浅析上市公司信用缺失与证券监管的博弈分析

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1、浅析上市公司信用缺失与证券监管的博弈分析编辑。　　论文关键词:证券公司上市公司博弃造假监管概率　　论文摘要:上市公司信用缺失是一个国内外证券界都存在的问题。美国的“安然”事件，中国的“银广夏”造假案即为明证。围绕其问题的监管也成为理论界和实务界讨论的热点之一。本文试图从博弃论角度探讨，进一步完善中国证券市场监管措施。　　上市公司业绩操纵和证券监管是证券市场上各方关注的焦点问题，也是证券市场诚信机制的基石。上市公司作为证券产品的提供者，其经营业绩对其利益极其重要。由于现行《证券法>>规定的强制信息披露制度和措施不仅是上市公司维持其上市融资资格，享有首次发行股票，配股

2、，增发等权利的前提条件，对于支撑其二级市场股价更具有决定作用，因此上市公司有业绩操纵的巨大利益动机;现实中监管方由于未能有效预防造假而受到社会的关注和责难，其监管力度和方式也倍受争议;同时，广大中小投资者因为部分上市公司业绩造假而承担了极大的社会成本。因此，研究业绩操纵是改进证券监管工作的前提。　一上市公司造假与证券监管的博弈分析信用是现代市场经济的灵魂。由于人们理性的有限性、证券交易的不确定性、市场信息不完全等因素的存在，致使失信这种“机会主义行为”必然发生。上市公司造假，就是国内外证券都存在的信用缺失的问题。美国的安然事件，中国的“银广夏”造假事件即是信用缺失

3、的突出案例。那么必须从哪个角度入手，避免信用缺失呢?笔者以为对上市公司信用缺失的博弈分析，可以给我们提供很好的启示。　　(一)基本模型假设:1上市公司有绩优(G)和绩差(B)两种类型，公布好报表(H)和差报表(L)是其管理部’I’7选择的结果。现实中存在上市公司与审计部门合谋的可能性。监管是有成本的。认真监管可以识破造假。监管方能判断得出编好报表同时又是绩优公司的概率。好报表给上市公司的好处为V1(如配股，优惠政策，监管较松)，差报表不给公司带来价值，绩差公司业绩操纵成本为C1，查处一次的平均成本为C2，查处一次受到奖励的价值为V2，查处不利使监管方名誉受损的负价

4、值为一V3oV1>V2V3>C1>C2均大于Oo4以P,1-P代表公司绩差、绩优的概率，以Q.1-Q代表好报表和差报表的概率，F与此同时1-F为证监部抽查和不抽查业绩操纵的概率。结合国内证券市场的发展实际情况，可以看出上述假设适用于分析国内证券市场现状。(二)分析业绩造假的可能性。本模型是信号传递博奕模型，推导过程如下。(如图1所示)首先公司经营的“自然N1”情况决定公司类型，然后公司选择做好报表和差报表，最后证监部门在观测到公司发出的信息后，使用贝叶斯法则从先验概率1-P与P得到后验概率:P(G/H)，P(B/H)，P(H/B)，PCL/B)然后选择行动，查处或

5、不查处。中国证券市场上信息不对称的现象在于:上市公司知道自己属于哪一类型公司，但证监部门必须依赖主观概率来估计公司的业绩是否属于操纵。博弈双方的收益情况如图1-11表示，第一行数字代表公司收益，第二行数字代表证监部门收益。　　根据以上博弈状况分析，上市公司基于收益选择自己的行为，那么:如果C1>V1，即造假的成本大于收益，换言之，惩处很严厉，上市公司感到得不偿失，自然会放弃造假。市场的监管就成为例行公事，应该是完全有效的。投资者可以根据公司报表来衡量公司股票价值，市场上没有造假行为存在。但是这种情况不符合国内实际;如果C1而从监管部门这一方分析，监管方可以根据历年

6、上市公司的资料，通过一定的净资产收益率来了解证券市场上绩差和绩优公司的比例。如模型假设2.监管方能判断得出编好报表同时又是绩优公司的概率。即P和一P是己知的。我们现用PX(V2+V3)来具体表示为监管部门是否查处绩差公司造假操纵行为得到的奖惩之和的期望值。前提是V2>C2，只有这样监管方才有查处动力。编辑。再进一步分析:当PX(VZ+V3)U1时，监管方会放松监管不进行查处。此时市场造假现象存在，监管效率是弱效的。这一结果可以从经济学角度来帮助解释国内外证券市场无法完全杜绝造假事件的的原因。当P(V2+V3)>C2时，证监部门有很大的查处激励动机，证监部门判断:P

7、(G/H)二(1-P)/{1-P+PQ)1-P,P(B/H)=PQ/1-P+PQ，e分布于横轴.纵轴则反映对应于e的选择不监管的期望收益。假定e=1时，监管方负价值为一V3时，监管方为[-C2]，图中从-C2到一V3的连线L就是期望收益.因此图中该线和横轴交点Q*点为最佳造假概率，不造假的最佳概率为1刃*，而L上每一点纵坐标都构成不监管时的监管方理论收益。同理也可列出监管方的策略(图5)，监管方随机选择监管概率D点和不监管概率1-D点，连接V1-C1和-C1的连线K为对应的造假方理论收益.可得出D*点为监管方选择不监管最佳概率。可以得出，在沪点和D*点，各方的理论

8、收益为最大