本文讲述了关于证券所声誉机制的效应的内容，供大家参考，接下来我们一起仔细阅读下吧。

本文并不期望找到我国交易所声誉的“充分统计量”,而是将替代变量的标准降低到“与声誉正相关”,上市企业质量的度量此处选择企业上市后的业绩为度量企业质量(PCOMP)的替代变量。关于企业上市后的业绩情况可以从“中联财务顾问有限公司”和“中国上市公司业绩评价课题组”历年联合发布的《中国上市公司业绩评价报告》中获得[9],该报告根据上市公司的财务效益状况、资产运营状况、偿债能力和发展能力等4大类指标和22类小指标进行打分,将我国上市公司业绩分为优、良、中、低和差五个层级。样本数据来源与描述性统计为导出某一交易所当年无违法、违规行为的上市企业占当年全部上市企业的比例,必须考察该交易所当年违法、违规行为的上市企业占当年全部上市企业的比例。样本数据来自中国经济研究中心的Sinofin上市公司违法违规数据库。在1997年至2010年的14个年份里,剔除冗余49个记录,A股上市企业违规且受到证券监管机构公开处罚的样本共有473个,其中上海交易所有236家,占总样本的54%。其余数据皆根据历年《证券期货市场统计年鉴》与《中国上市公司业绩评价报告》整理,时间跨度为1997~2010年,其计量在Excel2003与Eviews5.0上实现。由于沪深交易所的上市规则、监管制度以及遵循的法律法规都无差异,因此,主要考察上海交易所的绝对声誉及其相对于深圳交易所的相对声誉与当年上市企业质量间的相关关系。通过Excel统计计算,可以发现,2004年以前,因违规被处罚的企业数量和比重都比较小。这可能与2004年证券监管机构开始着力加强监管有关。根据历年的《中国上市公司业绩评价报告》,借助Eviews5.0计算所得的上市企业业绩(表略)实证模型与计量检验为避免因素分析模型中可能遗漏的重要变量对参数估计的影响和经典计量经济学模型可能存在的伪回归、共线性等诸多问题,本文将采用最新发展的动态计量经济学模型协整研究交易所声誉与上市企业质量之间的相互关系。根据Engle和Granger(1987)[5]的协整理论,在进行实际协整分析时,一般需经以下程序:时间序列数据的平稳性检验传统的最小二乘法(OLS)对经济变量进行回归分析时,一般都假设经济变量的时间序列是平稳的。而在实际经济的运行中,经济变量很少是平稳的,那么,在假设经济变量是平稳的前提下所做的回归检验,得到的回归结果很可能导致“伪回归”。本文采用AugmentedDickey-Fuller的ADF单位根检验[6],其检验的一般方法为:(式略)其中yt为t时期的变量值,Δyt=yt-yt-1表示一阶差分,εt为随机误差项,服从独立同分布的白噪过程。检验过程中的滞后项的确定采用AIC和SC准则。时间序列PREPA、PREPC与PCOMP的平稳性检验结果。

变量PREPA、PREPC与PCOMP的水平序列不能拒绝单位根假设,说明水平序列都是非平稳的,而它们的一阶差分序列拒绝了单位根假设,说明一阶差分序列都是平稳的。2.3.2交易所声誉与企业质量的Johansen协整检验根据Engle和Granger的协整理论,对于两个都是随机游走的变量序列,如果这两个序列的某个线性组合是稳定的,则称这两个序列为协整的。协整关系反应了所研究的变量之间存在一种长期稳定的均衡关系。从经济意义上说,这种协整关系的存在可以通过其他变量的变化来影响另一变量的变化。通常有两种方法用来检验变量之间的协整关系,一种是Engle和Granger的两步法;一种是Jo-hansen的极大似然估计法[7]。若采用EG两步法,则样本容量必须充分大,否则得到的协整参数估计量将是有偏的。因为本文中用于分析的有效样本相对较小,故为克服小样本条件下两步法参数估计的不足,本文采用Johansen极大似然估计法对变量进行协整检验。Johansen检验是从向量自回归(VAR)出发,先确定合理的滞后期数,再通过Johansen的似然比统计量检验协整向量的个数r。从不存在协整关系(r=0)这一零假设(H0)开始逐步检验,若接受H0表明无协整关系,若拒绝H0,则从r=1再依次做下去,若在r=r0-1拒绝H0,在r=r0处接受,则协整关系的个数为r0。以下采用Johan-sen极大似然估计法对PREPA、PREPC分别与PCOMP进行协整分析,。由表3可知,在5%临界值下变量PREPA、PREPC都分别与PCOMP不存在协整关系。这表明无论是交易所绝对声誉与企业质量之间,还是交易所相对声誉与企业质量之间都不能构成一个稳定的系统。交易所声誉与企业质量的Granger因果关系检验协整检验结果表明交易所声誉与企业质量之间不存在稳定的均衡关系,但这种非均衡关系是否构成因果关系,还需借助Granger提出的因果关系检验方法进行分析。Granger因果关系检验基于系统的向量自回归(VAR)来定义。假定每一变量的预测信息全部包含在这些变量的时间序列之中。对于两变量情形,检验要求估计以下回归(式略)其中c1、c2为常数项;u1t、u2t为白噪声差项,且对所有的t有E(u1t,u2t)=0;α、β、γ、及δ均为系数项;m表示线性约束个数,n表示样本个数。如果接受H01:β1=β2==βn=0就说明xt不是yt的Granger因,反之则称xt是yt的Granger因;如果接受H02:γ1=γ2==γm=0就说明yt不是xt的Granger因,反之则称yt是xt的Granger因。以上偏回归系数为零的联合检验可通过F检验来实现。若计算出来的F值大于给定的临界值,就拒绝原假设,说明存在因果关系,反之则接受原假设,说明不存在因果关系。对于不存在协整关系的变量,可用各自的一阶差分序列进行因果关系检验。由于因果关系检验中涉及到滞后阶的选取。本文根据赫池信息准则(AIC)确定各变量的滞后阶数为2。对各变量的Granger因果关系检验(表略)。,检验结果接受了零假设,在滞后期为2年时,交易所的绝对声誉以及相对声誉与上市企业质量之间不存在因果关系。即交易所的声誉提高或降低未必会引起企业质量的提高或降低,反之亦然。这在一定程度上反映我国交易所还处于初期发展阶段,与企业质量之间还远未达到像成熟市场中那样互动的关系。

以上关于上海证券交易所的绝对声誉、相对声誉与其上市企业质量间的相关关系检验表明:首先,交易所声誉与与企业质量之间不能构成一个稳定的系统;其次,交易所声誉与上市企业质量之间不存在因果关系。因此,在我国证券市场中,上市企业质量与交易所声誉之间并不存在成熟市场中“质量认证论”所表述的正向相关关系。交易所声誉与上市企业质量之间的关系被扭曲,这表明我国交易所的“质量认证”职能缺位。从而,根据假设可知,由证监会控制上市资源分配权而形成的交易所声誉激励机制的激励效应并不显着。综上所述,要理顺交易所与企业质量之间的关系,发挥交易所的“质量认证”功能及声誉激励效应,就必须采取企业上市机制市场化、上市费率市场化、及逐步进行交易所公司化改制等有针对性的政策措施。

以上就是关于证券所声誉机制的效应的内容，希望给予大家帮助。

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