学术文献研究系列第14期：从盈余公告前异常特质波动看上市公司信息泄露风险-20210830-国信证券-26页_1mb

证券研究报告：从盈余公告前异常特质波动看上市公司信息泄露风险

核心内容

本报告探讨了信息风险的度量方法，并提出异常特质波动率（AIV）作为衡量信息泄露风险的新指标。通过分析盈余公告前后股票的特质波动率差异，AIV能够反映市场中知情交易者的异常行为，如内幕交易、卖空交易和机构交易。研究发现，AIV值越高，意味着信息风险越高，且这种信息风险在市场中存在溢价，即高AIV股票的未来收益表现更好。

主要观点

1. AIV的定义
   AIV是盈余公告前特质波动率（IVPEA）与非盈余公告时期特质波动率（IVNEA）的差值，反映了公司在盈余公告前因信息泄露而产生的异常价格波动。

2. AIV与知情交易行为的关系
   AIV与内幕交易、卖空行为和机构交易之间具有显著的正相关关系。这意味着AIV可以作为信息风险的代理变量，有效捕捉知情交易者的行为。

3. AIV的溢价特性
   AIV值较高的股票在未来表现更好，尤其是在小市值股票中表现更为显著。通过做多AIV最高的1/5组和做空AIV最低的1/5组，可以获得显著的风险调整后收益（分别为1.9%和4.08%）。

4. AIV的稳健性
   AIV指标的溢价在控制了多种变量（如市场Beta、市值、账面市值比、特质波动率、流动性、分析师覆盖等）后仍然显著，且与基于成交量的信息风险指标（如PIN、PSOS等）无显著相关性，说明其具有独立性。

5. 负AIV值的解释
   负的AIV值可能由非盈余公告时期的信息事件（如并购重组、产品发布）导致，表明此时的特质波动率更高。负AIV值意味着信息风险较低，其与知情交易行为存在负相关关系。

6. AIV的非平稳性
   AIV指标具有非平稳性，其自相关系数仅为0.067，且不具有时间序列上的持续性。因此，AIV指标应被理解为一种动态风险指标，而非静态基本面指标。

关键信息

• 数据来源：CRSP数据库（股票和市场收益）和Compustat数据库（公司基本面和盈余公告数据），时间跨度为1972年至2015年。
• 样本处理：剔除价格低于1美元的“仙股”，并根据盈余公告时间调整数据。
• 计算方式：
  • 用过去一年的日度收益率进行Fama-French三因子回归，得到残差。
  • 计算IVPEA和IVNEA，然后求其差值得到AIV。
  • 公式如下：
    $$
    AIV = IV_{PEA} - IV_{NEA}
    $$
• 变量定义：
  • AIV：异常特质波动率
  • RunUp：盈余公告前五天的累计异常收益
  • SUE：盈余公告惊喜的代理变量
  • SUEFC：考虑分析师预期的盈余公告惊喜变量
  • ITPEA、ITNEA：内部交易行为在盈余公告前后的代理变量
  • SSPEA、SSNEA：做空行为在盈余公告前后的代理变量
  • INPEA、INNEA：机构交易行为在盈余公告前后的代理变量
  • AIT、ASS、AIN：异常内部交易、异常做空、异常机构交易行为
  • AVol：异常成交量
  • PSOS：系统性订单流冲击概率
  • PIN：知情交易概率（Easley等，2002；Duarte和Young，2009）

结论

本研究通过构建AIV指标，验证了信息泄露风险在市场中确实存在溢价，并且AIV能够有效捕捉知情交易者的行为。尽管AIV并非完美无瑕，但其在多个维度上均表现出良好的稳健性和预测能力，是衡量信息风险的有效工具。

图表概览

• 图1：关键变量的描述性统计，展示AIV的均值、标准差、分位点等信息。
• 图2：盈余公告前后的收益率和换手率分布情况，显示盈余公告前后价格波动较大。
• 图3：AIV与盈余公告前收益抢跑行为的回归结果，显示显著的正相关关系。
• 图4：AIV与内幕交易、做空交易和机构交易的回归结果，说明三类知情交易者与AIV具有正相关关系。
• 图5：AIV符号与知情交易行为的Probit回归结果，进一步验证AIV方向与知情交易信息正相关。
• 图6：AIV与基于成交量的信息风险度量指标的相关关系，显示AIV与部分指标相关，但与大多数不相关。

风险提示

本报告基于相关文献，不构成投资建议。投资者应结合自身风险偏好和市场情况做出决策。

分析师信息

• 张欣慰
  电话：021-60933159
  E-mail：zhangxinwei1@guosen.com.cn
  执业资格编码：S0980520060001

• 张宇
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