内幕交易对证券市场的影响及其实时监控

华中科技大学博士学位论文内幕交易对证券市场的影响及其实时监控姓名：张学功申请学位级别：博士专业：西方经济学指导教师：唐齐鸣20051105华中科技大学博士学位论文I摘要作为一个新兴的证券市场，我国证券市场的市场结构、市场机制尚不完善，存在大量内幕交易，严重干扰了证券市场的正常秩序，更使证券市场的基本功能难以正常发挥。内幕交易通过市场存在的信息不对称谋取非法收益，严重影响市场效率和资源配置，阻碍证券市场的健康发展。因此系统研究内幕交易的交易行为以及监管机制，对提高证券市场的效率，规范证券市场的结构，推动经济的持续发展具有重大意义。针对中国内幕交易及其监管的现实，本文重点研究内幕交易对资本价格形成机制、微观结构及其市场有效性等的影响，建立有效的内幕交易的判别体系；甄别收益变化隐含的内幕交易的信息，为监管部门提供实时监控的工具。论文分为三个部分，第一部分主要研究内幕交易对市场有效性、资产价格有效性的影响以及内幕信息在内幕交易中的作用等。第二部分着重考察内幕交易的信息抵达过程，为内幕交易的实时监控和交易性质的判定提供工具。第三部分针对研究结果提出了有关政策建议。为了讨论内幕信息在内幕交易中的作用，本文修正了Michael和Kathleen(1992)等提出的非竞争模型使之符合中国证券市场的指令驱动交易的实际，讨论了内幕交易对证券价格有效性的影响，进一步研究了信息质量和被内幕交易排挤的市场专家数目之间的关系，研究结果表明内幕交易降低了股票价格的有效性，监管的关键在于促使信息在市场参与者之间的均匀分布。为了研究内幕交易条件下，成交量和股价波动的动态关系，本文引入基于Taylor展开式的非线性因果检验并结合我国证券市场实际提出了进行Granger因果检验的一般方法：首先应该进行近似线性检验，然后根据检验结果，对时间序列分别进行线性和非线性Granger因果检验，以便正确判别时间序列之间的因果关系类型。通过对内幕交易股票的实证研究表明：基于Taylor展开式的非线性因果检验较Baek和Brock（1992）的检验方法而言具有一定的优势，在中国证券市场，内幕交易股票存在由收益到成交量的单向因果关系，内幕交易者可以以低的成本来传播信息，影响股价，操纵市场交易以获取利润。华中科技大学博士学位论文II在Rozeff、Zaman（1988），Esther、Alberto（2002）等提出的检验内幕交易超额收益的控制证券模型和CARCH市场模型的基础上，本文提出了修正模型并对中国证券市场上的内幕交易股票进行实证分析。实证结果表明，该修正模型在敏感性和准确性方面都优于其他模型，可以作为确定交易性质的工具；内幕交易效应集中在内幕交易后的2个月内，内幕交易者和跟风者均可以获得超额收益，从侧面证明我国证券市场既非强式有效亦非半强式有效市场。为了及时察觉内幕信息的流入，本文使用了GARJI(GARCH-jumpmodelwithautoregressivejumpintensity)模型研究潜在内幕消息信息流对内幕交易收益的影响。收益的条件方差包括跳跃成分和平滑成分。带时变条件密度参数的内生Poisson过程决定了跳跃的可能性。通过对中国证券市场的内幕交易的研究表明GARJI模型可以有效的发觉内幕消息的抵达，通过对信息抵达日出现的明显异于平常的事后跳跃概率的监视，可以实现对内幕交易的实时监控。昀后，为了验证本文提出方法的有效性，我们对中国首例由法院判决的内幕交易案－深深房内幕交易案做了案例分析。比较了仅采用修正模型（MM）和将GARJI模型与修正模型结合起来研究内幕交易两种方法。事实证明后一种方法在检测内幕交易上更具优势，可以准确地描述内幕交易发生的全过程。案例分析结果表明：原深深房（000029）原董事长叶环保等并没有在深深房股票的交易中获得超额收益，但是深深房的确在2000却发生了未被查处的内幕交易。论文昀后对防范和查处中国证券市场的内幕交易从法制、制度以及技术层面上提出了一些建议。关键词：内幕交易价格有效性内幕信息超额收益实时监控华中科技大学博士学位论文IIIAbstractAsadevelopingmarket,themarketstructureandmarketmechanismofChina’sstockmarketisn’tconsummated,thatcausedmuchinsidertrading.Thetradingdisturbedtheproperorderofthemarketanddamageditsbasicfunction.Insidertradinggainsexcessreturnontheasymmetricinformationinthemarket,suchactivitiesseriouslydecreasetheefficiencyofthestockmarket,causedmisallocateofresources.Asdescribedabove,insidertradingdetersthedevelopmentofthemarket.Toimprovetheefficiencyofthemarket,formnormalmarketstructureandacceleratetheeconomyofoursociety,it’simportanttostudythestyleofinsidertradingandthemechanismofregulation.AccordingtherealityofinsidertradingandregulationmechanisminChina,theinfluenceofinsidertradingonthestockprice,microstructureandtheefficiencyofthemarketarestudiedtoconstructaneffectiveidentificationsystem;amethodtodetectthearrivalofinsiderinformationbythevolatilityofreturnisproposedtocarryoutreal-timemonitor.Threepartsconstructthepaper:Inthefirstpartstheinfluenceofinsidertradingontheefficiencyofthestockpriceandthemarket,thedecisiveroleofinsiderinformationininsidertradingarestudied;inthesecondparttheprocessofinsiderinformation’sarrivalwascarefullyexaminedtoprovidetoolstocarryoutreal-timemonitorandidentifythepropertiesoftrades;inthelastpartsomeadvicesareproposed.Inordertodiscussthedecisiveroleofinsiderinformationininsidertrading,ThemodelmainlybasedonthenoncompetitionmodelproposedbyMichaelandKathleen(1992)etcl.ismodifiedtoaccordwiththerealityofChina’sstockmarket.Theinfluenceofinsidertradingontheefficiencyofstockpricesisdiscussed,thentherelationbetweenqualityofinformationandthenumberofmarketprofessionalscrowedoutofthemarketisstudiedhere.Theconclusionisthatinsider-tradingdecreasestheefficiencyofstockpriceandthekeyofregulationistourgethesymmetrydistributionofinformationbetweentheparticipantsofthemarket.InordertoseekthedynamicsrelationshipbetweenvolumeandpriceininsidertradinginChina’sstockmarket,anewnonlinearcausalitytestbasedonTaylorexpansionisproposed.Inordertoreducetheclusteringeffect,GARCH(1,1)modelisusedtothereturnseries.Resultsoftestsshowreturnseriesisthecauseofvolumeseries;testsbasedonTaylorexpansionaresuperiortothetestproposedbyBaekandBrock.Ageneralprocedureissuggestedforcausalitytestattheendofthispaper.EmpiricalstudyshowsthatinChina’s华中科技大学博士学位论文IVstockmarketreturnistheGrangercauseofvolume,that’stosayinsidercandiffuseinformationatlowcosttocontrolthestockpricetoearnexcessreturn.ModifiedModel(MM)isproposedinthispaperbyextendingtheControlPortfolioModel(CM)proposedbyRozeffandZaman,theCARCHMarketModel(CARCHM)proposedbyEstherandAlberto.EmpiricaltestoftheinsidertradinginChina’sstockmarketshowsthatMMismostsensitiveandreliableintestingtheabnormalreturnsininsidertrading.TheresultsalsoshowbothinsidersandfollowerscanearnabnormalreturnsfrominsidertradinginChina,evenatthefirstdaywhenthetradehappens,thatistosay,China’sstockmarketisneitherstrongformnorsemi-strongformefficiencymarket.Insidertradingeffectvanishedtwomonthslaterafterinsidertradinghappened.Inordertodetectthearrivalsofinsiderinformation,GARJI(GARCH-jumpmodelwithautoregressivejumpintensity)modelisusedtostudytheexcessreturnoflatentinsidernewsarrival.Theconditionalvarianceofreturnisacombinationofjumpsandsmoothlychangingcomponents.AheterogeneousPoissonprocesswithatime-varyingconditionalparametergovernsthelikelihoodofjumps.The