一、引 言
内幕操纵不仅严重损害了中小投资者权益，破坏了市场的正常游戏规则，而且加剧了股价的异常波动，因而实施反操纵监管成为世界各国证券监管部门的重要职责。在实施全流通的中国证券市场上，由于市场信息透明度不高、市场制度不完备性，以及反操纵司法程序的难以执行性等原因，内幕交易问题将尤为突出。因此，在中国证券市场全流通条件下如何强化事前预防和事中监控，如何有效甄别内幕交易行为，及时对内幕操纵进行控制和禁止，成为证券监管部门实施反操纵监管的重要研究课题。本报告以中国证券市场内幕操纵行为甄别为研究主线，以内幕操纵行为甄别作为反操纵监管难题破解的突破口，从金融市场微观结构角度，构建了一个全流通条件下的内幕交易行为分析与行为甄别的研究框架。
二、全流通背景下内幕交易行为实证研究
为对重大事件中不同投资者的信息分布进行研究，我们选取了2005-2006年高送转、业绩预告、并购重组以及信息披露违规公开谴责等174个样本事件，其中业绩预告事件（forecast）59个样本，高送转(high)46个样本，并购重组(merge)28个样本，信息披露违规处罚(punish)41个样本。通过内幕交易概率(PIN)来测度内幕交易行为的发生。所有数据来自Wind高频数据库。
1、内幕交易概率值的测定
在此，我们通过引入EKOP模型（Easley、kiefer、O’hara和Papeman，简称EKOP）来分析探讨国内股市基于私人信息的交易行为，研究国内私人信息分布与投资者行为的相互作用，分析内幕交易行为的特点。Easley等认为市场交易一般都是由好消息或者坏消息引致的，而根据交易买卖的方向和数量，可以从金融微观结构层面来推断私人信息引致的交易概率大小。我们将事件研究期间分为三个阶段：第一个是（-60，-30）为控制期间，作为后两个时间段的对比；第二阶段为（-30，-1），研究事件公告日前的内部信息变化；第三阶段为（＋1，＋30），研究事件公告后的内部信息变化。图1为事件研究期间的示意图。
图1：公告事件研究示意图
根据研究结果，在所有样本上可以看出内幕交易概率值在第二阶段出现峰值，从控制时间阶段的0.199增加至第二阶段0.215，说明了事件正式公告前的内幕信息交易程度是最高的，或者说存在内幕交易的概率最大。但是从图2中也可发现第三阶段内幕交易概率值变化产生了不同的趋势，其中，业绩预告事件与并构重组事件在第三阶段的内幕交易概率值减小，而高送转事件则是增加，信息违规处罚事件的内幕交易概率值相比没有显著变化。
图2：分研究期间的内幕交易概率值比较
1、内幕交易概率值的影响因素分析
为比较重大事件前后的信息分布状况，需要研究内幕交易概率值和其他解释变量之间的关系。在此，我们选取了宽度与深度等流动性指标；盈余管理程度、主营利润年均增长率与股权集中度等公司治理指标；以及公司总资产、超额收益与收益率波动性等工具变量指标。
我们着重分析重大信息在正式公告前的内幕交易概率值的影响因素，并将重大信息划分为利好信息和利空信息分别进行研究。
先是对信息公告前的利好消息的研究，包括并购重组、业绩预盈与预增及高送转事件。研究结果显示，内幕交易概率值与流动性指标没有显著的关系，但和公司治理指标有着很显著的关系，其中，内幕交易概率值和主营利润年均增长率有着正相关关系，由于是利好信息，所以知情交易者对公司业绩和成长性有着较多的挖掘，如果业绩预增等私人信息提前被部分交易者获知，那么内幕交易发生的概率是很高的；内幕交易概率值与盈余管理程度是显著正相关关系，盈余管理程度越高，意味着内幕交易程度越高，而如果某些公司管理层为了获得机构投资者的认同，那么进行盈余管理的程度是比较高的，尤其是配合股价趋势发布利好信息；内幕交易概率值和前三大股东比例也是显著的正相关关系，说明大股东占有股份越多，越容易发生内幕交易。
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，反之则亦然。内幕交易概率值与股价波动性存在显著的正相关关系，意味着个股收益波动性越大，内幕交易发生概率越高，这可能是因为知情交易者在执行交易策略时会进行拉高或者压低股价等震荡的操作方法，造成个股波动性较高。
接下来是对坏消息的事前研究，对于利空信息事件包括公司预亏公告事件与信息披露违规处罚事件。从研究结果可以发现，内幕交易概率值与流动性指标存在负相关关系，即流动性越差，发生内幕交易的概率越高；内幕交易概率值和主营利润年均增长率有着负相关关系，作为利空信息，如果业绩预亏等私人信息提前被部分交易者获知，那么内幕交易发生的概率也会是很高的，一般市场对利空信息尤为敏感；内幕交易概率值与盈余管理程度是显著负相关，对于存在利空信息的公司，管理层的盈余管理程度越高，投资者会尽量避免参与，那么内幕交易相对会较少；利空事件的内幕交易概率值和大股东持股比例是显著的负相关关系，这可能是由于大股东持有股份越多，上市公司治理较差，所以才会有预亏或者被谴责事件，从而容易发生和其他机构交易者勾结利用信息操纵股价等内幕交易行为。
三、基于数据挖掘的内幕操纵行为甄别
内幕交易和市场操纵判别体系的建立现在还处于探索阶段。在此，应用数据挖掘的思想，应用Logistic、决策树和神经网络的数据挖掘方法对内幕交易与市场操纵行为进行数据挖掘，在此基础上提炼内幕交易行为因子，以对证券市场内幕交易行为进行甄别。
在变量选取上，将相关研究变量的定义如下：对于被解释变量，将发生内幕交易的黑色样本和没有发生内幕交易的白色样本分别定义0或1。对于解释变量，是从内幕操纵样本分析中提取的，分别为股价异常波动系数（即GARCH模型方差方程中α+β值）、Beta系数、信息传递效率指标、换手率的年度变化值、持股集中度的变化值、流动指标的调整比率（该指标Hui－Heubel公式计算）等。
1、Logistic模型判别
鉴于内幕交易的是否发生可以引入一个1或0的虚拟变量，因此可利用Logistic模型来进行分析。根据Logisitc模型的单变量检验结果可知，上市公司的股价异常波动系数、流动性、持股集中度和
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文章录入：yihan 责任编辑：yihan |
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