我国非流通股份的流动性价值研究

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1、华中科技大学博士学位论文我国非流通股份的流动性价值研究姓名:尹华阳申请学位级别:博士专业:企业管理指导教师:夏新平20050427摘要证券的流动性是目前世界范围的前沿研究热点之一。论文在对证券流动性研究现有成果综述的基础上,研究国内非流通股份的流动性价值。利用单位标准股份的均衡价格、非流通股份和流通股份的交易价格及成交量等指标,构造了紧度、结构弹性和结构深度等指标用于度量国内整体股票市场的流动性。基于信息严重不对称的实际,以一个流通股份与非流通股份比例对等的公司为例,分析了投资者在投资流通股份和非流通股份的过程中,对非流通股

2、份流动性价值的估计机理,构建贝叶斯学习过程模型描述投资者从流通股份和非流通股份的成交价格中萃取信息的动态学习调整过程,发现无论关于股份流动性价值的随机变量具有离散还是连续分布,流动性价值的期望都会按照指数级收敛于其全信息的真实价值。依据风险中性假设和无套利均衡原理,分析了非流通股首次全流通时点,非流 通股份的原持有者与新持有者之间不存在套利行为的均衡状态,设定了在非流通股 首次全流通时点对原流通股份的持有者进行股权补偿的定价原则,使用一组在两种状态下价值分别为0和1的理想基本证券,分别复制原流通股份和非流通股份,运用状态价格

3、定价技术构建了非流通股份首次全流通时点的定价模型。发现对决定在同一个时点首次全流通其非流通股份的所有上市公司,只需选定其中一家能够代表 整个市场的公司,按定价模型计算出整个市场的一组基之后,就可以结合各自公司 原流通股市价和非流通股份的成交价格计算其非流通股首次全流通时点的价格。 论文沿着限制性股票方法思路,选取非流通股份拍卖和私下协议现金转让交易 数据对国内非流通股份流动性价值及其影响因素进行了大样本实证检验。样本点财 务数据匹配的是样本年度中点的年度横截面数据,因变量为非流通股份的流动性价格折扣,备择解释变量选取了制度迁

4、徙、交易属性和公司属性方面的28个,多元回归分析是先用后向逐步回归考察其多重共线性等相关问题,再采用前后向相结合的逐步回归方法。实证结论是:平均而言,拍卖方式能提高信息透明度,价格折扣私下协议转让比拍卖高大约6.61%;由具市场代表性的私下协议转让得到的缘于增强非 流通股份流动性的制度迁徙的流动性价值迁徙大约是同时点相应流通A股价格的8.61%;流动性价格折扣与制度迁徙、交易属性和公司横截面属性等存在显著相关关I系,如:投资者偏好非流通股份比例较高、采用现金股利方式而不是送红股方式支付股利的公司的非流通股份;经营正常和非正常

5、公司的非流通股份的价值存在显著差异;老公司效应和每股净资产效应显著存在;税收、规模、主营业务、EPS和ROE等效应对不同类型非流通股份交易呈现不同影响。关键词:非流通股份流动性价格折扣贝叶斯学习过程基本证券状态价格结构弹性流动性迁徙股利政策IIAbstractThisthesisprobestheliquidpremiumoftheilliquidshareinChina’slisted companies.Thethesisconstructsindexesofliquidityofnationalsecuritiesma

6、rket,suchas tightness,structureresiliencyanddepth,basedontheequilibriumpriceofcriterionshare, thetradepriceandvolumeofliquidandilliquidshare.Duetostrongasymmetry information,thisthesisutilizesalistedcompanywithsameilliquidshareasliquidshareas anexample,toillustrate

7、themechanismtheparticipantsestimatingtheliquidpremiumof theilliquidstockintheirinvestmentactivities.ItsuggeststhattheBayesianlearning processcanbeemployedtocharacterizetheinvestors’dynamicadjustmentthatthe participantsextractandlearnfrominformationwhichhasbeenformi

8、nginexchangesof illiquidandliquidshare,andproposesthattheexpectationoftheliquidpremiumwould convergeattheintrinsicvalueunderperfectinformationwhe

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