中國上市公司信息披露違規(guī)的動因、市場反應(yīng)與預(yù)警研究.pdf

1、作為公開原則的核心體現(xiàn)，信息披露無疑是規(guī)范上市公司行為、保護中小投資者利益和提高證券市場配置效率的最有效手段。真實、全面、及時、充分的信息披露是上市公司的法定義務(wù)，也是投資者決策的重要依據(jù)。然而，中國相當(dāng)部分上市公司信息披露違規(guī)，而且屢禁不止，嚴重地違反了誠信準則，甚至無視法紀。這不僅在很大程度上損害了中小投資者的合法權(quán)益，而且對證券市場的穩(wěn)定和健康發(fā)展構(gòu)成了很大的威脅。為此，本文以信息披露違規(guī)的中國上市公司這一特殊群體為研究對像，深入

2、分析和檢驗它們違規(guī)的動因，統(tǒng)計違規(guī)事件公告后的股票市場反應(yīng)，并嘗試根據(jù)它們的財務(wù)特征、市場交易特征與公司治理特征，構(gòu)建上市公司信息披露違規(guī)行為的一般預(yù)警模型，以便為投資者和監(jiān)管層提供決策依據(jù)。全文共分為九章，各章的主要內(nèi)容如下： 第一章為導(dǎo)論，主要對論文進行簡要介紹，具體包括研究背景與問題的提出、研究框架與主要內(nèi)容以及研究的改進與創(chuàng)新計劃。 第二章為文獻綜述，全面回顧和總結(jié)了上市公司信息披露違規(guī)的動因、市場反應(yīng)和預(yù)警的相

3、關(guān)研究成果。 第三章為中國上市公司信息披露違規(guī)的制度背景分析。 第四章分析了信息披露違規(guī)的上市公司的行業(yè)特征、規(guī)模特征、財務(wù)特征、市場交易特征、以及治理特征。 第五章分析和實證檢驗了關(guān)于上市公司信息披露違規(guī)動因的三種假說，包括大股東掏空說、內(nèi)幕交易說和盈余管理說。 第六章針對不同類型的信息披露違規(guī)事件的不同市場反應(yīng)進行了統(tǒng)計分析。 第七章基于財務(wù)、市場和治理視角，構(gòu)建了預(yù)警模型對上市公司信息披露違

4、規(guī)行為進行判別和預(yù)測。 第八章對中國上市公司信息披露違規(guī)的防范機制進行了深入討論。 第九章是對論文研究成果的總結(jié)，包括研究結(jié)論與啟示、研究的局限性和進一步研究的方向。 本文在借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國上市公司的制度背景，運用理論分析與實證研究相結(jié)合的研究方法，對中國上市公司信息披露違規(guī)的動因、市場反應(yīng)和預(yù)警進行了系統(tǒng)的研究，并得到了以下的研究結(jié)論： 第一，違規(guī)上市公司主要來自機械、設(shè)備、儀表制造

5、行業(yè)，石油、化學(xué)、塑膠、塑料制造行業(yè)等成熟性產(chǎn)業(yè)，且大都屬于中小型公司；大多數(shù)違規(guī)上市公司的上市交易年齡不超過6年，違規(guī)公司的股票市場交易比較活躍，而股票風(fēng)險較高；違規(guī)公司的盈利能力差，經(jīng)營效率低下，債務(wù)負擔(dān)重而償債能力明顯不足，成長能力差，經(jīng)營性現(xiàn)金創(chuàng)造能力不足，每股凈資產(chǎn)質(zhì)量低下；違規(guī)公司的股東制衡力量相當(dāng)薄弱，違規(guī)公司的內(nèi)控機制相當(dāng)缺乏，近半數(shù)的違規(guī)公司被外部審計師出具非標準審計意見。 第二，大股東對上市公司的掏空程度越高

6、，上市公司信息披露違規(guī)行為越有可能發(fā)生；上市公司的內(nèi)幕交易程度越高，信息披露違規(guī)行為越有可能發(fā)生；上市公司的盈余管理程度越高，信息披露違規(guī)行為越有可能發(fā)生。 第三，投資者對公開處罰和公開譴責(zé)的處罰方式反應(yīng)十分強烈，認為違規(guī)上市公司侵犯其合法權(quán)益。不管是上交所、深交所還是證監(jiān)會的處罰公告，都具有一定的威懾力。對于采用延遲披露、虛增利潤、違規(guī)關(guān)聯(lián)交易、違規(guī)擔(dān)保以及擅自改變資金用途等手段違規(guī)的上市公司，投資者持懷疑態(tài)度。對于上市公司的

7、大股東掏空行為、證券操縱行為和財務(wù)舞弊行為，投資者紛紛用腳投票。 第四，信息披露違規(guī)事件確實給投資者帶來了巨大的經(jīng)濟損失。在信息披露違規(guī)事件公告日的(-20，20)時間窗口內(nèi)，全部違規(guī)公司的累積平均超常收益(C從R)達到-0.075，且在1％的置信區(qū)間內(nèi)顯著。 第五，在違規(guī)行為被發(fā)現(xiàn)的前一個會計年度，違規(guī)公司在財務(wù)狀況、市場交易狀況和治理水平上，就與正常公司存在著顯著的差異。盈利能力越強，公司就越不可能違規(guī)；財務(wù)杠桿越高

8、，公司就越有可能違規(guī)；外部審計的監(jiān)督質(zhì)量越高，公司就越不可能違規(guī)。 第六，以資產(chǎn)凈利率、每股收益、資產(chǎn)負債率和流動比率為財務(wù)預(yù)警變量，以股票日均漲跌幅為市場預(yù)警變量，以代表董事會的獨立性和高管激勵的治理因子、代表股權(quán)結(jié)構(gòu)的股權(quán)集中度和股權(quán)制衡度的治理因子、代表外部審計監(jiān)督程度的治理因子和代表機構(gòu)投資者監(jiān)督程度的治理因子為治理預(yù)警變量，本文建立的Logistic回歸預(yù)警模型和混合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對公司違規(guī)發(fā)生概率的預(yù)測成功率分別為80

9、％和83.33％，總體判別成功率分別為81.67％和83.33％，均可以有效地提前甄別違規(guī)的上市公司。 第七，對于上市公司信息披露違規(guī)發(fā)生概率的預(yù)警，包含財務(wù)、市場和治理信息的模型Ⅲ的判別成功率最高，包含財務(wù)和市場信息的模型Ⅱ其次，只包含財務(wù)信息的模型Ⅰ最差。由此可見，對于投資者，公司的股票市場交易數(shù)據(jù)和治理數(shù)據(jù)與財務(wù)數(shù)據(jù)一樣具有信息價值。 第八，本文運用多項Logistic回歸和混合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建上市公司信息披露違規(guī)

10、嚴重程度的預(yù)警模型，對檢驗樣本的總體判別成功率分別為68.89％與71.39％，可以較有效地對上市公司信息披露違規(guī)的嚴重程度進行預(yù)警。此外，本文嘗試運用Fisher判別、多項Logistic回歸和混合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建上市公司信息披露違規(guī)類型的預(yù)警模型，對檢驗樣本的總體判別成功率分別為50.43％、58.12％與59.29％，雖不盡如人意，但這表明了本文所構(gòu)建的預(yù)警模型在預(yù)測上市公司信息披露的違規(guī)類型方面具有發(fā)展和應(yīng)用潛力。同時，本文在比

11、較中發(fā)現(xiàn)，混合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)在財務(wù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。 最后，上市公司信息披露違規(guī)的博弈分析告訴我們，降低監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)督成本，提高監(jiān)管機構(gòu)的稽查質(zhì)量，或者加大對違規(guī)行為的懲罰力度，提高違規(guī)公司的違規(guī)成本，都可以降低上市公司信息披露違規(guī)的發(fā)生概率。同時，新聞媒體的社會輿論監(jiān)督可以鞭策監(jiān)管機構(gòu)，監(jiān)督和規(guī)范上市公司信息披露行為。 區(qū)別于其它相關(guān)的研究，本文的改進和創(chuàng)新工作主要體現(xiàn)在以下幾個方面： 第一，

12、本文對1994-2005年間信息披露違規(guī)的上市公司的行業(yè)特征、規(guī)模特征、財務(wù)特征、市場交易特征、以及治理特征進行了全面系統(tǒng)的分析，發(fā)現(xiàn)：違規(guī)上市公司主要來自成熟性產(chǎn)業(yè)，且大都屬于中小型公司：大部分違規(guī)公司的上市交易年齡不超過6年，股票市場交易比較活躍而股票風(fēng)險較高；違規(guī)公司的股東制衡力量相當(dāng)薄弱，違規(guī)公司的內(nèi)控機制相當(dāng)缺乏，近半數(shù)的違規(guī)公司被外部審計師出具非標準審計意見。 第二，本文首次從實證的角度對上市公司信息披露違規(guī)的問題進

13、行動因分析與檢驗，并首次結(jié)合Llorente et al.(2002)的研究成果，利用股票市場均衡時股票收益率與換手率的動態(tài)關(guān)系系數(shù)C2來測度上市公司股票交易的信息不對稱程度，并作為內(nèi)幕交易的代理變量。首次結(jié)合Kotharia et al.(2005)的研究成果，計算基于ROA配對的操控性應(yīng)計利潤，以控制公司間因為業(yè)績差異而產(chǎn)生的盈余管理計量偏誤，并用來度量上市公司的盈余管理程度，該方法比瓊斯模型(Jones，1991)和修正模型(De

14、chow et al.，1995)更為合理。 第三，本文根據(jù)違規(guī)手段的不同，將信息披露違規(guī)事件分為虛列資產(chǎn)、虛增利潤、虛假陳述、操縱股價、違規(guī)委托理財、擅自改變資金用途、違規(guī)關(guān)聯(lián)交易、違規(guī)擔(dān)保、重大遺漏、延遲披露及其它等十一類事件；根據(jù)違規(guī)性質(zhì)的不同，將信息披露違規(guī)事件分為大股東掏空類、證券操縱類、財務(wù)舞弊類和其它類違規(guī)行為等四類事件；并分別對它們的不同市場反應(yīng)進行了統(tǒng)計分析。 第四，傳統(tǒng)的預(yù)警模型大多以財務(wù)指標作為輸入

15、變量，研究局限于財務(wù)視野。本文基于財務(wù)、市場和治理視角，并應(yīng)用逐步Logistic回歸分析和因子分析對備選財務(wù)指標、市場指標以及治理指標進行提煉和篩選，提高了預(yù)警模型的有效性。 第五，本文根據(jù)處罰機構(gòu)的不同，將信息披露違規(guī)的嚴重程度劃分為三種狀態(tài)，即不被處罰、被交易所處罰、被證監(jiān)會處罰；根據(jù)違規(guī)性質(zhì)的不同，將信息披露違規(guī)的類型劃分為五種狀態(tài)，即大股東掏空類違規(guī)、證券操縱類違規(guī)、財務(wù)舞弊類違規(guī)、其它類型違規(guī)、無違規(guī)行為。這種對信息