Negociação de insider e liquidez no mercado de ações e opções

Insider and Liquidity Trading in Stock e Options Markets.

Resumo: Analisamos a introdução de uma opção não redundante, que completa os mercados e os efeitos desta na revelação de informações e compartilhamento de risco. A opção altera a interação entre liquidez e insider trading. Achamos que a opção atenua o problema de quebra do mercado criado pela combinação de incompletude do mercado e informações assimétricas. A introdução da opção tem consequências ambíguas sobre a eficiência informacional do mercado. Por um lado, evitando a quebra do mercado, permite que os negócios ocorram e transmita informações. Por outro lado, a introdução da opção amplia o conjunto de estratégias de negociação que o insider pode seguir. Isso pode tornar mais difícil para os criadores de mercado interpretar o conteúdo da informação dos negócios e, conseqüentemente, reduzir a eficiência informacional do mercado. A introdução da opção também tem um efeito ambíguo sobre a rentabilidade das tradições de insider, que podem aumentar ou diminuir de acordo com os valores dos parâmetros. Artigo publicado pela Oxford University Press em nome da Society for Financial Studies em seu periódico, The Review of Financial Studies.

Downloads: (link externo)

O acesso ao texto completo é restrito aos assinantes do JSTOR. Veja jstor. org para obter detalhes.

Este item pode estar disponível em outros lugares no EconPapers: procure itens com o mesmo título.

Referência de exportação: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML / Texto.

Informações de pedidos: este artigo de revista pode ser encomendado a partir de.

A revisão de Estudos Financeiros atualmente é editada por Maureen O'Hara.

Mais artigos em Revisão de Estudos Financeiros da Sociedade para Estudos Financeiros Oxford University Press, Departamento de Revistas, 2001 Evans Road, Cary, NC 27513 EUA .. Informações de contato na EDIRC.

Dados da série mantidos pela Oxford University Press ().

O seu trabalho está faltando no RePEc? Aqui está como contribuir.

Perguntas ou problemas? Verifique as perguntas frequentes do EconPapers ou envie um e-mail para.

Insider and Liquidity Trading in Stock e Options Markets.

Abstrato.

Analisamos a introdução de uma opção não-redundante, que completa os mercados e os efeitos desta na revelação de informações e compartilhamento de risco. A opção altera a interação entre liquidez e insider trading. Achamos que a opção atenua o problema de quebra do mercado criado pela combinação de incompletude do mercado e informações assimétricas. A introdução da opção tem consequências ambíguas sobre a eficiência informacional do mercado. Por um lado, evitando a quebra do mercado, permite que os negócios ocorram e transmita informações. Por outro lado, a introdução da opção amplia o conjunto de estratégias de negociação que o insider pode seguir. Isso pode tornar mais difícil para os criadores de mercado interpretar o conteúdo da informação dos negócios e, conseqüentemente, reduzir a eficiência informacional do mercado. A introdução da opção também tem um efeito ambíguo sobre a rentabilidade das tradições de insider, que podem aumentar ou diminuir de acordo com os valores dos parâmetros. Artigo publicado pela Oxford University Press em nome da Society for Financial Studies em seu periódico, The Review of Financial Studies.

Baixe informações.

Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você possui o aplicativo apropriado para vê-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente porque os arquivos podem ser grandes.

Como o acesso a este documento é restrito, você pode procurar uma versão diferente em "Pesquisa relacionada" (mais adiante) ou procurar uma versão diferente dela.

Informações bibliográficas.

Pesquisa relacionada.

Referências.

Nenhuma referência listada em IDEAS.

Você pode ajudá-los a preencher este formulário.

As citações são extraídas pelo Projeto CitEc, assine seu feed RSS para este item.

Este item possui mais de 25 citações. Para evitar a destruição desta página, essas citações estão listadas em uma página separada.

Este item não está listado na Wikipédia, em uma lista de leitura ou entre os principais itens em IDEAS.

Estatisticas.

Correções.

Ao solicitar uma correção, mencione o identificador deste item: RePEc: oup: rfinst: v: 7: y: 1994: i: 4: p: 743-80. Veja informações gerais sobre como corrigir o material no RePEc.

Para questões técnicas relativas a este item, ou para corrigir seus autores, títulos, resumo, informações bibliográficas ou de download, entre em contato: (Oxford University Press)

ou (Christopher F. Baum)

Se você é autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, recomendamos que você o faça aqui. Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item sobre o qual não temos certeza.

Se as referências faltam completamente, você pode adicioná-las usando este formulário.

Se as referências completas listarem um item que está presente no RePEc, mas o sistema não ligou a ele, você pode ajudar com este formulário.

Se você souber de itens faltantes citando este, você pode nos ajudar a criar esses links, adicionando as referências relevantes da mesma maneira que acima, para cada item referente. Se você é um autor registrado deste item, você também pode querer verificar a guia "citações" em seu perfil, pois pode haver citações em espera de confirmação.

Observe que as correções podem levar algumas semanas para filtrar os vários serviços do RePEc.

Mais serviços.

Siga as séries, revistas, autores e Mais.

Novos trabalhos de.

Inscreva-se para novas adições ao RePEc.

Registro de autor.

Perfis públicos para pesquisadores de economia.

Vários rankings de pesquisa em Economia e Campos relacionados.

Quem era um aluno de quem, usando RePEc.

RePEc Biblio.

Artigos curados e amp; artigos sobre vários temas econômicos.

Carregue o seu papel para ser listado em RePEc e IDEAS.

EconAcademics.

Agregador de blogs para pesquisa econômica.

Plágio.

Casos de plágio em Economia.

Documentos de mercado de trabalho.

Série de papel de trabalho RePEc dedicada ao mercado de trabalho.

Fantasy League.

Imagine que você está no comando de um departamento de economia.

Serviços do StL Fed.

Dados, pesquisa, aplicativos e mais do St. Louis Fed.

Legal Insider Trading e liquidez do mercado de ações.

Hans Degryse Frank de Jong autor Jérémie Lefebvre.

Este artigo avalia o impacto de negociações legais por empresas de capital aberto sobre a liquidez do estoque da empresa. Para isso, analisamos duas medidas de liquidez e uma medida de assimetria de informação. A análise nos permite estudar também o efeito de uma mudança na regulamentação de informações privilegiadas, a saber, a implementação da Diretiva de Mercado de Abuso (Diretiva da União Européia 2003/6 / CE) na bolsa de valores holandesa. O primeiro conjunto de resultados mostra que, de acordo com as teorias de informações assimétricas, a intensidade do insider trading legal em uma determinada empresa está positivamente relacionada ao spread bid-ask e à medida de assimetria da informação. Nós também achamos que a Diretiva de Abuso de Mercado não reduziu significativamente esse efeito. Em segundo lugar, analisando a liquidez e a assimetria de informações em torno dos dias de insider trading legal, achamos que as ações de capitalização pequena e grande vêem seu spread de oferta e solicitação e o impacto permanente do preço aumenta quando os iniciados negociam. Para estoques médios, apenas o impacto permanente no preço aumenta. Finalmente, não conseguimos detectar uma melhoria significativa desses resultados após a alteração na regulamentação.

Os autores agradecem a discussão e aos participantes do seminário na Autoridade Holandesa para os Mercados Financeiros (AFM) e na Escola de Administração de Louvain.

Classificação JEL.

1. Introdução.

Neste artigo, estudamos liquidez do mercado de ações em torno de datas de insider trading legal nos Países Baixos. As empresas de empresas são altamente regulamentadas, especialmente porque a directiva da União Européia intitulada "Diretiva de Abuso de Mercado" (Diretiva da União Européia 2003/6 / CE) foi incorporada no regulamento nacional holandês. Mesmo assim, os conhecimentos são conhecidos por ter melhores informações do que investidores externos sobre as perspectivas futuras de sua empresa (ver, por exemplo, Degryse et al., 2014). Neste contexto, investigamos se os negócios legais por parte de iniciados em ações de sua própria empresa têm impacto sobre a liquidez do estoque.

A liquidez do mercado das ações de uma empresa é uma característica que determina parcialmente o risco do patrimônio da empresa e, portanto, o custo do capital. Também afeta custos de negociação para pessoas de fora. Ambos têm um efeito importante das decisões das finanças corporativas (ver especialmente Amihud e Mendelson 2008). Por esse motivo, é importante entender como os integrantes corporativos afetam a liquidez das ações da empresa quando trocam.

A Directiva sobre o Abuso de Mercado visa apertar e expandir a regulamentação do mercado de ações em relação ao abuso e manipulação de mercado e, em particular, às informações privilegiadas. O objetivo também é harmonizar a legislação em países da União Européia. Incorporados à regulamentação holandesa em 1º de outubro de 2005, os dois aspectos deste novo regulamento que são importantes para o nosso estudo são, em primeiro lugar, o fortalecimento do monitoramento e punição de insider trading ilegal. Portanto, os membros corporativos são menos propensos a negociar com informações privilegiadas. Em segundo lugar, o novo regulamento obriga as empresas listadas a divulgar através de comunicados de imprensa qualquer informação relevante para a avaliação do estoque. Como tal, se as empresas divulguem mais informações, os iniciados corporativos devem, em princípio, ter menos vantagem de informações sobre os investidores externos. Esses dois efeitos em conjunto devem diminuir a assimetria de informações de negócios de insiders corporativos.

O nosso contributo sobre este assunto é analisar se o efeito da insider trading sobre a liquidez do estoque mudou após a implementação deste regulamento da União Européia. Nós abordamos este tópico ao estudar dados da Holanda. As questões de pesquisa analisadas neste artigo são as seguintes. Como os negócios legais legais afetam a liquidez do mercado de ações? O aumento da oferta e da oferta e o aumento do preço aumentam? A implementação da Directiva sobre o Abuso de Mercado da União Europeia reduz o efeito da informação privilegiada sobre a liquidez das existências?

Duas abordagens são usadas para analisar essas questões de pesquisa. Uma primeira abordagem analisa o efeito da intensidade, ou a prevalência, de informações privilegiadas sobre a liquidez média das ações e o impacto permanente sobre os preços. Esta é uma abordagem transversal. A segunda abordagem prossegue olhando mais de perto o efeito de curto prazo em torno de datas de insider trading legal. Mais especificamente, calculamos o impacto na isquividade de um estoque induzido pela presença de insiders corporativos no mercado, subtraindo as medidas de iliquidez na data da negociação pela mesma medida obtida durante um período de referência. Rotulamos isso como "iliquidez anormal". Isso é repetido para cada evento de insider trading e para cada empresa. Esta liquidez anormal é então analisada em um quadro de regressão. O objetivo é avaliar se a presença de comerciantes informados cria uma falta de liquidez anormal, seja ampliando o spread de oferta-percurso ou o componente de seleção adversa do spread (medido pelo impacto permanente do preço das negociações).

Nossas descobertas são que o abuso de informação privilegiada é importante para explicar a liquidez tanto na seção transversal como em torno das datas dos eventos. Na seção transversal, os estoques com mais insider trading têm spreads mais amplos e um maior impacto no preço permanente. Além disso, mostramos que a Diretiva de Abuso de Mercado ajudou a reduzir esse efeito. Em um período de tempo melhor, descobrimos que nos dias de insider trading, os spreads e o impacto nos preços são maiores do que em outros dias (isso é verdade principalmente para pequenas e grandes empresas, mas é menos o caso das ações médias). Esta análise não nos permitiu identificar um efeito positivo da Diretiva de Abuso de Mercado.

Este artigo reúne três vertentes da literatura, a primeira das quais é sobre insider trading legal. Vários trabalhos mostram que o insider trading legal ajuda a prever o desempenho futuro dos preços das ações (ver, por exemplo, Seyhun 1998, Lakonishok e Lee 2001, Jeng et al., 2003, Fidrmuc et al., 2006, Degryse et al., 2014). Isso é consistente com os negócios realizados por pessoas jurídicas corporativas percebidas por outros participantes do mercado de ações como baseadas em informações privadas. O artigo atual amplia esta literatura, analisando se a liquidez de uma ação mede nas datas de insider trading são diferentes em comparação com dias de insider trading.

A segunda vertente da literatura relacionada ao nosso estudo inclui artigos que analisam a liquidez do mercado em torno de eventos de informação. Por exemplo, Lee et al. (1993), Krinsky e Lee (1996) e Kavajecz (1999) estudam o spread bid-ask e os custos de seleção adversos em torno dos anúncios de ganhos. Aktas et al. (2007) estudam a probabilidade de negociação informada (PIN) em torno de anúncios de fusão e aquisição. Esta literatura, como o presente trabalho, visa testar as implicações empíricas dos modelos teóricos de microestrutura de mercado de seleção adversa (ver, por exemplo, Kyle 1985; Glosten e Milgrom 1985; O'Hara 1995 ou de Jong e Rindi 2009 fornecem uma revisão desses modelos).

Este artigo também se relaciona com a literatura sobre regulação do mercado financeiro e, especificamente, sobre a regulamentação de informações privilegiadas. Isso contribui para o debate sobre a eficiência dos regulamentos de informações privilegiadas (ver, por exemplo, Bainbridge 2000, Bhattacharya e Daouk, 2002). Para o efeito, também analisamos o efeito de uma alteração na regulamentação referente a insider trading no mercado de ações holandês. Uma análise semelhante de uma alteração no regulamento da insider trading é feita por Frijns et al. (2008) para a Bolsa de Valores da Nova Zelândia. Os autores estudam se o componente médio de seleção adversa dos spreads de todas as ações na troca mudou quando novos regulamentos sobre insider trading foram adotados na Nova Zelândia. Eles acham uma redução da seleção adversa após a implementação do regulamento. Enquanto o documento deles apenas investiga medidas de liquidez em torno da mudança na regulamentação, o presente trabalho vai um passo adiante, procurando também especificamente as datas em que os iniciados negociaram.

A literatura que estuda informações legais e os efeitos sobre a liquidez do mercado é escassa. Os papéis existentes usam uma abordagem transversal para comparar o impacto do abuso de informação privilegiada em spreads entre empresas. Chung e Charoenwong (1998) estudam o spread bid-ask das ações dos EUA e relacionam-no com insider trading legal. Eles acham que, em média, as empresas com maior extensão de insider trading legal têm spreads maiores, mas ao contrário de nossos resultados, eles não encontram evidências de que os spreads aumentam no período em torno de insider trading legal. Khan et al. (2005) estudam o impacto da insider trading sobre a liquidez do mercado no mercado NASDAQ. Eles obtêm resultados mistos e fornecem a interpretação de que os concessionários não conseguem detectar investidores informados no mercado. Melhoramos esses estudos analisando medidas mais sofisticadas da propagação, incluindo o componente de seleção adversa. Além disso, ampliamos os resultados para uma estrutura de mercado diferente, que é, no nosso caso, um mercado de livros de pedidos de limites totalmente automatizado. Também relacionado a esta vertente da literatura, Aktas et al. (2008) estudam a contribuição para a descoberta de preços que é devido a insider trading legal. Garfinkel e Nimalendran (2003) e Gleason (2007) estudam a diferença em resposta a insider trading por fabricantes de mercado entre NASDAQ e NYSE.

Uma análise recente semelhante à nossa foi realizada na Bolsa de Valores de Hong Kong (Cheng et al., 2006) usando uma metodologia diferente da nossa. Eles realizam uma regressão combinada e transição de séries temporais de medidas diárias de liquidez (calculadas usando dados intraday) em variáveis ​​explicativas e em uma variável dummy para identificar dias de insider. Em consonância com a nossa descoberta, eles acham que a liquidez ea profundidade são afetadas negativamente pelos negócios de insider.

O restante deste trabalho está organizado da seguinte forma. A Seção 2 apresenta os dados e a metodologia, e fornece estatísticas descritivas sobre diferentes medidas de liquidez. A seção 3 apresenta os resultados de uma análise transversal do efeito da intensidade do insider trading legal sobre a liquidez média das ações. A Seção 4 apresenta uma análise diária do efeito da insider trading legal sobre a liquidez do estoque. Finalmente, a Sect. 5 conclui.

2 Dados e metodologia.

Nossos dados sobre insider trading legal são obtidos da AFM (Autoridade para os Mercados Financeiros, o supervisor holandês de mercados financeiros). O conjunto de dados consiste nos dias para os quais um insider corporativo trocou partes, para cada estoque. Infelizmente, o tempo de troca durante o dia não está incluído no conjunto de dados, tornando impossível estudar mudanças intradiárias na liquidez de um estoque. Utilizamos apenas negócios em ações por Diretores e membros do Conselho (altos executivos). Os negócios relacionados ao exercício de opção estão excluídos. 1 Quando muitos insiders da mesma empresa comercializam durante um determinado dia, agregamos o fluxo de pedidos, de modo que, para cada par de empresas e datas, podemos determinar se é uma data de compra líquida ou uma data de venda líquida de insider.

Antes de outubro de 2005, o principal artigo de lei que regulava a insider trading por diretores e conselheiros era o Ato da Divulgação de Principais Ações de 1996 (Wmz, 1996). Em 1999, foi introduzida uma mudança importante neste regulamento: todos os integrantes corporativos tiveram que notificar seus negócios no estoque de sua própria empresa para um registro público. O atraso no relatório foi estabelecido para 10 dias após o final do mês em que ocorreu o comércio. Em 2002, esse atraso no relatório foi reduzido para um dia útil para os principais executivos, ou seja, os iniciados analisados ​​neste documento. Em Outubro de 2005, a Directiva relativa ao abuso de mercado (Directiva 2003/6 / CE da União Europeia) foi implementada na lei neerlandesa. Esta nova regulamentação aumentou substancialmente a punição para insider trading ilegal e tornou obrigatório para as empresas listadas divulgar informação sensível ao preço através de comunicados de imprensa. Uma das preocupações que levaram a este regulamento foi que os integrantes foram incitados a negociar antes de importantes anúncios de notícias da empresa (AFM 2007). Aumentando a penalidade para esse comportamento e exigindo que todas as empresas publiquem anúncios de notícias em tempo hábil, com o objetivo de reduzir o vazamento de informações e, portanto, aumentar a limpeza do mercado. De acordo com a AFM (2007), a nova regulamentação reduziu o vazamento de informações antes dos comunicados de imprensa principalmente para pequenas empresas, bem como empresas tecnológicas. Essas empresas tipicamente reduzem as estruturas de governança e, portanto, são mais propensas a insider trading suspeitas. Em contrapartida, as grandes empresas muitas vezes têm regras muito rigorosas sobre os negócios de seus executivos (por exemplo, os executivos podem trocar apenas durante uma determinada janela após anúncios de ganhos). Portanto, nós levantamos a hipótese de que as pequenas empresas terão um efeito maior de insider trading sobre a liquidez e o impacto de preços de suas ações. Além disso, esperamos encontrar um efeito mais forte do novo regulamento para essas empresas. Nos referimos a Degryse et al. (2014) para obter mais detalhes sobre o conjunto de dados e os detalhes institucionais e regulatórios relativos a informações privilegiadas nos Países Baixos.

Para calcular as medidas de liquidez e o impacto nos preços, utilizamos dados de alta frequência da Euronext Amsterdam. O banco de dados contém todos os negócios executados e as melhores cotações e abrange o período de julho de 2004 a dezembro de 2007. Usamos também o Datastream para obter a capitalização de mercado das ações na amostra.

2.1 Metodologia.

Ilustração das medidas de propagação. Esta figura ilustra as medidas de liquidez. A é a melhor cotação, B é a melhor cotação de oferta, m é a cotação média e T é o preço no qual o comércio é executado. O spread efetivo é a diferença entre o preço da transação eo ponto médio da cotação. O comércio ocorre no tempo t. No tempo \ (t + n \), o spread realizado (a diferença entre o preço da transação eo ponto intermediário da cotação futura) e o impacto do preço (a diferença entre o ponto médio da cotação no momento do comércio e a citação futura ponto médio) são medidos. Observe que, nesta figura, o comércio ocorre com o preço de venda vigente. Não precisa ser assim.

Para realizar uma análise transversal, utilizamos duas proxies diferentes para a intensidade, ou prevalência, de insider trading legal. A primeira medida de intensidade, INT \ (^ 1 \), é o número total de ações negociadas por iniciados para uma determinada empresa, escalada pelo número de ações em circulação. O segundo proxy de intensidade, INT \ (^ 2 \), é o número de dias de insider durante o número total de dias de negociação; em outras palavras, a proporção de dias de negociação com insider trading legal. Nós levantamos a hipótese de que, quanto mais dias com insider trading, quanto mais a assimetria de informações entre participantes do mercado e iniciados, e assim menor será o estoque.

Para analisar o comportamento do spread em torno de datas de insider trading, utilizamos uma metodologia que se assemelha bastante à metodologia de estudo de eventos. "Iliquidez anormal", ou AI para curto é uma medida diária de mudança de liquidez em comparação com uma liquidez de referência. 3 A idéia é subtrair uma determinada medida de iliquidez de uma ação em um dia pela iliquidez esperada, ou iliquidez de referência. As medidas de iliquidez utilizadas são o spread bid-ask cotado, o spread efetivo bid-ask e o impacto permanente sobre os preços. 4.

As medidas de iliquidez anormal do dia 0 ao dia 4, para uma determinada ação, são então adicionadas para obter o que chamamos de Iliquidez Anormal Cumulativa (CAI). Esta medida deve ser interpretada simplesmente como a soma da liquidez média acima do estoque durante cinco dias.

2.2 Estatísticas descritivas.

Painel A: número médio de negócios por ano.

Negociações não-insider.

Porcentagem de negociações de insider.

Painel B: Tamanho do comércio iniciado escalado por ações pendentes (\ (\ times \) 1000)

Painel C: Valor comercial de insider (milhares de euros)

Painel F: número médio diário de negócios.

Número de dias de estoque.

Dias de insider trading.

Dias de insider trading.

Número médio de negócios.

Dias de insider trading.

Dias de insider trading.

Tamanho médio do comércio (euros)

Dias de insider trading.

Dias de insider trading.

Painel G: capitalização de mercado (milhões de euros)

Esta tabela mostra estatística descritiva sobre as empresas na amostra, os negócios por iniciados e as negociações normais que se executam no mercado de ações da Euronext. O Painel A mostra a capitalização de mercado, obtida multiplicando o preço por ação pelo número total de ações em circulação no início de cada ano civil. O painel B mostra o tamanho médio e médio dos negócios por iniciados, durante o período anterior à implementação da Diretiva de Abuso de Mercado (MAD), após a sua implementação, bem como para todo o período. O painel C mostra os tamanhos do comércio privilerado em euros. Os painéis D e E mostram o desvio padrão e médio das medidas de intensidade: \ (\ hbox ^ 1 \) é calculado como o total de ações negociadas por insiders escalados pelo número de ações em circulação em milhares. \ (\ hbox ^ 2 \) é a porcentagem de dias de negociação com insider trading. Os painéis F e G mostram estatísticas sobre os negócios executados na plataforma Euronext: número de observações stock-dias, número médio de negócios por dia e tamanho médio de negócios em euros.

Impacto do preço. Este gráfico mostra o impacto médio do preço das negociações, para cada tercile de capitalização de mercado. O impacto do preço é dimensionado pelo ponto médio da cotação. O tempo é em segundos. Os dados utilizados são todos os dias com insider trading mais 10 dias antes e após os negócios.

Estatística descritiva das medidas de liquidez.

Painel A: Citado.

Não ins. tr. dias.

Não ins. tr. dias.

Painel B: escoamento efetivo.

Não ins. tr. dias.

Não ins. tr. dias.

Painel C: Impacto do preço.

Não ins. tr. dias.

Esta tabela mostra estatística descritiva sobre as medidas de liquidez. O spread cotado, o spread efetivo e o impacto do preço estão em termos relativos (ou seja, porcentagem de preço). O impacto do preço é calculado com um horizonte de 10 min para grandes empresas, 30 min para empresas médias e 60 min para pequenas empresas. Veja Sect. 2. A tabela mostra para cada capitalização de mercado tercile a média das medidas de liquidez, durante dias de insider trading, bem como dias sem insider trading. A amostra é mais separada no período pré e pós-comercialização.

O painel A da Tabela 1 mostra a incidência de informações privilegiadas. Nós vemos que as empresas têm de 7,2 a 15,3 insiders por ano, dependendo do tamanho, com uma média geral de cerca de 10 transações de insider por empresa por ano. Esses números são de magnitude comparável à amostra utilizada por Chung e Charoenwong (1998), que representa o mercado dos EUA durante o ano de 1988 (eles têm uma média de 10 transações de insider por empresa por ano). No entanto, em nossa amostra, os negócios de insider representam uma menor proporção de todos os negócios em comparação com a amostra de Chung e Charoenwong (0,006% em nossa amostra, em comparação com 0,07% na deles). Os painéis B e C mostram o tamanho das negociações por insiders como proporção de ações em circulação (Painel B) e em valor (Painel C). Em todos os casos, a média é muito maior do que a mediana, indicando uma grande disparidade. Os tamanhos comerciais de insider como proporção de ações em circulação são menores para empresas maiores. Em termos de valor negociado, não existe um padrão claro em relação ao tamanho da empresa. Os painéis D e E mostram o desvio padrão e médio das medidas de intensidade INT \ (^ 1 \) e INT \ (^ 2 \). Ambas as variáveis ​​são bastante estáveis ​​entre os períodos (antes e depois da MAD). O painel F mostra o número total de observações (pares do estoque-dia) e o número e o tamanho das negociações intradiárias, durante os dias sem insider trading, bem como dias com insider trading. Nós vemos que o tamanho médio do comércio está aumentando com a capitalização de mercado. Verificamos também que o número médio de negócios por dia, bem como o tamanho médio do comércio em euros, não é amplamente diferente nos dias de insider trading em comparação com dias sem insider trading. Finalmente, o Painel G mostra a capitalização de mercado das ações em nossa amostra.

Determinamos agora o prazo intradiário adequado para calcular o impacto permanente do preço (o índice n na Eq. 1). Para isso, é útil mostrar um gráfico do impacto do preço em função do tempo intradiário. Veja a Fig. 2.

Usando todos os casais da data da empresa na amostra (dias de informações privilegiadas, bem como 10 dias antes e após o próprio dia de negociação), a Fig. 2 mostra o spread realizado em vários intervalos de tempo: 1, 2, 5, 10 min e todos múltiplos de 5 min até 1 h. Todas as negociações são usadas (datas de informações privilegiadas e datas de insider trading). Os dados são separados em três categorias de ações classificadas por capitalização de mercado. O gráfico mostra que é preciso algum tempo para que o conteúdo da informação de um comércio seja incorporado nas citações. Verificamos também que um período de tempo diferente deve ser usado para cada categoria de tamanho. Para as grandes empresas, após 10 min, a curva de impacto do preço é praticamente plana. Isso significa que, após 10 min, o conteúdo da informação do comércio é quase inteiramente afetado nas frases. Para as empresas médias, um cronograma de 30 minutos parece ser razoável. Para pequenas empresas, o impacto do preço aumenta até pelo menos 1 h após o comércio. Por esse motivo, usamos um cronograma de 10, 30 e 60 min para empresas grandes, médias e pequenas, respectivamente, para calcular o impacto permanente sobre os preços de cada comércio.

A Tabela 2 mostra algumas estatísticas descritivas sobre as medidas de propagação. De acordo com a literatura sobre liquidez do mercado, o spread cotado e o spread efetivo são as funções decrescentes da capitalização de mercado. O impacto (permanente) do preço pode ser visto como os lucros para os comerciantes informados. Nós vemos que o impacto do preço é maior para pequenas empresas. Isso é consistente com a visão de que as pequenas empresas sofrem mais com custos de seleção adversos do que as grandes empresas, uma vez que são geralmente mais opacas e menos seguidas pela imprensa e pelos analistas.

Na próxima seção, analisamos como a intensidade de insider trading afeta o impacto médio de liquidez e preço dos estoques no nível transversal.

3 Intensity of Legal Insider Trading.

Esta seção responde a questão se, na seção transversal, os provedores de liquidez no mercado ajustam os spreads dependendo da intensidade do insider trading. Uma vez que os iniciados são investidores que têm vantagens informativas em relação a outros participantes do mercado, nós levantamos a hipótese de que as medidas de liquidez serão diferentes, dependendo da intensidade do abuso de informação privilegiada, ou seja, dependendo da probabilidade de negociação contra um iniciado. Tal como em Chung e Charoenwong (1998), regredimos a liquidez média das ações nas variáveis ​​explicativas conhecidas e na intensidade de informações privilegiadas. Além disso, testaremos o efeito da mudança no regime de regulamentação, a saber, a implementação da Diretiva de Abuso de Mercado, de maneira similar a Frijns et al. (2008).

Intensidade de insider trading e liquidez de ações.

Esta tabela mostra o efeito da intensidade do abuso de informações em média da liquidez de ações, ou seja, o spread cotado e o spread efetivo e o impacto permanente nos preços. São utilizadas duas medidas de intensidade de informações privilegiadas. O primeiro é o número total de ações negociadas por iniciados para uma determinada empresa, escalada pelo número de ações em circulação. A segunda medida de intensidade é a proporção de dias de negociação com insider trading. As variáveis ​​explicativas são: capitalização de mercado do log (logMCap); o inverso do preço médio das ações (InvPrice); o log do volume diário médio (logVol); a volatilidade diária (Volty); Intensidade de informações privilegiadas (\ (\ hbox ^ 1 \) e \ (\ hbox ^ 2 \)); uma variável dummy que é igual a 1 após a Diretiva de Abuso de Mercado, e zero caso contrário (MAD); um termo de interação entre MAD e a intensidade de insider trading \ ((\ hbox \ times \ hbox ^ 1 \ hbox \ times \ hbox ^ 2) \). Todas as variáveis ​​são calculadas utilizando todas as datas para as quais as empresas são negociadas na Euronext Amsterdam, de julho de 2004 até o final de dezembro de 2007. As estatísticas t robustas são mostradas entre parênteses.

Os resultados mostram que a intensidade de insider trading tem efeito sobre a liquidez média das ações, depois de controlar outros fatores. Ambas as especificações (ou seja, o modelo (1) com \ (^ 1 \) e o modelo (2) com \ (^ 2 \)) têm coeficientes positivos para a intensidade de informações privilegiadas no spread cotado, o spread efetivo eo impacto permanente nos preços. Os coeficientes são estatisticamente significantes para o modelo (1). Para o modelo (2), a intensidade de informações privilegiadas tem um efeito significativo apenas para o spread efetivo. 7 O significado econômico pode ser medido pela multiplicação do coeficiente por um desvio padrão das variáveis ​​de intensidade. Verificamos a partir dos resultados que, para um aumento de desvio padrão em \ (^ 1 \) (ou seja, 85,8 da Tabela 1), o spread cotado aumenta em aproximadamente 0,1% em comparação com um spread médio cotado de 0,75% antes de MAD e 0,47% depois de MAD (da Tabela 2). Este é um efeito economicamente significativo. A magnitude desse efeito é semelhante ao encontrado em Chung e Charoenwong (1998) para o mercado norte-americano. Nossos resultados para a disseminação efetiva são semelhantes aos do spread cotado. Para o impacto permanente nos preços, os resultados são mais fracos: um aumento de um desvio padrão de \ (^ 1 \) aumenta PI em cerca de 0,02%. Mas isso deve ser comparado com um impacto médio dos preços de 0.15-0.16%, o que o torna ainda economicamente significativo. Os resultados para o modelo (2) usando \ (^ 2 \), a proporção de dias com informações privilegiadas, são de magnitude similar, embora os resultados da regressão mostrem que a significância estatística é menor. No geral, os resultados da regressão mostram claramente que uma maior quantidade de informações privilegiadas prejudica a liquidez do mercado e a seleção adversa.

Deve ter-se cuidado na interpretação do coeficiente da Directiva relativa ao abuso de mercado. Esse coeficiente pode capturar algumas diferenças entre os dois períodos que não são devidos ao regulamento per se. Por exemplo, é bem sabido que a liquidez aumenta ao longo do tempo (isto pode ser visto nas estatísticas descritivas na Tabela 2), portanto, um coeficiente negativo é esperado, mesmo que o novo regulamento não tenha influenciado a liquidez. Mas o que é observado é um coeficiente positivo, embora não significativo. Isso é surpreendente porque o resultado de MAD é aumentar a penalidade para insider trading ilegal, bem como obrigar as empresas a publicar mais informações sob a forma de comunicados de imprensa. Isso deve reduzir a assimetria de informações entre iniciantes e investidores externos e, assim, reduzir o impacto do preço. Não observamos esse efeito.

O termo de interação entre MAD e \ (^ k \) visa captar se a Diretiva de Abuso de Mercado ajudou a reduzir o impacto do abuso de informações sobre liquidez de ações. Todos os modelos têm coeficientes negativos. Esses coeficientes negativos significam que a intensidade do insider trading está afetando menor liquidez de estoque após a implementação do novo regulamento. No entanto, os resultados não são estatisticamente significativos.

Os resultados são semelhantes a Frijns et al. (2008), mas em seu artigo, apenas o impacto do preço, ou o conteúdo da informação das negociações, parece ser reduzido devido à nova regulamentação. 8.

Esta seção mostrou que a liquidez média dos estoques é afetada pela intensidade de insider trading. A próxima seção investigará se os iniciados têm um efeito sobre a liquidez das ações nos dias de seus negócios.

4 Stock Liquidity Around Datas of Legal Insider Trading.

Impacto do preço com e sem insider trading. Esta figura mostra o impacto médio do preço, dividido em tamanho terciles, nas datas com insider trading (linha tracejada) e datas sem insider trading (linhas contínuas). O impacto do preço é dimensionado pelo ponto médio da cotação. O tempo é em segundos. Dias sem insider trading são 10 dias anteriores e 10 dias após insider trading.

A Tabela 2 também mostra como a liquidez e a seleção adversa mudam entre dias de insider trading e dias sem insider trading. Podemos ver que os spreads cotados (Painel A) e spreads efetivos (Painel B) são qualitativamente maiores nos dias de insider trading em comparação com dias sem insider trading. Surpreendentemente, este é o caso apenas para pequenas empresas e grandes empresas. It is not the case for medium firms. For the permanent price impact (Panel C), this adverse selection measure is larger on insider trading days compared to non-insider trading days for all firms sizes.

To give an example of how much this change in liquidity affects trading costs, assume an investor trades for €10,000 of a large stock, after the Market Abuse Directive has passed. The implicit trading cost, not accounting for commissions and fees, is best represented by the effective spread. In our case, it would be 0.118 %/2 (the trader pays half the spread for a single trade), i. e. €5.90. On days of insider trading, this cost would jump to €47.40 / 2= €23.70. This cost could be further decomposed into information asymmetry costs and liquidity costs. The part due to information asymmetry is 0.062 %/2, i. e. €3.10 on days without insider trading, and €5.15 on days of insider trading.

4.1 Abnormal Illiquidity.

Cumulative Abnormal Illiquidity for different market capitalization. These graphs show the Abnormal Illiquidity ( vertical lines ) and the Cumulative Abnormal Illiquidity ( line plot ) for the three spread measures (quoted spread, effective spread and price impact), and for the three size categories. In each graph , the x axis represents the day after insider trading date (day zero is the insider trading day itself), and the y axis is the Abnormal Illiquidity, in percentage points. The marker represents the significance level. A triangle means significant at the 10 % level; a square means significant at the 5 % level; a circle means significant at the 1 % level. See text for details about data and methodology.

We see from Fig. 4 that for small firms, all Abnormal Illiquidity measures are different from zero at day zero, i. e. on the insider trading day, but not afterwards. The Cumulative Abnormal Price Impact remains statistically different from zero on day 1 and on day 4. This means that insiders induce an increase in illiquidity on the date at which they trade. This increase is important as it is close to 5 basis points for the quoted spread and the effective spread, and close to 10 basis points for the price impact. These numbers can be compared with the average values for the liquidity measure in the sample provided in Table 2 , where we see that the average effective spread is about 1.35 % of the share price before MAD and 0.70 % after MAD. So an abnormal effective spread on insider trading day of 0.05 % is an economically non-negligible increase.

Medium firms show a different pattern than small firms on date of insider trading for the Abnormal Quoted Spread and the Abnormal Effective spread. The average Abnormal Illiquidity is negative for these measures, but not statistically different from zero. However, the Abnormal Price Impact is positive and significant: an increase of about 3 to 4 basis points (compared to an average before MAD of 0.19 % and of 0.16 % after MAD).

Figure 4 shows as well that large firms are not systematically affected in their liquidity on days of insider trading. The Abnormal Illiquidity is close to zero and non significant on day zero. However, there is a pattern of increasing Cumulative Abnormal Illiquidity for this size category. For the effective spread and the price impact, the CAI reaches a significant 7 basis points on day 4. There is a similar increase for the quoted spread, but it is not statistically significant. This means that for large firms, the liquidity measures react with a delay to insider trading. This pattern can be explained by the fact that there is a large number of trades during a day for this firm size, and thus the insiders can hide better their trades, so that it takes more time for liquidity providers to detect and react to the presence of insiders on the market. This result is similar to the findings in Gleason ( 2007 ) where the author observes that NASDAQ stocks with a larger number of dealers (i. e. larger stocks) are less affected by insider trading in terms of bid-ask spread. Also, Khan et al. ( 2005 ) finds that for the largest 100 NASDAQ stocks, the bid-ask spread widens with delay to insider sales, and the authors interpret this results as dealers trying to recover their loss over time after insider trading. A similar interpretation can be made for our results.

4.2 Cross-Sectional Analysis of CAI.

Regression of cumulative abnormal illiquidity on explanatory variables.

This table shows the regression results of Cumulative Abnormal Illiquidity (CAI) on explanatory variables. BUY is a dummy variable indicating a purchase by insider. Ret is the return of the stock 10 days prior to the insider trading event. Ret \(\times \) BUY is an interaction variable between Ret and BUY. logHolding is the log of the prior holding of the insider in shares scaled by the number of shares outstanding. logInsTrSz is the log of the size of the trade in shares scaled by the number of shares outstanding. Volty3m is the stock’s daily volatility computed three months prior to the insider trade. MAD is a dummy that equals one after the implementation of the Market Abuse Directive. Stock fixed-effects are used (not shown). Robust t statistics are shown in brackets.

The coefficients of the purchase dummies are small, but for the price impact equation, the dummy is significant at the 5 % level. This result shows that when insiders buy shares, they affect price impact to a lesser extent than when they sell. This is surprising given that insider purchases are known to have higher information content (in the sense that insider purchases can predict future stock returns, as shown in the literature). But here, results show that market participants, on the short run, react stronger when insiders sell shares than when they buy.

Looking at the coefficient of Ret , we see that it is negative, large and significant for quoted spread and effective spread. Since the coefficients of \(Reg \times BUY\) are insignificant, it means that an insider trade following an increase in stock price affects negatively the Cumulative Abnormal Illiquidity. In other terms, an insider trade after a run-up in price does not affect liquidity of the stock. But on the contrary, an insider trade following a decrease in stock price strongly affects liquidity. It might be that market participants are more nervous and are prone to withdraw liquidity after a decline in prices.

The coefficients on logHolding and on logInsTrSz are not significant: the size of the trade and the prior holding of the insider are not important to explain the liquidity effects of their trades. Volty 3 m is important only for abnormal price impact, with a negative coefficient. This means that when insiders trade in periods of large volatility, they affect less the price impact compared to periods of low volatility. This can be understood as large volatilities can help the insider to hide better his trades to other market participants. Or alternatively, when volatility is high, the price impact is already higher than usual, as can be seen in Table 2 , above.

The regression results show also that once we control for the relevant explanatory factors, the effect of the Market Abuse Directive on the Abnormal Illiquidity is not significant. The new regulation does not help to reduce the impact of insider trading on liquidity and price impact.

The results in this section can be summarized as follows. In a univariate analysis, we find that small firms are the ones for which liquidity reacts the most to legal insider trading: 5 basis points for the quoted and effective spread, and 10 basis points for the price impact. For medium-sized firms, only the price impact increases. For large firms, Fig. 4 suggests that the CAI increase with a delay of a couple of days after insider trading. This shows that in average, trades by insiders affect the liquidity of their stocks and the permanent price impact around the dates at which they trade. Next, we investigated what could be the determinants of this short-term change in liquidity and price impact. A regression analysis with stock fixed-effects shows that the size of the insider trade and the insider’s prior holding do not affect abnormal liquidity. The most important determinants of Abnormal Illiquidity is the return of the stock prior to the trade by an insider: when the stock has negative returns prior to the trade, the insider induces a larger effect on the quoted spread and effective spread. And vice versa: when the stock increases before the trade, the effect of insider trading on liquidity is reduced. The determinants of the abnormal price impact are different: sales by insiders have a larger effect on price impact than purchases. Also, stock volatility negatively explains abnormal price impact.

5 Conclusion.

Insider trading is a regulated activity in most of the countries around the world. Even if insiders are prohibited by law to trade upon private and price-sensitive information, their trades are in average more information driven than those of outside investors. In this paper, we use legal trades by corporate insiders to analyze whether the presence of insiders on the market affects liquidity measures on the stock market as well as adverse selection. This study is done in the context of the implementation of a European-wide regulation, the Market Abuse Directive, that enhanced market surveillance and insider trading regulations. In order to do so, we use legal insider trading data from the Netherlands on Dutch listed companies.

Using a first approach, we perform a cross-sectional regression of the average liquidity and price impact of each stock on their determinants and on a proxy for the intensity, or prevalence, of insider trading. This allows us to estimate whether the average liquidity and price impact are larger when insider trading is high, compared to stocks where insider trading is low. We find that intensity of insider trading is an important determinant of stock market liquidity and adverse selection. Also, we find some evidence that the new regulation helps to reduce the effect of insider trading on liquidity: after the implementation of the regulation, the variable intensity is a less important factor explaining liquidity and price impact.

In a second approach, we focus on the short term, and we measure whether insider trading affects liquidity and price impact on the days around their trades, compared to a normal liquidity and price impact level. We find that for small stocks, quoted spread, effective spread and price impact are all affected immediately on the day of insider trading. For medium firms, only the price impact changes on insider trading dates, not the other liquidity measures. For large firms, we find an impact but with a delay of two to four days after the date of transaction, as if market participants react late to the presence of a potentially informed trader. Finally, we test what could be the determinants of the effect insiders have on liquidity and price impact when they trade. For the quoted and effective spread, we find that it is mostly the return of the stock prior to the insider trading event that counts. For the price impact, we find that the effect induced by insiders depends on whether the trade is a purchase or a sale, and also on the volatility of the stock prior to the trade.

An important contribution of this paper is to test the ability of the European Union directive, implemented in the Netherlands as the Market Abuse Decree, to improve liquidity and reduce adverse selection. We find that stock average liquidity and price impact are less affected by the intensity of insider trading after the implementation of the regulation. This means that even if legal insider trading remains prevalent after the regulation, outside traders do not find it a threat and so liquidity and price impact are less affected by it. This is true in average. Our second approach, looking specifically on dates of insider trading, did not find that liquidity and price impact are less affected by insider trading after the regulation was passed.

Further analyses have to be done on this topic to understand the link between insider trading and stock liquidity. First and foremost, a better understanding of the dynamics of liquidity is called for, from which the specific impact of insider trading could be better identified.

For example, insiders often sell shares immediately after having acquired them through a stock option scheme. Such sales are not taken into account in the present analysis. Degryse et al. ( 2014 ) and Cziraki et al. ( 2013 ) analyze option exercise by corporate insiders in the Netherlands.

The use of the permanent price impact as a measure of informational content of trades is due to Huang and Stoll ( 1996 ) and Bessembinder and Kaufman ( 1997 ).

The concept of Abnormal Illiquidity measure is analogous to Abnormal Returns, used in event studies.

When the bid-ask spread increases, the stock is less liquid. This is why we call it a measure of illiquidity.

The following description of the test statistic is analogous to the \(J_2\) statistic for standard event studies as exposed in Campbell et al. ( 1997 ), chapter 4.

Note that some companies in the dataset do not appear in both periods. Indeed, some stocks are traded only before MAD, while others appear only after its implementation. This means that the sample of companies is less than doubled using this methodology.

Due to the clustering of the residuals, the degrees of freedom is 83, and so the cut-off points of the t statistics are 1.66, 1.99 and 2.64 for the 10, 5 and 1 % confidence levels, respectively.

The difference between our results and those of Frijns et al. ( 2008 ) may be due to methodology. They use model-based methodologies for decomposing the bid-ask spread into its components (Madhavan et al. 1997 ; Glosten and Harris 1988 ) while we use a model-free methodology which is feasible thanks to the richness of the data.

CAI over day 0 and 1 is used as the dependent variable instead of simply the abnormal illiquidity on day zero because if the trade by the insider occurs close to the closing time, or after the closing time, other market participants might react to it the next trading day.

Note that with this specification, the cross-sectional determinants of the liquidity measures, like firm size or trading volume, are captured by the unobserved effects.

Referências.

Informações sobre direitos autorais.

Open Access This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License ( creativecommons. org/licenses/by/4.0 /), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made.

Autores e afiliações.

Hans Degryse 1 Frank de Jong 2 author Jérémie Lefebvre 3 1. KU Leuven Leuven Belgium 2. Tilburg University Tilburg Netherlands 3. IÉSEG School of management (LEM-CNRS) Lille France.

Sobre este artigo.

Recomendações personalizadas.

Cite o artigo.

.RIS Papers Reference Manager RefWorks Zotero.

.BIB BibTeX JabRef Mendeley.

Compartilhe o artigo.

Cite o artigo.

.RIS Papers Reference Manager RefWorks Zotero.

.BIB BibTeX JabRef Mendeley.

Compartilhe o artigo.

Índice.

Mais de 10 milhões de documentos científicos ao seu alcance.

Switch Edition.

&cópia de; 2017 Springer International Publishing AG. Parte de Springer Nature.

Insider and Liquidity Trading in Stock and Options Markets.

Bruno Biais, Pierre Hillion; Insider and Liquidity Trading in Stock and Options Markets, The Review of Financial Studies , Volume 7, Issue 4, 1 October 1994, Pages 743–780, doi. org/10.1093/rfs/7.4.743.

Download citation file:

& # 169; 2017 Oxford University Press.

We analyze the introduction of a nonredundant option, which completes the markets, and the effects of this on information revelation and risk sharing. The option alters the interaction between liquidity and insider trading. We find that the option mitigates the market breakdown problem created by the combination of market incompleteness and asymmetric information. The introduction of the option has ambiguous consequences on the informational efficiency of the market. On the one hand, by avoiding market breakdown, it enables trades to occur and convey information. On the other hand, the introduction of the option enlarges the set of trading strategies the insider can follow. This can make it more difficult for the market makers to interpret the information content of trades and consequently can reduce the informational efficiency of the market. The introduction of the option also has an ambiguous effect on the profitability of insider trades, which can either increase or decrease depending on parameter values.

Oxford Academic account.

address / username.

Most users should sign in with their address. If you originally registered with a username please use that to sign in.

Sign in via your Institution.

Short-term Access.

To purchase short term access, please sign in to your Oxford Academic account above.

Don't already have an Oxford Academic account? Registo.

alertas.

Related articles in.

Citing articles via.

Online ISSN 1465-7368 Print ISSN 0893-9454 Copyright © 2017 Society for Financial Studies.

Recursos.

Oxford University Press é um departamento da Universidade de Oxford. Promove o objetivo da Universidade de excelência em pesquisas, bolsas e educação através da publicação em todo o mundo.

Direitos autorais e cópia; 2017 Oxford University Press Privacy Policy Cookie Policy Legal Notices Site Map Accessibility Get Adobe Reader.

This Feature Is Available To Subscribers Only.

This PDF is available to Subscribers Only.

For full access to this pdf, sign in to an existing account, or purchase an annual subscription.