上市公司信息披露违规的市场反应-2025年文档.docx
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1、上市公司信息披露违规的市场反应对上市公司信息披露的惩罚给上市公司带来惩罚部门对违规上市公司的罚款以及对该上市公司的诉讼费用等损失之外,还包括资本市场对于该违规公司的间接惩处,对于违规的上市公司来说,这种间接的惩处才是其主要的损失,文章对信息披露违规公司惩处的实际效果分析,主要从对上市公司信息披露违规正式公开后,运用多元线性回来模型来探讨惩罚事务对被惩处的公司平均超额收益率改变的影响,从而来分析对违规公司信息披露违规行为的惩罚是否起到了应有的效果。一、运用多元线性回来模型分析(一)探讨方法本文建立了一个超额收益率和说明变量之间的多元回来模型,来分析证监会和沪深交易所对因信息披露违规行为惩罚的上市
2、公司的超额收益率之间的关系是否存在显着的关系。(二)探讨样本选择本文选取2024年1月1日到2024年12月31日,由于上市公司信息披露违规而受到证监会、上交所和深交所惩罚的事务为样本。在这期间,证监会和沪深交易所因信息披露违规惩罚的上市公司总共有176家,去除掉缺失惩罚公告前一年净资产收益率数据的3家和由于惩罚公告日前后缺失股价数据的45家上市公司,最终剩下128个样本。本文选取事务窗口(-10,10)来建立该说明模型。(三)探讨假设惩罚确定被证监会和沪深交易所公布后,投资者的理性会使对公司预期下调,从而使该公司股票价格下降,所以,文章提出第一个假设:H1:在该多元回来说明模型中,代表惩罚事
3、务变量的系数应为负值,也就是说监管机构的惩罚公告对投资者的投资交易产生肯定的影响。对于理性投资者,受到证监会惩罚的违规程度比到受到沪深交易所惩罚的违规行为后果要厉害。所以文章认为对于理性的投资者来说,受到从股票价格上来看,证监会惩罚的心理预期要低于受到沪深交易所惩罚的上市公司。因此,文章提出其次个假设:H2:在文章建立的说明模型中,所选取的样本变量,被证监会惩罚的系数的肯定值要比受到沪深交易所惩罚大。(四)探讨设计公司规模与信息披露违规行为存在肯定的关系,本文选取上市公司的总资产来代表公司规模,在回来模型中,文章选择上市公司的总资产的自然对数其中的一个限制变量。上市公司的盈利实力对股价的改变产
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