基于GMM的信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險研究

蔡艷萍，劉曉光

(湖南大學工商管理學院，湖南長沙 41000)

一、引言

近年來，中國股市發(fā)展迅速，但相較于國外發(fā)達股市，中國股票市場在市場監(jiān)管機制及投資者保護制度等方面尚存在一定的缺陷，股價也呈現(xiàn)出更加顯著的波動性。2015年上證指數(shù)跌幅接近50%， 2018年樂視網(wǎng)連續(xù)跌停，最大投資者融創(chuàng)已經(jīng)對樂視計提壞賬，金額累計高達165億。這一系列的股價大幅度波動事件將股價暴跌風險再次推入公眾視線，引起社會各界廣泛關(guān)注。Jin和Myers將這種公司股票特質(zhì)收益率出現(xiàn)較大異常負值的情況定義為股價崩盤[1]。股價大幅波動尤其是暴跌不僅對投資者的投資信心產(chǎn)生影響，使得投資者投資行為擱置放緩，還阻礙了資本市場資源配置效率。因此明晰股價崩盤產(chǎn)生的機理，尋求抑制股價崩盤風險的方法，具有重要意義。

已有很多學者從不同角度出發(fā)，研究股價崩盤問題產(chǎn)生的原因，例如信息透明度、會計穩(wěn)健性、公司避稅、審計師行業(yè)專長[2?6]，高管性別、CFO 期權(quán)激勵、投資者保護、宗教信仰等角度[7?10]?，F(xiàn)有研究多將上市公司的信息不對稱程度以及內(nèi)外部治理水平的差異歸結(jié)為股價崩盤風險產(chǎn)生的根源。然而現(xiàn)有的工作很少關(guān)注信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險可能帶來的潛在影響，同時，現(xiàn)有的研究工作大多忽視了股價崩盤可能存在的自相關(guān)性以及樣本選擇性偏誤可能對結(jié)果產(chǎn)生的影響。信息披露質(zhì)量是構(gòu)架公司內(nèi)外部信息的重要橋梁，是外界了解公司真實情況的關(guān)鍵所在，信息披露在中國獨特的市場背景下具體發(fā)揮什么作用，是否會對股價崩盤風險產(chǎn)生影響值得研究。

另外，在股權(quán)集中的上市公司中，終極控制人常常通過利用一定手段控制控制權(quán)與現(xiàn)金流權(quán)的大小的方式，來獲得與持股數(shù)不對等的權(quán)利，偏離傳統(tǒng)的一股一票的設(shè)定。這種偏離使公司與終極控制人之間的利益產(chǎn)生偏差，終極控制人為了實現(xiàn)自身利益的最大化會通過一系列手段對公司實施侵占行為。在此過程中，操縱公司的信息披露則變?yōu)榻K極控制人的重要選擇。因此，本文還將從終極控制人這一重要視角，探討終極控制人兩權(quán)分離程度是否會對信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。

基于上述背景，本文以我國2006—2016年深交所上市公司為研究對象，對信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險之間的關(guān)系進行研究。為了區(qū)別于以往的研究，首先，考慮到股價崩盤風險可能存在的自相關(guān)性，選用動態(tài)面板回歸對信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險之間的關(guān)系進行分析；其次，從終極控制人的角度出發(fā)，分析兩權(quán)分離度對信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險之間的關(guān)系的調(diào)節(jié)作用；最后，采用傾向評分匹配法(PSM)進行穩(wěn)健性檢驗，以有效地緩解樣本選擇性偏差帶來的內(nèi)生性問題?；诒疚牡难芯可钊虢沂玖诵畔⑴顿|(zhì)量對股價崩盤風險的影響機理，提高了對公司治理因素與股價崩盤風險相互關(guān)系的認識，為有效地抑制股價崩盤風險，改善金融市場波動性，削弱股價崩盤帶來的不利影響提供參考依據(jù)。

二、文獻綜述與假設(shè)提出

(一) 信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險

早期關(guān)于股價崩盤風險的研究多聚焦在市場層面，研究框架也多基于行為金融理論與有效市場假說理論，但以上兩種理論對股價崩盤的解釋效果并不理想[10]。后期學者們開始將重心轉(zhuǎn)移，Romer最早從信息不對稱的視角對股價崩盤產(chǎn)生的原因進行研究，他認為股價崩盤的產(chǎn)生是由于公司掩藏的壞消息逐步被泄露出來造成的[2]。Chen等發(fā)現(xiàn)股價崩盤風險產(chǎn)生與管理層的行為有一定的關(guān)系，由于管理層對公司的信息進行篩選，發(fā)布對公司有利的正面消息，而對負面消息進行隱藏甚至偽造，從而導致了投資者與公司之間信息不均衡，當負面消息積累到一定程度超過公司的承受能力時，將在瞬間爆發(fā)，導致股價的大幅下跌，即股價崩盤[11]。在此基礎(chǔ)上，人們開始關(guān)注管理層的影響，股東的信息劣勢及管理層對公司的實質(zhì)控制權(quán)力使管理層存在擇機行權(quán)的行為，人們也開始從委托代理視角對股價崩盤進行研究[12]。Hutton研究發(fā)現(xiàn)公司財務(wù)的信息透明度可以降低股價崩盤風險。在公司透明度較低的情況下，管理層有更多的機會和能力來隱藏公司的負面消息，而投資者卻更加難以準確地判斷公司的真實狀況，進而給企業(yè)帶來了更大的股價崩盤風險[3]。Kim和zhang發(fā)現(xiàn)有避稅行為的公司更有可能提高“信息壁壘”、降低公司信息對稱性，從而提高股價崩盤風險[4]。國內(nèi)學者也從信息不對稱理論及委托代理理論入手，探討了股價崩盤風險產(chǎn)生的原因。潘越等學者從信息不對稱的視角入手，研究股價崩盤風險。研究發(fā)現(xiàn)，上市企業(yè)的信息透明度與股價崩盤風險之間呈現(xiàn)出負相關(guān)性，而證券分析師的合理監(jiān)督則有助于降低信息不透明對股價崩盤風險所造成的影響[13]。李小榮等從公司決策層人員(包括CFO與CEO)的性別角度著手，分析并研究了其與股價崩盤之間的關(guān)系，研究結(jié)果表明女性CEO會對股價崩盤風險帶來負面影響，二者之間呈現(xiàn)出顯著的負相關(guān)性，而女性CFO與股價崩盤之間的關(guān)系卻并不顯著[8]。許年行等學者認為分析師在向外界傳遞信息時存在一定的樂觀偏差，即分析師會選擇向市場傳遞更多的樂觀預測和評級，并減少負面消息的傳遞，在一定程度上加劇了投資者與企業(yè)之間的信息不對稱性，提高了股價崩盤風險[14]。

梳理以往文獻可以看出，股價崩盤由管理層所隱藏的非對稱的“壞消息”釋放直接引發(fā)，而委托代理問題則是引發(fā)該問題的關(guān)鍵所在。作為投資者了解公司內(nèi)部信息的重要渠道，信息披露與股價崩盤風險之間也必然存在著某種聯(lián)系。具體而言，一方面，高質(zhì)量的信息披露可以減少管理層對“壞消息”的隱藏機會，從而降低“壞消息”的不斷積累導致的股價崩盤發(fā)生的概率；另一方面，高質(zhì)量的信息披露可以給予投資者更多更真實的信息，以便對公司的風險及績效做出更加可靠的評價，從而減弱信息不對稱引起的股價泡沫，進而達到降低泡沫破滅引起股價崩盤風險的目的。高質(zhì)量的信息披露也給予了外部監(jiān)督者更加真實的信息，以便于其對公司的財務(wù)績效、經(jīng)營風險及投資狀況等方面做出更接近真實的預測和考評，從而降低股價崩盤風險。由此提出本文第一個假設(shè)。

H1：在其他條件一定的情況下，信息披露質(zhì)量越高的公司的股價崩盤風險越低。

(二) 兩權(quán)離分度、信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險

本研究并采用 La Porta等研究人員所提出的方法來計算實際控制人的控制權(quán)和現(xiàn)金流權(quán)[15]?，F(xiàn)金流權(quán)與控制權(quán)的分離程度過大將會對企業(yè)價值產(chǎn)生負面影響，同樣也會影響到信息披露質(zhì)量[16]。Lee發(fā)現(xiàn)在兩權(quán)分離的情況下，公司信息披露與股東控制權(quán)收益呈負相關(guān)關(guān)系[17]。Fong和Gadhoum認為隨著兩權(quán)分離程度的增大，擁有控制權(quán)的股東會減少或延遲披露會計信息來侵占少數(shù)股東利益[18]。一些國內(nèi)學者認為，大股東對公司的控制是隱秘和不正當?shù)模麄兺ㄟ^混淆和模糊公司業(yè)績等一系列不具有公開性的手段來實現(xiàn)其對公司的侵占[19]。

總結(jié)以往的文獻可以看出，一方面，兩權(quán)分離度會使終極控制人與公司之間的利益產(chǎn)生偏差，且兩權(quán)分離度越大，這種利益偏差越大。終極控制人為了實現(xiàn)更大的個人利益，往往會選擇一系列手段來粉飾或模糊公司業(yè)績。為了保證該過程的順利進行，終極控制人常常選擇操縱公司的信息披露，這勢必會加劇信息不對稱性。另一方面，已有的研究表明股價崩盤風險主要是由于信息不對稱程度上升所致，而信息不對稱程度的下降對抑制股價崩盤風險的作用并不明顯[20]。具體而言，隨著兩權(quán)分離度的提高，終極控制人為了實現(xiàn)個人的利益最大化，會選擇降低公司信息的披露質(zhì)量，而低質(zhì)量的信息披露則進一步增強了二者之間的負相關(guān)程度?；诖?，提出本文第二個研究假設(shè)：

H2：隨著兩權(quán)分離度的提升，信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險之間的負相關(guān)程度更加顯著。

三、研究設(shè)計

(一) 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

為了完成本文的研究目的并保證研究結(jié)果的有效性，另外考慮到本文選用動態(tài)面板方法對數(shù)據(jù)連續(xù)性的要求以及模型存在滯后一期數(shù)據(jù)的情況，本文以2006—2016年深交所上市公司A股為研究對象，并以這些公司的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)樣本。借鑒以往研究，本文采用以下標準進行篩選：①剔除金融類上市公司；②剔除經(jīng)過ST、PT等特殊處理的樣本數(shù)據(jù)；③參照許年行等[14]、江軒宇等[20]的研究，剔除股票交易周數(shù)小于30的樣本；④剔除數(shù)據(jù)缺失和異常值。最終得到7890個觀測數(shù)據(jù)，信息披露質(zhì)量樣本來自于深圳交易所網(wǎng)站，其他相關(guān)樣本均來源于CSMAR、Wind數(shù)據(jù)庫。同時，為了降低樣本中異常數(shù)據(jù)的影響，本文利用Winsorize分年度對所有連續(xù)樣本變量在上下1%的水平上進行了處理。

(二) 模型構(gòu)建

為了檢驗信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響，本文設(shè)計如下模型：

其中，CRASH表示度量股價崩盤風險的變量NCSKEW和DUVOL，γ2為信息披露質(zhì)量變量的系數(shù)，βk為控制變量對股價崩盤風險的影響程度。若 H1 成立，則γ2的系數(shù)應顯著為負。模型中，ηi代表個體固定效應，λt代表年份效應，εi,t代表隨機擾動項。

考慮到上述模型中包含被解釋變量的滯后一期，采用普通的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸方法無法解決內(nèi)生性問題，所以本文選擇動態(tài)面板模型進行分析，動態(tài)面板模型包括系統(tǒng)廣義矩和差分廣義矩兩種估計方法。雖然差分廣義估計法考慮了被解釋變量滯后項的內(nèi)生性問題，某種程度上克服了靜態(tài)面板模型的缺陷，但差分廣義估計法存在“弱工具變量”的問題，而系統(tǒng)廣義估計法同時克服了“弱工具變量”和內(nèi)生性問題，故本文采用系統(tǒng)廣義矩估計方法，即 system-GMM模型。

為了檢驗信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響是否受兩權(quán)分離度的影響，即檢驗H2，本文按照兩權(quán)分離度是否大于中位數(shù)為標準，進一步將兩權(quán)分離度分為兩組，分別按照模型(1) 進行檢驗，在不同的兩權(quán)分離度水平下信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響效應。

(三) 變量定義

1. 股價崩盤風險

借鑒Kim等人的研究與實驗方法，本文采用兩個度量指標來衡量股價崩盤風險：負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動率(DUVOL)[4]。計算方法如下。

首先，測算單個股票收益受市場收益的影響程度，用股票的周收益率數(shù)據(jù)分年度用模型(2)回歸：

其中，Rj,k表示股票j在第k周的收益率，Rm,k代表j股票所在市場在第k周的市場收益率。為了調(diào)整股票非同步性交易所帶來的影響，本文還在公式中引入了市場收益的滯后和超前項：Rm,k?2、Rm,k?1以及Rm,k+1和Rm,k+2。

其次，利用公式(3)結(jié)果計算股票j第k周的公司專有收益Wj,k：

其中εj,k為公式 (2)的殘值。

最后，根據(jù)專有收益Wj,k構(gòu)造上文介紹的收益偏態(tài)系數(shù)：

(1) 負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)：

其中，n為股票j每年的交易周數(shù)。NCSKEW數(shù)值越大，股價崩盤風險越大。

(2) 回報上下波動率(DUVOL)：

其中，nd,nu分別表示股票j的股票周專有收益率，Wj,k小于和大于其平均周特有收益率的周數(shù)。DUVOLj,k的值越大，公司股價崩盤風險越大。

2. 信息披露質(zhì)量

以往學者大多選用三種方式來衡量信息披露質(zhì)量：①選用權(quán)威機構(gòu)(如標準普爾公司等)的評級結(jié)果作為信息披露的代理變量；②選用學者們自行構(gòu)建的指標體系進行測度；③選擇其他能夠反映信息披露質(zhì)量的指標作為替代指標。權(quán)威機構(gòu)的評級結(jié)果相對于其他指標更具有權(quán)威性，更能客觀地反映公司整體的信息披露質(zhì)量。目前國內(nèi)關(guān)于信息披露質(zhì)量的考評，只有深交所依據(jù)公司信息披露情況定期發(fā)布考評結(jié)果，該考評對上市公司信息披露的及時性、準確性、完整性等方面進行綜合考量，更具有綜合性?；诖?，本文選用深交所公布的年度考評結(jié)果作為衡量信息披露質(zhì)量的標準。深交所對信息披露考評結(jié)果有四個等級，分別為優(yōu)秀、良好、合格和不合格。由于考評結(jié)果中優(yōu)秀和不合格的數(shù)量很少，所以本文借鑒曾慶生的做法，在界定信息披露質(zhì)量時采用二級分類法：當考評結(jié)果為優(yōu)秀或良好時賦值為 1；當結(jié)果為合格或不合格時賦值為0[21]。

3. 兩權(quán)分離度

兩權(quán)分離度是上市公司實際控制人所具有的控制權(quán)和其所掌握現(xiàn)金流權(quán)的比值。其計算公式為：

4. 控制變量

影響股價崩盤風險因素有很多，為了保證實證結(jié)果的嚴謹性，本文參考以往的研究，在回歸模型中加入了一些控制變量。另外，參照研究慣例，還選取滯后一期的負收益偏態(tài)系數(shù)加以控制，并限定了年度和行業(yè)固定效應。各變量的具體定義及度量見表1。

表1 變量定義與度量表

表2 上市公司信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險的描述統(tǒng)計

四、實證檢驗及結(jié)果分析

(一) 描述性統(tǒng)計分析

信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險的交叉描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。從全樣本來看，平均股價崩盤風險分別為?0.128 7 (NCSKEW)，?0.067 1 (DUVOL)。進一步按照考評等級將信息披露質(zhì)量劃分為高低兩個層次進行差異性檢驗，在信息披露高質(zhì)量樣本中，股價崩盤風險的均值為?0.145 6 (NCSKEW)、?0.077 6(DUVOL)；而在信息披露低質(zhì)量樣本中，股價崩盤風險的均值為?0.002 3 (NCSKEW)、0.011 9 (DUVOL)，可以看出有著高質(zhì)量的信息披露的上市公司的平均股票崩盤指數(shù)要明顯小于有著低質(zhì)量信息披露特征的上市公司，這一數(shù)值特征與肖土盛和宋順林等[22]的研究結(jié)果一致，該結(jié)果也初步支持了本文的假說H1。

(二) 回歸結(jié)果分析

1. 信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險影響實證分析

表3報告了在控制影響股價崩盤風險的相關(guān)因素后，上市公司信息披露質(zhì)量對股票崩盤風險影響的估計結(jié)果。結(jié)果顯示，在兩種股票崩盤風險的動態(tài)面板回歸模型中，以NCSKEW、DUVOL作為因變量回歸，SCORE的估計值均為負值，分別為?0.110、?0.067，且分別在1%和5%的水平上顯著，表明信息披露質(zhì)量的提高能有效降低該風險。在其他因素不變的前提下，信息披露質(zhì)量高的企業(yè)相對于信息披露質(zhì)量低的企業(yè)的股價崩盤風險降低0.110(NCSKEW)、0.067(DUVOL)個單位，該結(jié)果有力地支持了本文的假說H1，且該結(jié)果證明該假說 H1所描述的兩個對象之間具有統(tǒng)計和經(jīng)濟意義上的顯著性。

控制變量方面，個股收益波動(SIGMA)、市賬比(BM)與股價崩盤風險顯著負相關(guān)，這與 Chen[11]、許年行等[14]的研究結(jié)論相一致。公司規(guī)模與股價崩盤風險負相關(guān)，符合現(xiàn)實預期。此外，RET、ROA、LEV、ACC回歸系數(shù)不顯著。

2. 兩權(quán)分離度對信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險關(guān)系影響實證分析

通過兩權(quán)分離度的中位數(shù)，本文把樣本分為兩個子樣本，研究信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響效應在不同的兩權(quán)分離度水平下是否存在差異。表4給出了在不同水平的兩權(quán)分離度情況下，上市公司信息披露質(zhì)量對其股票崩盤風險的影響的動態(tài)面板估計結(jié)果，可以看出：在 1%的顯著性水平下，兩權(quán)分離度高的樣本的SCORE的系數(shù)估計值均顯著為負，分別為?0.144(p＜0.01)、?0.096(p＜0.01)，即在其他因素不變的前提下，相對于信息披露質(zhì)量低的上市公司，信息披露質(zhì)量高的公司的股票崩盤風險要低 0.144、0.096個單位左右；而在兩權(quán)分離度低的樣本中，SCORE的系數(shù)僅在NCSKEW模型中表現(xiàn)了顯著的負值特征(?0.094，p＜0.05)。綜合兩者的估計結(jié)果，可以看出相對于兩權(quán)分離度低的企業(yè)，兩權(quán)分離度高的企業(yè)的信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響更大，以NCSKEW為例，前者影響強度為?0.144(p＜0.01)，而后者僅為?0.094(p＜0.05)，后者低于前者 53.19%。除此之外，SIGMA、SIZE以及overturn等因素均表現(xiàn)出了對股價崩盤的顯著性負向影響關(guān)系。所以，與兩權(quán)分離度低的上市公司相比，兩權(quán)分離度高的企業(yè)股票崩盤風險更容易受到信息披露質(zhì)量的影響，其信息披露質(zhì)量高的時候股票崩盤風險越小，反之股票崩盤風險越大，即假設(shè)2成立。

表3 信息披露質(zhì)量對股票崩盤風險的影響

表4 信息披露質(zhì)量的高低與股票崩盤風險：不同等級兩權(quán)分離度的差異

五、穩(wěn)健性檢驗

盡管上述結(jié)論在一定程度上驗證了假設(shè) H1和假設(shè)H2，但是并沒有排除樣本可能存在的自選擇問題，為了保證信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的真實“純凈”影響，本文進一步采用傾向性匹配得分法(PSM)進行穩(wěn)健性檢驗。按照信息披露質(zhì)量高低分為處理組和對照組，利用PSM進行匹配，以緩解樣本選擇性偏差帶來的內(nèi)生性問題。具體可以分為兩步：首先，采用傾向性匹配得分法(PSM)得到了匹配后的樣本；其次，在 PSM 樣本的基礎(chǔ)上采用與上文相同的模型設(shè)定進行了穩(wěn)健性檢驗。

具體檢驗結(jié)果如表5所示：SCORE變量的系數(shù)估計值在不同的樣本中均表現(xiàn)出了顯著的負系數(shù)特征，表明相較于信息披露質(zhì)量低的上市公司，信息披露質(zhì)量高的上市企業(yè)有較小的股價崩盤風險。并且，相對于兩權(quán)分離度低的企業(yè)，兩權(quán)分離度高的企業(yè)的信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響作用更加顯著。此外，在SIGMA、SIZE以及overturn等變量的參數(shù)估計值上，均與上文結(jié)果基本一致，即PSM下的穩(wěn)健性檢驗進一步驗證了上文的結(jié)論，證明結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、研究結(jié)論與啟示

股價崩盤嚴重影響資本市場的穩(wěn)定性，如何有效抑制股價崩盤風險成為當今備受關(guān)注的熱點問題。本文以深交所上市公司2006—2016年A股為調(diào)查分析對象，采用動態(tài)面板模型實證分析了上市公司信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響效應。此外，本文還基于終極控制人的視角，探討了信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的影響效應是否會受到兩權(quán)分離程度的影響。最后，本文運用傾向得分匹配法 (PSM) 進行了穩(wěn)健性測試，以排除了樣本選擇性偏差對結(jié)果的影響。結(jié)論表明：①信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，即提高信息披露質(zhì)量有助于抑制股價崩盤風險。②相對于兩權(quán)分離度低的上市公司，兩權(quán)分離度高的上市公司的信息披露質(zhì)量對股價崩盤風險的負向影響更為顯著。由此可知，對于兩權(quán)分離度大的上市企業(yè)，提高信息披露質(zhì)量更具有重要性。

本文的研究結(jié)論揭示了我國上市公司信息披露的市場影響，同時基于終極控制人的視角指出了兩權(quán)分離度的附加影響，給予投資者、上市公司及監(jiān)管方一定的啟示作用：①投資者在篩選投資目標時，可以將信息披露質(zhì)量作為一個評價標準，進行風險識別和分析。②本文還從公司治理的視角，揭示了信息披露質(zhì)量抑制股價崩盤風險作用在不同的兩權(quán)分離程度下的差異，從而提示投資者在以信息披露質(zhì)量作為風險參考指標時，需要考慮終極控制人作用。③對上市公司而言，上市公司應著眼企業(yè)長遠發(fā)展，提升信息披露質(zhì)量，降低公司的股價崩盤風險。④對于市場監(jiān)管方來說，為切實保護投資者利益，應當強化上市公司信息披露質(zhì)量的監(jiān)管工作，尤其是加強兩權(quán)分離度較高的企業(yè)的監(jiān)管工作，降低企業(yè)股價崩盤風險，促進證券市場健康有序的發(fā)展。

表5 PSM方法下穩(wěn)健性檢驗

參考文獻：

[1]JIN L, MYERS S C. Around the world: New theory and new tests[J]. Journal of Financial Economics, 2006, 79(2): 257?292.

[2]ROMER D. Rational asset-price movements without news[J].American Economic Review, 1993, 83(5): 1112?1130.

[3]HUTTON A P, MARCUS A J, TEHRANIAN H. Opaque financial reports, R 2, and crash risk[J]. Journal of Financial Economics, 2009, 94(1): 67?86.

[4]KIM J, LI Y, ZHANG L. Corporate tax avoidance and stock price crash risk: Firm-level analysis[J]. Journal of Financial Economics, 2011, 100(3): 639?662.

[5]KIM J B, ZHANG L. Accounting conservatism and stock price crash Risk: Firm-level evidence[J]. Contemporary Accounting Research, 2016(33): 412?441.

[6]葉康濤, 曹豐, 王化成. 內(nèi)部控制信息披露能夠降低股價崩盤風險嗎?[J]. 金融研究, 2015(2): 192?206.

[7]伊志宏, 江軒宇. 明星VS非明星: 分析師評級調(diào)整與信息屬性[J]. 經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理, 2013(10): 93?108.

[8]李小榮, 劉行. CEO vs CFO: 性別與股價崩盤風險[J]. 世界經(jīng)濟, 2012(12): 102?129.

[9]KIM J B, LI Y, ZHANG L. CFOs versus CEOs: Equity incentives and crashes[J]. Journal of Financial Economics,2011(101): 713?730.

[10]朱寧, 許藝煊. 中國股票指數(shù)是否存在心理關(guān)口效應?——來自上證綜指的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 中南大學學報(社會科學版), 2017,23(03): 104?114.

[11]CHEN J, HONG H, STEIN J C. Forecasting crashes: Trading volume, past returns, and Conditional skewness in stock prices[J].Joumal of Financial Economics, 2001, 61(3): 345?381

[12]醋衛(wèi)華, 王得力, 董青. 期權(quán)激勵與管理層擇機行權(quán)研究[J].中南大學學報(社會科學版), 2017,23(05): 105?113.

[13]潘越, 戴亦一, 林超群. 信息不透明、分析師關(guān)注與個股暴跌風險[J]. 金融研究, 2011(9): 45?57.

[14]許年行, 江軒宇, 伊志宏, 等. 分析師利益沖突、樂觀偏差與股價崩盤風險[J]. 經(jīng)濟研究, 2012(7): 127?139.

[15]LA PORTA R, LOPEZ-DE-SILANES F, SHLEIFER A,VISHNY R. Investor protection and corporate valuation[J]. The Journal of Finance, 2002(57): 1147?1170.

[16]CLAESSENS S, DJANKOV S, FAN J P, LANG L H.Disentangling the incentive and entrenchment effects of large shareholdings[J]. The Journal of Finance, 2002, 57(6):2741?2771.

[17]LEE K. Corporate voluntary disclosure and the separation of cash flow rights from control rights[J]. Review of Quantitative Finance and Accounting, 2007, 28(4): 393?416.

[18]ATTIG N, FONG W, GADHOUM Y, LANG L H. Effects of large shareholding on information asymmetry and stock liquidity[J]. Journal of Banking & Finance, 2006, 30(10):2875?2892.

[19]馬磊, 徐向藝. 兩權(quán)分離度與公司治理績效實證研究[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟, 2010(12): 108?116.

[20]江軒宇, 伊志宏. 審計行業(yè)專長與股價崩盤風險[J]. 中國會計評論, 2013(2): 133?150.

[21]曾慶生. 高管及其親屬買賣公司股票時“渾水摸魚”了?——基于信息透明度對內(nèi)部人交易信息含量的影響研究[J]. 財經(jīng)研究, 2014, 40(12): 15?26, 88.

[22]肖土盛, 宋順林, 李路. 信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險: 分析師預測的中介作用[J]. 財經(jīng)研究, 2017(2): 110?121.