内幕交易对公司业绩影响的实证研究

论文摘要

本文以我国股票市场历史上所有发生过内幕交易的股票为样本，首先通过对内幕交易概念的界定，法律规制内幕交易行为的价值依据和我国现行立法状况的分析，从内幕交易的表现形式，预防监控制度和制裁制度等方面探讨了我国证券监管。接下来对内幕交易的主要研究方法作了概述。包括事件研究法，PPD方法，LMSW方法，Logistic分析方法，决策树模型。然后论文以证监会从1992年成立至2005年6月底期间公布的涉及操纵市场、内幕交易的26个行政处罚决定，再包括司法系统在审查的及已判决的涉及内幕交易或市场操纵违规的案例，共计38次案例为研究样本，采用Logistic模型对内幕交易前后影响公司业绩主要因素的变化进行实证分析。最后综合分析各个时间点上模型的特征，得出结论，信息公告前较长的时间，公司业绩的变动的主要相关因素是股权结构因素和风险因素，因为这段时间期间公司并未受重大信息的影响，所以代表重大信息的相关指标未成为显著相关因素。信息公告前后较短的时间内，公司业绩的变动的主要影响因素是重大信息和公司规模。因为这段时间期间公司受重大信息的影响程度最大，所以代表重大信息的相关指标成为显著相关因素。说明内幕交易概率值和公司资产规模之间存在显著的负相关关系，由于规模越大的公司，越容易被市场关注，相关的私人信息越容易被挖掘和传播，所以内幕交易发生概率越小，反之亦然。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 选题的背景和意义
• 1.2 文献综述
• 1.2.1 内幕交易的存在性的研究
• 1.2.2 国内外关于内幕交易对证券市场影响的理论研究
• 1.2.3 国内外关于内幕交易对证券市场影响的实证研究
• 1.3 研究内容与方法
• 1.3.1 主要研究方法
• 1.3.2 本文结构
• 2 内幕交易研究的基础理论和方法介绍
• 2.1 内幕交易相关概念的界定
• 2.1.1 内幕人的界定
• 2.1.2 内幕信息的界定
• 2.1.3 内幕交易的界定
• 2.1.4 市场操纵的界定
• 2.2 内幕交易和市场操纵特征
• 2.2.1 内幕交易的特征
• 2.2.2 市场操纵的特征
• 2.3 内幕交易与市场操纵者所受的处罚
• 2.4 内幕交易的主要研究方法
• 2.4.1 事件研究法
• 2.4.2 PPD方法
• 2.4.3 LMSW方法
• 2.4.4 Logistic分析方法
• 2.4.5 决策树模型
• 2.5 小结
• 3 内幕交易对公司业绩影响的实证研究方法设计
• 3.1 公司业绩、内幕交易的测量
• 3.1.1 公司业绩的测量指标
• 3.1.2 内幕交易的测量指标
• 3.2 内幕交易、公司业绩的作用机理
• 3.2.1 内幕交易与市场操纵的外在驱动因素
• 3.2.2 内幕交易与市场操纵的内在驱动因素
• 3.3 内幕交易对公司业绩的影响相关假设
• 3.3.1 假设1
• 3.3.2 假设2
• 3.4 小结
• 4 我国股票市场内幕交易对公司业绩影响的实证分析
• 4.1 模型与数据收集
• 4.1.1 模型
• 4.1.2 数据收集
• 4.2 实证分析
• 4.2.1 数据处理
• 4.2.2 Logit回归分析
• 4.3 研究结果
• 4.3.1 分时间点的Logit回归结果分析
• 4.3.2 以公布日分界的Logit回归结果分析
• 4.4 小结
• 5 基本结论、政策建议及进一步的研究方向
• 5.1 基本结论
• 5.2 政策建议
• 5.3 本文局限以及进一步的研究方向
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 附录A 分时间点的LOGIT回归表
• 附录A.1 第4时间点logit回归输出表
• 附录A.2 第3时间点logit回归输出表
• 附录A.3 第2时间点logit回归输出表
• 附录A.4 第1时间点1ogit回归输出表
• 附录A.5 第0时间点logit回归输出表
• 附录A.6 第-1时间点logit回归输出表
• 附录A.7 第-2时间点1ogit回归输出表
• 附录A.8 第-3时间点logit回归输出表
• 附录B 事件发生前后的LOGIT回归结果表
• 附录B.1 事件发生后的数据回归
• 附录B.2 事件发生前的数据进行回归