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机构投资者的信息优势研究
——来自上市公司重大股权收购的证据

2015-11-22黄顺武王梦莹昌望

证券市场导报 2015年8期
关键词:关联股权投资者

黄顺武 王梦莹 昌望

(合肥工业大学经济学院/工业信息研究院,安徽 合肥 230601)

引言

在“超常规发展机构投资者”的政策支持下,我国机构投资者经历了十多年的快速发展,并在证券市场上扮演了越来越重要的角色。从现有文献来看,机构投资者相较于散户的优势首先体现在信息方面:作为上市公司的较大股东,机构投资者或利用其准内部人(或知情交易者)的角色获取内幕信息(Bushee, 1998)[2],或利用其信息渠道进行信息搜寻而获取私有信息(陈小林和孔东明,2012)[11],或运用其突出的专业能力对信息做出更好的处理(Shleifer and Vishny, 1986)[9]。鉴于信息在资本市场中的极端重要性,如何识别或理解机构投资者的信息优势,既关系到资产定价效率的高低,也关系到“公开、公平、公正”原则的坚持。可见,研究机构投资者的信息优势具有重大的现实意义。

以往研究通常将投资收益看成是信息优势的反映,即根据投资收益来判断投资者是否具有信息优势(Yan and Zhang, 2009; Baik, et al., 2010)[10][1]。与此不同,本文将信息优势分解为信息获取优势和信息处理优势,并且将前者定义为是否通过非正常途径获取内幕信息。可见,以往研究中的“信息优势”仅仅属于本文的“信息获取优势”。为此,本文选择了一组非常契合研究主题的重大股权收购样本:一是重大股权收购信息公告具有明显的价格效应,投资者具有提前获取这一信息的强烈动机,但无法通过专业能力进行信息搜寻而提前获得,这为考察机构投资者是否具有信息获取优势提供了可能;二是重大股权收购对上市公司价值的影响是非常复杂的,并不一定是创造了价值,因而机构投资者即使提前获取了该信息,也要准确地预期市场反应,才能做出正确的决策,这为判断机构投资者是否具备信息处理优势创造了条件。经过实证研究,本文发现:上市公司重大股权收购存在明显的价格效应,而机构投资者具有信息获取优势和信息处理优势。

本文的学术贡献主要在于:其一,首次将信息优势分解为信息获取优势和信息处理优势,并且指出,获取了信息不一定就形成信息优势,只有获取了信息并做出了正确处理才能认为机构投资者具有信息优势,这是对“信息优势”概念的重要拓展;其二,首次基于上市公司重大股权收购公告这一事件,并以机构持股变化为判断标准来研究这一问题,克服了以往文献仅仅根据投资收益来判断投资者是否具有信息优势的局限性;其三,首次提出引入“负面清单”管理模式,以市场化和法治化相结合的方式来发展和监督机构投资者的政策建议。

研究假设

一、重大股权收购具有价格效应

传统公司金融理论认为,并购重组作为获取其他公司优质资产、整合行业资源和实施公司战略的有效途径,能够提升企业价值。Netter et al.(2011)[7]研究了SDC数据库1992~2009年间所有的并购事件,发现绝大部分并购交易都增加了收购方的价值。刘建勇(2012)[13]发现资产注入式的股权收购能有效地降低大股东与上市公司之间的关联交易,促进集团产业链整合,进而产生协同效应,创造新价值。同时,有的研究认为并购并不能增加收购方的价值。Roll(1986)[8]提出了管理者“过度自信假说”,指出管理层在决策时因为高估自身能力和信息的准确性而产生过度自信的心里偏差,高估了成功的概率,导致并购损害了股东利益。Johnson(2000)[6]提出了“掏空假说”,即控股股东通过与上市公司之间的关联交易“掏空”上市公司而损害了其他股东的利益。余明桂等(2013)[14]也发现了管理者过度自信行为对股东利益产生了不利影响。现实中并购对企业价值的影响是十分复杂的,不同的并购动机、并购方式、并购战略选择、并购后的资源整合与企业文化协调程度都将影响并购的价值创造(李青原,2007)[12]。所以,当上市公司发布并购公告时,投资者通过分析各方面因素以判断并购是否有利于公司价值的创造并作出相应的反应。在所有因素中,是否为关联交易是对投资者影响最为直接、也最为不确定的因素。关联方并购重组后更容易实现协同效应但交易价格也更可能有失公允;关联方并购重组有可能是大股东通过注入优质资产而支持上市公司,也有可能是通过注入劣质资产而掏空上市公司。据此,本文提出:

H1:重大股权收购公告具有显著的价格效应,但股价可能上升,也可能下降;

H1a:当重大股权收购为关联交易时,价格效应更为明显,即涨得更高或跌得更低。

二、机构投资者具有信息获取优势

机构投资者具有信息获取优势吗?国内外学者对此尚未形成一致结论。主流观点认为机构投资者具有信息获取优势,该优势来源于两方面:一方面,机构投资者作为上市公司的较大股东,利用其准内部人或知情交易者角色获取内幕信息(Bushee, 1998)[2];另一方面,机构投资者利用其突出的信息挖掘和专业投资能力进行信息搜寻而获取私有信息(陈小林和孔东明,2012)[11]。也有观点认为机构投资者并不具有信息获取优势,理由在于:一是许多机构投资者并没有表现出持续的业绩优势,这表明机构投资者并没有持续的信息优势(Carhart,1997)[5];二是已有的研究表明机构投资者偏好公司治理完善、信息披露充分的上市公司,而机构投资者取得此类公司信息优势的可能性更低或成本更高(Bushee and Noe, 2000; Bushee et al., 2009)[3][4]。对于第二种观点,我们认为业绩优势只能在一定程度上反应信息获取优势,因为信息获取方面的优势并不必然导致业绩优势,而不具备持续的业绩优势也并不意味着机构投资者没有信息获取优势;至于偏好治理完善的公司,只能说明机构投资者的择股标准中获取信息优势的难易程度并不是主要参考依据,但并不能否定机构投资者具有信息优势。结合上市公司重大股权公告信息,如果该信息具有显著价格效应并且机构投资者具有信息获取优势,必然提前增持或减持相应股票。根据前文分析,当股权收购为关联交易时信息不确定性更大,投资者更难以判断市场走向。从降低判断失误风险的角度看,股权收购为关联交易时对应的增持或减持幅度应该低于非关联交易。据此,本文提出:

H2:机构投资者具有明显的信息获取优势;

H2a:当股权收购为非关联交易时,机构投资者的提前增持或减持行为更加显著。

三、机构投资者具有信息处理优势

目前,尚未发现提及机构投资者信息处理优势的文献。我们认为,如果假设H2成立,即机构投资者具有信息获取优势,那么机构投资者必然会根据信息的市场反应预期来配置投资组合。问题的关键就在于机构投资者是否能准确地预期市场反应并做出正确的投资决策,即机构投资者是否具有信息处理优势。假定市场永远是正确的,不管机构投资者关于股权收购能为收购方创造价值的判断是否准确,只要机构投资者没有准确预期市场反应,就可以认为机构投资者是不具备信息处理优势的。根据有限理性学说,决策过程一般是理性的。对于决策过程理性的研究也就是对计算效率的研究;相比于散户,机构投资者显然计算效率更高。同时,根据前文分析,当股权收购为关联交易时,机构投资者处理相关信息的难度要对于非关联交易。据此,本文提出:

H3:机构投资者具有明显的信息处理优势:当股权收购信息的市场反应为利空时,机构投资者提前减持;当市场反应为利好时,机构投资者提前增持。

H3a:机构投资者对非关联交易信息的处理优势更为显著。

研究设计

一、样本选择与数据来源

本文所研究的问题是机构投资者是否具有信息优势,对应的事件是上市公司的重大股权收购公告。证券投资基金是证券市场上最典型也是最主要的机构投资者(姚颐等,2011)[15],因此本文选择基金(包括开放式基金和封闭式基金)作为机构投资者的代表进行研究。基金在其半年报和年报中会披露其投资组合中所有股票的持股情况,但是一季报和三季报只披露其投资组合权重前10名的股票,即基金重仓股。如果基金关于某只股票具有信息优势,势必会大量增持看多的股票使之成为重仓持股或者大量减持看空的股票使之退出重仓持股,因此重仓持股比例的变化是能够较好地反映基金是否具有信息优势的。由于指数型基金是被动投资的,所以其持股比例不在计算范围之内。

重大股权收购公告的初始样本来源于国泰安并购重组数据库,并按以下原则进行筛选:(1)时间跨度为2005-01-01~2013-09-30;(2)上市公司的交易地位为买方,标的物为股权,并剔除以上市公司定向增发作为支付对价的样本1;(3)剔除标的股权比例低于25%以及交易总价低于1000万元的样本2;(4)剔除公告后停牌超过2天的样本3;(5)剔除数据缺失的样本。最终得到1271家上市公司的2021个重大股权收购样本。进一步地,本文根据重大股权收购公告前两个季度该股票的基金重仓持股情况将样本划分为基金新增重仓股(即重大股权收购公告前两个季度末该股票不是基金重仓股而前一个季度末是基金重仓股)、基金新减重仓股(即重大股权收购公告前两个季度末是基金重仓股而前一个季度末已退出基金重仓股)和增减重仓股(即基金前两个季度末与前一个季度末都重仓持有该股票,只是仓位高低有所调整)三组子样本。然后剔除重大股权收购公告日前两个季度都不是基金重仓持股的样本,最终得到628家上市公司的877个重大股权收购样本,其中基金新增重仓样本169个,新减重仓199个,增减重仓509个。

二、变量界定

1.基金重仓持股比例(FR)

以FR来衡量基金持股情况,具体计算方法是根据某季度末所有基金重仓持有某只股票的流通股数之和再除以该股票季度末的流通股总数。同时用公告前1个季度末的重仓持股比例减去前2个季度末的重仓持股比例变化指标(RC),然后取绝对值得到基金调仓幅度指标(ARC)。

2.异常收益率(AR)

以市场调整模型计算AR,即某只股票在某天的异常收益率等于该股票当天的实际收益率减去当天的市场收益率。市场收益率采用沪深300指数的收益率。收益率为简单收益率,即本期股价与上期股价之差再除以上期股价;当天股价为当日的成交总额除以成交总股数。以公告日为0日(如果公告当天停牌则下一个交易日记为0日),计算(-1,1)三日的累计异常收益率CAR(-1, 1)4:如果CAR大于0,则认为重大股权收购公告是利好消息;如果CAR(-1, 1)不大于0,则认为重大股权收购公告为利空消息。

3.控制变量

上市公司重大股权收购信息是影响机构投资者资产配置的重要因素,但不是唯一因素,所以需要控制可能影响机构重仓持股的其他因素。首先,控制并购事件上一季度的季度平均每日异常收益率QAR(-1),这主要是出于机构投资者也可能采用追涨杀跌的羊群行为的考虑。其次,控制并购事件所在季度的季度平均每日异常收益率QAR(0),理由是绝大部分股权收购事件的短期价格效应在几个交易日内就会完全表现出来,但机构投资者还需要考虑其他因素。接下来,从股权收购事件本身和公司层面两个维度来控制股权收购事件对机构投资者重仓持股的影响。股权收购事件本身的衡量指标包括是否是为关联交易、公告日距上一季度末时间、交易规模以及交易是否成功等四个指标。公司层面主要是影响上一季度末基金重仓持股比例的公司因素。由于上一季度公告的是上上季度的财务数据,所以涉及到报表数据时选择上上季度末的财务报表数据,而涉及市值时则选择上季度末的市值,包括公司流通股市值、账面市值比、资产负债率、最近一次分配红利、季度平均股价、季度换手率以及季度股价波动。所需数据全部来自于国泰安数据库。

三、研究思路

本文整体研究思路是,通过考察上市公司并购重组事件前机构持有该公司股票仓位的变化来判断机构投资者是否具有信息获取优势,并通过事件前后股价异常变动与机构重仓持股比例变动的一致性来判断机构投资者是否具有信息处理优势。具体通过对六个假设的证明来实现研究目的。

首先验证H1及H1a,即重大股权收购具有价格效应。后续研究都建立在该假设成立的基础之上,因为只有重大股权收购具有价格效应,机构投资者才有动力去提前获取该信息,并且只有当该信息既可能是利好也可能是利空时才需要机构投资者去预期市场反应和决策。为此,本文计算了样本的CAR(-1, 1),并对其进行正态分布检验以验证了H1。进一步地,按照股权收购是否是关联交易对样本进行分组,并对关联组与非关联组的CAR(-1, 1)均值进行非参数检验5以验证H1a。

其次验证H2及H2a,即机构投资者是否具有信息获取优势。验证方法是观察持股比例的变动。如果机构投资者具有信息获取优势,那么距离信息公告日越近信息优势应该越明显,表现出来就是越接近上季度末的股权收购公告样本对应的持股比例变动就越显著。本文分别对基金新增重仓股、新减重仓股和增减重仓股进行了检验以验证H2。进一步地,对关联组与非关联组持股比例变动均值进行非参数检验以验证H2a。

最后验证H3及H3a,即机构投资者是否具有信息处理优势。这主要是验证CAR(-1, 1)与重仓持股比例变化是否一致。如果H3成立,对于新增重仓,CAR(-1, 1)的回归系数应该显著为正;对于新减重仓,CAR(-1, 1)的回归系数应该显著为负;而对于增减重仓,CAR(-1, 1)应该与增减比例显著正相关。进一步地,以此方法考察机构投资者对关联交易组与非关联交易组信息处理的差异来验证H3a。

实证结果与分析

一、验证H1及H1a

首先,本文对1271家上市公司的2021个重大股权收购公告全样本、关联交易样本和非关联交易样本的CAR(-1, 1)进行正态分布检验,结果见图1。如果重大股权收购公告不具有价格效应,即公告不会引起股票的价格波动,根据常态下股票价格服从几何布朗运动的定律,则CAR(-1, 1)应该服从均值为0的正态分布,否则H1成立。但图1显示,各样本均不服从正态分布,而是偏向于双侧厚尾分布,较大部分样本的CAR(-1, 1)低于-5%或超过5%,说明重大股权收购公告短期价格效应明显,既可能提升股价也可能降低股价,这验证了H1,并为后续研究提供了可能性。

图1 CAR(-1, 1)正态分布检验

接下来考察股权收购是否为关联交易对股价的影响。图1显示,关联交易与非关联交易的CAR(-1, 1)都近似地服从双侧厚尾分布,且整体分布一致,但位置分布是否有差异难以从图中看出来。进一步地,将样本划分为“利好组”和“利空组”,分组后的描述性统计与非参数检验结果见表1。可以看出,当股权收购信息为利好时,关联交易的中值和均值分别是4.13%和6.78%,均高于非关联交易的3.52%和5.38%,M-W检验的Z值为2.15,并在5%显著性水平下显著,说明关联交易组相比非关联交易组的股价涨得更高;当股权收购信息为利空时,关联交易的中值和均值分别是-3.01%和-3.95%,均低于非关联交易的-2.64%和-3.58%,M-W检验的Z值为-2.27,且在5%显著性水平下显著,说明关联交易组相比非关联交易组股价跌得更低。这验证了H1a,即关联交易具有更明显的价格效应。

二、验证H2及H2a

机构投资者是否具有信息获取优势,是通过观察持股比例的变动来判断的。如果机构投资者具有信息获取优势,那么距公告日越近此优势应该越明显,即越接近上季度末的股权收购公告样本对应的持股比例变动应该越显著。为此,本文将877个基金重仓样本按照股权收购公告日距离上季度末的时间长短分为5组:第1组为上季度末1-19天内股权收购信息公告样本,2-5组依次是20-37、38-55、56-73和74-92天。表2给出了各组的基金调仓幅度指标(ARC)的均值以及第1组和第5组均值差异的t检验结果6。可以看出,全样本各组均值变化规律不明显,t值为-0.68,均值差异并不显著。但新增重仓组表现出明显规律,均值下降趋势明显,t值为1.88,并在10%显著性水平下显著,说明第1组的调仓幅度明显高于第5组,这支持了假设H2。也就是说,机构投资者在获取上市公司并购重组的有利信息后显著增持了股份,从而由外部人变成了准内部人。新减重仓和增减重仓的均值变化无明显规律,与假设不一致。从相关定义可以知,新减重仓与增减重仓在上上季度末已经重仓持有该只股票,其作为准内部人或知情交易者具有天然的信息获取优势,并且该优势并不会随着公告日的临近而增加,这从一定程度上解释了新减重仓与增减重仓的持股比例变动不明显的现象。因此,可以认为机构投资者具有信息获取优势,从而验证了H2。

表1 CAR(-1, 1)描述性统计与非参数检验

接下来分析股权收购是否为关联交易对基金重仓持股比例变动的影响。由表3可见,全样本关联交易对应的ARC均值为2.85%,非关联交易对应的ARC为3.71%,均值差异为-0.86%,差异在1%显著性水平下显著。新增重仓样本和增减重仓样本也得到了类似的结果,即非关联交易对应的调仓幅度明显高于关联交易,这支持了H2a,但新减重仓的差异不显著。原因可能在于:虽然机构投资者提前获取了股权收购的信息,但当交易为关联交易时往往更不容易判断市场走向,更容易引起监管层的注意,也更难以做出合理决策,这使得机构投资者调仓时更为谨慎,从而导致调仓幅度变化不明显。

表2 基金重仓持股比例变动情况

表3 关联组与非关联组基金重仓持股比例变动与t检验

三、验证H3及H3a

本部分通过构建一个多元回归模型来考察机构投资者是否具有信息处理优势。不同于以往文献以异常收益为因变量,本文以机构投资者持仓变化为因变量而以异常收益为自变量。我们认为,异常收益的影响因素很多,若以其作为信息处理优势的代理变量可能会导致结论的偏误。

对于新增重仓和新减重仓,回归模型如下:

对于增减重仓,回归模型如下:

其中:RC为公告前1个季度末的重仓持股比例减去前2个季度末的重仓持股比例;ARC为RC的绝对值;CAR(-1, 1)为公告前后共3天的的累计异常收益率;Drt为虚拟变量,当股权收购为关联交易时取1,非关联交易取0;Drt*CAR(-1,1)为交互项,目的是考察是否为关联交易对机构投资者信息处理优势的影响;QAR(-1)、QAR(0)分别为公告日上季度与公告当季度的季度平均每日异常收益率;ZM为与股权收购自身相关的控制变量,包括公告日距上季度末时间、交易规模以及交易是否成功等三个指标7;ZC为公司层面的控制变量,包括公司流通股市值8、账面市值比、资产负债率、最近一次分配红利、季度平均股价、季度换手率以及季度股价波动。

表4 子样本回归结果

表4列示了各子样本的回归结果。观察距上季度末时间指标(Days),只有新增重仓样本的回归系数在5%显著性水平下显著,即信息公告日距上季度末每近一天,新增重仓样本的调仓幅度增加0.02%,这与表2呈现的结果是一致的。观察虚拟变量Drt,新增重仓的回归系数显著为负,说明关联交易相比非关联交易引起的机构新增重仓持股比例变化幅度要小,这与H2a是一致的。

接下来重点分析CAR(-1, 1)和交互项Drt*CAR(-1,1)的回归系数。对于CAR(-1, 1),控制其他因素后,新增重仓和增减重仓对应的回归系数分别是19.51和12.20,分别在1%和5%显著性水平下显著,表明机构投资者能准确预期市场对股权收购信息的反应并调整自己的持仓水平。据此可以推断机构投资者是具有信息处理优势的,且在新增加某支股票作为重仓股时表现得更为明显。显然,机构投资者只有在十分确信自己拥有关于某只股票的利好信息时才会新增加该支股票作为重仓股。因此H3成立。对于Drt*CAR(-1,1),控制其他因素后,新增重仓和增减重仓对应的回归系数分别是-14.68和-16.72,且均在5%显著性水平下显著。这就是说,若股权收购为关联交易,则显著降低了机构投资者重仓持股比例变化与异常收益率之间的正向关系,从而验证了H3a。需要特别指出的是,新减重仓的CAR(-1, 1)和交互项Drt*CAR(-1,1)的回归系数均不显著,与假设不一致,很可能的原因是机构投资者清仓某只重仓股并不是对股权收购信息的提前反映。

继续观察表4,QAR(-1)的回归系数都显著,新增重仓和增减重仓样本显著为正,新减重仓样本显著为负,这说明机构投资者进行了反向操作,减持异常收益率过高的股票,并没有采取追涨杀跌的操作策略。QAR(0)的回归系数均不显著,说明机构投资者并没有能力预期未来一季度的股价变化,当然也就无法据此调整资产组合。股权收购交易规模以及交易是否成功并不影响机构投资者对于股权收购信息的反应。

四、稳健性检验

为了保证结论的可靠性,本文从两个方面进行稳健性检验:一是对三日累计异常收益率CAR(-1, 1)进行替换,分别采用CAR(-1, 3)和CAR(0, 1)作为重大股权收购事件窗口期的累积异常收益率再次进行检验;二是将样本进行扩展,只剔除标的股权比例低于25%的样本或者只剔除交易总价低于1000万元的样本。稳健性检验的结果与前文研究结论基本一致(限于篇幅,略去检验结果;读者若有需要,请与作者联系)。

结论

相比于散户,机构投资者在信息、资金、操作等方面具有显著的禀赋。由于信息是金融市场上的核心要素,信息优势往往被认为是机构投资者最显著的优势,也常常被人们作为评判市场是否公平的依据。关于我国机构投资者通过提前获取私有信息进行内幕交易的报道常常见诸媒体,然而此方面的研究(特别是具有说服力的实证研究)十分欠缺。基于我国1271家上市公司的2021个重大股权收购首次公告样本,本文为机构投资者具有信息优势这一论点提供了有力的实证证据。与以往将信息优势作为一个整体的研究不同,本文首次将信息优势划分为信息获取优势和信息处理优势,并首次以机构持股变化作为机构投资者信息优势的判断标准,同时特别考察了关联交易在其中的作用。

本文的研究结论是:上市公司重大股权收购具有明显的价格效应,并且当交易为关联交易时价格效应更明显;当上市公司重大股权收购信息提前外泄时,机构投资者能够通过自己的信息渠道提前获取相关信息并做出了准确的反应,即机构投资者不仅具有信息获取优势,也具有信息处理优势。此外,我国证券市场不完善的信息披露环境,使得上市公司可能进行选择性信息披露,而机构投资者的专业禀赋使其具有显著的信息甄别能力,从而强化了机构投资者的信息优势。

基于研究背景和研究结论,本文提出两个方面的政策建议:一方面,引入“负面清单”管理模式,以市场化的方式发展机构投资者。机构投资者相比于散户更具理性、更具资本禀赋和专业能力,从而有利于资本市场的持续、稳定和健康发展。为此,必须改变先前的观念和思路,借鉴成熟市场的经验,推出“负面清单”,通过市场化的制度安排,在自由竞争中发展和壮大机构投资者。相应地,必须改变长期以来以政策倾斜等行政化手段发展机构投资者的思路,而所谓的“超常规发展机构投资者”的政策应该退出。否则,在政策呵护下的机构投资者是难以在激烈竞争的国际资本市场中生存的。另一方面,以法治化的方式监督机构投资者。为此,必须通过构建系统而有效的监管权力制衡体系,综合运用法律、经济和行政手段来加强对机构投资者的监管;通过事先立法、事中监督、事后查处等手段来规范机构投资者的行为,消除机构投资者通过内幕信息等不正当竞争手段获取超额利润的机会,引导机构投资者通过提高研究水平和专业能力来获利;特别地,必须严刑峻法,以法律的威慑力来强化对上市公司内部治理与信息披露的监管,严防严惩上市公司重大事件信息的提前外泄与内幕交易,必须将违法成本提高到超过违法收益的水平,确保信息披露的及时、准确和完整,确保“公开、公平、公正”原则的执行。

注释

1.如果是以新发行股票作为支付对价会影响机构投资者的持股比例。

2.选择1000万元作为重大的标准是因为超过1000万元的交易通常是具有价格效应的,这在本文随后的实证部分得到了验证;如果金额标准定得过高,会影响样本量。

3.停牌超过2天的股权收购由于其重大性、长时间停牌以及众多干扰因素等更容易导致股价的极度异常。若不剔除此类样本,将影响研究结论的正确性。

4.选择(-1,1)三天的异常收益率是因为剔除了停牌超过2天的股权收购样本后,绝大部分股权收购公告的价格效应在短期内会完全释放;由于我国证券市场的不成熟,在公告前一天信息大范围泄露的可能性非常高,所以将公告前1天的异常收益率也计算在内。

5.利用非参数检验原因是通过正态分布检验得知样本并不服从正态分布,不符合t检验的假设前提(下同)。

6.我们对877个样本的 ARC 指标进行了正态分布检验,发现其符合正态分布,满足t检验的假设前提。

7.交易是否成功为虚拟变量,交易成功取值1,交易失败取值0;交易规模取对数值。

8.流通股市值取对数值。

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