證券的流動性是目前世界范圍的前沿研究熱點之一。論文在對證券流動性研究現(xiàn)有成果綜述的基礎(chǔ)上,研究國內(nèi)非流通股份的流動性價值。 利用單位標準股份的均衡價格、非流通股份和流通股份的交易價格及成交量等指標,構(gòu)造了緊度、結(jié)構(gòu)彈性和結(jié)構(gòu)深度等指標用于度量國內(nèi)整體股票市場的流動性。基于信息嚴重不對稱的實際,以一個流通股份與非流通股份比例對等的公司為例,分析了投資者在投資流通股份和非流通股份的過程中,對非流通股份流動性價值的估計機理,構(gòu)建貝葉斯學(xué)習(xí)過程模型描述投資者從流通股份和非流通股份的成交價格中萃取信息的動態(tài)學(xué)習(xí)調(diào)整過程,發(fā)現(xiàn)無論關(guān)于股份流動性價值的隨機變量具有離散還是連續(xù)分布,流動性價值的期望都會按照指數(shù)級收斂于其全信息的真實價值。 依據(jù)風(fēng)險中性假設(shè)和無套利均衡原理,分析了非流通股首次全流通時點,非流通股份的原持有者與新持有者之間不存在套利行為的均衡狀態(tài),設(shè)定了在非流通股首次全流通時點對原流通股份的持有者進行股權(quán)補償?shù)亩▋r原則,使用一組在兩種狀態(tài)下價值分別為0 和1 的理想基本證券,分別復(fù)制原流通股份和非流通股份,運用狀態(tài)價格定價技術(shù)構(gòu)建了非流通股份首次全流通時點的定價模型。發(fā)現(xiàn)對決定在同一個時點首次全流通其非流通股份的所有上市公司,只需選定其中一家能夠代表整個市場的公司,按定價模型計算出整個市場的一組基之后,就可以結(jié)合各自公司原流通股市價和非流通股份的成交價格計算其非流通股首次全流通時點的價格。 論文沿著限制性股票方法思路,選取非流通股份拍賣和私下協(xié)議現(xiàn)金轉(zhuǎn)讓交易數(shù)據(jù)對國內(nèi)非流通股份流動性價值及其影響因素進行了大樣本實證檢驗。樣本點財務(wù)數(shù)據(jù)匹配的是樣本年度中點的年度橫截面數(shù)據(jù),因變量為非流通股份的流動性價格折扣,備擇解釋變量選取了制度遷徙、交易屬性和公司屬性方面的28 個,多元回歸分析是先用后向逐步回歸考察其多重共線性等相關(guān)問題,再采用前后向相結(jié)合的逐步回歸方法。實證結(jié)論是:平均而言,拍賣方式能提高信息透明度,價格折扣私下協(xié)議轉(zhuǎn)讓比拍賣高大約6.61%; 由具市場代表性的私下協(xié)議轉(zhuǎn)讓得到的緣于增強非流通股份流動性的制度遷徙的流動性價值遷徙大約是同時點相應(yīng)流通A 股價格的8.61%; 流動性價格折扣與制度遷徙、交易屬性和公司橫截面屬性等存在顯著相關(guān)關(guān)
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2005
【中圖分類】：F832.51
【部分圖文】：

15 個模型；第 3 列回歸平方和82顯示隨著進入回歸模型的自變量平方和呈逐步增加的變化，從第 1 個模型 3.98 增加到第 15 個模步回歸中模型改進，已解釋變差越來越大；表中最后一列顯示顯著性概率都小于 0.01%，說明每個模型總體回歸效果都是顯著 F 統(tǒng)計值為 170.94，其顯著性水平＜0.01%，表明在 0.01%水平顯大于未解釋方差84。

被解釋變量 Ill_Dis 的方差散點基本上集中于縱軸回歸標準化殘差標準化預(yù)測值［-2,2］形成的區(qū)域內(nèi)，說明私下協(xié)議轉(zhuǎn)讓樣本多元比較好；表 5－10 最后一列顯示私下協(xié)議轉(zhuǎn)讓樣本多元回歸的最值為 1.244＞1，表明私下協(xié)議轉(zhuǎn)讓樣本多元回歸最終模型序列自嚴重；表 5－12 每一個回歸模型 VIF 行顯示私下協(xié)議轉(zhuǎn)讓樣本多中，自變量方差膨脹系數(shù) VIF 值都比較小，其中最大 VIF 值=1.46議轉(zhuǎn)讓樣本多元回歸方程自變量間的多重共線性問題已得到妥善處

資料來源：統(tǒng)計軟件 SPSS10.0 生成后，經(jīng)過 EXCEL 轉(zhuǎn)換。圖 6－1 總樣本多元回歸殘差散點圖6－1 顯示總樣本多元逐步回歸模型總體效果參數(shù)。第 1 列顯示逐；第 2、3 和 4 列分別顯示隨著進入回歸模型的自變量逐步增加 R、判定系數(shù) R2、經(jīng)過自由度調(diào)整的判定系數(shù) Adjusted R2呈逐Adjusted R2從第 1 個模型的 0.2000 增加到第 14 個模型的 0.411標準差穩(wěn)定在 0.07 左右；第 6 和 7 列分別顯示了隨著進入回歸加，每增加 1 個自變量，回歸模型 R2值和 F 統(tǒng)計量值的變化量模型自由度變化量；第 9 列則顯示了每個模型自由度；第 10 列統(tǒng)計量的顯著性水平，其最大的顯著性水平＜1%。6－2 顯示總樣本多元逐步回歸方差解釋情形。第 1 列顯示了逐步模型；第 3 列回歸平方和顯示隨著進入回歸模型的自變量逐步增和呈逐步增加的變化，從第 1 個模型的 5.23 增加到第 15 個模著逐步回歸中模型的改進，已解釋變差越來越大；表中最后一列
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2 肖莉紅;股權(quán)分置改革中關(guān)于對價的實證研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2007年

3 劉岳恒;我國股權(quán)分置改革對價問題研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2007年

4 龔麗;股權(quán)分置改革法律預(yù)期研究[D];四川大學(xué);2006年

5 任炳旭;對股權(quán)分置改革中對價問題的研究[D];東北財經(jīng)大學(xué);2006年

6 張小明;關(guān)于股權(quán)分置改革中對價問題的相關(guān)研究[D];廣西師范大學(xué);2008年

7 高金窯;股權(quán)分置改革對價比率研究[D];中山大學(xué);2006年

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9 龔慧艷;股權(quán)分置改革的法律問題探索[D];暨南大學(xué);2007年

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本文編號：2855927