规避风险和平衡投资组合等需要而进行中短线投资者，内幕交易导致的流动性降低会使他们受到损失，Leland（1992）研究发现内幕交易存在时外部交易者的福利将降低。

2）内幕交易对上市公司的影响

文献多认为内幕交易对上市公司有多方面的负面影响，具体包括：

一是由Manove（1989）提出的理论：

内幕交易导致企业实际投资水平低于其最优水平，其机理在于股东害怕内部知情人员利用投资消息进行内幕交易，使自己利益蒙受损失，从而不愿投资于规模较大、风险较高的项目。

二内幕交易导致经理人行为扭曲，经理人为从内幕交易中获得更多收益，乐于接受对股价影响较大的高风险项目，倾向于制造对公司股价有较大超预期影响的公司事件，如重组收购等。

三是由Bhattacharya（2002）的实证分析表明，内幕交易增大了上市公司的权益成本。

总结关于内幕交易的文献，比较统一的观点包括：

1）在信息比较充分的市场中，内幕信息不能显著提高信息效率，从而内幕交易的负面作用大于正面作用。

2）通常内幕交易会加大股价波动幅度，增大证券市场的运行风险；

3）内幕交易会降低市场流动性，不知情的流动性交易者遭受损失；

4）内幕交易对上市公司的治理有较多方面的负面影响。

目前文献对于内幕交易的监管及其实施方面的研究还不够，这也正是本文研究的方向和目标之一。

2.1.2信息不对称研究文献

信息不对称指市场交易双方所掌握的信息出现一方多、一方少，或者一方有、一方无的情况。

当交易的主体不是两个而是多个时，只要有一方比其他各方知道的多，或者有一方比其他各方知道的少，这种情况就叫做信息不对称。

证券市场的信息不对称分为两类，一是上市公司与投资者之间的信息不对称，上市公司对自身的经营状况，盈利水平，信用状况等比投资者有更充分的了解；

二是投资者与投资者之间的信息不对称，部分投资者更容易获得市场信息或是对信息的处理能力更强。

1度量信息不对称的间接方法

Bagehot（1971）首先将买卖价差作为信息不对称的简单测度，买卖价差越大，知情交易存在的概率也越大。

该方法从做市商的角度解释信息不对称问题，认为如果市场存在过多的知情交易者，则做市商将倾向于扩大买卖价差来弥补与知情交易者交易带来的损失。

除了买卖价差外，其他一些间接指标也被用来衡量信息不对称程度。

BenstonandHagerman（1974）用非系统性风险替代信息不对称程度或是知情交易行为。

Stoll（1978）和Stoll（1989）用换手率衡量信息不对称或知情交易程度。

ChiangandVenkatesh（1988）则将公司内部人持股比重，即公司内部人持股占公司流通在外股数的比例，作为信息不对称的测度方法。

最后，Hasbrouck（1991）采用方差分解法，将价格变动的方差分解为与交易相关部分和与交易无关部分，然后将与交易相关的价格变动方差作为信息不对称的衡量指标。

以上这些指标基本都为间接衡量指标，即它们或是反映信息不对称的结果，如买卖价差、非系统性风险、换手率和与交易相关的价格变动方差，或是信息不对称的原因，如内部人持股比重和股权结构。

这些指标缺乏不同市场之间的可比性，不能明确地测度交易者面临的信息不对称程度。

2度量信息不对称的直接方法

对于信息不对称程度的直接测度方法解决了以上问题，首先Glosten（1985）等提出股票市场上所有的交易者按其交易动机不同可划分为两类：

一类是知情交易者（informedtrader），他们利用所拥有的私人信息交易而获取利润；

另一类是不知情交易者（uninformedtrader），或称流动性交易者、噪声交易者，他们不拥有私人信息，交易目的是为了实现股票的流动性。

直接测度信息不对称的方法中较为经典、使用较为广泛的是PIN模型。

Easleyet（1996）最早提出了度量信息风险的PIN模型（ProbabilityofInformedBasedTrading），该模型建立在EasleyandO’Hara（1987）和EasleyandO’Hara（1992）的序贯交易模型基础之上，用逐笔交易的混合分布方法直接测度信息不对称程度。

他们用决策

树的方法计算出知情交易者和非知情交易者分别在好消息、坏消息和没有消息的情形下的订单到达数，然后将知情交易者订单的期望到达数除以所有交易者订单的期望到达数，得到衡量信息不对称大小的知情交易概率PIN。

实证上，他用NYSE（纽约股票交易所）上市的股票为样本，检验其基于信息交易的风险，结果发现股票交易量越

高，即交易越活跃，则信息交易风险越低，价差越低。

作为信息风险测度的鼻祖，Easley的PIN模型被众多学者应用于评估证券市场的信息风险。

如Brown、Finn与Hillegeist（2001）研究得出NYSE的230家公司的交易量与PIN指标存在显著的负相关关系。

Straser（2002）利用PIN模型比较了美国证券交易委员会在2000年10月23日通过上市公司公平揭露法案（RegulationFairDisclosure）前后上市公司股票信息风险的变化，结果发现在实行该法案后，股票信息风险反而显著上升。

BarclayandHendershott（2003）利用PIN模型比较了在非正常交易时间进行交易的股票的信息风险之间的差异，发现股票在开盘前进行交易比股票在收盘后进行交易具有更高的信息风险。

White与Ready（2006）运用PIN模型衡量了美国NYSE，NASDAQ等交易所总市值前3000的公司在1995至2000年间的PIN指标，实证得到PIN指标与样本公司的相对买卖价差存在显著正相关关系。

Brown,HillegeistandLo（2004）利用PIN模型研究了公司的电话会议频率与股票信息风险之间的关系，结果发现公司的电话会议频率越高，股票的信息风险越低。

EasleyandO’Hara（2004）构造了一个具有非对称信息的理性预期资产定价模型，发现在其他条件不变情况下，非知情投资者要求获得溢价以持有信息不对称程度较高公司的股票。

信息不对称的效应无法分散，非知情投资者对可能产生的信息不对称损失有所预期，将要求对该预期损失进行补偿。

从而论证了信息不对称程度越大，预期收益率越高的结论。

Cruces与Kaw