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非对称信息整合与价格发现：从内幕交易中推断坏消息

作者

上市的：
  • 艾琳·卡拉马努
  • 格雷斯·鲍纳尔
  • 拉奇娜·普拉卡什

摘要

由于缺乏针对公司的负面信息来源，美国资本市场很难识别坏消息并将其纳入股价，而不是好消息。尽管内幕交易可能是未披露坏消息的重要代表，但由于无法将流动性动机与基于信息的内幕交易区分开来，研究人员很难事先确定基于信息的销售。我们假设，当多家公司的内部人出售其为内部人的一家公司的股票，同时购买其他内部人投资组合公司的股票时，出售更有可能是基于信息的，因为收益是再投资的。相反，当内幕人士出售一家公司而不购买其他公司或出售多家内幕公司时，出售很可能是出于流动性动机。我们发现，使用该算法确定为基于信息的内幕交易之后，会出现显著的负异常回报。基于信息的销售也更有可能与退市、收益下降和收益重述相关。分析师也更有可能下调对这些公司的盈利预测。因此，有可能事先确定内幕销售的信息内容。我们的结果将引起投资者和制定内幕交易规则的监管机构的兴趣。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:ba:jbfnac:v:48:y:2021:i:1-2:p:230-268
    内政部：10.1111/jbfa.12476
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