주식 및 옵션 시장의 내부자 및 유동성 거래

주식 및 옵션 시장의 내부자 및 유동성 거래.

개요 : 시장을 완성시키는 비 중복 옵션의 도입과이를 통해 정보 공개 및 위험 공유에 미치는 영향을 분석합니다. 이 옵션은 유동성과 내부자 거래 간의 상호 작용을 변경합니다. 우리는이 옵션이 시장 불완전 성과 비대칭 정보의 결합에 의해 생성 된 시장 붕괴 문제를 완화한다는 것을 발견했습니다. 이 옵션의 도입은 시장의 정보 효율성에 모호한 결과를 초래합니다. 한 손은 시장 붕괴를 피함으로써 거래가 일어나고 정보를 전달할 수있게합니다. 반면에이 옵션의 도입은 내부자가 따라갈 수있는 거래 전략을 확대합니다. 이것은 시장 제작자가 거래의 정보 내용을 해석하는 것을 더욱 어렵게 만들 수 있으며 결과적으로 시장의 정보 효율성을 감소시킬 수 있습니다. 이 옵션의 도입은 내부자 거래의 수익성에 모호한 영향을 미치며, 이는 매개 변수 값에 따라 증가하거나 감소 할 수 있습니다. 옥스포드 대학 출판부에서 학술 연구회를 대신하여 발행 한 논문, The Review of Financial Studies.

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주식 및 옵션 시장의 내부자 및 유동성 거래.

추상.

우리는 시장을 완성시키는 비 중복 옵션의 도입과이를 통해 정보 계시 및 위험 공유에 미치는 영향을 분석합니다. 이 옵션은 유동성과 내부자 거래 간의 상호 작용을 변경합니다. 우리는이 옵션이 시장 불완전 성과 비대칭 정보의 결합에 의해 생성 된 시장 붕괴 문제를 완화한다는 것을 발견했습니다. 이 옵션의 도입은 시장의 정보 효율성에 모호한 결과를 초래합니다. 한 손은 시장 붕괴를 피함으로써 거래가 일어나고 정보를 전달할 수있게합니다. 반면에이 옵션의 도입은 내부자가 따라갈 수있는 거래 전략을 확대합니다. 이것은 시장 제작자가 거래의 정보 내용을 해석하는 것을 더욱 어렵게 만들 수 있으며 결과적으로 시장의 정보 효율성을 감소시킬 수 있습니다. 이 옵션의 도입은 내부자 거래의 수익성에 모호한 영향을 미치며, 이는 매개 변수 값에 따라 증가하거나 감소 할 수 있습니다. 옥스포드 대학 출판부에서 학술 연구회를 대신하여 발행 한 논문, The Review of Financial Studies.

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법률 내부자 거래 및 주식 시장 유동성.

Hans Degryse Frank de Jong 저술가 Jérémie Lefebvre.

이 보고서는 기업 내부자가 기업 주식의 유동성에 미치는 법적 거래의 영향을 평가합니다. 이를 위해 우리는 두 가지 유동성 측정과 하나의 정보 비대칭 측정을 분석합니다. 분석을 통해 내부 거래 규제의 변화, 즉 네덜란드 주식 시장에 대한 시장 남용 지침 (European Union Directive 2003 / 6 / EC)의 이행 효과에 대해서도 연구 할 수있었습니다. 첫 번째 결과는 비대칭 정보의 이론에 따르면 특정 회사의 법적 내부자 거래의 강도가 입찰가 스프레드와 정보 비대칭 측정에 긍정적 인 관계가 있음을 보여줍니다. 우리는 또한 Market Abuse Directive가이 효과를 크게 줄이지 않는다는 사실을 발견했습니다. 둘째, 합법적 인 내부자 거래를 중심으로 유동성과 정보의 비대칭 성을 분석 한 결과, 내부자 거래가 발생했을 때 크고 작은 자본화 주식은 입찰가 스프레드와 영구 가격 영향이 증가하는 것으로 나타났습니다. 중형주에 대해서는 영구적 인 가격 인상 만이 증가한다. 마지막으로, 우리는 규제 변화에 따라 이러한 결과가 크게 개선되는 것을 감지 할 수 없었습니다.

저자는 네덜란드 시장 금융 당국 (AFM) 및 Louvain School of Management에서 토론자 및 세미나 참가자들에게 감사드립니다.

JEL 분류.

1. 소개.

본고에서는 네덜란드의 법적인 내부자 거래시기를 중심으로 주식 시장의 유동성을 연구한다. 유럽 ​​연합의 "Market Abuse Directive"(유럽 연합 지침 2003 / 6 / EC)라는 명칭이 네덜란드 국가 규정에 통합 된 이후 특히 기업 내부자에 의한 거래는 고도로 규제되어 있습니다. 그럼에도 불구하고 내부자는 외부 투자자보다 자신의 회사에 대한 미래 전망에 대해 더 나은 정보를 제공하는 것으로 알려져 있습니다 (Degryse 외 2014 참조). 이러한 맥락에서 우리는 자회사의 주식에 대한 내부자의 법적 거래가 주식 유동성에 영향을 미치는지 조사합니다.

기업 주식의 시장 유동성은 기업의 자본과 자본 비용의 부분적 위험을 결정하는 특성이다. 또한 외부인에 대한 거래 비용에도 영향을 미칩니다. 둘 다 기업 재무 결정의 중요한 영향을 미칩니다 (특히 Amihud and Mendelson 2008 참조). 이러한 이유로 기업 내부자가 거래 할 때 회사의 주식 유동성에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다.

Market Abuse Directive는 시장 남용 및 조작, 특히 내부자 거래에 관한 주식 시장 규제를 강화하고 확대하는 것을 목표로합니다. 그 목표는 유럽 연합 국가의 법안을 조화시키는 것입니다. 2005 년 10 월 1 일 네델란드 규정에 통합 된이 새로운 규정의 두 가지 측면은 불법 내부자 거래의 모니터링 및 처벌 강화입니다. 따라서 기업 내부자는 내부 정보를 교환 할 가능성이 적습니다. 둘째, 새 규정은 상장 회사가 주식 가치 평가와 관련된 모든 정보를 보도 자료를 통해 공개 할 것을 요구합니다. 따라서 기업이 더 많은 정보를 공개하면 기업 내부자는 원칙적으로 외부 투자자에 비해 정보 우위가 떨어진다. 이 두 가지 효과는 함께 기업 내부자 거래의 정보 비대칭을 감소시켜야합니다.

이 주제에 대한 우리의 공헌은이 유럽 연합의 광범위한 규정의 시행 후에 주식 유동성에 대한 내부자 거래의 효과가 변경되었는지 여부를 분석하는 것입니다. 우리는 네덜란드에서 데이터를 연구하여이 주제를 다룹니다. 본 백서에서 분석 한 연구 질문은 다음과 같습니다. 법적 내부 거래가 주식 시장의 유동성에 어떤 영향을 미칩니 까? 입찰 가격 스프레드와 가격 영향이 증가합니까? 유럽 ​​연합 시장 남용 지시 (European Union Market Abuse Directive)의 시행은 내부자 거래가 주식 유동성에 미치는 영향을 줄입니까?

이러한 연구 문제를 분석하기 위해 두 가지 접근법이 사용됩니다. 첫 번째 접근법은 평균 주식 유동성과 영구적 가격 영향에 대한 내부자 거래의 강도 또는 보급 효과를 살펴 본다. 이것은 횡단 적 접근법입니다. 두 번째 접근법은 법적 내부자 거래 날짜에 대한 단기 효과를 면밀히 검토함으로써 진행됩니다. 보다 구체적으로, 우리는 벤치 마크 기간 동안 획득 한 것과 동일한 조치로 거래일의 비유 동성 측정치를 뺀 시장에서의 내부자 존재에 의해 유발 된 주식의 비유 동성에 대한 영향을 계산합니다. 우리는 이것을 "비정상적인 비유 동성"으로 분류합니다. 이것은 각 내부자 거래 이벤트와 각 회사에 대해 반복됩니다. 이 비정상적인 비유 동성은 회귀 프레임 워크에서 분석됩니다. 목표는 정보에 입각 한 거래자의 존재가 비정상적인 비유 동성을 창출하는지 여부를 평가하는 것인데, 입찰가의 스프레드를 확대하거나 스프레드의 불리한 선택 요소 (거래의 영구적 가격 영향으로 측정)입니다.

우리의 연구 결과는 내부자 거래가 횡단면 및 행사 날짜 둘 다에 유동성을 설명하는 것이 중요하다는 것입니다. 횡단면에서 더 많은 내부자 거래를하는 주식은 더 넓은 스프레드와 더 큰 영구적 가격 영향을 미친다. 또한 Market Abuse Directive가이 효과를 줄이는 데 도움이되었음을 보여줍니다. 더 정교한 시간 프레임에서 우리는 내부자 거래 일에 스프레드와 가격 영향이 다른 날보다 더 크다는 것을 발견했다. (이것은 주로 중소기업에게는 사실이지만 중간 규모 주식에는 적다) 이 분석을 통해 우리는 Market Abuse Directive의 긍정적 인 효과를 파악할 수 없었습니다.

이 백서는 세 가지 문헌을 하나로 묶어 놓은 것으로, 그 중 첫 번째는 법적 내부자 거래에 관한 것입니다. 법적인 내부자 거래는 미래 주가의 성과를 예측하는 데 도움이된다는 연구 결과가있다 (Seyhun 1998, Lakonishok and Lee 2001, Jeng 외 2003, Fidrmuc 외 2006, Degryse 외 2014 참조). 이것은 개인 정보에 부분적으로 기반하여 다른 주식 시장 참여자가 인식하는 기업 내부자에 의한 거래와 일치합니다. 현재의 논문은 내부자 거래일에 대한 주식의 유동성 측정이 비 내부자 거래 일과 비교하여 다른지 여부를 분석함으로써이 문헌을 확장합니다.

우리 연구와 관련된 두 번째 문헌은 정보 이벤트를 중심으로 시장 유동성을 분석하는 논문을 포함합니다. 예를 들어, Lee et al. (1993), Krinsky and Lee (1996) 및 Kavajecz (1999)는 수익 공고에 대한 입찰가 스프레드와 불리한 선택 비용을 연구한다. Aktas et al. (2007) 합병 및 인수 발표에 관한 정보에 근거한 거래 (PIN)의 가능성을 연구합니다. 이 논문은 현재의 논문과 마찬가지로 역 선택의 이론적 시장 미세 구조 모델에 대한 경험적 함의를 시험하는 것을 목표로한다 (Kyle 1985, Glosten and Milgrom 1985, O'Hara 1995 또는 de Jong and Rindi 2009).

이 신문은 또한 금융 시장 규제, 특히 내부자 거래 규제에 관한 문헌과 관련이 있습니다. 따라서 내부자 거래 규정의 효율성에 대한 논쟁에 기여합니다 (예 : Bainbridge 2000; Bhattacharya and Daouk 2002). 이를 위해 우리는 내부자 거래에 관한 규제가 네덜란드 주식 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 내부자 거래 규제의 변화에 ​​대한 유사한 분석은 Frijns et al. (2008) 뉴질랜드 증권 거래소. 저자들은 뉴질랜드에서 내부자 거래에 관한 새로운 규정이 채택되었을 때 외환 시장의 모든 주식 스프레드의 평균 역 선택 요소가 변경되었는지 여부에 대해 조사합니다. 그들은 규정 시행 후 불리한 선택의 감소를 발견했다. 그들의 논문은 규제 변화를 중심으로 한 유동성 조치만을 조사하고 있지만, 내부자가 거래하는 날짜를 구체적으로 살펴봄으로써 한 걸음 더 나아 간다.

법적인 내부자 거래와 시장 유동성에 대한 연구에 관한 문헌은 거의 없다. 기존의 논문은 기업 간 스프레드에 대한 내부자 거래의 영향을 비교하기 위해 횡단면 접근법을 사용합니다. Chung and Charoenwong (1998)은 미국 주식의 매수 호가 스프레드를 연구하고이를 법적 내부자 거래와 관련시킨다. 그들은 법적인 내부자 거래의 정도가 더 큰 회사는 평균적으로 스프레드가 더 크다는 것을 발견하지만, 결과와는 달리 법적 내부자 거래 기간 동안 스프레드가 증가한다는 증거를 찾지 못합니다. Khan et al. (2005)는 NASDAQ 시장에서 시장 유동성에 대한 내부자 거래의 영향을 연구합니다. 그들은 혼합 된 결과를 얻고 딜러가 시장에서 정보통의 투자자를 발견 할 수 없다는 해석을 제공합니다. 우리는 역 선택 구성 요소를 포함하여 확산에 대한보다 정교한 조치를 분석함으로써 이러한 연구를 개선합니다. 또한, 우리는 다른 시장 구조에 대한 결과를 확장합니다. 우리의 경우에는 완전히 자동화 된 제한 주문 서적 시장입니다. 또한 문헌의이 가닥과 관련하여 Aktas et al. (2008)는 법적 내부자 거래로 인한 가격 발견에 대한 기여도를 연구합니다. Garfinkel과 Nimalendran (2003)과 Gleason (2007)은 나스닥과 뉴욕 증권 거래소 (NYSE) 간의 시장 거래자에 의한 내부자 거래에 대한 반응의 차이를 연구합니다.

우리와 비슷한 최근의 분석은 홍콩 증권 거래소 (Cheng 외. 2006)에서 우리와 다른 방법론을 사용하여 수행되었습니다. 그들은 설명 변수에 대한 일일 유동성 측정 (일중 데이터를 사용하여 계산)과 내부자 거래 일을 식별하기위한 더미 변수에 대한 횡단면 및 시계열 회귀 분석을 수행합니다. 우리의 발견과 일치하여 그들은 유동성과 깊이가 내부자 거래에 의해 부정적인 영향을 받는다는 것을 발견했습니다.

이 논문의 나머지 부분은 다음과 같이 구성된다. 2 절에서는 데이터와 방법론을 소개하고 다양한 유동성 측정에 대한 설명적인 통계를 제공합니다. 3 절에서는 법적 내부자 거래의 강도가 주식의 평균 유동성에 미치는 영향에 대한 횡단면 분석 결과를 제시한다. 4 장에서는 합법적 내부자 거래가 주식 유동성에 미치는 영향에 대한 날마다 분석을 제시한다. 마지막으로, Sect. 5 결론.

2 데이터 및 방법론.

법적 내부자 거래에 관한 우리의 데이터는 AFM (네덜란드 금융 시장 감독자 인 금융 시장 당국)에서 얻습니다. 데이터 세트는 기업 내부자가 각 주식에 대해 주식을 거래 한 날로 구성됩니다. 불행히도, 하루 동안의 거래 시간은 데이터 세트에 포함되지 않으므로 주식 유동성의 일중 변화를 연구 할 수 없습니다. 우리는 이사 및 이사회 구성원 (최고 경영자)의 주식 거래 만 사용합니다. 옵션 행사와 관련된 거래는 제외합니다. 1 동일한 회사의 많은 내부자가 특정 날짜에 거래 할 때 주문 흐름을 집계하여 각 회사 - 날짜 쌍에 대해 내부 순 구매일인지 내부자 순매도인지를 결정할 수 있습니다.

2005 년 10 월 이전에는 이사 및 이사회의 내부자 거래를 규제하는 주요 법안이 1996 년 주요 홀딩스 공개 법 (Wmz 1996)이었습니다. 1999 년에이 규정에 대한 중요한 변경이 도입되었습니다. 모든 회사 내부자는 자신의 회사 주식을 자신의 거래로 공개 레지스트리에 통보해야했습니다. 보고 지연은 무역이 발생한 월말 후 10 일로 설정되었습니다. 2002 년이보고 지연은 최고 경영진, 즉 본 백서에서 분석 한 내부자의 경우 업무 일 기준 1 일로 단축되었습니다. 2005 년 10 월, 시장 학대 지침 (European Union Directive 2003 / 6 / EC)이 네덜란드 법률에 구현되었습니다. 이 새로운 규정은 불법 내부자 거래에 대한 처벌을 상당히 증가 시켰으며 상장 회사가 보도 자료를 통해 가격에 민감한 정보를 공개하도록 의무화했습니다. 이 규정으로 이어지는 우려 사항 중 하나는 내부자가 중요한 회사 뉴스 발표 (AFM 2007)를 앞두고 거래하도록 유도되었다는 것입니다. 이러한 행동에 대한 처벌을 높이고 모든 회사가 정보 유출을 줄이고 시장 청결도를 높이기 위해 적절한시기에 뉴스 발표를하도록 요구합니다. AFM (2007)에 따르면 새로운 규정은 기술 회사뿐만 아니라 중소기업을 중심으로 한 보도 자료 이전에 정보 유출을 줄였습니다. 이들 기업은 일반적으로 거버넌스 구조를 낮추므로 의심스러운 내부자 거래가 발생하기 쉽습니다. 반대로 대기업은 종종 임원의 거래에 대해 매우 엄격한 규칙을 적용합니다 (예 : 임원은 수익 발표 후 특정 기간에만 거래 할 수 있습니다). 따라서 우리는 중소기업이 내부자 거래가 주식 유동성 및 가격 영향에 미치는 영향이 더 크다는 가설을 세웠다. 또한 우리는이 회사들에 대한 새로운 규정의 효과가 더 클 것으로 기대합니다. 우리는 Degryse et al. (2014)에 대한 자세한 내용은 네덜란드의 내부자 거래에 관한 데이터 집합 및 기관 및 규제 세부 사항을 참조하십시오.

유동성 측정 및 가격 영향을 계산하기 위해 Euronext Amsterdam의 고주파 데이터를 사용합니다. 이 데이터베이스에는 실행 된 모든 거래 및 최고 시세가 포함되어 있으며 2004 년 7 월부터 2007 년 12 월까지의 기간을 포함합니다. Datastream을 사용하여 샘플의 시가 총액을 얻습니다.

2.1 방법론.

확산 대책의 그림입니다. 이 그림은 유동성 측정치를 보여줍니다. A는 최고의 견적, B는 가장 좋은 견적, m은 중간 견적이며, T는 거래가 실행되는 가격입니다. 유효 스프레드는 거래 가격과 중간 가격의 차이입니다. 무역은 시간 t에서 일어난다. 실현 된 스프레드 (거래 가격과 미래의 중간 가격의 차이)와 가격 영향 (거래 시점의 중간 시점과 미래의 가격 사이의 차이)을 \ t + n \ 중간 점)을 측정합니다. 이 그림에서 거래는 통용되는 가격으로 발생합니다. 그렇게 할 필요는 없습니다.

횡단면 분석을 수행하기 위해 합법적 내부자 거래의 강도 또는 유행에 대해 두 가지 다른 프록시를 사용합니다. 첫 번째 강도 측정치 INT \ (^ 1 \)는 주어진 회사의 내부자가 거래 한 총 주식 수를 미결제 주식수로 조정 한 것입니다. 두 번째 강도 프록시 INT \ (^ 2 \)는 총 거래 일 수에 대한 내부자 거래 일수입니다. 다시 말하면 법적 내부자 거래와 거래 일수의 비율. 우리는 내부자 거래 일수록 시장 참여자와 내부자간에 더 많은 정보 비대칭이 존재할 것이므로 주식의 유동성이 낮을 것이라는 가설을 세웠다.

내부자 거래의 날짜를 중심으로 스프레드의 행동을 분석하기 위해 이벤트 분석 방법론과 매우 유사한 방법론을 사용합니다. "비정상적인 일 리 유동성"또는 약자 인 AI는 기준 유동성에 비해 유동성의 변화를 매일 측정합니다. 3이 아이디어는 하루에 예상되는 비유 동성 또는 벤치 마크 비유 동성으로 인해 주식의 비관 리성에 대한 주어진 측정치를 뺀다. 사용 된 비유 동성 측정치는 인용 된 입찰서 스프레드, 효과적인 입찰가 스프레드 및 영구 가격 영향입니다. 4.

주어진 주식에 대해 0 일부터 4 일까지의 비정상 일 리 유동성 측정치를 합산하여 누적 비정상 일률 (Cumulative Abnormal Illiquidity, CAI)을 구합니다. 이 법안은 단순히 5 일 동안 주식의 위의 평균 비유 동성의 합계로 해석되어야합니다.

2.2 기술 통계.

패널 A : 연간 평균 거래 횟수.

비 내부자 거래.

내부자 거래의 비율.

패널 B : 미결제 주식수로 조정 한 내부자 무역 규모 (\ (\ times \) 1000)

패널 C : 내부자 무역 가치 (천 유로)

패널 F : 일일 평균 거래 횟수.

재고 일수.

비 내부자 거래 일.

내부자 거래 일.

평균 거래 횟수.

비 내부자 거래 일.

내부자 거래 일.

평균 무역 규모 (유로)

비 내부자 거래 일.

내부자 거래 일.

패널 G : 시가 총액 (백만 유로)

이 표는 샘플에있는 회사, 내부자에 의한 거래 및 Euronext 주식 시장에서 실행되는 정상 거래에 대한 기술적 통계를 보여줍니다. 패널 A는 시가 총액을 보여 주며, 주당 가격에 매월 초 총 발행 주식수를 곱한 값입니다. 패널 B는 시장 학대 지시 (MAD) 시행 전, 시행 후, 전체 기간 동안 내부자에 의한 거래의 평균 및 중간 크기를 보여준다. 패널 C는 내부자 거래 규모를 유로화로 보여줍니다. 패널 D와 E는 강도 측정의 평균과 표준 편차를 보여줍니다. \ (\ hbox ^ 1 \)은 내부자가 거래 한 총 주식수로 계산됩니다. \ (\ hbox ^ 2 \)는 내부자 거래가 발생한 거래일의 비율입니다. 패널 F와 G는 Euronext 플랫폼에서 수행 된 거래에 대한 통계를 보여줍니다. 재고 일수 관측 횟수, 하루 평균 거래 횟수 및 평균 거래 규모는 유로입니다.

가격 영향. 이 그래프는 각 시가 총액에 대한 거래의 평균 가격 영향을 보여줍니다. 가격 영향은 중간 가격의 견적으로 조정됩니다. 시간은 초입니다. 사용 된 데이터는 내부 거래와 거래 전후 10 일을 합친 모든 날입니다.

유동성 측정에 대한 기술적 통계.

패널 A : 인용 된 스프레드.

Non ins. tr. 일.

Non ins. tr. 일.

패널 B : 효과적인 확산.

Non ins. tr. 일.

Non ins. tr. 일.

패널 C : 가격 영향.

Non ins. tr. 일.

이 표는 유동성 측정에 대한 기술적 통계를 보여줍니다. 공언 된 스프레드, 유효 스프레드 및 가격 영향은 상대적인 용어 (즉, 가격의 백분율)로 표시됩니다. 가격 영향은 대기업의 경우 10 분, 중간 규모 기업의 경우 30 분, 소규모 기업의 경우 60 분으로 계산됩니다. Sect를보십시오. 2. 이 표는 내부자 거래가없는 날뿐만 아니라 내부자 거래의 날에 대한 각 시가 총액에 대한 유동성 측정의 평균을 보여줍니다. 샘플은 시장 남용 전후 지침 기간에 더 이상 분리됩니다.

표 1의 패널 A는 내부자 거래의 발생률을 보여준다. 기업의 규모에 따라 연간 7.2 ~ 15.3 건의 내부자 거래가 있으며 회사 당 연간 약 10 건의 내부자 거래가 있습니다. 이 수치는 1988 년 미국 시장을 대표하는 Chung and Charoenwong (1998)에 의해 사용 된 견본과 비교할만한 크기이다 (그들은 연평균 10 인의 내부자 거래를 가지고있다). 그러나 우리의 표본에서 내부자 거래는 Chung과 Charoenwong의 표본 (표본의 0.006 %와 비교하여 0.07 %)에 비해 모든 거래의 비율이 낮습니다. 패널 B와 C는 내부자에 의한 미결제 주식 (패널 B)과 가치 (패널 C)의 비율로서 거래 규모를 보여줍니다. 모든 경우에 평균은 중앙값보다 훨씬 크기 때문에 큰 왜곡을 나타냅니다. 미결제 주식의 비율로서의 내부자 무역 규모는 대기업의 경우 더 작습니다. 거래되는 가치 측면에서 기업 규모와 관련하여 명확한 패턴이 없습니다. 패널 D와 E는 강도 측정치 INT \ (^ 1 \)와 INT \ (^ 2 \)의 평균과 표준 편차를 보여줍니다. 두 변수는 기간 (MAD 전후)에서 상당히 안정적입니다. 패널 F는 내부자 거래가없는 날과 내부자 거래가 발생한 날의 총 관찰 수 (재고 일 쌍)와 일중 거래 수와 크기를 표시합니다. 시가 총액에 따라 평균 무역 규모가 증가하고 있음을 알 수 있습니다. 우리는 하루 평균 거래량과 유로화 평균 거래 규모가 내부자 거래가없는 날에 비해 내부자 거래 일과 크게 다르지 않다는 것을 알 수 있습니다. 마지막으로, 패널 G는 우리의 표본에서 시가 총액을 보여준다.

우리는 이제 영구적 인 가격 영향 (식 1의 지수 n)을 계산하기 위해 어떤 intraday 시간 프레임이 적합한지를 결정한다. 그렇게하기 위해서, 가격 영향 그래프를 시간대의 함수로 보여주는 것이 유용합니다. 그림 2를 참조하십시오.

표본에있는 모든 회사 날짜 쌍 (내부자 거래 일뿐 아니라 거래 일 자체의 10 일 전후)을 사용하여 그림 2는 여러 시간 프레임을 사용하여 실현 된 스프레드를 보여줍니다. 1, 2, 5, 10 분 및 모두 1 시간까지 5 분의 배수. 모든 거래가 사용됩니다 (내부자 거래 날짜는 물론 비 내부자 거래 날짜). 데이터는 시가 총액별로 정렬 된 세 가지 범주의 주식으로 구분됩니다. 그래프는 거래의 정보 내용이 따옴표에 통합되는 데 시간이 걸리는 것을 보여줍니다. 또한 각 크기 카테고리마다 다른 시간 프레임을 사용해야합니다. 대기업의 경우 10 분이 지나면 가격 충격 곡선은 실질적으로 평평합니다. 이것은 10 분 후에 무역의 정보 내용이 거의 전체적으로 견적에 영향을 준다는 것을 의미합니다. 중간 규모 기업의 경우 30 분 단위의 시간 틀이 합리적이라고 판단됩니다. 중소기업의 경우 무역 후 적어도 1 시간이 지나면 가격 충격이 커집니다. 이러한 이유로 우리는 각 거래의 영구적 인 가격 영향을 계산하기 위해 대기업, 중소기업 각각 10, 30 및 60 분의 시간 프레임을 사용합니다.

표 2는 확산 대책에 대한 설명적인 통계를 보여줍니다. 시장 유동성에 관한 문헌과 일치하여, 공표 된 스프레드와 유효 스프레드는 모두 시가 총액의 기능을 감소시키고있다. (영구적 인) 가격 영향은 정보통의 거래자에게 이익이되는 것으로 볼 수 있습니다. 우리는 가격 영향이 중소기업에게는 더 크다는 것을 알 수 있습니다. 이는 중소기업이 일반적으로 불투명하고 언론과 애널리스트가 뒤 따르지 않기 때문에 대기업보다 불리한 선택 비용으로 더 고통 받고 있다는 견해와 일치합니다.

다음 섹션에서는 내부자 거래의 강도가 주식의 평균 유동성 및 가격 영향에 미치는 영향을 분석합니다.

3 법적인 내부자 거래의 강도.

이 섹션은 시장에서 유동성 공급자가 내부자 거래의 강도에 따라 스프레드를 조정하는지 여부에 대한 질문에 답합니다. 내부자는 다른 시장 참여자에 비해 정보가 유리한 투자자이므로 내부자 거래의 강도, 즉 내부자에 대한 거래 가능성에 따라 유동성 측정 값이 달라질 것이라는 가설을 세웁니다. Chung and Charoenwong (1998)에서와 같이, 우리는 알려진 설명 변수와 내부자 거래의 강도에 대한 평균 주식 유동성을 회귀한다. 또한 우리는 Frijns et al. 과 마찬가지로 규제 체제의 변화, 즉 Market Abuse Directive의 시행 효과를 시험합니다. (2008).

내부자 거래 및 주식 유동성의 강도.

이 표는 평균 주식 유동성에 대한 내부자 거래의 강도, 즉 공시 된 스프레드와 유효 스프레드 및 영구 가격 영향에 대한 영향을 보여줍니다. 내부자 거래의 강도에 대한 두 가지 척도가 사용됩니다. 첫 번째는 주어진 회사의 내부자가 거래하는 주식의 총 수를 미결제 주식수로 조정 한 것입니다. 두 번째 강도 측정은 내부자 거래와 거래일의 비율입니다. 설명 변수는 다음과 같습니다. log market capitalization (logMCap); 평균 주가 (InvPrice)의 역함수; 일 평균 볼륨의 로그 (logVol); 일일 변동성 (Volty); 내부자 거래 강도 (\ (\ hbox ^ 1 \)와 \ (\ hbox ^ 2 \)); Market Abuse Directive 이후 1에 해당하는 더미 변수 (dummy variable). 그렇지 않은 경우는 0 (MAD); MAD와 내부자 거래 강도 간의 상호 작용 용어 \ ((\ hbox \ times \ hbox ^ 1 \ hbox \ times \ hbox ^ 2) \). 모든 변수는 2004 년 7 월에서 2007 년 12 월 말까지 Euronext Amsterdam에서 거래되는 모든 날짜를 사용하여 계산됩니다. 강력한 통계는 괄호 안에 표시됩니다.

분석 결과에 따르면 내부자 거래의 강도는 다른 요인을 통제 한 후 평균 주식 유동성에 영향을 미친다. 두 사양 (\ (^ 1 \)이있는 모델 (1)과 \ (^ 2 \)가있는 모델 (2)은 모두 인용 스프레드, 유효 스프레드 및 영구 가격 영향에 대한 내부자 거래의 강도에 대한 양의 계수를가집니다. 계수는 모델 (1)에 대해 통계적으로 유의하다. 모형 (2)에서 내부자 거래의 강도는 유효 스프레드에만 유의 한 영향을 미친다. 경제적 중요성은 계수에 강도 변수의 표준 편차를 곱하여 측정 할 수 있습니다. 결과에서 \ (^ 1 \)의 표준 편차가 1 증가하면 (표 1에서 85.8) 인용 된 스프레드는 MAD가 발생하기 전 0.75 %의 평균 인용 스프레드와 약 0.1 % MAD 후 (표 2). 이것은 경제적으로 중요한 효과입니다. 이 효과의 크기는 미국 시장에서 Chung and Charoenwong (1998)과 유사하다. 효과적인 스프레드에 대한 우리의 결과는 인용 스프레드와 비슷합니다. 영구 가격 영향에 대한 결과는 약하다. \ (^ 1 \)의 표준 편차의 증가는 PI를 약 0.02 % 증가시킨다. 그러나 이는 평균 가격 영향이 0.15 ~ 0.16 % 인 것과 비교되어야하며 경제적으로 중요한 의미를 갖습니다. 회귀 분석 결과 통계적 유의성이 더 낮지 만 \ (^ 2 \), 내부자 거래 일수의 비율을 사용한 모형 (2)의 결과는 비슷한 규모입니다. 전반적으로, 회귀 결과는 분명히 많은 양의 내부자 거래가 시장 유동성과 불리한 선택에 해를 끼친다는 것을 보여줍니다.

Market Abuse Directive 더미에 대한 계수의 해석에주의를 기울여야한다. 이 계수는 규제 자체가 아닌 두 기간 간의 일부 차이를 포착 할 수 있습니다. 예를 들어 유동성은 시간이 지남에 따라 증가한다는 것은 잘 알려져있다 (표 2의 설명 통계에서 볼 수있다). 따라서 새로운 규정이 유동성에 아무런 영향을 미치지 않더라도 부정적인 계수가 예상된다. 그러나 관찰되는 것은 중요한 것은 아니지만 양수 계수이다. 이것은 놀라운 일입니다. MAD의 결과는 불법 내부자 거래에 대한 벌금을 부과하고 회사가 보도 자료의 형태로 더 많은 정보를 게시 할 의무가 있기 때문입니다. 이는 내부자와 외부 투자자 사이의 정보 비대칭을 낮추고 따라서 가격 영향을 줄여야합니다. 우리는이 효과를 관찰하지 않습니다.

MAD와 \ (^ k \) 사이의 상호 작용 용어는 시장 남용 지시가 주식 유동성에 대한 내부자 거래의 영향을 줄이는 데 도움이되었는지 여부를 포착하는 것을 목표로한다. 모든 모델에는 음의 계수가 있습니다. 이러한 음의 계수는 새로운 규정 시행 후 내부자 거래의 강도가 주식 유동성에 영향을 미치고 있음을 의미합니다. 그러나 결과는 통계적으로 유의하지 않습니다.

결과는 Frijns et al. 과 유사합니다. (2008) 그러나 그들의 논문에서는 새로운 규제로 인해 가격 영향이나 거래의 정보 내용 만 줄어들 것으로 보인다. 8.

이 섹션에서는 주식의 평균 유동성이 내부자 거래의 강도에 의해 영향을 받는다는 것을 보여주었습니다. 다음 섹션에서는 내부자가 거래 일에 주식 유동성에 영향을 미치는지 조사 할 것입니다.

4 법적 내부자 거래일에 주식 유동성.

내부자 거래의 유무에 따른 가격 영향. 이 수치는 내부자 거래가있는 날짜 (점선)와 내부자 거래가없는 날짜 (실선)에 대한 평균 가격 영향을 보여줍니다. The price impact is scaled by the quote mid-point. Time is in seconds. Days without insider trading are 10 days preceding and 10 days following insider trading.

Table 2 also shows how liquidity and adverse selection changes between days of insider trading and days without insider trading. We can see that quoted spreads (Panel A) and effective spreads (Panel B) are qualitatively larger on days of insider trading compared to days without insider trading. Surprisingly, this is the case only for small firms and large firms. It is not the case for medium firms. For the permanent price impact (Panel C), this adverse selection measure is larger on insider trading days compared to non-insider trading days for all firms sizes.

To give an example of how much this change in liquidity affects trading costs, assume an investor trades for €10,000 of a large stock, after the Market Abuse Directive has passed. The implicit trading cost, not accounting for commissions and fees, is best represented by the effective spread. In our case, it would be 0.118 %/2 (the trader pays half the spread for a single trade), i. e. €5.90. On days of insider trading, this cost would jump to €47.40 / 2= €23.70. This cost could be further decomposed into information asymmetry costs and liquidity costs. The part due to information asymmetry is 0.062 %/2, i. e. €3.10 on days without insider trading, and €5.15 on days of insider trading.

4.1 Abnormal Illiquidity.

Cumulative Abnormal Illiquidity for different market capitalization. These graphs show the Abnormal Illiquidity ( vertical lines ) and the Cumulative Abnormal Illiquidity ( line plot ) for the three spread measures (quoted spread, effective spread and price impact), and for the three size categories. In each graph , the x axis represents the day after insider trading date (day zero is the insider trading day itself), and the y axis is the Abnormal Illiquidity, in percentage points. The marker represents the significance level. A triangle means significant at the 10 % level; a square means significant at the 5 % level; a circle means significant at the 1 % level. See text for details about data and methodology.

We see from Fig. 4 that for small firms, all Abnormal Illiquidity measures are different from zero at day zero, i. e. on the insider trading day, but not afterwards. The Cumulative Abnormal Price Impact remains statistically different from zero on day 1 and on day 4. This means that insiders induce an increase in illiquidity on the date at which they trade. This increase is important as it is close to 5 basis points for the quoted spread and the effective spread, and close to 10 basis points for the price impact. These numbers can be compared with the average values for the liquidity measure in the sample provided in Table 2 , where we see that the average effective spread is about 1.35 % of the share price before MAD and 0.70 % after MAD. So an abnormal effective spread on insider trading day of 0.05 % is an economically non-negligible increase.

Medium firms show a different pattern than small firms on date of insider trading for the Abnormal Quoted Spread and the Abnormal Effective spread. The average Abnormal Illiquidity is negative for these measures, but not statistically different from zero. However, the Abnormal Price Impact is positive and significant: an increase of about 3 to 4 basis points (compared to an average before MAD of 0.19 % and of 0.16 % after MAD).

Figure 4 shows as well that large firms are not systematically affected in their liquidity on days of insider trading. The Abnormal Illiquidity is close to zero and non significant on day zero. However, there is a pattern of increasing Cumulative Abnormal Illiquidity for this size category. For the effective spread and the price impact, the CAI reaches a significant 7 basis points on day 4. There is a similar increase for the quoted spread, but it is not statistically significant. This means that for large firms, the liquidity measures react with a delay to insider trading. This pattern can be explained by the fact that there is a large number of trades during a day for this firm size, and thus the insiders can hide better their trades, so that it takes more time for liquidity providers to detect and react to the presence of insiders on the market. This result is similar to the findings in Gleason ( 2007 ) where the author observes that NASDAQ stocks with a larger number of dealers (i. e. larger stocks) are less affected by insider trading in terms of bid-ask spread. Also, Khan et al. ( 2005 ) finds that for the largest 100 NASDAQ stocks, the bid-ask spread widens with delay to insider sales, and the authors interpret this results as dealers trying to recover their loss over time after insider trading. A similar interpretation can be made for our results.

4.2 Cross-Sectional Analysis of CAI.

Regression of cumulative abnormal illiquidity on explanatory variables.

This table shows the regression results of Cumulative Abnormal Illiquidity (CAI) on explanatory variables. BUY is a dummy variable indicating a purchase by insider. Ret is the return of the stock 10 days prior to the insider trading event. Ret \(\times \) BUY is an interaction variable between Ret and BUY. logHolding is the log of the prior holding of the insider in shares scaled by the number of shares outstanding. logInsTrSz is the log of the size of the trade in shares scaled by the number of shares outstanding. Volty3m is the stock’s daily volatility computed three months prior to the insider trade. MAD is a dummy that equals one after the implementation of the Market Abuse Directive. Stock fixed-effects are used (not shown). Robust t statistics are shown in brackets.

The coefficients of the purchase dummies are small, but for the price impact equation, the dummy is significant at the 5 % level. This result shows that when insiders buy shares, they affect price impact to a lesser extent than when they sell. This is surprising given that insider purchases are known to have higher information content (in the sense that insider purchases can predict future stock returns, as shown in the literature). But here, results show that market participants, on the short run, react stronger when insiders sell shares than when they buy.

Looking at the coefficient of Ret , we see that it is negative, large and significant for quoted spread and effective spread. Since the coefficients of \(Reg \times BUY\) are insignificant, it means that an insider trade following an increase in stock price affects negatively the Cumulative Abnormal Illiquidity. In other terms, an insider trade after a run-up in price does not affect liquidity of the stock. But on the contrary, an insider trade following a decrease in stock price strongly affects liquidity. It might be that market participants are more nervous and are prone to withdraw liquidity after a decline in prices.

The coefficients on logHolding and on logInsTrSz are not significant: the size of the trade and the prior holding of the insider are not important to explain the liquidity effects of their trades. Volty 3 m is important only for abnormal price impact, with a negative coefficient. This means that when insiders trade in periods of large volatility, they affect less the price impact compared to periods of low volatility. This can be understood as large volatilities can help the insider to hide better his trades to other market participants. Or alternatively, when volatility is high, the price impact is already higher than usual, as can be seen in Table 2 , above.

The regression results show also that once we control for the relevant explanatory factors, the effect of the Market Abuse Directive on the Abnormal Illiquidity is not significant. The new regulation does not help to reduce the impact of insider trading on liquidity and price impact.

The results in this section can be summarized as follows. In a univariate analysis, we find that small firms are the ones for which liquidity reacts the most to legal insider trading: 5 basis points for the quoted and effective spread, and 10 basis points for the price impact. For medium-sized firms, only the price impact increases. For large firms, Fig. 4 suggests that the CAI increase with a delay of a couple of days after insider trading. This shows that in average, trades by insiders affect the liquidity of their stocks and the permanent price impact around the dates at which they trade. Next, we investigated what could be the determinants of this short-term change in liquidity and price impact. A regression analysis with stock fixed-effects shows that the size of the insider trade and the insider’s prior holding do not affect abnormal liquidity. The most important determinants of Abnormal Illiquidity is the return of the stock prior to the trade by an insider: when the stock has negative returns prior to the trade, the insider induces a larger effect on the quoted spread and effective spread. And vice versa: when the stock increases before the trade, the effect of insider trading on liquidity is reduced. The determinants of the abnormal price impact are different: sales by insiders have a larger effect on price impact than purchases. Also, stock volatility negatively explains abnormal price impact.

5 Conclusion.

Insider trading is a regulated activity in most of the countries around the world. Even if insiders are prohibited by law to trade upon private and price-sensitive information, their trades are in average more information driven than those of outside investors. In this paper, we use legal trades by corporate insiders to analyze whether the presence of insiders on the market affects liquidity measures on the stock market as well as adverse selection. This study is done in the context of the implementation of a European-wide regulation, the Market Abuse Directive, that enhanced market surveillance and insider trading regulations. In order to do so, we use legal insider trading data from the Netherlands on Dutch listed companies.

Using a first approach, we perform a cross-sectional regression of the average liquidity and price impact of each stock on their determinants and on a proxy for the intensity, or prevalence, of insider trading. This allows us to estimate whether the average liquidity and price impact are larger when insider trading is high, compared to stocks where insider trading is low. We find that intensity of insider trading is an important determinant of stock market liquidity and adverse selection. Also, we find some evidence that the new regulation helps to reduce the effect of insider trading on liquidity: after the implementation of the regulation, the variable intensity is a less important factor explaining liquidity and price impact.

In a second approach, we focus on the short term, and we measure whether insider trading affects liquidity and price impact on the days around their trades, compared to a normal liquidity and price impact level. We find that for small stocks, quoted spread, effective spread and price impact are all affected immediately on the day of insider trading. For medium firms, only the price impact changes on insider trading dates, not the other liquidity measures. For large firms, we find an impact but with a delay of two to four days after the date of transaction, as if market participants react late to the presence of a potentially informed trader. Finally, we test what could be the determinants of the effect insiders have on liquidity and price impact when they trade. For the quoted and effective spread, we find that it is mostly the return of the stock prior to the insider trading event that counts. For the price impact, we find that the effect induced by insiders depends on whether the trade is a purchase or a sale, and also on the volatility of the stock prior to the trade.

An important contribution of this paper is to test the ability of the European Union directive, implemented in the Netherlands as the Market Abuse Decree, to improve liquidity and reduce adverse selection. We find that stock average liquidity and price impact are less affected by the intensity of insider trading after the implementation of the regulation. This means that even if legal insider trading remains prevalent after the regulation, outside traders do not find it a threat and so liquidity and price impact are less affected by it. This is true in average. Our second approach, looking specifically on dates of insider trading, did not find that liquidity and price impact are less affected by insider trading after the regulation was passed.

Further analyses have to be done on this topic to understand the link between insider trading and stock liquidity. First and foremost, a better understanding of the dynamics of liquidity is called for, from which the specific impact of insider trading could be better identified.

For example, insiders often sell shares immediately after having acquired them through a stock option scheme. Such sales are not taken into account in the present analysis. Degryse et al. ( 2014 ) and Cziraki et al. ( 2013 ) analyze option exercise by corporate insiders in the Netherlands.

The use of the permanent price impact as a measure of informational content of trades is due to Huang and Stoll ( 1996 ) and Bessembinder and Kaufman ( 1997 ).

The concept of Abnormal Illiquidity measure is analogous to Abnormal Returns, used in event studies.

When the bid-ask spread increases, the stock is less liquid. This is why we call it a measure of illiquidity.

The following description of the test statistic is analogous to the \(J_2\) statistic for standard event studies as exposed in Campbell et al. ( 1997 ), chapter 4.

Note that some companies in the dataset do not appear in both periods. Indeed, some stocks are traded only before MAD, while others appear only after its implementation. This means that the sample of companies is less than doubled using this methodology.

Due to the clustering of the residuals, the degrees of freedom is 83, and so the cut-off points of the t statistics are 1.66, 1.99 and 2.64 for the 10, 5 and 1 % confidence levels, respectively.

The difference between our results and those of Frijns et al. ( 2008 ) may be due to methodology. They use model-based methodologies for decomposing the bid-ask spread into its components (Madhavan et al. 1997 ; Glosten and Harris 1988 ) while we use a model-free methodology which is feasible thanks to the richness of the data.

CAI over day 0 and 1 is used as the dependent variable instead of simply the abnormal illiquidity on day zero because if the trade by the insider occurs close to the closing time, or after the closing time, other market participants might react to it the next trading day.

Note that with this specification, the cross-sectional determinants of the liquidity measures, like firm size or trading volume, are captured by the unobserved effects.

참조.

저작권 정보.

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저자 및 제휴사.

Hans Degryse 1 Frank de Jong 2 author Jérémie Lefebvre 3 1. KU Leuven Leuven Belgium 2. Tilburg University Tilburg Netherlands 3. IÉSEG School of management (LEM-CNRS) Lille France.

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&부; 2017 Springer International Publishing AG. 스프링거 자연의 일부입니다.

Insider and Liquidity Trading in Stock and Options Markets.

Bruno Biais, Pierre Hillion; Insider and Liquidity Trading in Stock and Options Markets, The Review of Financial Studies , Volume 7, Issue 4, 1 October 1994, Pages 743–780, doi. org/10.1093/rfs/7.4.743.

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& # 169; 2017 Oxford University Press.

We analyze the introduction of a nonredundant option, which completes the markets, and the effects of this on information revelation and risk sharing. The option alters the interaction between liquidity and insider trading. We find that the option mitigates the market breakdown problem created by the combination of market incompleteness and asymmetric information. The introduction of the option has ambiguous consequences on the informational efficiency of the market. On the one hand, by avoiding market breakdown, it enables trades to occur and convey information. On the other hand, the introduction of the option enlarges the set of trading strategies the insider can follow. This can make it more difficult for the market makers to interpret the information content of trades and consequently can reduce the informational efficiency of the market. The introduction of the option also has an ambiguous effect on the profitability of insider trades, which can either increase or decrease depending on parameter values.

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