本文關(guān)鍵詞：漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的影響，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,全球經(jīng)濟(jì)進(jìn)入后金融危機(jī)的低迷階段,我國經(jīng)濟(jì)也步入中高速增長的新常態(tài)。新常態(tài)時(shí)期,要保持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展,需要提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率,深化金融體制改革,完善股票市場(chǎng)制度。在我國股票市場(chǎng)現(xiàn)有交易制度中,爭議最多的是漲跌幅限制制度。在A股市場(chǎng)成立初期,投機(jī)氛圍嚴(yán)重,股價(jià)波動(dòng)劇烈,為防止股價(jià)暴漲暴跌,維護(hù)市場(chǎng)穩(wěn)定,設(shè)立了漲跌幅限制制度。20年過去,資本市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展,作為一種干擾性的交易制度,漲跌幅限制對(duì)市場(chǎng)的作用受到越來越多的學(xué)者質(zhì)疑。因此,研究漲跌幅限制制度對(duì)于市場(chǎng)的影響,對(duì)于推進(jìn)股票市場(chǎng)改革有著舉足輕重的意義。以往市場(chǎng)中,“內(nèi)幕交易”等事件頻頻發(fā)生,信息非對(duì)稱成為阻礙價(jià)格發(fā)現(xiàn),加劇股價(jià)波動(dòng),降低市場(chǎng)效率,破壞市場(chǎng)秩序的關(guān)鍵。因此,要促進(jìn)股票市場(chǎng)發(fā)展,首要問題是降低股票市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度。有鑒于此,本文圍繞漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的影響進(jìn)行了全方位、多角度、深層次的研究,以此為市場(chǎng)制度改革提供政策建議。首先,本文通過文獻(xiàn)研究法,從理論上分析了漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的影響,認(rèn)為漲跌幅限制既可能增大股票信息不對(duì)稱程度,也可能降低股票信息不對(duì)稱程度。一方面,漲跌幅限制中斷了價(jià)格的連續(xù)變動(dòng),非知情交易者不能及時(shí)從股價(jià)和成交量的變化中進(jìn)行學(xué)習(xí),導(dǎo)致信息揭示和傳遞的效率降低；而知情交易者為保持其信息優(yōu)勢(shì)以獲取最大利益,會(huì)改變交易策略,企圖掩蓋信息,阻礙了信息的傳播和發(fā)散,使得信息不對(duì)稱程度加深。另一方面,股票漲跌�，F(xiàn)象本身就是對(duì)信息的揭示,它給予投資者一段冷靜的時(shí)間,引致非知情交易者盡可能挖掘隱藏的信息,使私有信息更快泄露；同時(shí),由于股票在漲跌幅限制之外不能交易,知情交易者獲取私有信息的積極性降低,減少了信息不對(duì)稱程度。其次,本文通過實(shí)證研究法,圍繞漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的影響,從以下四個(gè)角度展開了研究：第一,采用分段比較法,研究了A股市場(chǎng)共2373只非ST股票在2014年1月到2015年12月的漲跌情況和信息不對(duì)稱狀況。首先,在論證了EKOP模型測(cè)度A股市場(chǎng)信息不對(duì)稱程度的適用性的基礎(chǔ)上,引入含噪音交易假設(shè)的修正的EKOP模型。然后,用修正的EKOP模型分別測(cè)算了漲跌停股票數(shù)量較少的牛市初期和漲跌停股票數(shù)量較多的股災(zāi)時(shí)期的樣本股的知情交易概率,對(duì)比得出市場(chǎng)的漲跌停股票數(shù)量越多,該時(shí)期股票市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度越高。第二,通過分組比較法,研究了漲跌停股票與漲跌幅較大股票的信息不對(duì)稱程度的差異。根據(jù)每個(gè)交易日的漲跌幅情況,動(dòng)態(tài)地將所有樣本股歸屬于各交易日的漲停股票組、跌停股票組、大漲股票組和大跌股票組,對(duì)各組股票的知情交易概率進(jìn)行參數(shù)檢驗(yàn)(Z檢驗(yàn)),發(fā)現(xiàn)在牛市初期和股災(zāi)時(shí)期,漲跌停股票與漲跌幅較大股票的信息不對(duì)稱程度均存在顯著差異,證明漲跌幅限制與股票信息不對(duì)稱程度有顯著的正相關(guān)關(guān)系。第三,設(shè)置時(shí)間窗口,研究漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度影響的時(shí)效性。在牛市初期和股災(zāi)時(shí)期分別選定漲跌停股票數(shù)量最多的交易日為事件日,2014年7月16日和2015年6月15日。根據(jù)事件日樣本股是否達(dá)到漲跌幅限制分為漲停組,大漲組,大跌組和跌停組。借助非參數(shù)檢驗(yàn)方法(K-W檢驗(yàn)),比較了四組股票的信息不對(duì)稱程度在事件日前后各十日是否存在顯著的差異,發(fā)現(xiàn)：(1)在事件日,漲停組和跌停組股票的信息不對(duì)稱程度在1%的顯著性水平下高于大漲組和大跌組,證明股票達(dá)到漲跌幅限制當(dāng)日,股票的信息不對(duì)稱程度高；(2)在事件日以前,四組股票信息不對(duì)稱程度不存在顯著差異,否定了信息不對(duì)稱程度高的股票更容易達(dá)到漲跌幅限制這一假設(shè),證明股票達(dá)到漲跌幅限制才是事件日股票信息不對(duì)稱程度升高的原因；(3)在事件日后第一個(gè)交易日,漲停組和跌停組股票的信息不對(duì)稱程度在5%的顯著性水平下高于大漲組和大跌組,隨后的交易日,這種顯著差異消失,說明漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的影響有短暫的持續(xù)性。第四,通過構(gòu)建股票信息不對(duì)稱程度影響因素的面板回歸模型,研究了漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度與其影響因素間關(guān)系的改變,進(jìn)一步探索了漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度影響的內(nèi)部傳導(dǎo)機(jī)制。在對(duì)股票信息不對(duì)稱程度影響因素的理論分析的基礎(chǔ)上,引入了漲跌停虛擬變量和漲跌停虛擬變量與各影響因素的交互項(xiàng),構(gòu)建了以知情交易概率為被解釋變量,以虛擬變量、交互項(xiàng)及股票信息不對(duì)稱程度的各影響因素為解釋變量的個(gè)體固定效應(yīng)模型。分析模型中各變量的回歸系數(shù)得出：當(dāng)股票達(dá)到漲跌幅限制時(shí),公司規(guī)模增長對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的負(fù)向影響減弱,股價(jià)的絕對(duì)變化、成交量和振幅對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的正向影響增強(qiáng),股票的信息不對(duì)稱程度升高。最后,結(jié)合理論研究和實(shí)證研究,本文在定量的實(shí)證結(jié)果基礎(chǔ)上,定性地分析了漲跌幅限制導(dǎo)致股票當(dāng)日和次日信息不對(duì)稱程度升高的原因和漲跌幅限制導(dǎo)致股票信息不對(duì)稱程度與其影響因素間關(guān)系變化的原因,并針對(duì)股票市場(chǎng)制度改革提出了相應(yīng)的政策建議。研究認(rèn)為：(1)理性的交易者會(huì)在擁有私有信息且股票當(dāng)日漲跌停價(jià)格接近均衡價(jià)格時(shí)盡可能多地交易,非理性交易者在獲得私有信息后會(huì)立即交易,致使在存在私有信息的市場(chǎng)中,股票達(dá)到漲跌停首日多數(shù)交易為知情交易,知情交易概率較高。股票漲跌停會(huì)引發(fā)非知情交易者的關(guān)注和分析,加快私有信息的泄露。那么,在股票漲跌停次日,若私有信息尚未完全泄露,知情交易者會(huì)繼續(xù)交易以獲取信息收益,但交易次數(shù)將大幅低于漲跌停首日：若私有信息已完全成為公開信息,股票已達(dá)到均衡價(jià)格,知情交易者會(huì)與非知情交易者進(jìn)行反向交易,獲利離場(chǎng)；因此,在股票漲跌停次日,知情交易概率依然較高,但低于股票漲跌停日。(2)公司規(guī)模越小,股價(jià)越容易變化,漲跌幅限制的存在使知情交易者擔(dān)心股價(jià)達(dá)到漲跌幅限制后不能交易而加大交易量,加快交易頻率,使知情交易概率升高。同樣的,股價(jià)變化越多,成交量越大,振幅越大,不知情交易者轉(zhuǎn)變?yōu)橹榻灰渍邊⑴c交易,噪音交易者對(duì)市場(chǎng)變化進(jìn)行判斷而增大交易。這不僅使股價(jià)迅速達(dá)到漲跌停而減少了知情交易機(jī)會(huì),而且會(huì)有更多人分享信息收益,使知情交易者收益減少。因此,知情交易者會(huì)在股價(jià)變化大,成交量和振幅增大的情況下,增大交易頻率和交易量,使市場(chǎng)知情交易概率升高,股票信息不對(duì)稱程度加劇。政策建議：選定上海證券交易所或深圳證券交易所進(jìn)行試點(diǎn),取消漲跌幅限制。若試點(diǎn)市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度降低,則進(jìn)一步在整個(gè)A股市場(chǎng)取消漲跌幅限制。與以往的研究相比,本文的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：(1)論題的選定：以往的研究大多借助于換手率、價(jià)格等指標(biāo)的變化,間接地從漲跌幅限制引發(fā)股票信息不對(duì)稱的原因或漲跌幅限制下信息不對(duì)稱帶來的市場(chǎng)反應(yīng)出發(fā),推斷漲跌幅限制與股票信息不對(duì)稱的關(guān)系。與陳文不同,本文以知情交易概率作為信息不對(duì)稱程度的代理指標(biāo),選定“漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的影響”為研究對(duì)象,對(duì)二者的關(guān)系進(jìn)行正面的,直接的研究。(2)模型的論證：本文直面EKOP模型在測(cè)度A股市場(chǎng)股票信息不對(duì)稱程度上存在的問題,一是指令驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)成交規(guī)則與做市商市場(chǎng)交易規(guī)則存在差異,二是有關(guān)市場(chǎng)參與者的假設(shè)與實(shí)際不符。在此基礎(chǔ)上,本文首先充分論證了EKOP模型對(duì)A股市場(chǎng)的適用性,然后引入了修正的EKOP模型改進(jìn)了傳統(tǒng)EKOP模型假設(shè)中未考慮噪音交易的不足。實(shí)踐證明,修正的EKOP模型計(jì)算結(jié)果符合實(shí)際,能更準(zhǔn)確地衡量股票的信息不對(duì)稱程度。(3)模型的構(gòu)建：股票信息不對(duì)稱程度受多種因素影響,在研究漲跌幅限制對(duì)其影響的傳導(dǎo)機(jī)制時(shí),本文全面考慮了股票信息不對(duì)稱程度的各類影響因素,引入了漲跌停虛擬變量和漲跌停虛擬變量與各影響因素的交互項(xiàng),構(gòu)建了股票信息不對(duì)稱程度影響因素的個(gè)體固定效應(yīng)模型,使研究更全面,結(jié)論更可靠。(4)結(jié)論的延伸：本文不僅深入研究了漲跌幅限制引起股票信息不對(duì)稱程度升高的原因,還從定價(jià)的角度討論了本文結(jié)論對(duì)于其他領(lǐng)域研究的意義。本文研究得出漲跌幅限制會(huì)使股票信息不對(duì)稱程度升高,而前人研究結(jié)論表明信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)是股票定價(jià)不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)因子,那么,在不同股票市場(chǎng)中漲跌幅限制設(shè)置不同會(huì)導(dǎo)致股票信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)不同,而信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)不同會(huì)導(dǎo)致基本面指標(biāo)一致的同一股票的價(jià)格不同。因此,本文的結(jié)論無疑為研究交叉上市股票價(jià)格差異提供了一個(gè)全新的視角。本文存在的不足：(1)由于數(shù)據(jù)收集困難,模型計(jì)算耗時(shí)長,本文只對(duì)比分析了漲跌幅限制在牛市時(shí)期和市場(chǎng)表現(xiàn)極端的股災(zāi)時(shí)期對(duì)股票信息不對(duì)稱程度的影響,沒有研究漲跌幅限制與股票信息不對(duì)稱程度在熊市時(shí)期的相關(guān)關(guān)系；(2)本文分析了漲跌停股票在漲跌停當(dāng)日和次日信息不對(duì)稱程度升高的原因和漲跌幅限制改變股票信息不對(duì)稱程度與其影響因素間相關(guān)關(guān)系的原因。但是,限于筆者資歷淺薄,知識(shí)存在局限性,上述分析尚不能完美地詮釋漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱的影響路徑,有待進(jìn)一步拓展和研究。
【關(guān)鍵詞】：漲跌幅限制 信息不對(duì)稱程度 EKOP模型
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F832.51
【目錄】：

• 摘要4-9
• Abstract9-16
• 1. 緒論16-24
• 1.1 選題的背景和意義16-18
• 1.1.1 選題的背景16-17
• 1.1.2 選題的意義17-18
• 1.2 研究框架與研究方法18-22
• 1.2.1 研究框架19-20
• 1.2.2 研究方法20-22
• 1.3 本文的創(chuàng)新和不足22-24
• 2. 文獻(xiàn)綜述24-31
• 2.1 漲跌幅限制制度的相關(guān)研究24-26
• 2.2 股票信息不對(duì)稱程度影響因素的相關(guān)研究26-27
• 2.3 漲跌幅限制對(duì)股票信息不對(duì)稱程度影響的相關(guān)研究27-31
• 3. A股市場(chǎng)的漲跌情況和信息不對(duì)稱狀況31-44
• 3.1 樣本的選擇31
• 3.2 A股市場(chǎng)的漲跌情況31-34
• 3.3 A股市場(chǎng)信息不對(duì)稱程度的測(cè)度34-43
• 3.3.1 股票信息不對(duì)稱程度的測(cè)度方法34-35
• 3.3.2 EKOP模型35-36
• 3.3.3 EKOP模型測(cè)度A股市場(chǎng)信息不對(duì)稱程度的適用性36-37
• 3.3.4 修正的EKOP模型37-40
• 3.3.5 A股市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度40-43
• 3.4 A股市場(chǎng)漲跌情況和信息不對(duì)稱狀況的關(guān)系43-44
• 4. 股票達(dá)到漲跌停對(duì)股票信息不對(duì)稱程度影響的實(shí)證分析44-64
• 4.1 股票達(dá)到漲跌停與股票信息不對(duì)稱程度有無顯著關(guān)系44-46
• 4.1.1 實(shí)證研究44-45
• 4.1.2 實(shí)證結(jié)果的參數(shù)檢驗(yàn)——Z檢驗(yàn)45-46
• 4.2 股票達(dá)到漲跌停對(duì)股票信息不對(duì)稱程度影響的時(shí)效性46-56
• 4.2.1 實(shí)證研究47-51
• 4.2.2 實(shí)證結(jié)果的非參數(shù)檢驗(yàn)(K-W檢驗(yàn))51-55
• 4.2.3 研究結(jié)論55-56
• 4.3 股票達(dá)到漲跌停對(duì)股票信息不對(duì)稱程度影響的內(nèi)部傳導(dǎo)機(jī)制56-64
• 4.3.1 實(shí)證研究56-62
• 4.3.2 實(shí)證結(jié)果及分析62-64
• 5. 結(jié)論64-68
• 5.1 結(jié)論解釋與政策建議64-66
• 5.2 研究的貢獻(xiàn)和不足66-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 后記71-72
• 致謝72

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