谭松涛：互联网沟通能够改善市场信息效率吗——基于深交所“互动易”网络平台的研究
互联网沟通能够改善市场信息效率吗？对此，IMI学术委员、中国人民大学财政金融学院副院长谭松涛、中国人民大学经济学博士生阚铄、北京大学经济学院副教授崔小勇在《金融研究》2016年第3期撰文，利用 2010 年深圳证券交易所“互动易”网络交流平台的推出作为外生冲击，用上交所上市公司作为对照组，借助双重差分的方法考察了基于互联网的管理层接触方式对股票市场信息效率的影响。通过研究发现，“互动易”平台设立后，深交所上市公司股价非同步性的提升幅度以及分析师盈余预测绝对偏差的降低幅度都比上交所大。而平台设立前后，分析师对两个市场上市公司盈余预测相对偏差的降低幅度并没有显著差异。他们认为，基于互联网的管理层接触为投资者增加了一个新的直接从上市公司管理层获取公司经营信息的渠道，进而改善了投资者获取信息的准确性，提升了市场信息效率水平。
以下为文章原文：
一、引言
信息效率是证券市场运行的基础。在非理性框架下，资产的价格同时受到信息与市场噪声的影响。此时，信息的准确性除了能够直接影响资产价格，还能降低市场噪声对价格造成的扭曲。作为一个新兴市场，中国证券市场监管制度不够健全，法律执行效率较低(Allen et al．，2005);市场投资者以散户为主，受非理性情绪的影响较大(张峥和刘力，2006)，从而使得资产价格更容易受到噪声的影响(张艳，2005)，进而导致市场信息质量不高(王亚平等，2009)。因此，提高投资者获取信息的准确性，增强市场信息效率成为中国证券市场制度建设的重要环节。
近年来，随着互联网技术在中国的普及和发展，市场各方参与者开始逐渐重视互联网在信息沟通和传播方面的优势，并着手将其运用到证券市场制度建设当中。2009 年，深圳证券交易所开始组建一个基于互联网的“上市公司 － 投资者关系互动平台”(简称“互动易”平台)，并于2010 年1 月正式启用。作为一个24 小时在线的网络平台，投资者可以随时向深交所上市公司提出有关公司经营管理方面的任何问题，而“平台”工作人员则会及时将问题筛选分类送达上市公司，并督促上市公司及时回复。深交所会定期或者不定期检查上市公司回答互动平台相关问题和依法履行信息披露义务的情况，并将相关情况纳入上市公司信息披露考核当中。
从本质上而言，“互动易”是一种基于互联网平台的新型管理层接触方式(Management Access)。在互联网沟通出现之前，上市公司管理层与投资者之间主要通过电话会议、投资者见面会、私人会见或者到公司实地调研等方式进行沟通。这些沟通成为投资者获取上市公司经营信息的重要手段，并有效地提升了公司信息披露质量，降低了投资者对上市公司的分歧，提升了公司股票价格对信息的反应效率(Bushee et al．，2003;Kimbrough，2005;Bushee et al．，2011;Green et al． ，2014;谭松涛和崔小勇，2015)。然而，与传统的管理层互动方式不同，基于互联网的互动交流在如下两个方面有着独特的优势。
第一，网络平台的开通增加了个体投资者参与管理层互动的机会，进而提高了他们获取信息的准确性。我们知道，个体投资者是中国证券市场最主要的投资群体。然而，长期以来，绝大部分个体投资者都只能被动地接受上市公司、媒体或者分析师发布的信息，而无法与上市公司管理层直接进行交流。互联网信息平台的运行有效地解决了这一问题。无论投资者对上市公司的经营活动有什么疑惑，他们都能通过网络平台获得上市公司的解答。更为关键的是，如果投资者对其他渠道获得的有关公司经营的信息有任何疑问，也可以通过“互动易”平台向上市公司管理层进行咨询、证实或者证伪。这会大大增强投资者获取信息的准确性，降低噪声对市场参与者的影响。
第二，网络平台的开通提高了信息传播的及时性。由于无论是公司公告、媒体报道、分析师报告，亦或传统的管理层互动活动，在一年当中发生的次数都非常有限。在这种情况下，投资者很难及时了解上市公司的经营信息。互联网平台的运行使得投资者能够随时跟踪上市公司的经营活动，及时掌握公司发展动向。
从直观上讲，互联网平台的上述两个特点对于市场信息效率的提升都有一定的帮助。但是，给定目前已有的管理层接触渠道，基于互联网平台的互动活动是否依然能够对市场信息效率产生边际贡献，这仍然是一个有待检验的问题。本文利用上海证券交易所上市公司作为对照组，通过双重差分的方法检验了“互动易”平台的推出对深圳证券市场信息效率水平的影响。
通过研究，文章发现：首先，2010 年“互动易”平台运行之后，深交所股票价格的非同步性显著提高;分析师对深交所上市公司盈余预测偏差显著降低。通过对沪深两地上市公司的比较，我们进一步发现，平台运行之后，深交所上市公司价格非同步性的提升幅度更大;分析师盈余预测绝对偏差降低幅度更多。但是 2010 年前后，分析师对两地上市公司盈余预测相对偏差的降低幅度并没有显著差异。以上结果表明，互联网信息平台的设立为投资者与上市公司管理层的沟通提供了便捷的渠道，增强了投资者获取信息的准确性，进而有效地提升了市场信息效率。
本文的贡献有两点：第一，基于互联网的沟通平台是中国证券市场在管理层互动方面的创新之举。这种制度创新是否能够对市场产生积极影响，实现证券监管部门预想的目的，需要研究者从不同角度给出评估。本文从市场信息效率的角度对这一制度创新的作用进行了检验，这有助于人们更准确地认识该制度的市场效果。第二，以往关于管理层互动对市场影响的研究大多面临着内生性的问题。本文借助深交所制度变化这一外生冲击，通过双重差分的方法，在一定程度上降低了内生性问题的影响，提供了管理层互动能够提高市场信息效率新的更准确的经验证据。
本文余下部分的安排如下：第二部分对相关文献进行综述并提出研究假设;第三部分是本文的研究设计;第四部分是本文实证研究的主要结果;最后简单总结全文。
二、文献综述与研究假设
信息效率是证券市场运行的基础。自Roll(1988)以来，学者们往往采用股票个体波动率、个体波动率在总体波动率的比例(或者股价非同步性)等指标来度量市场信息效率水平。原因在于，当市场信息效率比较高的时候，公司股价中个体信息的含量较高，股票的个体波动率较大，股价非同步性较高。这一观点在Durnev et al．(2003)、Jin and Myers(2006)、Hutton et al．(2009)等文献中均得到了一定的证实。例如，Jin and Myers(2006)从理论上证明，信息的不透明会减少公司个体信息进入股价的程度，进而减少由公司基本面变化带来的股价波动，降低股票个体波动率。Hutton et al．(2009)基于欧美国家市场的研究发现，在一个市场内部，信息透明度越高的公司，股价反映的公司特质信息就越多，股票个体性波动率就越大。
投资者及时、准确地获取信息是市场信息效率实现的前提。现实中，市场参与者获取信息的渠道主要有两种：一是从上市公司公告获取公司主动披露的经营信息。二是通过与上市公司管理层接触，主动挖掘公司信息。研究表明，投资者与上市公司管理层直接进行互动交流是他们获取公司经营信息、了解公司未来发展规划的重要手段(Kimbrough，2005;Solomon and Solts，2012)。
传统的管理层接触方式主要集中在电话会议、投资者见面会或者私人会见。从美国证券市场的研究可以看到，电话会议是上市公司自愿披露信息的一种常用方式(Bushee et al．，2003)。而且，对于市场而言，电话会议也是一类重要的信息事件。Kimbrough(2005)发现，在盈余公告发布之后，公司如果召开针对性的电话会议，则市场对公司盈余反应不足的程度相对较小。与此同时，电话会议对于分析师预测行为也有着重要的影响。Bowen et al．(2002)考察了上市公司召开的与公司盈利相关的电话会议对分析师预测的影响，结果发现，电话会议增强了分析师预测的准确度，降低了分析师之间的分歧。Matsumoto et al．(2011)发现，电话会议中的陈述和讨论两个环节都有利于增强参与者的信息，但是，讨论环节的作用相对更大。
除了电话会议之外，投资者与公司管理层面对面的交流同样会对市场产生重要影响。例如，Bushee et al．(2011)发现，投资者与上市公司见面会的具体特征不但会影响到市场反应，而且会影响到分析师和机构投资者对公司的关注[1]。利用一组投资者与高级管理层一对一会见的数据，Solomon and Solts(2012)考察了这种会见对基金投资决策的影响。文章发现，对冲基金、持股量较高的投资者、地理位置较近的投资者以及换手率较高的投资者更频繁地与管理层会见。那些经常与管理层会见的投资者交易的相关性更高，而且这种交易能够更好地预测股票未来的回报率。文章表明，私人会见帮助一些投资者作出更有信息的交易决策。Green et al．(2014)发现，那些为上市公司主持投资者见面会的经纪商下属的分析师对公司的推荐评级发生变化时，市场反应更加显著。而且，与那些没有主持会议的机构相比，主持会议的机构对该公司盈利能力的预测更加准确。
本文研究的“互动易”从本质上而言就是投资者与上市公司管理层利用互联网平台进行沟通和交流的一种新型互动方式。作为一个新兴的市场，中国证券市场有两个特点：一是市场信息披露质量整体上较差，投资者行为受噪声的影响比较严重(Allen et al．，2005;王亚平等，2009)。二是市场参与者以散户为主，信息获取渠道相对较少。专业投资机构持股比例远远低于个人投资者。然而，与机构相比，个体投资者很少能够通过与上市公司管理层的直接交流获取信息，这导致了他们在投资决策过程中存在着明显的信息劣势(Bradshaw，2011)。“互动易”平台的推出为个体投资者通过管理层互动方式获取深交所上市公司信息提供了新的渠道，因而有可能会提升整个市场信息效率水平。进一步，考虑到 2010 到 2013 年，上海证券交易所并没有施行类似的互联网沟通机制，因此我们应该能够看到，与上交所上市公司相比，深交所公司的信息效率水平在“互动易”平台运行后提升幅度更大。这就是本文第一个待检验假设：
H1：与上交所相比，“互动易”平台运行后，深交所上市公司信息效率水平提升幅度更大。
互联网交流平台的推出可能从信息的准确性和及时性两个角度提升市场信息效率。关于及时性，从数据可以明显看到，投资者在“互动易”平台上提出问题之后，上市公司平均会在 2.67 天内给予回复。这一回复的速度远远高于传统的管理层接触方式。因此，本文对机制的研究主要集中在“互动易”的运行能否提升投资者获取信息的准确性。我们认为，如果“互动易”能够提升投资者获取信息的准确性，那么投资者就能对公司未来盈利能力形成更加准确的预期。因此，我们可以用证券市场卖方分析师对上市公司盈余预测作为投资者预期的度量，通过考察“互动易”平台的运行是否能够改善分析师对深交所上市公司盈余预测的精度来检验上述机制的正确性。如果“互动易”的运行提升了分析师获取信息的准确性，那么，在“互动易”运行之后，分析师对深交所上市公司盈余预测偏差的降低幅度应该比上交所大。另一方面，由于“互动易”提供的信息对所有分析师都是公开的，因此，每个分析师都会因此而受益。这样一来，不同分析师对同一公司的相对预测偏差可能并不会因为平台的推出而发生变化。由此，我们得到本文第二个待检验假设：
H2：与上交所相比，“互动易”平台运行之后，分析师对深交所上市公司盈余预测绝对偏差降低的幅度更大，但相对预测偏差没有显著变化。
三、研究设计
(一)“互动易”对市场信息效率的影响
本文主要的目的是考察投资者通过“互动易”网络平台与上市公司进行沟通是否有助于提升公司的信息效率。对于该问题，一种方法是从横截面角度比较不同公司在“互动易”上问答次数的差异与公司信息效率水平之间的关系。然而，由于重视信息披露质量的公司可能会有更强的意愿与投资者进行沟通交流，因此，这种方法就面临着变量互为因果带来的内生性问题。此外，考虑到中国证券市场在过去二十多年一直处在不断发展和完善的过程中，一些诸如法律法规的变化、市场参与者的成熟、投资者能力的提升、上市公司对信息披露的重视等因素可能会导致市场信息效率本身就有一个趋势性的改善。由于回归方程无法完全控制这些因素，这可能会导致模型的估计面临变量遗漏问题。
为了尽可能降低内生性和变量遗漏问题带来的影响，本文将“互动易”的运行作为深交所上市公司一个外生的制度变化，然后用同期上交所上市公司作为对照组，比较这一变化发生前后两地上市公司信息效率变化的差异。具体来说，我们进行了方程(1)的回归：
(1)式中，Period 为是否设立了“互动易”平台的时间虚拟变量，具体定义为2010年1 月1日以后等于1，否则为0。Market为市场类型虚拟变量，具体定义为深交所上市公司等于1，上交所上市公司等于0。Period 与 Market 交叉项系数度量的是给定沪深两市在时间序列上的共同变化，“互动易”对深市市场信息效率的边际影响。
(1)式中的被解释变量 Idiosyn 为公司信息效率的度量指标。我们参考了 Durnev et al．(2003)、Jin and Myers(2006)、Hutton et al．(2009)等文献的做法，用股价的非同步性程度进行度量。在计算该指标的时候，我们首先用每个季度、每只股票日收益率对市场和行业收益率进行方程(2)的回归，得到回归方程的拟合优度。然后再按等式(3)进行调整得到公司股价非同步性的度量指标 [2]。
其中 是i只股票第t季度第w个交易日的收益率，和 分别是第t季度第w交易日的市场收益率与行业收益率。沿袭 Hutton et al．(2009)，我们在回归过程中控制了滞后和提前一个交易日的市场收益率与行业收益率。行业收益率采用市值加权的平均收益率，同时为了避免公司i收益率与行业收益率之间存在的伪相关关系，在计算行业收益率的时候将公司i的收益率予以剔除(Durnev et al．，2003)，具体计算方法如(4)式所示：
其中为第 k 只股票 t 季度 w 天按流通市值计算的在该行业的权重，Nind 为该行业在该季度的上市公司数量。
在回归过程中，除了上述三个核心变量之外，我们还参考了现有文献(Hutton et al．,2009;Dasgupta et al．，2010)，控制了可能影响股价非同步性的相关变量，其中包括：
(1)公司规模(Firm Size)：用公司的流通市值作为公司规模的度量指标，在计量模型中，对该指标进行对数化处理。
(2)公司成长性(Tobin's Q)：定义为公司的市场价值与账面价值比。
(3)财务杠杆(Lev)：定义为公司的总负债与总资产比值。
(4)资产收益率(ＲOA)：定义为公司的净利润与总资产比值。
(5)公司年龄(Firm Age)：用公司上市后的月份数作为公司年龄的度量指标，在计量模型中，对该指标作了对数化处理。
(6)机构投资者持股比例(Insthold)：定义为机构投资者持股股数与公司总流通股的比值。
(7)产权性质(State)：虚拟变量，公司控股股东为国有性质时等于 1，否则等于 0。
为避免上述控制变量与股价非同步性之间潜在的反向因果关系对回归结果的影响(王咏梅和王亚平，2011)，以上控制变量(除公司年龄、产权性质外)均使用前一季度季末数据。此外，文章还在回归模型中对公司所在行业进行了控制。
(二)“互动易”与分析师预测偏差
文章实证检验的第二部分将考察互联网沟通交流对市场信息效率提升的影响机制。我们认为，互联网沟通提升市场信息效率的原因在于，它为投资者提供了一个随时从上市公司管理层直接获取信息的渠道。这一渠道能够增强投资者获取信息的准确性，使得投资者能够对公司未来价值形成更准确的预期，进而提升价格的有效性。为了检验这一机制，我们用证券市场卖方分析师对公司的盈余预测作为投资者预期的度量指标，然后考察“互动易”平台的设立是否会降低分析师对深交所上市公司的盈余预测偏差。
接下来，我们先给出分析师预测偏差的定义。从目前的文献可以看到，常用的分析师预测偏差的指标主要有两种，一是分析师预测绝对偏差，具体定义为：
其中，为第i个上市公司在t期的每股收益，为第j组分析师对第i个上市公司第 t 期每股收益的预测值。该式度量了分析师预测偏差的绝对水平。该指标越大，则说明分析师预测偏差越大，预测精度越低。另一种度量分析师预测偏差的指标是Clement(1999)提供的相对预测偏差，即
其中，
需要说明的是，在本文的研究背景下，“互动易”平台的运行对市场所有分析师都会产生影响。这就意味着，即便“互动易”平台提高了分析师获取信息的准确性，影响的也是分析师预测的绝对偏差，分析师相对预测偏差并不会发生显著变化。我们通过方程(7)对上述推测进行检验：
(7)式中的 Period 与 Market 的定义与(1)式相同，但控制变量则参考了现有文献(Brown et al．，1987;Abarbanell and Bernard，1992;Duru and Ｒeeb，2002)，控制了可能影响分析师预测偏差的因素。相对与(1)式的控制变量，主要增加了：(1)股权集中度(CR1)：定义为第一大股东的持股比例。(2)公司收入波动性(EPSV)：定义为包括预测年度 t 年在内的三年内公司 EPS 的标准差。(3)分析师关注度(Forecast Follow)：定义为在某一年度，对目标公司发布过分析报告的分析师数量，在计量模型中对该变量进行对数化处理。(4)分析报告预测期限(Forecast Horizon)：定义为分析报告发布日距离分析报告预测日之间的天数，在计量模型中对该变量进行对数化处理。
为避免控制变量可能存在的反向因果影响，在回归方程(7)中除分析师关注度和分析报告预测期限外，均使用滞后一年的数据。表 1 给出了主要变量的具体定义。
四、实证结果
(一)数据来源
本研究的基础数据为2007年~2013年间沪深两地A股上市公司的日股价数据和季度的财务数据，以及期间所有卖方分析师对A股上市公司每股收益的预测数据。其中机构持股数据来源于Wind数据库，其他数据来源于CSMAR数据库。在股价非同步性的计算过程中，文章沿袭了Jiang et al．(2009)的方法，剔除季度内活跃交易日不足44天的记录，并剔除数据缺失样本，最后共得到45341个“公司－季度”观测值。本文主要变量的统计描述报告在表2中。
(二)“互动易”数据描述
鉴于本文的研究是基于深交所“互动易”平台运行这一制度变革进行的，为了对平台的运行情况有所了解，我们在表3给出了2010－2014年间“互动易”平台运行状况的数据描述。从表3可以看出，第一，2010年以来投资者在“互动易”上提问的次数逐年增加。虽然2010 年是平台运行的第一年，投资者使用次数相对较低，但是，次年平均每家公司互动次数就达到了132．98次，2014年这一数据则达到了408．39次。从互动频率上看，2011年每家公司平均 2．66天有一次互动交流;到了2014年，每家公司平均1．12天有一次互动交流。这表明，互联网沟通平台的使用频率逐年在提升。
第二，从上市公司回复的及时性上看，在2010至2014年间，上市公司平均会在投资者提问后 2．67天内对问题给予回复。分年度的数据显示，除了“互动易”运行的第一年之外，其他年份问答之间的时间间隔都控制在3天以内。这表明上市公司对投资者在“互动易”上提出的问题足够重视，并能及时地予以回答。
第三，从分板块的数据看，深圳主板上市公司与中小板上市公司平均被提问次数几乎没有差异，但是创业板公司则显著高于主板和中小板公司。这表明，投资者与上市公司管理层的交流频率可能受到公司特征的影响。
(三)网络互动与股价非同步性
为了考察“互动易”平台的推出对于市场信息效率的影响，我们首先用深交所上市公司股价非同步性对时间虚拟变量(Period)进行回归，从而比较平台设立前后深交所上市公司信息效率水平的变化情况。考虑到中国资本市场信息效率可能存在的趋势性变化，我们进一步将同期上交所上市公司作为基准，利用双重差分的方法考察在“互动易”推出前后，两个交易所上市公司股价非同步性变化的差异。在回归过程中，为了缓解潜在的异方差问题以及可能存在的残差项横截面依赖等问题，我们对所有变量回归标准误进行稳健性处理(White，1980)，并对公司层面的聚类问题进行处理(Petersen，2009)。回归结果报告在表 4 中。
从表4模型1和2可以看出，2010年以后，深交所上市公司股价非同步性水平显著增大。这表明，从趋势上看，“互动易”平台建立后，上市公司信息效率水平有所提升。进一步，模型3和4将上海证券交易所上市公司作为对照组加入研究样本，结果显示：首先，从中国整个证券市场来看，2010年之后公司股价非同步性有了显著的提升。其次，从沪深两个市场的比较看，深交所上市公司股价非同步性相对较小，深交所上市公司信息效率水平整体上比上交所公司低。但是，从交叉项的系数来看，2010年之后，深交所上市公司股价非同步性的增加幅度比上交所公司高。这意味着，虽然2010年之后，中国证券市场信息效率水平整体有所提升，但是与上交所公司相比，深交所公司信息效率提升幅度更大。考虑到2010年除了深交所推出“互动易”平台之外，两个市场都没有单独推出其他显著影响公司信息效率的制度措施，因此我们可以将这一差异归因为深交所“互动易”信息沟通平台的建设与运行。也就是说，互联网平台的运行使得深交所上市公司信息效率比上交所公司有更大的提升。
(四)网络互动与分析师预测偏差
接下来这一部分将检验互联网沟通平台对市场信息效率影响的机制，为此，我们用分析师预测精度作为市场参与者预测水平的代理指标对相关变量进行回归，相关结果见表5。
首先，表5模型1直接比较了“互动易”平台运行前后，分析师对深交所上市公司盈余预测偏差的变化情况。结果显示，平台运行之后，分析师预测偏差显著降低。对于这一结果，一种可能的原因是网络平台的运行提高了分析师对公司盈利能力预测的准确度;当然，也有可能是 2010年之后，分析师整体素质出现了显著提升，从而导致预测偏差显著降低。为了排除第二种因素的干扰，我们依然用上海证券交易所上市公司作为对照组，进行双重差分的比较。表5模型2的结果显示，虽然2010年之后分析师预测绝对偏差整体上都是降低的，但是分析师对深交所上市公司盈利预测偏差的降低幅度更大。这表明，201年之后，分析师从深交所上市公司获取信息的准确性提升的更多。最后，为了增强上述结论的可靠性，文章进一步考察了互联网交流平台的设立对分析师相对预测偏差的影响。从表5的模型3和模型4可以看出，2010年之后，分析师相对预测偏差也出现了显著降低。但是，沪深两个市场相对预测偏差的变化程度并没有显著差异。这进一步验证了我们之前的预测。
(五)稳健性检验
从表3提供的上市公司每年平均互动次数以及平均问答间隔两项数据可以发现，与2011年之后的几年相比，2010年作为“互动易”运行的起始之年，投资者与管理层的互动次数相对较低，而且上市公司对投资者提出问题的回答也不够及时。为剔除平台运行第一年可能出现的比较模糊的影响，我们在稳健性检验部分单纯比较2007-2009年与2011-2013年两个时间段沪深两地上市公司市场信息效率和分析师预测偏差的变化差异。此外，考虑到股价非同步性的计算有不同的方法，在稳健性检验部分增加了基于绝对量测算法()进行的回归(Lee and Liu，2011)。相关结果见表6。
从表6可以看出，剔除2010年数据之后，文章结论并没有发生本质的变化。与2009年之前相比，2011年之后深市上市公司股价非同步性的增加幅度比沪市公司大，分析师预测绝对偏差降低幅度更高，但预测相对偏差的变化没有显著差异。而且，用不同方法测算的股价非同步性指标进行的回归结果在本质上也不存在显著差异。这表明，本文主要结论比较稳定。
五、研究结论
本文用 2010 年初中国深圳证券交易所“互动易”网络平台的推出作为一个外生冲击，通过沪深两地上市公司股价非同步性在 2010 年前后变化的差异，考察了基于互联网的管理层互动方式对市场信息效率的影响。文章发现，“互动易”平台运行之后，深交所股票价格的非同步性显著提高。而且，与上交所公司相比，深交所公司股价非同步性的提升幅度更大。为检验市场信息效率变化产生的机制，我们比较了沪深两地上市公司的分析师预测偏差，结果发现，2010 年前后深交所上市公司的分析师预测绝对偏差降低幅度显著大于上海证券交易所上市公司，而相对预测偏差的变化则没有显著差异。
上述结果表明，互联网信息沟通平台的运行为投资者与上市公司管理层的沟通提供了便捷的渠道，从而使得投资者能够直接从上市公司获得有关公司运营与发展的准确信息。这一机制的设立降低了市场噪声(如网络谣言等)对资产价格的影响，增强了价格中的信息含量，进而提高了市场参与者对公司价值判断的精确程度。从这个意义上而言，网络平台的设立提升了市场信息效率水平。
[1] 见面会通常会将相当数量的上市公司聚集在一个地方，然后由赞助商邀请一些投资者、分析师以及公司大股东参与见面会进行面对面的交流(Bushee et al．，2011)。
[2] 早期讨论个体波动率的文献亦有采用 定义股价的非同步性(Roll，1988)，但这种定义会造成该指标的取值被限制在 0 到 1 之间，一定程度影响计量检验(Hutton et al．，2009)，因此本文正文报告沿用 Hutton et al．(2009)等文献的方法进行了调整。本文的主要结论对于使用上述不同方法计算的指标保持稳健。
参考文献
编辑 张黎丝 孙晓琪
来源 《金融研究》
监制 朱霜霜 李欣怡
点击查看近期热文
欢迎加入群聊
为了增进与粉丝们的互动，IMI财经观察将建立微信交流群，欢迎大家参与。
入群方法：加群主为微信好友（微信号：imi605）,添加时备注个人姓名（实名认证）、单位、职务等信息，经群主审核后，即可被拉进群。
欢迎读者朋友多多留言与我们交流互动，推荐好文章可联系：邮箱imi@ruc.edu.cn；电话010-62516755
关于我们
中国人民大学国际货币研究所（IMI）成立于2009年12月20日，是专注于货币金融理论、政策与战略研究的非营利性学术研究机构和新型专业智库。研究所聘请了来自国内外科研院所、政府部门或金融机构的80余位著名专家学者担任顾问委员、学术委员和国际委员，70余位中青年专家担任研究员。
研究所长期聚焦国际金融、宏观经济理论与政策、金融科技、财富管理、金融监管、地方金融等领域，定期举办高层次系列论坛或讲座，形成了《人民币国际化报告》《金融机构国际化报告》《中国财富管理报告》《金融科技二十讲》等一大批具有重要学术和政策影响力的产品。
2016年，研究所入围《中国智库大数据报告》影响力榜单列高校智库第4位，并在“中国经济类研究机构市场价值排行榜（2016）”中名列第32位。
国际货币网：www.imi.org.cn
微信号：IMI财经观察
（点击识别下方二维码关注我们）
只分享最有价值的财经视点
We only share the most valuable financial insights.