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北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2019 年摇 第 1 期

       在本文中,选取与公告效应对应的指标来衡                         差别。 特别的,“高管薪酬冶变量也分别根据研究
   量内幕信息泄露行为的严重程度,并且命名为                            层面的不同而变化,分别为董事长和总经理层面

   runup。 其计算公式为:                                  的薪酬、董事会层面的薪酬、全体高管层面的薪
                        CAR(t ,1)                  酬,单位为百万元。 在实证结论展示过程中,每个
                runup =      0             (2)
                      CAR(t , - 1)                 层面的研究,薪酬均用 salary 来表示。
                            0
       该指标反映了对控制权转移事件引起的市场
                                                            表 2摇 社会关系变量的描述性统计
   反应有多少在公告前就已经表现出来了。 runup
                                                                  董事长总经理层面
   越高,说明市场中信息不对称性越高,内幕信息提
                                                     变量    样本量 均值 中位数 最大值 最小值 标准差
   前泄露情况越 明 显, 内 幕 信 息 泄 露 程 度 越 深。
                                                     govern  218  0郾 19  0     2     0    0郾 42
   runup 越低,说明市场中信息不对称性越低,内幕
                                                     finance  218  0郾 07  0    2     0    0郾 28
   信息提前泄露情况越少,内幕信息泄露程度越低。
                                                     concurr  218  1郾 08  1    2     0    0郾 71
       对于 runup 的计算,本文采用市场模型(mar鄄
                                                    experience  218  49郾 28 49郾 25  69  34  5郾 45
   ket model),并且选取市场调整模型(market鄄adjus鄄
                                                                     董事会层面
   ted return model) 来进行稳健性检验。 市场模型
                                                     变量    样本量 均值 中位数 最大值 最小值 标准差
   是指,在清洁期内证券收益率和市场收益率满足:
                                                     govern  218  0郾 54  0     6     0    0郾 97
                 R = 琢 + 茁 R + 着 it        (3)
                  it
                          i
                            mt
                      i
                                                     finance  218  0郾 25  0    4     0    0郾 62
       而市场调整模型是将市场收益率作为个股的
                                                     concurr  218  4郾 16  4    9     0    1郾 98
   正常收益率,即在市场模型中令:
                                                    experience  218  48郾 39 48郾 44 58郾 83 36郾 67  3郾 92
                    琢 = 0,茁 = 1            (4)
                           i
                     i
                                                                    全体高管层面
       在市场模型不适用的情况下,市场调整模型
                                                     变量    样本量 均值 中位数 最大值 最小值 标准差
   是较好的替代。
                                                     govern  218  1郾 17  1     8     0    1郾 46
       2郾 回归模型设定
                                                     finance  218  0郾 8  0     8     0    1郾 13
       本文建立如下的回归模型:
                                                     concurr  218  10郾 29  10  24    1    3郾 97
         runup = 茁 + 茁 govern + 茁 finance +
              i
                                      i
                            i
                               2
                      1
                  0
                                                    experience  218  47郾 94 48郾 01 55郾 85 40郾 27  3郾 13
       茁 concurren + 茁 experience + 茁 regulator +
                             i
                 i
        3           4            5
         茁 roe + 茁 size + 茁 shrcr1 + 茁 shrz +                 表 3摇 其他变量的描述性统计
                                      i
              i
                     i
                              i
          6      7       8        9
       茁 rundratio + 茁 outsider + 茁 salary + 着
        10       i   11      i  12     i             变量    样本量 均值 中位数 最大值 最小值 标准差
                    i = 1,…,n              (5)
                                                    regulator  218  0郾 39  0   8     0    1郾 28
       其中,runup 是衡量内幕信息泄露程度的指
                                                      roe   218   0郾 04  0郾 06  6郾 27  - 7郾 56 0郾 77
   标。 本文分别从董事长和总经理、董事会、全体高
                                                      size  218  20郾 71 21郾 00 25郾 10  0  2郾 24
   管三个层面进行研究。 每个层面都会考察该层面
                                                     shrcr1  218  29郾 19 24郾 47 77郾 89  0郾 82  16郾 60
   高管人员的社会关系的程度。 特别地,对于“ 监
                                                      shrz  218  17郾 46  3郾 16 480郾 37 1郾 00  44郾 74
   管机构任职经历冶,因为本文主要想考察其对于
                                                    fundratio  218  3郾 44  0郾 11  52郾 93  0郾 00  7郾 85
   遏制内幕信息泄露的影响,并且认为监管机构的
                                                    outsider  218  0郾 37  0郾 33  0郾 62  0郾 20  0郾 06
   任职经历会影响到整个上市公司内部的遵纪守法
                                                     salary1  216  0郾 44  0郾 25  5郾 47  0郾 00  0郾 67
   意识,故该指标不根据讨论层面的不同而改变,均
                                                     salary2  218  0郾 22  0郾 14  2郾 18  0郾 00  0郾 30
   为根据全体高管信息而计算出的指标。
                                                     salary3  218  0郾 19  0郾 13  1郾 49  0郾 01  0郾 19
       (四)描述性统计
       回归涉及的解释变量、控制变量的描述性统                             四、实证研究
   计见表 2 和表 3(被解释变量的计算因为也涉及                            (一)并购重组中内幕信息泄露行为的严重
   实证分析,所以放在了后一部分)。 不同层面的                          程度
   研究样本,相关变量的描述性统计结果也有较大                               本文采用市场模型来对控制权转移事件公告
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