对样本进行事件法检验的描述性结果优化

平均水平上，在事件前30天至15天的两周内，即将发生大宗交易的股票价格呈现微弱的下降趋势，累计超额收益率下降。在事件后的窗口时间内，相对于事件发生时点的累计超额收益率下降，并持续至最新的较低水平。图62大宗交易事件窗口的超额累计收益率变化为了分析大宗交易折价率与交易后的超额累计收益率的显著性，按照方程组61进行回归分析。

理论教育 2023-07-19

特质风险如何影响大宗交易：面板分析

通过交叉项可以发现，市值增加，特质风险对大宗交易的影响略微加大。股票的市净率对特质风险引起的大宗交易变化都几乎无影响。这进一步说明了特质风险对大宗交易的显著决定作用，论证了所有的命题。

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探究大宗交易价格折价的谜团

大宗交易的交易价格常常处于折价状态，这被称为大宗交易折价之谜。大宗交易可以消除价格效应，从效用结果上看，大宗交易的折价效用刚好是流动性溢价的对应部分。杨朝军认为大宗交易较场内市场流动性低，卖方为获取流动性对价格作出折让，也证明了大宗交易是基于流动性价值的存在。除了流动性因素，部分成本因素也导致大宗交易“便宜”，表现为折价。因此，大宗交易整体的直接交易成本较低，表现出一定的折价性。

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回归结果：样本事件法检验的优化

由于第5章证实了大宗交易折价幅度和特质风险之间不存在共线性关系，因此作出特质风险对交易日后的累计超额收益率的影响图，如图64所示。可以发现，特质风险对大宗交易日后的累计超额收益率的影响全部为正向。股票的市净率与大宗交易定价不存在显著性关系，影响系数也呈现震荡的正负不确定性关系。整体而言，大宗交易的价格发现功能与多种因素有关，包括被交易股票的特质风险、交易前股票自身的超额累计收益率、股票流动性等指标。

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特质风险与大宗交易的截面分析

图44特质风险决定大宗交易存在的决定系数的p值（各月度）图44中，按月分析，在每一月里特质风险影响大宗交易存在的决定系数的p值都较小，除了个别特殊月份，这些特殊月份主要集中在每年的季度报告或者年报披露时间段。图46特质风险影响大宗交易存在的决定系数的p值

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研究不足之处及其优化方向

特质风险及大宗交易占比计算的局限性。由于不同的股票在不同的月份里有不同的特质风险，且对应每一个不同的大宗交易量。具体的周区间时间长度选择上，尽量按照会计报表年度进行，但这依然是首次的尝试性设定，难免有不合理之处。大宗交易数据样本的不齐性。中国大宗交易的发生具有离散性，不同于国外每时每刻同时并存的楼上市场和楼下市场，中国大宗交易市场作为不连续交易的OTC市场，不同的股票在不同的时点发生大宗交易。

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大宗交易的特质风险对价格发现功能的影响

前述文献表明，大宗交易最直接的表象特征是大宗，但最根本的内在特征是议价。部分文献证明了类似公司控制权这样具体的特质风险在较大程度上会触发大宗交易的发生。但所有文献仅仅从某个具体的公司特征分析大宗交易的存在，还没有从统一、抽象层面的特质风险这一层面进行分析，这是亟需要做的研究。这说明大宗交易的价格发现功能可能依赖于某些条件，没有文献对这些条件进行较为清晰的说明。

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Logit模型稳健性检验方法解析

表53特质风险影响大宗交易定价的检验结果如表53所示，在logit回归中，特质风险对大宗交易定价的影响系数为负值1.46，且较为显著。同时，其他的控制变量与5.4.1节中的证明保持了一致。可以发现，从事件区间看，同样证明了大宗交易发生时特质风险与折价值存在负向关系，特质风险对大宗交易定价的影响显著且持续，较前文的实证结果保持了稳健性。图55按照时间序列排列的特质风险系数大小及P值走势

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大宗交易价格的理论模型和影响因素

对于大宗交易的价格信息表现，Saar的理论模型发现股票所具有的的信息含量在价格上表现为永久价格效应。该式的第二部分为期望收益率，表示货币风险的时间价值。此Keim模型说明，大宗交易的价格表现与订单规模、搜寻成本、风险规避系数、资产方差相关。这说明大宗交易的价格会在不同的场景下影响市场的价格，根据不同的市场情形发挥不同的价格发现功能。

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关于事件研究法的优化探讨

时间区间分别为大宗交易发生前60天至交易后30天，交易日前的超额收益率分别表示为ARb60...ARb1，交易日后的超额收益率分别表示为ARa1...ARa30，累计超额收益率记为CARb60，CARa30等。利用描述性统计方法，观察大宗交易事件窗口中大宗交易折价幅度、股票特质风险大小、流动性换手率等因素对大宗交易事后累计超额收益率的影响。建立回归方程组61：ARai，t=ai,t+Xbi，t+ui,t，其中X包含的变量如表61所示：表61对样本进行事件法回归检验的变量

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研究思路及大宗交易定价的特质风险影响

运用历年数据通过面板回归等实证方法发现，控制流动性折价因素后，随着特质风险的变化，折价的幅度出现相应的变化，特质风险影响了大宗交易定价。在事件研究法和时间序列VECM的永久短暂模型和信息份额模型法下，发现大宗交易具备一定的价格发现功能。图12本书的整体研究思路

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大宗交易股票特质风险：控制权的核心因子

Brockman还发现除此之外，还有大宗交易控制权和市场流动性之间的摩擦效应成本。集中度越大的大宗交易，流动性成本增加，流动性水平下降，这是因为信息不对称导致流动性水平降低。从结果看，财务投资者进行大宗交易时的流动性水平变化不明显，战略投资者进行大宗交易时会更多降低信息不对称程度。

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大宗交易的要素和流程

大宗交易作为一种制度，除了量的指标要求以外，在具体的交易要素上，有如下的具体制度要求。除了这些要求之外，交易所为了维护场内市场，对于大宗交易的成交价区间、申报时间和交易时间进行了限制。在成交区间上，采用协议交易方式和盘后定价模式，对大宗交易的成交价格做出一定的限制。由图34中可以发现，一笔大宗交易至少经历了近10步的流程。图34大宗交易流程

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时间序列VECM方法的检验及优化

大宗交易折价率和大宗交易次日开盘价涨跌幅的原始序列经过差分处理之后，符合ADF平稳性要求。检验结果见表65。16支股票的平均值显示，大宗交易折价率的信息份额小于次日开盘价涨跌幅的信息份额。

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大宗交易：价格发现功能的优势探析

大宗交易市场与场内交易市场同时存在，二者的价格发现功能可能同时存在并相互影响。价格发现这一问题的文献是大宗交易现有文献中最丰富的，部分文献发现大宗交易具有价格发现功能。王春峰也发现国内大宗交易之后，场内市场价差扩大，深度[10]下降，且卖出的影响超过买入，说明大宗交易具有价格发现功能。大部分文献认为大宗交易具有价格发现功能是因为其价格是信息驱动所致，因此研究大宗交易的信息含量是大多数文献的重点。

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理论模型回顾：大宗交易中的风险补偿和交易博弈

Bolton模型说明，股东涉及控制权等核心要素交易时，在大宗交易中会出现一部分交易者对另一部分交易者的风险补偿。另一方面，Seppi的模型说明，在特质风险对交易市场的影响和决定下，大宗交易市场的参与者也会对交易订单进行博弈。① 滑单成本即交易博弈时因不能在大宗交易卖出前卖出、不能在大宗交易买入前买入所引起的成本。这充分说明，大宗交易价格应该是受到信息不对称程度的影响。

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