甄别内幕操纵有据可查

　　由于内幕操纵不仅严重损害了中小投资者的权益，破坏了市场的正常游戏规则，而且加剧了股价的异常波动，放大了市场风险，所以强化内幕操纵的行为甄别，制定相关的证券监管措施，实施有效的反操纵监管成为证券部门的重要职责。尽管世界各国证券监管部门一直致力于内幕操纵行为监管与防范，但内幕操纵行为仍时有发生。其重要的原因就在于内幕操纵行为复杂性、难以甄别性，以及反操纵司法程序的难以执行性，使得监管部门的反操纵监管效果大打折扣。

　　本课题正是从内幕操纵行为特征分析作为难题破解的突破口，构建了一个内幕操纵行为分析与甄别的研究框架。在研究过程中，课题以我国股市上所有发生过内幕操纵的

股票为样本，试图从中国股市的“庄股”样本的实证分析中检验内幕操纵行为的一般特征，检验结果显示内幕操纵样本在金融市场微观结构方面具有显著的异常特征，具体表现在以下四方面：

　　信息价格发现效率明显偏低：课题应用Amihud-Medelson模型对内幕操纵样本进行价格偏差性检验，发现内幕操纵期间“庄股”已经在很大程度上丧失了股价对信息的反应能力，被操纵股价发现功能明显低于市场正常水平；

　　股价的市场流动性显著减弱：课题应用Hui-Heubel流动性模型对内幕操纵样本进行检测，发现“庄股”在时间序列上具有明显低流动性的异常特征，而且呈现明显的偏峰分布；

　　股票收益率序列呈现自相关性特征：课题应用GARCH（1，1）模型对内幕操纵样本的日收益率进行拟合，发现内幕操纵样本的值显著大于1，这说明被操纵的股价偏离其价值，将很难恢复到其内在均衡水平；

　　持股度和换手率偏高：通过内幕操纵样本检验发现，公司持股集中度与股价涨幅存在显著正相关性证据，同时内幕操纵样本的换手率在重大信息公开前明显偏高，这预示着内部交易者利用内幕信息进行股票交易。

　　在内幕操纵行为特征分析的基础上，课题提取了内幕操纵行为甄别的多因素因子，构建logistic模型对

证券市场内幕操纵行为进行甄别体系。logistic模型检验结果显示，股价条件方差系数、换手率、价格发现效率和流动比率等因素对上市公司内幕操纵的行为有较强解释能力，即这四个系数对判别内幕交易的行为有较强预测能力。从整个模型判别效果看，logistic模型的预测准确率达到89.47%，其中正确预测内幕交易的百分率为96.52%，正确预测非内幕交易的百分率为92.52%。基于这四个参数对预测内幕交易行为有重要影响，课题通过设计相关判别系数的临界值来构建内幕信息操纵甄别，并依据内幕操纵影响因子的影响力度构建了内幕操纵预警指标。通过信息操纵甄别模型和预警指标对上市公司的稳定检验，显示甄别模型和预警指标良好的预测效果，这为证券监管层及时甄别证券市场内幕操纵行为，实施反操纵监管提供了重要参考依据。