3.2. Price informativenessInformati

3.2. Price informativeness

Informative stock prices can guide managers in making cor-porate investment and financing decisions (see Dow and Gorton, 1997; Morck et al., 1990).21 If stock prices can affect external financ-ing and information for investments, then more informative stock price (with larger firm-specific price variation) could provide better capital allocation efficiency within firm.

We measure the stock price informativeness (the amount of pri-vate information of stock) by the stock return synchronicity, first suggested by Roll (1988) and developed by Morck, Yeung, and Yu (2000), Durnev et al. (2004), Chen, Goldstein and Jiang (2007), and Fernandes and Ferreira (2009).22 Lower synchronicity also implies better firm transparency and lower information costs. Following previous studies, we estimate the stock return synchronicity by the R2 of the following model. For each firm-month observation, we regress a firm’s daily returns on the corresponding industry returns and market returns over the 12 months immediately before the month in question:

Rit = ˛0i + ˇ1i Rmt + ˇ2i Rm,t−1 + 1j Rjt + 2j Rj,t−1 + εit

where Ri, Rj, and Rm are returns for stock i, industry j, and the market, in trading day t. We use the Fama–French (1997) indus-try return in addition to the market return to control for publicly available information that cannot be reflected by the market return. The industry return is obtained from Kenneth French’s homepage. The market return is the value-weighted average of daily returns of all stocks in the CRSP. In addition, we include lagged industry


19 We use the daily ask/high and bid/low from the CRSP as bid and ask prices are not available for most NYSE stocks.

20 For the SEO-size model (in Section 4.2) using event windows of 5-, 10- and 20-trading days before SEO issue dates, we construct the above daily measures of spread accordingly and the (volume-weighted) average over the corresponding event win-dows. Therefore, for each of the three event windows, we have five illiquidity measures: Amihud’s illiquidity, quoted spread, effective spread, volume-weighted quoted spread, and volume-weighted effective spread.

21 See also Bayless, Loughran and Ritter (1995), Stein (1996), Lee (1997), Baker and Wurgler (2000), Baker et al. (2003), and Polk and Sapienza (2009).

22 See Veldkamp (2006) for theoretical underpinning of asset price comovement, and Chen et al. (2007) for the use of stock return synchronicity as an empirical measure of amount of private information in the stock price.

Kết quả (Việt) 1:

3.2. giá informativenessThông tin giá cổ phiếu có thể hướng dẫn quản lý tài chính ra quyết định và thực hiện đầu tư cor-porate (xem Dow và Gorton, năm 1997; Morck et al., 1990).21 nếu giá cổ phiếu có thể ảnh hưởng đến bên ngoài financ-ing và thông tin cho đầu tư, sau đó thêm nhiều thông tin giá cổ phiếu (với lớn hơn công ty cụ thể giá biến thể) có thể cung cấp hiệu quả phân bổ vốn đầu tư tốt hơn trong công ty.Chúng tôi đo lường informativeness giá cổ phiếu (số lượng pri-vate thông tin cổ phiếu) bởi đồng bộ chứng khoán trở lại, lần đầu tiên được đề xuất bởi cuộn (1988) và phát triển bởi Morck, Yeung, Yu (2000), Durnev et al. (2004), Chen, Goldstein và Giang Trạch dân (2007), và Fernandes và Ferreira (2009).22 đồng bộ thấp cũng ngụ ý tốt hơn công ty minh bạch và thông tin chi phí thấp hơn. Sau khi nghiên cứu trước đây, chúng tôi ước tính đồng bộ trở lại chứng khoán của R2 mô hình sau đây. Đối với mỗi tháng công ty quan sát, chúng tôi đi trở lại một công ty hàng ngày trở về lợi nhuận ngành công nghiệp tương ứng và trả về thị trường trong 12 tháng ngay trước khi tháng trong câu hỏi:Rit = ˛0i + ˇ1i RM + ˇ2i Rm, t−1 + 1j Rjt + 2j Rj, t−1 + εitRi, Rj và Rm đâu trả về cho cổ tôi, ngành công nghiệp j và thị trường, trong kinh doanh ngày t. Chúng tôi sử dụng Fama-Pháp Ấn (1997), cố gắng trở lại ngoài ra đến trường quay trở lại quyền kiểm soát thông tin công khai sẵn có mà không thể được phản ánh bởi sự trở lại thị trường. Các ngành công nghiệp trở lại thu được từ Kenneth Pháp Trang chủ. Thị trường trở lại là trung bình trọng giá trị của lợi nhuận hàng ngày của tất cả cổ phiếu trong CRSP. Ngoài ra, chúng tôi bao gồm các ngành công nghiệp lagged19 chúng tôi sử dụng hàng ngày yêu cầu/cao và giá thầu/thấp từ CRSP như giá thầu và yêu cầu giá cả không có sẵn cho hầu hết các chứng khoán NYSE. 20 cho SEO-kích thước mẫu (trong phần phần 4.2) bằng cách sử dụng sự kiện windows 5-, 10 - và kinh doanh 20 ngày trước khi SEO vấn đề ngày tháng, chúng tôi xây dựng các biện pháp hàng ngày trên lây lan cho phù hợp và (khối lượng trọng) trung bình trên các sự kiện tương ứng chiến thắng-dows. Vì vậy, đối với mỗi cửa sổ ba sự kiện, chúng tôi có năm illiquidity biện pháp: illiquidity của Amihud, trích dẫn lây lan, có hiệu quả lây lan, lây lan trích dẫn bốc khối lượng và trọng lượng có hiệu quả lây lan. 21 xem thêm Bayless, Loughran và Ritter (1995), Stein (1996), Lee (1997), Baker và Wurgler (2000), Baker et al. (2003), và Polk và Sapienza (2009). 22 xem Veldkamp (2006) cho lý thuyết xuyên của tài sản giá comovement và Chen et al. (2007) cho việc sử dụng cổ phiếu trở lại đồng bộ như là một biện pháp thực nghiệm của số tiền của các thông tin cá nhân tại giá cổ phiếu.

Kết quả (Việt) 2:

3.2. Giá informativeness

giá cổ phiếu Informative có thể hướng dẫn các nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết định đầu tư và tài cor-cạnh tranh giữa (xem chỉ số Dow và Gorton, 1997;. Morck et al, 1990) .21 Nếu giá cổ phiếu có thể ảnh hưởng bên ngoài financ-ing và thông tin cho các khoản đầu tư, sau đó thêm giá cổ phiếu thông tin (với sự thay đổi giá công ty cụ thể lớn hơn) có thể cung cấp hiệu quả phân bổ vốn tốt hơn trong công ty.

Chúng tôi đo informativeness giá cổ phiếu (số lượng thông tin pri-vate cổ phiếu) của sự đồng thời chứng khoán trở lại, lần đầu tiên được đề xuất bởi Roll (1988 ) và phát triển bởi Morck, Yeung, và Yu (2000), Durnev et al. (2004), Chen, Goldstein và Giang (2007), và Fernandes và Ferreira đồng bộ (2009) .22 thấp hơn cũng có nghĩa minh bạch công ty tốt hơn và chi phí thông tin thấp. Sau nghiên cứu trước đây, chúng tôi ước tính đồng bộ cổ phiếu trở lại của R2 của mô hình sau đây. Đối với mỗi quan sát công ty tháng, chúng tôi thoái lợi nhuận hàng ngày của một công ty về lợi nhuận ngành công nghiệp tương ứng và trả về thị trường trong 12 tháng liền trước tháng trong câu hỏi:

Rit = 0i + 1i RMT + 2i Rm, t-1 + 1J Rjt + 2j Rj, t-1 + εit

nơi Ri, Rj, và Rm là lợi nhuận cho cổ phiếu i, ngành j, và thị trường trong phiên giao dịch ngày t. Chúng tôi sử dụng Fama-French (1997) Indus-cố gắng quay trở lại, thêm vào sự trở lại thị trường để kiểm soát thông tin công khai mà không thể được phản ánh bởi sự trở lại thị trường. Sự trở lại ngành công nghiệp thu được từ trang chủ của Kenneth Pháp. Sự trở lại của thị trường là bình quân giá trị trọng của lợi nhuận hàng ngày của tất cả các cổ phiếu trong CRSP. Ngoài ra, chúng tôi bao gồm các ngành công nghiệp tụt


19 Chúng tôi sử dụng hàng ngày hỏi / lượng và giá thầu / thấp từ CRSP như giá mua và giá không có sẵn cho hầu hết cổ phiếu NYSE.

20 Đối với mô hình SEO-size (tại mục 4.2) sử dụng cửa sổ sự kiện 5-, 10 và 20 giao dịch ngày trước ngày phát hành SEO, chúng ta xây dựng các biện pháp hàng ngày trên cơ lây lan cho phù hợp và mức trung bình (khối lượng trọng) trong sự kiện tương ứng win-dows. Do đó, đối với mỗi một trong ba cửa sổ sự kiện, chúng tôi có năm biện pháp thiếu tính thanh khoản. Thiếu tính thanh khoản, lây lan trích dẫn, lan truyền hiệu quả, khối lượng trọng lây lan trích dẫn, và lan truyền hiệu quả khối lượng trọng Amihud của

21 Xem thêm Bayless, Loughran và Ritter (1995), Stein (1996), Lee (1997), Baker và Wurgler (2000), Baker et al. (2003), và Polk và Sapienza (2009).

22 Xem Veldkamp (2006) cho nền tảng lý thuyết của comovement giá tài sản, và Chen et al. (2007) cho việc sử dụng các chứng khoán trở lại đồng bộ như một biện pháp thực nghiệm của lượng thông tin cá nhân trong giá chứng khoán.