Ли корпоративного воздействия собственности вероятность сообщил торговли?
РЕЗЮМЕ
За образец канадская публично торгуемых фирм кросс-либо перечислены с NYSE и AMEX, найдем вероятность сообщил торговли (PIN) семьи контролируемых фирм, аналогично широко фирмами, когда весь торговый день является рассматривать как событие периода. Поскольку наши эмпирические данные недвусмысленно подтверждает разной скоростью прибытия информированного и неосведомленности трейдеров по утрам и после обеда, у нас есть серьезные сомнения по поводу существующих данных (в том числе наш) о PIN основанные на один период в торговый день, предположения. Рассматривая два периода в день, мы видим, что PIN семьи контролируемых фирм меньше, чем у широко распространенное фирм (на утреннем заседании), и мы придем к такому же выводу (для второй половине дня) для фирм, которые изменяют их формы собственности в пределах выборки период 2004-05 годы. Мы разрабатываем различные разработки PIN и показать, что это значительно меньше, чем в развитых (Исли и др., 1996b).
Ключевые слова: семья-контролируемых фирм, Вероятность обоснованного торговли (PIN), информационная асимметрия
1. ВВЕДЕНИЕ
Мы определим семьи контролируемых фирм, компаний, в которых отдельные лица, семьи, или (нефинансовые) группы имеют более чем 10% голосующих прав. [Это следующим образом (Ла Порта и др., 1999), которые определяют контроль на 10%, потому что это значительный порог голосов для влияния на принятие решений.] Исследуется уровень асимметрии информации и ее влияние на вероятность сообщили (или информацию основе) торговля (PIN) для канадских основе, публично торгуемых семьи компаний, контролируемых перекрестных перечисленных с биржами США и мы сравним это с образцом широко распространенное перекрестного перечисленных фирм. В частности, мы оцениваем различные параметры функции правдоподобия [см. (Исли и др., 1996b)], используемых для расчета PIN-коды для обеих наших образцов и анализ ли PIN семейных компаний, контролируемых отличается от широко распространенное фирм.
Несколько существующих исследований, на рынке микроструктуры, [например, (Copeland и Галаи, 1983), (Golsten и Милгром, 1985), (Изли и О'Хара, 1987), и (Исли и др., 1996a, 1996b и 1997)], мы рассмотрели влияние информационной асимметрии на цены акций . Обоснованного трейдеры имеют специальную информацию о стоимости акций и, следовательно, в целом они должны получить, торгуя с маркет-мейкера. Если маркет-мейкера не в состоянии отличить информацию и силовых трейдеров, то он должен поддерживать распространение компенсировать эти потери от неосведомленных трейдеров. (Исли и др., 1996b) разработать механизм для расчета вероятности сообщил торговли (PIN), который является вероятность того, что следующий прибывающих трейдеру представить для маркет-мейкер имеет особое личной информации о подлинной ценности или будущей стоимости акций. Они документе высшего PIN для менее активных запасов и утверждают, что менее активные запасы содержат более асимметричной информации. [(Чан и Venkatesh, 1988) отмечают более высокий уровень информационной асимметрии для более мелких фирм, и (Исли и др., 2002) придут к такому же заключению с помощью переменной PIN-код.] Если PIN является хорошей статистики для оценки вероятности информированного торговли, оно должно обеспечивать различные значения для образцов, содержащих существенно различных уровнях информационной асимметрии ..
Ряд исследований в области корпоративных финансов, [e.g. (Seyhun, 1986), (Хоу и Лин, 1990), (Чан и Venkatesh, 1988), и (Fidrmuc и др., 2006)], показывают, что инсайдеры получить прибыль ненормальным, когда они торгуют. Кроме того, некоторые из них [e.g. (Seyhun, 1986) и (Хоу и Лин, 1990)] также сообщают о позитивных отношений между спреды и ожидаемые потери маркет-мейкера на инсайдеров. (Fidrmuc и др., 2006) рекомендуется рассматривать более узкое определение инсайдеров, чтобы получить более выраженный ненормальным возвращаться в контексте США.
Частные лица, семьи или группы людей могут выступать в качестве инсайдеров, контролируя значительную часть акций компании. В модели демонстрируется (Burkart и др., 2003), основатель фирмы готовы провести значительный пакет акций, если он ожидает, что потенциальные неденежные выгоды, чтобы быть очень большим. Это может быть в случае Канады. (Morck и др., 2000), (Ла Порта и др., 1999) и нашей выборки перекрестного перечисленных публичных компаний за 2004-05 годы докладе большое количество семей-контролируемых фирм. (Morck и др., 2000), также тщательно документ интенсивность воздействия, что несколько контрольный лиц или семей, возможно, по управлению фирм в Канаде.
Поскольку контрольный группы могут иметь доступ к внутренней информации, рынок может столкнуться с маркерами значительные убытки, торгуя с ними. В данной работе мы предполагаем, что участники рынка цитатой высшего спреды для семьи компаний, контролируемых компенсировать такие потери. Как высокий уровень информационной асимметрии подозревается в семье контролируемых фирм, мы также подозревают высшего PIN для этих фирм. Мы обнаружили, что распространение шире, для семьи контролируемых фирм, но на удивление, мы узнаем, что они имеют более низкий PIN-код. Это означает, что ни семья контролируемых фирм не имеют в большей степени информационной асимметрии, или PIN не мера информационной асимметрии очень хорошо. Оба эти выводы противоречат действующему литературы.
Это исследование имеет важное значение и инновационный по нескольким причинам. Во-первых, хотя некоторые исследования свидетельствуют о ненормальной прибыли инсайдерами, дальнейшие исследования, безусловно, оправдано с более узкое определение инсайдеров в контексте США. Мы считаем, семьи компаний, контролируемых служить этой цели. Во-вторых, мы попытаемся ответить на вопрос корпоративных финансов с точки микроструктуры рынка зрения. Насколько нам известно, не существует исследование изучило вероятность сообщил торговли в этом контексте. В-третьих, в дополнение к традиционному подходу принятия весь торговый день, как события периода мы отделить каждый торговый день в два события периодов, утром и днем. (Исли и др., 1997) государства "в предположении, что информация события происходят только до начала торгового дня, несомненно, является абстракцией". С другой стороны, многие считают, что объем торгов выше, в течение первых и последних двух часов в день, [например, (Ли и старт, 1991) соблюдать выше объема торгов до 11:00 утра и после 2:30 Вторая половина дня]. У разных частотах торговли (и цены трейдер прибытии) в течение одного дня подразумевают различные периоды информацию о мероприятии? Ли нарушение предположения о постоянной скорости прибытия в (Исли и др., 1996a, 1996b и 1997) влияет на PIN-код? Мы рассматриваем эти вопросы, эмпирически в данном исследовании.
В-четвертых, получить другую формулировку, чтобы вычислить вероятность сообщил торговли, который мы даб изменение PIN [см. также (Wilson и Янг, 2006)]. В данной работе мы также проверим, все ли расчет ПИН (Исли и др., 1996b) существенно отличается от нашего изменение PIN ..
Наш самый важный эмпирический результат, и, возможно, наиболее интересным, является то, что маркет-мейкера не образует значительно отличается PIN-коды для семьи контролируемых и широко фирмами, учитывая весь торговый день, как события периода. Тем не менее, он делает это (для утренней сессии) в 2 периодов в торговый день, анализа. Мы считаем, что PIN (для семейных компаний, контролируемых) отличается от первой и второй половине периода, и мы представить доказательства различной скоростью прибытия между утренней и дневной сессий для информированного и неосведомленных трейдеров. Однако мы считаем, смешанной доказательств о том, вероятность того, что событие произойдет информации и условная вероятность, какой тип информации имеет место, (хорошие или плохие новости), отличается между утром и днем. Эти выводы породить определенные сомнения на имеющихся результатов, связанных с PIN оценки с использованием полного торгового дня, как события периода. Наконец, мы находим, что ПИН (Исли и др., 1996b) значительно больше, чем наши изменение PIN-кода.
Это исследование проводится следующим образом: В следующем разделе мы создали основу для оправдания нашего исследования. После обстоятельного обсуждения соответствующих документов, мы разрабатываем несколько гипотез. Раздел 3 занимается строительством выборки и методологии. Помимо объяснения ПИН (Исли и др., 1996b), мы разрабатываем и оправдать наши изменение PIN в этом разделе. В разделе 4 мы представляем наши эмпирические результаты. Мы используем несколько параметрической и непараметрической статистики тест для проверки гипотез в § 2. Мы кратко изложить наши выводы, содержащиеся в разделе 5.
2. Обзор литературы и гипотезы
2,1 Обзор литературы
2.1.1 Асимметрия информации и распространения
Рынок микроструктуры области исследований, которая связана с тем, как маркет-мейкера включает в себя расходы торговли и информационной асимметрии в цены акций. Учитывая различные виды затрат, исследователи в этой области представил две различные модели: инвентаризация основе модели и информационные модели. Обе модели получить положительный спреды после рассмотрения соответствующих факторов, однако, основанной на информации модели являются наиболее подходящими для данного исследования. Информационно-модели на основе получили широкое признание в литературе их привлекательными теоретической надежности и эмпирические данные.
Информационно-модели на основе торговых учитывать как стоимость непосредственности и асимметричной информации во внимание. (Бейджхот, 1971) главным образом за счет за подстрекательство исследований в асимметричной информации. Он отмечает, что рынок торговой прибыли и выгоды имеют разные значения. Неинформированному торговцы могут потерять даже тогда, когда на рынке доходов; сообщили трейдеры могут установить конкретные механизмы, торговая прибыль за счет неосведомленных трейдеров. На основе этой идеи (Copeland и Галаи, 1983) считают рынок трейдеров сообщил в два периода структуры. В рамках этой сделки неосведомленных трейдеров для экзогенных причин в то время как торговые интересы сообщил трейдеров является спекуляцией. [(Милгром и Стоки, 1982) отмечают, что с неосведомленных торговцы всегда потери сообщил трейдеров, это оптимальный для них не участвовать в спекуляции, основанные торговли. Таким образом, рациональное неосведомленных трейдеры только в области торговли, не являющихся спекуляции таким причинам, как ликвидность.] Поскольку у дилера всегда проигрывает сообщили трейдеры, он утверждает, спрэд между ценами покупки и продажи, чтобы компенсировать потери от неосведомленных трейдеров. В их модели два периода, один раунд торговых раскрывает все основные асимметричной информации и нет необходимости для маркет-мейкера, чтобы узнать из предыдущих торгов ..
(Glosten и Милгром, 1985) считают последовательной модели торговых чтобы маркет-мейкера учиться на предыдущих торгах. В своем рынке установки, специалист котировки продажи и покупки, трейдеры приходят на должность специалиста по одному (каждая из которых имеет возможность для торговли 1 единица на складе, или оставить) и специалиста бесплатно обновить его продажи и покупки после каждого раунд торговли. Важным предположением является то, что специалист знает вероятностная структура прибытия процесса и, следовательно, знает, вероятность торговля сообщил трейдер. Их основной вклад заключается в следующем: специалист формирует его ставки (просить) цены на тренировки на следующей трейдера прийти время продавца (покупателя). Таким образом, маркет-мейкера приобретает через байесовский процесса. Торговли последовательности в конечном итоге выявить основные информации, с тем цены маркет-мейкера в конечном итоге сходятся к информировал трейдеров воспринимается стоимость акций.
2.1.2 инсайдерских сделок и распространения
Начнем с того, касающихся информационной асимметрии распространяться. Как уже говорилось, одна из наиболее важных выводов (Copeland и Галаи, 1983) и (Glosten и Милгром, 1985) является то, что асимметрия информации уже достаточно, чтобы вызвать распространение. Так как маркет-мейкера расширяет спреды в ожидании сообщил торговый ожидается, в этих исследованиях, в которых информировал трейдеров "(или инсайдеров) прибыль будет аномально большим.
(Seyhun, 1986) является первым для эмпирического анализа и поддержку гипотезы (Copeland и Галаи, 1983), и (Glosten и Милгром, 1985), что позитивные отношения между инсайдерами ненормальные прибыли и ставки, спросите распространяется. Он рассматривает около 60000 инсайдерской сделок NYSE и AMEX, и считает, что инсайдеры могут предсказать будущее движение цен на акции и сделать неправильный прибыли. В частности, акции инсайдеров покупки до принятия какого-либо благоприятного общественного информацию и продавать после выхода такой информации. Он также является первым для анализа источников инсайдеров "высшей интеллектуальной способности. Как явствует из его анализа, что инсайдеры более-тесно связаны с повседневной процессе принятия решений, таких, как офицер-директоров и председателей совета директоров, торговли на более ценную информацию, чем других инсайдеров. (Хоу и Лин, 1990) проводить аналогичные исследования по внебиржевым / рынок NASDAQ и найти очень близкие результаты. Они считают, что все, кроме большого инсайдеров беспартийным акционеров успешного прогнозирования будущего движения цены акций.
Почему большие акционеров интеллектуального способность не в соответствии с другими инсайдеров? (Демсетц, 1986) сообщает, что семьям и отдельным лицам, а корпоративные инсайдеры, собственный значительная доля фирмы на счет наличия менее диверсифицированный портфель. С другой стороны, институциональные инвесторы, такие как пенсионные фонды могут держать значительную часть складе фирмы, но эти инвесторы сохранить хорошо диверсифицированный портфель из-за "правовых и фидуциарных ограничений". (Чан и Venkatesh, 1988) проанализировать этот вопрос эмпирически с точки зрения поставщика / специалистов. Они считают, что дилеры / специалисты считают корпоративные инсайдеры качестве одного из основных факторов, определяющих сообщил трейдер неблагоприятных стоимость выбора. Однако институциональные запасы не будут найдены информационного воздействия торговых маркет-мейкера расходов в присутствии переменных товарно-материальных запасов. Обратите внимание, что в крупных акционеров (Seyhun, 1986) и (Хоу и Лин, 1990) может быть лучше всего можно описать как институциональные инвесторы.
(Admati и др., 1994) теоретически доказать, что мониторинг активности крупных акционеров в соответствии с равновесия даже с "безбилетников" проблемы учтены. "Безбилетников" проблема возникает, как малые выгоды акционеров в ходе мониторинга деятельности крупных акционеров без непосредственного платить за услуги. Многие эмпирические исследования, анализ влияния деятельности по мониторингу на асимметрии информации и, таким образом, распространение. Например, (Цзян и Ким, 2005) сообщают о значительных отрицательных отношений между институциональной собственности, аналитик ниже, и распространение. Они анализируют США и неамериканских акций (АДР), а также документ, что повышение распространяется на не-американских запасов за счет менее институциональной собственности и меньшее число аналитиков после этих запасов.
Недавнее исследование (Fidrmuc и др., 2006) анализ торговой определенного типа инсайдеров в рамках рынка Великобритании. Их результаты не только подтверждают существующие данные, что инсайдеры лучше информированы и делают неправильный прибыли, а также объяснить, почему инсайдеры лучше информированы. Они анализируют торговли директоров Великобритании, и обнаружили, что ненормального возвращается в Великобританию директоров гораздо выше, чем у инсайдеров США. Кроме того, приходится более строгие и быстрее отчетности правил Великобритании, они утверждают, что разница в определении инсайдеров в этих двух странах может вызвать самые разные аномальные прибыли. Так как у США есть "более широкое" определение инсайдеров и, поскольку большинство американских газетах исследовать влияние совокупного инсайдерских сделок, тем меньше ненормальных возвращает найти в исследованиях, США, не удивительно. Другой интересный аспект этого исследования является то, что он учитывает структуру собственности фирмы при рассмотрении сделок директоров в присутствии внешних blockholders такие как институциональные инвесторы, корпораций и отдельных лиц или семей. По регресс директоров "ненормальным возвращается на разных фиктивные переменные blockholders, они обнаруживают, корпораций и их семей / лица имеют отрицательные и институциональные инвесторы позитивные отношения с ненормальным прибыли директоров.
Тем не менее, только коэффициент для корпораций оказывается значимым на уровне 1%. Они пришли к выводу, что корпорации лучше служить для контроля управления с целью обеспечения максимального значения и смягчения проблемы асимметрии информации, чем институциональные инвесторы (по крайней мере между менеджментом и акционерами контроля). С другой стороны, кажется маловероятным, что это снижение информационной асимметрии будет распространяться на маркет-мейкера ..
Деятельность по мониторингу и, следовательно, асимметричность информации, также может являться одной из функций воспринимается деятельности компании. (Bradley и Seyhun, 1997) проанализировать операции с ценными бумагами фирм банкротства подачи петиций. Они находят значительных продаж инсайдерами до подачи даты. Хотя инсайдеры могут минимизировать свои потери за счет продажи до публичного объявления таких новостей, это увеличивает риск для внешней атомистических акционеров.
Спреды могут также оказывать влияние размера фирмы эффект (Банс, 1981). (Чан и Venkatesh, 1988) отмечают, что мелкие фирмы обычно имеют меньшее число инсайдеров, однако они могут представлять собой большую угрозу и побудить большее неблагоприятных проблема выбора для дилера / специалиста. Некоторые исследования, как (Seyhun, 1986), (Хоу и Лин, 1990), и (Rozeff и Заман, 1988) Найти ненормальные прибыли инсайдерской даже с учетом размерного эффекта фирмы и торговые издержки. Рассматривая операционные издержки, фактически, эти исследования также показывают, что посторонние не могут сделать неправильный прибыли, имитируя торговых соплеменников.
В двух словах, существующей литературы документов ненормальные прибыли инсайдерами и доклады позитивных отношений между инсайдерами "ненормальным возвращается и спреды. Таким образом, создается впечатление, что маркет-мейкера замечает или учится у таких торговых и приспосабливает свои цены соответственно.
2.1.3 Семья компаний, контролируемых и инсайдерских сделках
Существующей литературы показывает, что операции с ценными бумагами представляет ставку, спросите распространяется. Различные исследования были рассмотрены различные типы инсайдеров. Хотя любой вид сообщили трейдеры будут стимулировать распространение в их модели (Glosten и Милгром, 1985) относятся к "сообщил трейдеров, так как инсайдеры", который, как представляется исключить институциональных инвесторов. (Fidrmuc и др., 2006) также утверждают, что институциональные инвесторы не могут быть инсайдеров. Как уже говорилось выше, их заключение подчеркивается необходимость дальнейших исследований, рассматривая более строгие критерии для определения инсайдеров в контексте США.
(Burkart и др., 2003) разработать теоретическую модель, в которой основатель фирмы вынужден либо нанять профессионала или оставить управления своим наследником. В этой ситуации, основатель есть три варианта: продажа всех акций его, сохранив большую часть холдинга, так и плавающей отдыха, или сохранить фирму в семье, передавая заряд к его наследнику. Они показывают, что, когда потенциальные неденежные выгоды основателя крупнее он держит большую долю в компании. Это может объяснить, почему так много публичных компаний в Канаде семьи контролем. (Morck и др., 2000) сообщают только 67 фирм, как широко распространенное из 246 крупнейших публичных компаний на 20% контрольного уровня (на основе права голоса). (Их результат основан на 1988 финансового Опубликовать 500. Они исключают 254 фирм из образца поскольку они являются частной собственности. Они сообщают также о 44, 27 и 29 фирм, как контролируемые наследниками, предприниматели и другие лица или семьи, соответственно.) ( Ла Порта и др., 1999) документ, что 30% крупнейших канадских фирм 20 и 50% средних открытых акционерных компаний являются семейными поддерживаться на уровне 10% контрольного уровня. Эти данные свидетельствуют о том, что выгоды, полученные канадскими управления семьи достаточно весомыми, чтобы они поддерживают такую собственность, в долгосрочной перспективе.
Таким образом, мы полагаем, что торговля, контролируя семьи должны раскрыть асимметричной информации, и сознавая это, маркет-мейкер должен установить достаточно широким распространением таких компаний. В отличие от этого исследования, как (Доидж и др., 2004) сообщают, что контрольного пакета акций фирмы, которые пересекают список.
США обмена выгоднее, чтобы ограничить их частной выгоды, когда возможностей для роста, которые не могут быть достигнуты без внешних средств большие. Основная идея в том, что фирмы из стран с менее строгими правила положительно сигнал рынку, перечислив с биржами США. Тем не менее, положения по обмену в Канаде и США, похоже, и он менее жесткие для канадских компаний пересечь список бирж США, [например, Канадский фирмы не обязаны соблюдать общепринятые США Принципы учета (GAAP)].
Информация 2.1.4 Торговля на модели и вероятности обоснованного Торговая
В серии статей, Исли, O'Hara, и несколько соавторов форме теоретических и эконометрических фундамент для изучения особенностей (Glosten и Милгром, 1985) последовательная модель торговли. Like (Glosten и Милгром, 1985), все их модели основаны на предположении, что маркет-мейкера риска нейтральной, вполне конкурентоспособными, а не осведомлены об истинной ценности фирмы. Поэтому цены сделки отражают только асимметричной информации и игнорировать другие вопросы, такие как инвентаризация проблем и прибыли, которая, вероятно, преувеличивают степень асимметрии информации об этих статей. (Изли и О'Хара, 1987) расширить основные модели на больших и малых торгов. (Исли и др., 1992a и 1992b) модель последовательного процесса прибытия торговли в рамках биномиальных и они принимают во внимание объем торгов и время между последовательными сделок, которые они считают это представить дополнительную информацию после этого передал на дискретный процесс прибытия в одиночку. (Исли и др., 1997) также использует эту биномиальной модели к выводу, что размер сделки не дает значительно больше информации, чем та торговли направлении.
(Исли и др., 1996a и 1996b) адаптировать этот дискретным временем в биномиальной модели с непрерывным временем настройки. Они считают, что трейдеры приходят на маркет-мейкера следующих независимых процессов Пуассона, которые приближаются биномиальных процессов, когда число наблюдений больших и вероятность прибытия в любой момент времени мало. Статьи сформулировать как маркет-мейкера вычислить ценами покупки и продажи в зависимости от параметров модели. Авторы использовать это, чтобы обеспечить формулу для PIN на основе доли сообщил трейдер прибывших в общем и неосведомленности сообщил трейдер прибывших, которые могут быть оправданы с помощью закона больших чисел. Однако, как показано в разделе 3, эта "доля информированных торговли" не дает вероятность того, что следующий трейдера, прибывающих в маркет-мейкера сообщил трейдер. Они также показывают, что спреды является возрастающая функция PIN-кода. Кроме того, в этих статьях разработать метод оценки параметров модели с использованием максимально вероятность, что позволяет удобным способом проверки асимметричное воздействие на информацию в различных образцов с использованием статистики отношения правдоподобия. Например: (Исли и др., 1996a) доклад более подробную информацию торговли на NYSE, чем в Цинциннати фондовая биржа, и (Исли и др., 1996b) найти более высокий риск сообщил торговый менее активно торгуемых акций.
2.1.5 Резюме Обзор литературы
Основные выводы мы извлекли из предыдущей литературы следующим образом: в большей степени информационной асимметрии теоретически должны вести большие спреды. В большей степени в инсайдерской торговле эмпирически связано с большим распространением. Большие, не институциональных акционеров теоретически считается фирма инсайдеров (хотя ассоциации слабее, эмпирически, но и не тщательно тестируется). Большие спреды теоретически подразумевает больший PIN, которая действительно оказалась выше для более мелких и менее активно торгуемых акций. Мы основываем наши гипотезы об этих выводах.
2,2 Гипотезы
Из вышеизложенного ясно, что одним из компонентов ставку маркет-мейкера, спросите распространения установлен, чтобы компенсировать потери лучше информированы трейдеров. Обоснованного трейдеры могут лучше прогнозировать будущее движение цен на акции, поэтому они покупают до объявления хорошие новости, и продать до объявления плохие новости. Так как маркет-мейкера не имеют доступа к какой-либо специальной информации, он систематически потерь, торгуя с неопознанным сообщил трейдеров. Чтобы компенсировать свои потери и остаться в бизнесе, маркет-мейкер поддерживает распространение. В той степени, что контроль отдельных лиц и семей находятся в частной сообщил о перспективах своих фирм, мы очень мотивированы сделать следующие две гипотезы:
Вариант 1: Средняя спреды семьи контролируемых фирм выше, чем среди широких слоев фирм.
Гипотеза 2: Вероятность сообщил торговый семьи компаний, контролируемых выше, чем на широко распространенное фирм.
Мы проверить эти гипотезы, пытаясь отклонить нулевой гипотезы предполагая равенство распространения и PIN через 2 классов фирм в пользу дополнительных альтернативы. Поэтому мы используем два хвостами отказ региона формируют наши выводы.
Рассматривая один период в день, (Исли и др., 1996a, 1996b и 1997) предположить, что приезд номера информированного и неосведомленности торговцев процессов Пуассона постоянной в течение всего дня. Однако, поскольку объем торговли в целом выше, в начале и в конце концов, мы делаем следующие предположения.
Гипотеза 3: Вероятность события, происходящие информация может меняться в течение операционного дня.
Гипотеза 4: День номера информированного и неосведомленности трейдеров меняться с течением времени, в течение торгового дня.
Мы снова проверить эти гипотезы, пытаясь отказаться от нулевой гипотезы, что информация вероятности события и цены трейдер прибытия равны в разные периоды дня. П-образные ежедневной частоты торговых мотивирует гипотезы 4. Тем не менее, мы не находим соответствующие исследования формирования ожиданий относительно гипотезы 3 и, следовательно, мы заметим только, что требование о вероятности информацию мероприятия, которое будет постоянным в течение торгового дня представляется чрезмерно ограничительный характер и, следовательно, лучше оставить как эмпирический вопрос. Мы проверить эти гипотезы, сравнивая модели, основанной на один период в торговый день, в который основывается на двух периодов в торговый день.
3. Построение выборочной, доступности данных и методологии,
3,1 Примеры строительства
В данной работе мы используем канадская публично торгуемых фирм перекрестного перечислены с биржах США за период 2004-05 годы. Мы считаем, канадской фирмы, базирующиеся в силу следующих причин: (Morck и др., 2000) отмечают, что Канада и США имеют очень похожие пожертвований, технологии и человеческий капитал, но заметно отличается структура собственности их крупнейших фирм. Многие крупные компании открытого типа являются собственностью отдельных лиц, семей или групп лиц, в Канаде, в то время как в США эта структура собственности относительно редко. Мы собираем руку перекрестного перечисленных фирм, каждый месяц с TSX Обзор и TSX E-обзор по нашей выборке период. (Фондовой биржи Торонто публикует этот под руководством Совета директоров TSX Group. Собраны названия фирм из "Interlisted Запасы" раздела.) Мы записываем низкий из 183 фирм в январе 2004 года и высочайшими из 252 фирм в декабре 2005 года. Обратите внимание, что количество перекрестных перечисленных фирм имеет растущую тенденцию по образцу период с единственным исключением января 2005 года.
Для классификации ли фирма это семейно-контролем или широко распространенное, мы используем 10% голосующих верховенства права (Ла Порта и др., 1999). Этот порог достаточно, чтобы контролировать процесс принятия решений компании. Кроме того, ряд имеющихся баз данных доклада контрольного пакета акций с этого уровня. Обратите внимание, что поиск конкретных структур владелец корабля, такие, как пирамидальную структуру, как определено в (Ла Порта и др., 1999), выходит за рамки данного исследования. Мы просто трек ли фирма любого контролирующего акционера. Если нет контроля информации, мы сохраняем его как широко распространенное компании. Однако, если Есть одна или несколько контрольных пакетов акций, мы проверяем ли какие-либо контрольного пакета акций являются физические лица, семьи или не-финансовых групп. Мы записываем таких фирм, как семья контролем. Кроме того, некоторые компании могут контролироваться с помощью другой компании, и в этом случае, мы следим за структурой собственности управляющей компании таким же образом. Если мы обнаружим, управляющей компании для семьи контролируется, то и контролируемой компании.
Мы используем 1) Финансы Post (FP) Surveys промышленников (2003), Финансовая Опубликовать Surveys горнорудной промышленности и энергетических ресурсов (2003) и онлайн-FP Корпоративный положения, 2) 2004-05 годов Inter-корпоративной собственности (ICO) компакт-дисков предоставляется Статистическим управлением Канады и 3) в США по ценным бумагам Комиссии заявок (таблица 13D и 13G, и 20F) для отслеживания конечной структуре собственности. Оба FP обследований и ICO отмечают значительное собственности на уровне и выше 10%, тогда как в США SEC опилки требовать документацию от 5%. Чтобы избежать ошибки при классификации фирм, мы следуем строгим процедуры классификации (указаны на рисунке 1) в начале периода выборки для каждого образца фирм.
Фирмы, таким образом, классифицируется как семейство управляемых или широко распространенное на 1 января 2004 и еще раз 31 декабря 2005. Мы находим 162 фирм иметь данные за весь период образца. Среди этих 43 фирм находятся либо изменили их статуса собственности в период выборки или неопределенным иностранных конечных собственников, которые не могут быть прослежены с имеющейся базой данных. Таким образом, мы исключим эти 43 фирм из основных исследования. Тем не менее, мы используем некоторые из этих фирм для проведения исследования с участием событием смены владельца события. Из оставшихся 119 фирм, получаем 64 (около 54%) широко распространенное и 55 (около 46%) семьи контролируемых фирм.
[Рисунок 1 опущены]
3,2 Наличие данных
Установки рынке микроструктуры организованных биржах отличается от более-прилавок (OTC) рынке. Несколько лиц рынке можно найти на внебиржевом рынке. Различные факторы, как менее строгие правила на внебиржевом рынке может также привести к повышению ставки, спросите распространяется. Для этого очевидную разницу в рыночной установки, во многих исследованиях, например, (Seyhun, 1986) и (Хоу и Лин, 1990), рассмотреть вопрос исследования фирмы перечислены с NYSE / AMEX и NASDAQ в отдельности. После этого критерия, мы исключаем 38 фирм, которые перечислены с NASDAQ только. В результате выборки из 81 компаний.
Из этих 81 фирм, мы находим 73 фирм внутридневных торговых данных с NYSE и торговли Цитата (Taq) база данных для всего 2-летний период. 44 широко распространенное и 29 семьи компаний, контролируемых перечислены с NYSE и AMEX. В дополнение к анализу этих двух образцов, мы также считаем изучении событий для фирм, которые изменяют формы собственности в течение 2-летний период. Нам удалось найти точные даты таких событий с 13D и 13G заявок США SEC заявок на 10 фирм перечислены с NYSE / AMEX. Из них мы находим 9 фирм по крайней мере 60 дней внутридневных торговых данных по 30 день мероприятия окно.
Несколько процедур были рассмотрены чтобы свести к минимуму ошибки в данных наблюдается в базе данных NYSE Taq. К ним относятся:
1. Мы опускаем торгов и котировки, которые происходят перед значимыми, одновременное кавычки записываются (например, те, в связи с процессом открытия аукциона). Мы также исключить торгов в начале дня, которые происходят в середине цена (в среднем спроса и предложения цены), так как мы не можем выполнить тест клеща подписать эти торги.
2. Сделки и цитаты опущены, если либо спросить или цена спроса равна или меньше нуля.
3. Мы опускаем торгов и котировки, если спреды меньше или равна нулю. Мы также исключить кавычки, если распространение больше, чем цена предложения.
4. Кроме того, чтобы избежать вводящих в заблуждение кавычки, мы исключаем котировки со спрэдом более чем на $ 5. Хотя маркет-мейкера, как ожидается, увеличение распространения в ожидании сообщил торговли, распространения вряд ли будет больше, чем $ 5. Рынки ценных бумаг с тревожных уровней неблагоприятных расходы отбора остановился у власти. (Chordia-н-ролла, 2001) также использовать этот критерий.
5. Мы будем рассматривать только наилучших имеющихся ценами покупки и продажи, т.е. самую высокую цену за ставки и низкие цены спросить.
6. Чтобы избежать ошибочных котировок и торгов, мы ограничимся последовательных ценами покупки и продажи менять менее чем на 25%.
3,3 Методология
3.3.1 спреды
Наша цель состоит в сравнении среднем спреды по семейным контролем и широко распространенное фирм. Мы анализируем и относительное распространение и эффективное распространение в данном исследовании. Относительно распространения определяется следующим образом:
SR = (просить цена цена предложения) / среднюю цену.
Если в середине цена просто среднем ценами покупки и продажи. В целях обеспечения согласованности и сравнить распространяется различных фирм, мы рассчитываем эффективного распространяется в виде процента от цены середине следующим образом:
[S.sub.E] = 2x [абсолютной величине цены сделки - среднюю цену] / среднюю цену.
Так как у нас различные выборки по семейным контролем и широко распространенное компаний, мы используем следующую статистику для проверки средняя относительная и эффективные спреды семьи контролируемых фирм значительно отличаются от широко распространенное фирм:
Z = [[bar.x]. Sub.FC] - [[bar.x]. Sub.WH] / [квадратный корень из [S.sup.2.sub.FC] / [N.sub.FC] [ S.sup.2.sub.WH] / [N.sub.WH]
где [[bar.x]. sub.FC] и [[bar.x]. sub.WH], [S.sup.2.sub.FC] и [S.sup.2.sub.WH] и [n.sub.FC] и [n.sub.WH] приведены примеры средств, дисперсии и выборки семьи контролируемых и широко фирмами, соответственно. Обратите внимание, что пример разницы для обоих образцов, как ожидается, приближенных населения разница, когда [sup.n] ФК и [sup.n] WH больше, чем 30. Так как размер выборки семьи контролируемых фирм является маргинальным, мы также выполнить нормальной аппроксимации Манна-Уитни непараметрический тест (Манна-Уитни Z), которая основана на различных размеров образца. Это нормальное приближение является адекватным, если каждый из образцов, по крайней мере 10 наблюдений.
3.3.2 Вероятность обоснованного торговой
(Исли и др., 1996a, 1996b и 1997) разработать модель для приближенного как маркет-мейкера рассчитывает котировки и вероятность сообщил торговли. Потому что это имеет решающее значение для настоящего исследования, подробное объяснение предоставляется. В последовательной модели торговли, трейдеры торговли одном складе с маркет-мейкера. В конце дня (или другого подходящего периода), актив будет иметь значение V, случайной величины. Стоимости активов обусловлено хорошие новости и плохие новости [bar.V] и [V.bar] соответственно. Торговый процесс происходит следующим образом: котировки маркет-мейкера ценами покупки и продажи. Трейдеры приходят один за другим, и каждый имеет возможность купить или продать 1 единицу активов. [(Исли и др., 1997) найти размер сделки будет неважно в данном контексте, так что мы рассматриваем только торговые направлении.] После каждого раунда торгов, маркет-мейкер имеет право пересмотреть кавычки.
Информация событие может произойти в начале торгового дня (или другой подходящий период, событие) с вероятностью А. Если информация событие происходит, то эта информация будет плохой новостью с вероятностью [дельта] или хорошие новости с вероятностью 1 - [] дельты. Обоснованного трейдеров ли информационное событие происходит, и является ли это хорошо или плохо, но маркет-мейкера знает вероятностей [А] и [дельта]. Если информация событие происходит, то конкурентоспособной сообщили трейдеры, как предполагается, прибыли по курсу [му]. Эти торговцы купить или продать в зависимости от того хорошие или плохие новости не произошло. Конечно, если нет информации событие происходит, то сообщили трейдеры не прибыли в торговле с маркет-мейкера. С другой стороны, неосведомленных трейдеры не могут знать информацию событие уже произошло, поэтому они не могут условии прибытия их ставка на информационное мероприятие или типа. После (аль-Исли и др., 1996a и 1997) мы предполагаем, что неосведомленных покупателей и неосведомленности с продавцом и приходим к маркет-мейкера с равными] [уровень эпсилон. В этой конфигурации, [му] [эпсилон] и [] эпсилон являются прибытия номера для покупателей и продавцов на хорошее-новости дня, [эпсилон] и [му]] [эпсилон являются прибытия номера для покупателей и продавцов на плохой новости дней, и [эпсилон], является прибытие курс для продавцов и покупателей на не-новости дня.
Кроме того, все три типа трейдеров (торговцев сообщил, неосведомленных покупателей, продавцов и неосведомленности), как предполагается, прибыли следующие независимые процессы Пуассона. Эта модель показана на рисунке 2, который берется из (Исли и др., 1996b) ..
[Рисунок 2 опущены]
Маркет-мейкера считается знаю вероятность структуры информационных мероприятий и прибытия темпы трейдеров. В начале рабочего дня (или другого соответствующего периода) он оценивает вероятность [P.sub.g] (0) = [А] (1 - [] дельта), [P.sub.b] (0) = [ альфа-] [дельта] и [P.sub.n] (0) = (1 - [] альфа) к появлению хорошего, плохого и не-новости события соответственно. Он переоценку этих вероятностей как проходит время и, как покупать и продавать заказов прибыли. (Исли и др., 1996b) определить вероятность сообщил торговый быть
PIN (т) = [му] [1 - [P.sub.n]) (т)] / 2 [эпсилон] [му] [1 - [P.sub.n] (т)].
Это видно будет ожидаемое число трейдеров сообщил, деленная на ожидаемое общее число торговцев в любой момент времени, который, как представляется, доля информированных трейдеров и мотивирует термин PIN-код. В частности, в момент / = 0, имеем
PIN = [му] [альфа] / 2 [эпсилон] [му] [А].
Альтернативный вариант вероятность сообщил торговый могут быть получены в простой форме с применением теоремы Байеса и некоторые свойства независимых процессов Пуассона. Определить изменение вероятности сообщил торговая вероятность того, что следующий трейдера достижения маркет-мейкера будет информировать трейдера. Иными словами, вероятность того, что время ожидания до следующей прибывающих сообщил трейдер меньше времени, ожидая, пока следующий прибывающих неосведомленных трейдера. Для независимых процессов Пуассона, такая вероятность есть отношение один прибытия ставка к сумме двух прибытия ставок. Теперь, так как неосведомленных покупателей и продавцов прибыли по данным независимых процессов Пуассона, неосведомленных процесс прибытия трейдер, который является объединением несведущий покупатель и продавец процессы, процесс Пуассона с приходом размере, равном сумме несведущий покупатель и продавец прибытия номера, а именно 2 [эпсилон] в данном случае. Кроме того, неосведомленных и осознанного трейдера не зависят друг от друга. Так как скорость прибытия сообщил трейдер [му], если информация событие происходит, и 0 в противном случае, изменение PIN является [му] / (2 [эпсилон] [му]), если информация событие происходит, и 0 в противном случае.
Модифицированный PIN (т) = [му] / 2 [эпсилон] [му] [1 - [P.sub.n] (т)] 0 [P.sub.n] (т) = [му] [1 - [ P.sub.n] (T)] / 2 [эпсилон] [му].
Это позволяет точно вероятность того, что следующий прибывающих трейдер сообщил трейдер. В частности, в момент / = 0, имеем
Модифицированный PIN = [му] [альфа] / 2 [эпсилон] [му].
Две формулировки PIN равны, если [P.sub.n] (T) = 0 или 1, но в противном случае наша изменение PIN меньше, что (Исли и др. в, 1996b) PIN-кода. На основе этого обсуждения, мы разрабатываем следующую гипотезу.
Гипотеза 5: Наши изменение PIN значительно меньше, чем PIN определяется формулой (Исли и др., 1996b).
Как и прежде, проверить это, пытаясь отвергнуть нулевую гипотезу, что два PIN-кода равны в отношении 2 хвостами альтернативы. Мы тестируем на разницу между двумя путями (согласованной пары) с помощью T тест на разность соответствует пар, а нормальной аппроксимации Вилкоксона непараметрических тест (Вилкоксона Z). Нормальная аппроксимация является достаточным для 20 или более наблюдений. Обратите внимание, что PIN, а измерения асимметричной информации о стоимости, является функцией от 3 расчетных параметров, [А] [му] и [эпсилон]. Таким образом, для аналогичных [А] и [му], а другой [] эпсилон, очень вероятно, получить различные вероятности сообщил торговли между двумя формулировками.
(Исли и др., 1996a, 1996b и 1997) развивать функции правдоподобия, которые могут быть использованы для оценки вектора параметров [тета] = ([А], [дельта], [му], [эпсилон]). Пусть B и S быть случайных величин, представляющее число покупает и продает, которые происходят каждый день (или другого подходящего периода). Затем оба B и S имеют независимые распределения Пуассона со средним [эпсилон] или [эпсилон] [му], в зависимости от типа информации, что происходит событие. Кондиционирование на каждого типа информации мероприятие дает следующие ежедневные функции правдоподобия:
L ([А], [дельта], [] эпсилон, [му] | B, S) = [А] (1 - [] дельта) [e.sup .- ([эпсилон] [му])] [( [эпсилон] [му]). sup.B] / B! [E.sup .- [эпсилон]] [[эпсилон]. Sup.S] / S! [А] [[дельта]. Sup.e-[эпсилон]] [[эпсилон]. Sup.B] / B [e-.sup. ([Эпсилон] [му])] [([эпсилон] [му] ). sup.S] / S! (1 - [] альфа) [e.sup .- [эпсилон]] [[эпсилон]. Sup.B] / B! [E.sup .- [эпсилон]] [[эпсилон]. Sup.S] / S!.
Предполагая, что число покупает и продает каждый день являются независимыми общей функции правдоподобия это просто произведение каждой ежедневной функции правдоподобия
L ([А], [дельта], [] эпсилон, [му] [абсолютное значение [B.sub.1], [S.sub.1], ..., [B.sub.T], [ S.sub.T]) = [[П.]. sub.i] L ([А], [дельта], [] эпсилон, [му]] [B.sub.i], [S.sub.i] )
Мы придаем огромное значение этой функции правдоподобия для оценки параметров и вычислить PIN для каждой фирмы в обеих наших образцов. Одна из наших целей является для проверки различных торговых ставки по прибытии торгового дня подразумевают различные информационные мероприятия. В этой связи мы также считаем, два события периодов (до и после 1:00 вечера) в каждый торговый день.
Мы проверить PIN для семьи контролируемых фирм существенно отличается от такового для широко распространенное фирм, с помощью теста Манна-Уитни-Z, чтобы сравнить разницу в средствах. Мы также используем нормальном приближении к тест Вилкоксона Z, расследовать вопрос о PIN-коды для обоих образцов существенно отличаются между первой и второй половине периода в 2 периодов в день анализа. [Заметим, что тест Вилкоксона основан на соответствие выборки в то время как тест Манна-Уитни, основанных на различных размеров образца.]
Мы также проводим исследования подход событие для анализа ПИН семьи контролируются и широко распространенное фирм. Мы находим только девять фирм, которые изменяют их формы собственности в нашей выборке период с минимальным требованием данных, поэтому мы не можем использовать тест Вилкоксона Z статистики, а вместо этого мы используем тест Вилкоксона T статистики.
3.3.3 торговой классификации
Для оценки параметров от функции правдоподобия, мы должны знать типы торговли, то есть покупает или продает. База данных NYSE Taq располагает информацией о котировок и торгов, однако он не содержит записей торговой классификации. (Ли-энд-Реди, 1991) анализ клеща испытания, обратный тест клеща, а котировки правила торговли классификации. В галочку испытания, торги могут быть разделены на четыре категории, а именно всплеск, ноль всплеск, downtick и нулевой downtick. Если текущая цена торговли выше (или ниже), чем в предыдущем цена торговли, торговли называют всплеск (или downtick). Так как давление покупателей вызывает рост цен в торговле, торги на upticks считаются покупает. Кроме того, торги на downticks являются продает. Если последовательных цен торговли те же, торговля классифицируется следующим образом: Если предыдущие торговли всплеск или нулевой всплеск (или downtick или нулевой downtick), нынешняя торговля классифицируется как всплеск нулю (или нулевой downtick) . Zero upticks и нулевой downticks классифицируются как покупает и продает соответственно. В этой процедуре, торговля классифицируется путем сравнения текущего движения цены по сравнению с ценами предыдущего. Обратный тест клеща классифицирует торгов путем сравнения текущего изменения цен торговли к цене следующего торговли.
Цитатой правило сравнивает цену сделки в середине ценами покупки и продажи, и присваивает покупать эти сделки выше медианы, и продавать тем ниже. Сделки, которые происходят в середине не подписаны по правилу цитатой ..
Они сообщают, что исключает цитатой выполняет галочку испытание, если она может быть применена, и отметьте тест превосходит обратный галочку испытания. Они используют эти данные для обоснования алгоритма торговли подписания с применением цитатой правило, если торги не встречаются в середине, и применяя галочку испытание для тех, кто торгует, которые происходят в середине. Они также документ, который кавычки до 5 секунд назад (вступает в силу кавычек) в большей степени соответствовать текущим ценам торговли из-за задержки в регистрации данных о торговле. Мы придерживаемся этого алгоритма для подписания торгов, так как она является стандартной в литературе.
3.3.4 Оценка максимального правдоподобия
Таким образом, мы оцениваем вероятность того, функция рассмотрения либо Пуассона и нормального распределения рассмотрении [лямбда]> 20 разъем для определения распределения для подражания. Кроме того, вероятность того, функции по T дней определяется как произведение вероятности, ежедневно, с тем чтобы помочь численного стабильности для максимизации мы считаем, что натуральный логарифм функции правдоподобия ..
В функции правдоподобия, [] альфа вероятность информации событию, произошедшему, г является условная вероятность события плохих новостей учетом того, что информация событие. Таким образом, их значения должны быть ограниченными в 0 и 1. Кроме того, приход номера [эпсилон] и [] му не может быть отрицательным. Для максимизации, мы считаем, непринужденной параметров - а, г, д и т, - а затем преобразовывать эти значения следующим образом: [] альфа = ехр () / (1 ехр ()), [дельта] = ехр (г ) / (1 ехр (г)), [] эпсилон = ехр (е) и [му] = ехр (м)]. Кроме того, многие различные начальные значения используются, чтобы избежать местных максимизации которые не являются глобальными.
Мы ставим ограничения на параметры для проверки тех, утром значительно отличаются от тех, в послеобеденное время. Например, чтобы проверить [[А]. Sub.m] существенно отличается от [] альфа [. Sub.a] положим [[А]. Sub.m] = [[А]. Sub.a] в ограниченной функции правдоподобия. Если ограничение на самом деле так, то Л. Н. ([L.sub.U]) не должно быть значительно меньше, чем Л.Н. (LU). Обратите внимание, что статистика LR тест, -2 [Ln ([L.sub.R]) - LN ([L.sub.U])], асимптотически следующим хи-квадрат ([Хи квадрат]) распределения со степенями свободы равно числу ограниченных параметров.
4. Эмпирические данные
В этом разделе мы приводим наши результаты сравнения ставку, спросите распространяется и PIN-коды для семьи контролируются и широко распространенное фирм. Чтобы вычислить PIN-кода, мы рассмотрим по отдельности 1 и 2 информационное событие периодов в сутки.
4,1-Конкурсной Спросите Спреды
Основная мотивация данного исследования было проанализировать ли ставку, спросите распространяется семьи контролируемых фирм выше, чем среди широких слоев фирм. Тест Манна-Уитни Z производится после выборки семейных компаний, контролируемых является маргинальным. Из таблицы 1, мы находим все тестовые статистики иметь важное значение для распространения в процентах по отношению. Кроме того, средний относительный разброс семьи контролируемых фирм выше, чем у широко распространенное из них. Этот факт свидетельствует в пользу нашей гипотезы 1: средний разброс выше, для семьи контролируемых фирм. Однако, несмотря на средние эффективные распространяться на семьи компаний, контролируемых выше, чем на широко распространенное фирм, ни одна из тестовых статистик значительны даже при 10% уровне. Эффективное распространение, рассчитывается путем вычитания середине цена от сделки. Это эффективно снижает расчета фактического распространения и, следовательно, не может зафиксировать нужную информацию силу с торгов в рамках котировки могут поступать от трейдеров, которые могут достоверно утверждать, что несведущих.
4,2 одного периода в день - обычного подхода
Принимая во внимание целый день, как период, мы ограничимся раскрытие любой информации, событий в течение оставшейся части дня. В дополнение, прибытие ставки в течение всего дня предполагается постоянной в независимых процессов Пуассона. Таблица 2 описывает PIN оценкам для семьи контролируются и широко распространенное фирм. Мы тестируем против нулевой гипотезы, что эти одинаковы для обеих формулировок PIN-код. Оба тестовых статистик не поддерживают нашу гипотезу 2. Кроме того, вопреки тому, что мы и ожидали, наш изменение PIN выше в среднем на широко распространенное фирм.
Обратите внимание, что проверка нулевой гипотезы неизбежно связано с точной спецификации модели. Исходя из этого, любые проверки гипотез предполагает совместные проверки нулевой гипотезы и основные спецификации модели. PIN оценки считая информационных мероприятий только в начале торгового дня и постоянной скорости прибытия в течение всего дня не может быть хорошим приближением, если эти предположения не являются эмпирически правильным. Кроме того, постоянной скорости прибытия неосведомленных и сообщил трейдеров на протяжении всего дня очень неправдоподобным учетом П-образные торговые частоты в торговых дней, и эта доктрина эффективности рынка. По этим причинам мы отдыхаем эти строгие предположения и рассмотреть два периода в каждый торговый день в целях получения более точных PIN-кода.
4,3 двух периодов в день
Обоснованного торговцы будут торговать после информационной акции в начале дня, но маркет-мейкера не знает, будет ли такое событие произошло. Таким образом, он формирует предварительное мнение, рассматривая все возможные события, то есть хорошие новости, плохие новости, и не новость. Торговля начинается и Байеса маркет-мейкера обновления свое мнение на основе наблюдаемых потока порядка. Если [микро] достаточно велик, это не должно занять много времени для байесовских маркет-мейкера для выявления присутствия сообщил торговцев и обновить котировки, чтобы избежать потери сообщил торговцев, которые, предположительно, повлиять на их прибытия курса. Таким образом, предположение о постоянстве скорости прибытия сообщил торговля далека от реальности. Кроме того, мы можем позволить возможность двух типов информационных мероприятий в тот же день, например, хорошие новости в утренних и хорошие, плохие, или нет новостей в день. Для акций с частыми информационные мероприятия (высокие значения), вероятность того, функция может рассматривать эти замечания, как шум торгов. Эти опасения побуждают нас рассмотреть два периода в рамках каждого торгового дня.
4.3.1 Общие выводы
Мы анализируем ли информация, новости, события типа, сообщил трейдер номера заезда и неосведомленности номера прибытия являются одинаковыми для обоих периодов над нашими образца 2004-05 годов период перед сравнением ПИН семьи контролируются и широко распространенное фирм. Мы называем первой половине (до 1:00 вечера), а вторая половина (после 1:00 вечера) торговых дней, утром и днем, соответственно, для удобства.
Как видно из таблицы 3, что приезд номера как сообщил и неосведомленности торговцев отличаются между утренней и дневной сессий. Для большинства фирм, нулевой гипотезы аналогичные цены решительно отвергнуты. Мы отвергаем равных утром и днем прибытия номера как неосведомленных и сообщил трейдеров на 28/29 = 97% своих семейных компаний, контролируемых на утренней и дневной сессий. Поэтому можно заключить, что гипотеза 4 действительно в силе. Данный вывод ставит под сомнение результаты представлены в таблице 2 и, в более общем смысле, исследований с учетом целого торговых дней, как самостоятельные мероприятия.
Совместных гипотеза одинаковой вероятностью информацию о событии (а) и информацию о типе вероятности (г) для утренних и дневных оказывается существенно отличается по 13/29 = 45% семейного контролируемых фирм. Кроме того, мы находим значительно отличается вероятность информационные мероприятия для 11/29 = 38% и значительно отличается вероятность информацию о типе для 7 / 29 = 24% семейного контролируемых фирм. Это не обеспечить большую поддержку гипотезы 3 и не более решительно отвергать гипотезы 3.
Таблица 4 показывает, аналогичные выводы в отношении широко распространенное фирм: 98% от широко фирмами, существенно отличаются друг от неосведомленных трейдера прибытия номера утром и днем и 89% имеют различные номера прибытия сообщил трейдер. Только 30% широко распространенное фирм значительно отличаются вероятность информацию о событии ([альфа]) по утрам и после обеда, и только 20% имеют существенно различные вероятности тип события ([дельта]).
4.3.2 Семья компаний, контролируемых по сравнению с широко распространенное фирмы
Прежде чем анализировать PIN семьи контролируются и широко распространенное фирмы, мы приводим сводную статистику по различным параметрам в таблице 5. В утренние и дневные сессии, маркет-мейкера воспринимает в среднем выше вероятность информационных мероприятий [] альфа, для семьи контролируемых фирм. Также важно отметить, что оба средних информированного и неосведомленности номера прибытия [му] и [] эпсилон, окажутся выше, широко распространенное компаний. Тем не менее, процент сообщил трейдер прибытия номера (рассчитывается как отношение сообщил скорость прибытия на сумму как сообщил и неосведомленности прибытия номера) очень похожи по семейным контролем и широко распространенное фирм.
Далее мы проверить PIN-коды для семьи контролируемых и широко распространенное фирм значительно отличаются, результаты которого представлены в таблице 6. PINM и [PIN.sub.A] относятся к PIN утренние заседания и во второй половине дня, соответственно. Для обоих методов расчета PIN, существует достаточно доказательств, на 5% уровне значимости отвергнуть нулевую гипотезу, что [PIN.sub.FC] и [PIN.sub.WH] равны для утренней сессии. Однако в каждом конкретном случае [PIN.sub.WH] больше [PIN.sub.FC], что свидетельствует против гипотезы 2. Точных распределений оцениваемых параметров, используемых для расчета PIN неизвестны, и размер выборки семьи контролируемых фирм является маргинальным. Таким образом, мы используем тест Манна-Уитни Z. И статистика для утреннего заседания улучшить, когда наши изменение PIN вычисляется. Однако, мы не можем отвергать нулевую гипотезу [PIN.sub.FC] = [PIN.sub.WH] для послеобеденного заседания. Кроме того, тест Статистика изменение PIN во второй половине сессии ниже, чем расчет ПИН (Исли и др., 1996b).
Наши результаты весьма интересны. Насколько нам известно, предыдущие исследования рассматриваются несколько периодов в рамках торговых дней для оценки вероятности и мы находим свидетельства в пользу использования такой базы. Кроме того, мы находим различные PIN-коды существенно семьи контролируются и широко распространенное фирм на утренней сессии. Ли маркет-мейкера воспринимать различные PIN-коды для широко распространенное и семейных компаний, контролируемых различных занятий?
В стремлении примирить эти смешанные результаты, мы анализируем ли ПИН всего нашего образца и отдельных образцов различных между различными сессиями. Результаты представлены в таблице 7. Мы находим маркет-мейкера не образует значительно отличается PIN-коды для первой и второй половине сессии на широко распространенное фирм, но он делает это для семьи контролируемых фирм. На самом деле, величина разности достаточно сильна, чтобы отклонить нулевую гипотезу аналогичных ПИН в различных занятий для всей выборки. Это помогает объяснить, почему [PIN.sub.FC] существенно отличается от [PIN.sub.WH] для утренней сессии только. Но, почему маркет-мейкера воспринимать различные PIN-коды только для семьи контролируемых фирм?
Хотя мы не попытаемся проанализировать этот вопрос полностью, по нашим данным [А], [эпсилон] и [му], изложены в таблице 8, может объяснить это в некоторой степени. Для утренней и дневной сессий, маркет-мейкера воспринимает различные вероятности информационные мероприятия для семьи контролируемых фирм. Так как маркет-мейкера воспринимает увеличение [А] на вторую половину дня сессии (табл. 5), получаем, что [[А]. Sub.M] значительно ниже, чем [[А]. Sub.A]. Этот факт может привести к маркет-мейкера на вывод существенно отличается PIN-коды для семейных компаний, контролируемых между утренней и дневной сессий.
4.3.3 ПИН (Исли и др., 1996b) в сравнении с модифицированной PIN
Мы используем оба метода расчета PIN в предыдущих подразделах. Является ли изменение PIN существенно отличается от PIN рассчитывается (Исли и др., 1996b)? У различных методов расчета PIN действительно вопрос в эмпирических исследований? Поскольку мы не ожидаем получить граничных значений для большинства акций, мы ожидаем, что наши изменение PIN будет значительно ниже, чем PIN разработаны (Исли и др., 1996b).
Таблица 9 сравнивает разницу между двумя методами. Мы считаем, что ПИН (Исли и др., 1996b) значительно больше, чем изменение 1. Оба испытания статистика дает достаточно доказательств, чтобы отклонить равенства на 1% уровне значимости, которая обеспечивает поддержку гипотезы 5. С PIN много эмпирических последствий мы настоятельно призываем к дальнейшим исследованиям с нашими формулирование PIN-код.
4,4 Анализ фирмы с изменением формы собственности
Результаты предыдущем подразделе сравнить, как маркет-мейкера формы вероятность сообщил торговый семьи контролируемых и широко распространенное фирм. С этими двумя периодами в день анализ, мы видим, что PIN для семьи контролируемых фирм существенно ниже, чем у широко распространенное фирм на утренние заседания. Мы также сообщают, что маркет-мейкера форм существенно отличается вероятность информационные мероприятия для семьи компаний, контролируемых на утреннем заседании. На основании этого эмпирического поиска, мы пришли к выводу, что маркет-мейкера различных форм ПИН семьи компаний, контролируемых в утренние заседания, потому что он воспринимает различные вероятности информационные мероприятия для таких фирм, утренние заседания.
Сейчас мы проводим мероприятия исследование о том случае, если право собственности фирмы изменения структуры для анализа, можем ли мы прийти к схожим выводам. Мы рассматриваем два периода в торговый день для анализа этого вопроса. Для оценки параметров точно, мы рассматриваем события окна 30 дней вокруг событий в сутки. Мы находим 9 фирм перечислены с NYSE и AMEX иметь данные в 2004-05 годах, по крайней мере за 60 дней до и после мероприятия окно без смешанных событий в этот период.
4.4.1 Общие выводы
Прежде чем сравнивать PIN для семьи контролируются и широко распространенное фирм по всему случае период, мы анализируем, как [альфа], [му] и [эпсилон изменить] после такого события. В частности, для каждой компании мы сравним ли оценки изменения после изменения структуры собственности. Рассмотрим следующий пример: Мы изначально определить Agnico-Eagle мин ООО (AEM), а семьи контролируемых фирм. Тем не менее, она становится широко состоявшемся 31 августа 2004. Поскольку мы рассматриваем события окна 30 дней, мы выполняем наш анализ на 60 торговых дней до 16 августа 2004 и 60 дней после 14 сентября 2004. В этом случае, мы считаем, AEM для семьи регулируется до 16 августа 2004 и широко состоится после 14 сентября 2004. Как видно в примере, мы требуем, фирм, по меньшей мере 30 дней плюс 60 торговых дней между очередными изменениями контроля.
Ограничения на параметры тестируются индивидуально и совместно, в функции оценки вероятности. Это дает нам возможность непосредственно выполнять тест отношения правдоподобия. При больших значениях статистики LR тест, мы отвергаем ограничение. Торговые структуры неосведомленных и сообщил трейдеров существенно изменить для большинства фирм. Независимо от того, фирма меняет свое состояние от семьи контролировать, чтобы широко распространенное или, наоборот, средние темпы и неосведомленных и сообщил торговый расти после событий окно. Таблица 10 содержит информацию о точной дате мероприятия и, как фирмы изменили их собственности, а в таблице 11 сравниваются значения параметров до и после даты события.
Как уже говорилось ранее, мы построим семьи управляемой выборки, рассматривая семьи компаний, контролируемых до и после события. Например, мы считаем, AEM до мероприятия и СНГ после событий в нашей семье контролируемой выборки. Мы формируем выборку широко фирмами, таким же образом, и это дает нам возможность сравнить [PIN.sub.FC] и [PIN.sub.WH] вокруг сообщили события периода, о котором сообщается в таблице 12.
4.4.2 Семья компаний, контролируемых по сравнению с широко распространенное фирмы
Мы находим из предыдущих подразделах, что приезд номера как сообщил и неосведомленности торговцев увеличится после изменения формы собственности. Чтобы увидеть, как это влияет на вероятность сообщил инвестор, мы сравним PIN для семьи контролируемых фирм, что широко распространенное фирм. Для обеих формулировок PIN, PIN среднем уменьшается на утреннем заседании и увеличение во второй половине сессии. Хотя гипотеза равных PIN-кода не может быть отказано в первой половине дня, он отклонил во второй половине сессии. Это отличается от наших предыдущих двух периодов-в-день нахождения, что PIN-коды семьи контролируются и широко распространенное фирм отличаются только на утренней сессии.
В таблице 13 мы анализируем оцениваемых параметров, используемых для расчета PIN-код. Мы проверить оценки до начала мероприятия аналогичны тем, которые после окончания мероприятия. При больших значениях T Wilconxon, мы не можем отвергнуть все гипотезы, кроме [] альфа [. Sub.Before] = [[А]. Sub.After] во второй половине сессии. Маркет-мейкера формах существенно разной вероятностью информационных мероприятий на вторую половину дня сессии только, и это заставляет его воспринимать значительно ниже, PIN-коды для семьи контролируются и широко распространенное фирм во второй половине сессии. Это также опровергает гипотезу, что две семьи PIN-контролируемых фирм выше, чем среди широких слоев фирм во второй половине сессии.
5. ВЫВОДЫ
В настоящей работе мы анализируем информационной асимметрии в семейно-контролем и широко распространенное фирм. Так как контролирующий акционер (ы) семьи контролируемых фирма имеет значительную долю акций на расходы, связанные с менее диверсифицированным портфелем, он специализируется на свой портфель. Таким образом, контрольный пакет акций, как ожидается, имеют высокий уровень личной информации, так что такие фирмы должны будут проявлять большую степень информационной асимметрии. Зная об этом, маркет-мейкер должен поддерживать высокую распространяться на семьи контролируемых фирм, чем для широко распространенное фирм. Мы также ожидаем большей вероятностью сообщил торговли для таких фирм. Переменная PIN разработаны (Исли др., 1996a и 1996b) был использован для оценки уровня информационной асимметрии в данном исследовании. Оценим параметры в функции правдоподобия и использовать эти оценки для расчета ПИН семьи контролируемых и широко распространенное фирм.
За образец канадская публично торгуемых фирм перекрестного перечислены с NYSE и AMEX, мы находим свидетельства в пользу более высокий средний спред для семьи контролируемых фирм. Это свидетельствует о большей информационной асимметрии между членами семьи контролируемых фирм. Однако мы считаем, статистически аналогичные коды для семьи контролируются и широко распространенное фирм, рассматривая один день, как события периода. В течение двух периодов в день анализа, мы находим значительно ниже, PIN-коды для семейных компаний, контролируемых на утреннем заседании. Мы проводим также мероприятия исследование о том случае, если право собственности фирмы структурных изменений и найти значительно ниже, PIN-коды для семейных компаний, контролируемых во второй половине сессии. Это свидетельствует о менее информационной асимметрии для семьи контролируемых фирм, которые конфликтов с нашими результатами на спреды.
Рассматривая две срок, в течение торгового дня, мы проверяем ли вероятность информационные мероприятия и прибытия номера торговцев меняться в течение дня. 2-временной анализ наводит на мысль, что приезд номера как неосведомленных и сообщил трейдеров меняться с течением времени, в течение торгового дня. С другой стороны, мы видим убедительных результатов в том, что вероятность события, происходящие информации и условная вероятность тип изменений информационной акции в течение дня. Основываясь на этих выводах, мы рекомендуем исследований переосмыслить существующие данные.
Мы также разрабатываем изменение PIN разработки на основе точных безусловная вероятность, что следующий прибывающих сообщил трейдер. Мы считаем, что наши изменение PIN значительно меньше, чем PIN определяется формулой (Исли и др., 1996b). Мы также рекомендуем проведение дальнейших исследований с нашей разработки PIN поскольку эта переменная широко используются в финансовой литературы.
Ссылки
Admati, Анат Р., Pfleiderer, Пол и Zechner, Иосиф, "Большие активизм акционеров, распределения рисков и финансового равновесия рынка", журнал "политическая экономия", Vol. 102 (6), 1994, 1097-1130.
Бейджгота, W., "единственная игра в городе", Финансовая аналитиков издания, 27 (2), 1971, 12-14.
Банс, Рольф В., "Отношения между возвращением и рыночной стоимости обыкновенных акций", журнал "Финансовая экономика, 9 (1), 1981, 3-18.
Брэдли, Майкл и Seyhun, Х. Нежат, "Корпоративное банкротстве и инсайдерских сделках", журнал "Бизнес, Vol. 70 (2), 1997, 189-216.
Burkart, Mike C., Panunzi, Фаусто и Шлейфера, Андрей, "Семья фирмы", журнал "Финанс, Vol. 58 (5), 2003, 2167-2202.
Чан, Raymond и Venkatesh, ПК, "Инсайдер Holdings и представления информационной асимметрии: Примечание", журнал "Финанс, Vol. 43 (4), 1988, 1041-1048.
Chordia, Tarun-н-ролла, Ричард ", ликвидности на рынке и торговой деятельности", журнал "Финанс, Vol. 56 (2), 2001, 501-530.
Copeland, Томас и Галаи, Dan "Информация Воздействие на спреды", журнал "Финанс, Vol. 38 (5), 1983, 1457-1469.
Демсетц, Гарольд, "Корпоративное управление, инсайдерской торговли, а также нормы доходности", American Economic Review, Vol. 76 (2), 1986, 313-316.
Доидж Крэйг, Каройи, Г. Андрей, и Stulz, Рене М.: "Почему иностранные фирмы перечислены в США стоит больше?", Журнал "Финансовая экономика, т. 71 (2), 2004, 205-238.
Исли, Дэвид, Hvidkjaer, Soeren и О'Хара, Морин, "Является ли информационными рисками Определитель активами возврат?", Журнал "Финанс, Vol. 57 (5), 2002, 2185-2221.
Исли, Дэвид, Кифер, Николай Михайлович, и О'Хара, Морин, "снимания сливок или распределения прибыли? Любопытный Роль заказы в потоке", журнал "Финанс, Vol. 51 (3), 1996a, 811-833.
Исли, Дэвид, Кифер, Николай Михайлович, а О'Хара, Морин, "Один день из жизни одной из самых распространенных общество", "Обзор финансовых исследований, Vol. 10 (3), 1997, 805-835.
Исли, Дэвид, Кифер, Николай Михайлович, О'Хара, Морин, и Paperman, Джозеф Б., "ликвидности, информации и нечасто прошедшую неделю", журнал "Финанс, Vol. 51 (4), 1996b, 1405-1436.
Исли, Давид и О'Хара, Морин, "Цена, размер сделки, а также информации рынке ценных бумаг", журнал "Финансовая экономика, Vol. 19 (1), 1987, 69-90.
Исли, Давид и О'Хара, Морин, "неблагоприятного выбора и большой объем торговли: последствия для" Эффективность рынка ", журнал" Финансовые и количественного анализа, Vol. 27 (2), 1992a, 185-208.
Исли, Давид и О'Хара, Морин, "Время и безопасности процесса корректировки цен", журнал "Финанс, Vol. 47 (2), 1992b, 577-605.
Fama, F. Евгений и французском языках, Кеннет Р., "Сечение ожидаемой доходности фонда", журнал "Финанс, Vol. 47 (2), 1992, 427-465.
Fidrmuc, Яна, Goergen, Марк, и Renneboog, Люк, "Инсайдер Trading, пресс-релизов и Концентрация собственности", журнал "Финанс, Vol. 61 (6), 2006, 2931-2973.
Glosten, Лоуренс Р. Милгром Пол Р., "Ставка, Просите, и цены сделок в специалистом на рынке с гетерогенно обоснованного трейдеров", журнал "Финансовая экономика, Vol. 14 (1), 1985, 71-100.
Хау, Джон С. и Линь Цзи-чай ", инсайдерской торговли на внебиржевом рынке", журнал "Финанс, Vol. 45 (4), 1990, 1273-1284.
Цзян, Кристин X. и Ким, Джанг-Чул, "Торговый Стоимость Non-US Акции на Нью-Йоркской фондовой бирже: Влияние институциональной собственности, аналитик После, а также регулирования рынка", журнал финансовых исследований и разработок, Vol. 28 (3), 2005, 439-459.
Кайл, Альберт С., "Непрерывные аукционов и инсайдерской торговли", Econometrica, Vol. 53 (6), 1985, 1315-1336.
Ла Порта, Рафаэль, Лопес-де-Силанес Флоренсио и Шлейфера, Андрей, "Корпоративный собственности во всем мире", журнал "Финанс, Vol. 54 (2), 1999, 471-517.
Ли, Чарльз MC и готово, Mark J., "выведение торговли Направление от внутридневной данных", журнал "Финанс, Vol. 46 (2), 1991, 733-746.
Милгром, Пол и Стоки, Нанси, "Информация, торговле, а также общие знания", журнал "Экономическая теория, Vol. 26 (1), 1982, 17-27.
Morck, Рэндалл К., Strangeland, Дэвид А., Yeung, Бернард, "унаследованное богатство, корпоративного контроля и экономический рост: Канадский болезни?", Рэндалл Morck ред. Концентрированные корпоративной собственности, Пресс Чикагского университета, 2000.
Rozeff, Майкл С. и Заман "," Мир A., "Эффективность рынка и инсайдерских сделках: новые свидетельства", журнал "Бизнес, Vol. 61 (1), 1988, 25-44.
Seyhun, Х. Нежат, "Прибыль Insiders ', расходы на Trading, и" Эффективность рынка ", журнал" Финансовая экономика, Vol. 16 (2), 1986, 189-212.
Уилсон, Крэйг А., Ян, Zhaochun ", реакция рынка финансовых Рекомендации аналитиков", административных наук Канадская ассоциация Труды, 2006, 32-48.
Валид Сайед Реза получил степень магистра в степень в области финансов в Университете Саскачевана Эдвардс школы бизнеса в 2007 году. В настоящее время он аспирант Университета Вандербильта Оуэн Высшая школа менеджмента.
Д-р Крейг Уилсон получил степень доктора философии степень в Университете Альберты школы бизнеса в 2004 году. В настоящее время он профессор финансов в Университете Саскачевана Эдвардс школы бизнеса.
приближении.