【摘 要】
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本文基于EKOP模型提出了一种日度知情交易概率测度PIN,并运用中国证监会发布的行政处罚公告在2010~2015年期间涉及内幕交易的46个股票案例,比较了包括日度PIN在内的多种信息
【机 构】
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中国工商银行博士后科研工作站,北京工业大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“新常态下基于进化算法的金融产业结构多目标优化研究”（项目编号：61603010）, 中国博士后科学基金项目“基于大数据分析技术的投资者情绪与市场微观结构研究”（项目编号：2017M610671）
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本文基于EKOP模型提出了一种日度知情交易概率测度PIN,并运用中国证监会发布的行政处罚公告在2010~2015年期间涉及内幕交易的46个股票案例,比较了包括日度PIN在内的多种信息不对称测度在内幕信息敏感期前中后各阶段,以及在内幕信息公开前后的变化情况。研究发现,敏感期内的日度PIN高于敏感期后的日度PIN,且日度PIN在内幕信息被公开后有明显的跳跃式下降,这表明日度PIN指标能够更好地反映信息结构的变化。本文的研究拓展了信息不对称在金融实证领域的应用,也为监管机构预警内幕交易案件的发生提供了参考。
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