中国股市重大事件信息披露与股价异动论文

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1、中国股市重大事件信息披露与股价异动论文前言股票市场是信息密集型市场,股价对信息的变化十分敏感。为保证市场的真实和公平,使所有投资者处在一个公平的市场环境中,客观上要求将所有信息准确及时地披露给投资者。然而在实践中,并非所有的信息都能被及时披露。即使在信息披露要求苛刻的美国,如果披露会损害正常的商业交易,重要信息的延迟发布也是联邦证券法所许可的。但是,一旦公司可以合理地保留部分信息.freela,Fisher,Jensen和Roll(1969)提出并被广泛地运用于检验事件发生前后的价格变化,或价格对信息披露的反应程度。在事件研究法中,超常收益(abnormalreturn)是一个很重要

2、的指标,用来度量股价对事件发生或信息披露异常反应的程度。在计算超常收益时,有两类方法,一种是先确定预测正常收益的模型,然后利用该模型的预测误差作为超常收益的估计。在关于正常收益预测模型的选定方面,除了市场模型外,还有其他的一些模型,主要包括如下:(1)用实际收益率和市场收益率的差作为超常收益率的估计(即用表示);(2)用实际收益率与其均值的差作为超常收益率;(3)以CAPM模型作为正常收益率预测模型;(4)以APT模型作为正常收益率预测模型。国外学者对以市场模型和以上前3种方法估计超常收益的检验效果进行了比较,结果表明运用这4种方法的检验效果相差不大,但用均值作调整来估计超常收益率的

3、方法要差一些。在用事件法研究时,通常假定超常收益模型为正态分布,在实际中收益率往往是非正态分布,国外学者的研究表明,这种方法在非正态场合仍然有效。鉴于以上讨论,本文在检验重大事件发布对股价的影响时,分别以市场模型和直接以市场收益率两种方法来预测正常收益。在用市场模型时,模型参数用事件影响期前120个交易日的收益率数据进行估计。在5类事件中,本文均用这两种方法计算了累计平均超常收益,画出了累计超常收益曲线。通过比较发现两种方法得到的结论基本相似,而且累计平均超常收益曲线具有相似的形状,但后一种方法得到的累积收益曲线更显著地反映了股价的变化。由于我国股市的股价波动比较大,导致市场模型中参

4、数的估计不稳定,给检验效果带来一定影响。因此,本文在分析时,以后一种方法为主,即计算超常收益率时用市场收益率作为个股正常收益率的估计。对5类重大事件,我们主要检验事件公布前后的平均股价超常收益率和平均累积超常收益率及相应的日换手率。股价和交易量的异动都是证实内幕交易存在的有力证据。日换手率用日交易量除以总流通股得到,1999年每个上市公司的流通股本用1999年年末的流通股数量来表示,2000年以及2000年年报公告前后的每个上市公司的流通股本用2000年年末的流通股数量来表示。日收益率数据用日收盘价的对数一阶差分表示。检验结果分析运用以上方法分别对5类重大事件公布前后的股价变化进行检

5、验。信息披露日为事件日(即),对事件影响期,本文经过筛选和比较后确定:对利润同比增减50%以上、高转送股两类样本公司,事件影响期定为-30,30;对控制权转移、重大投资类样本公司,事件影响期为-60,60。图1—10分别显示了1999、2000年5类重大事件信息披露前后样本公司的平均累积超常收益率和日换收率,在每个图中,左边的纵轴表示累计平均收益率,右边的纵轴表示日换手率,位于图形上半部分的曲线是累计平均换手率曲线,下半部分的曲线是日换手率曲线。从检验结果来看可得出如下初步结论:1、除2000年净利润同比减少超过50%的样本公司外,对其他类型的重大事件,在公告日前就持续上升而且比较显

6、著,在1999年的上涨速度比2000年快。对1999年净利润同比增长幅度超过50%的公司,年报公告前30个交易日的累计平均收益率(即)达到6.75%。从图1可看出,从年报公布前第25个交易日开始上升,而T检验表明,从公告前第4个交易日到公告后第7个交易日,显著大于0。而在2000年,从公告前30个交易日开始持续下滑,在公告前第9个交易日达到最低点-1.68%,然后开始上升,在公告日当天达到0.77%,在9个交易日内上升了2.445个百分点。从检验的结果来看,这种上涨是显著的。图1、1999年净利润同比增长率大于50%上市公司的累计平均超常收益率和换手率在图3中,在公告前30个交易日就

7、开始持续上升,直到公告前一个交易日略有下降。T检验表明,从公告日前第25个交易日开始,一直显著大于0。在图4中,在公告日前第30个交易日开始持续下降,在公告日前第19个交易日达到最低点后开始缓慢上升。在公告前30个交易日中均为负值,而公告后基本上为正值。从T检验结果看,在公告日前第23到前第19个交易日,均显著为负,其他交易日的不显著地不为0。因此,对2000年净利润同比减少类公司,年报信息在公告前19个交易日就已泄露,导致信息公开后股价波动不大。和199

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