機構投資者的信息優勢研究
——來自上市公司重大股權收購的證據

黃順武 王夢瑩 昌望

(合肥工業大學經濟學院/工業信息研究院，安徽 合肥 230601)

引言

在“超常規發展機構投資者”的政策支持下，我國機構投資者經歷了十多年的快速發展，并在證券市場上扮演了越來越重要的角色。從現有文獻來看，機構投資者相較于散戶的優勢首先體現在信息方面：作為上市公司的較大股東，機構投資者或利用其準內部人(或知情交易者)的角色獲取內幕信息(Bushee, 1998)[2]，或利用其信息渠道進行信息搜尋而獲取私有信息(陳小林和孔東明，2012)[11]，或運用其突出的專業能力對信息做出更好的處理(Shleifer and Vishny, 1986)[9]。鑒于信息在資本市場中的極端重要性，如何識別或理解機構投資者的信息優勢，既關系到資產定價效率的高低，也關系到“公開、公平、公正”原則的堅持。可見，研究機構投資者的信息優勢具有重大的現實意義。

以往研究通常將投資收益看成是信息優勢的反映，即根據投資收益來判斷投資者是否具有信息優勢(Yan and Zhang, 2009; Baik, et al., 2010)[10][1]。與此不同，本文將信息優勢分解為信息獲取優勢和信息處理優勢，并且將前者定義為是否通過非正常途徑獲取內幕信息。可見，以往研究中的“信息優勢”僅僅屬于本文的“信息獲取優勢”。為此，本文選擇了一組非常契合研究主題的重大股權收購樣本：一是重大股權收購信息公告具有明顯的價格效應，投資者具有提前獲取這一信息的強烈動機，但無法通過專業能力進行信息搜尋而提前獲得，這為考察機構投資者是否具有信息獲取優勢提供了可能；二是重大股權收購對上市公司價值的影響是非常復雜的，并不一定是創造了價值，因而機構投資者即使提前獲取了該信息，也要準確地預期市場反應，才能做出正確的決策，這為判斷機構投資者是否具備信息處理優勢創造了條件。經過實證研究，本文發現：上市公司重大股權收購存在明顯的價格效應，而機構投資者具有信息獲取優勢和信息處理優勢。

本文的學術貢獻主要在于：其一，首次將信息優勢分解為信息獲取優勢和信息處理優勢，并且指出，獲取了信息不一定就形成信息優勢，只有獲取了信息并做出了正確處理才能認為機構投資者具有信息優勢，這是對“信息優勢”概念的重要拓展；其二，首次基于上市公司重大股權收購公告這一事件，并以機構持股變化為判斷標準來研究這一問題，克服了以往文獻僅僅根據投資收益來判斷投資者是否具有信息優勢的局限性；其三，首次提出引入“負面清單”管理模式，以市場化和法治化相結合的方式來發展和監督機構投資者的政策建議。

研究假設

一、重大股權收購具有價格效應

傳統公司金融理論認為，并購重組作為獲取其他公司優質資產、整合行業資源和實施公司戰略的有效途徑，能夠提升企業價值。Netter et al.(2011)[7]研究了SDC數據庫1992～2009年間所有的并購事件，發現絕大部分并購交易都增加了收購方的價值。劉建勇(2012)[13]發現資產注入式的股權收購能有效地降低大股東與上市公司之間的關聯交易，促進集團產業鏈整合，進而產生協同效應，創造新價值。同時，有的研究認為并購并不能增加收購方的價值。Roll(1986)[8]提出了管理者“過度自信假說”，指出管理層在決策時因為高估自身能力和信息的準確性而產生過度自信的心里偏差，高估了成功的概率，導致并購損害了股東利益。Johnson(2000)[6]提出了“掏空假說”，即控股股東通過與上市公司之間的關聯交易“掏空”上市公司而損害了其他股東的利益。余明桂等(2013)[14]也發現了管理者過度自信行為對股東利益產生了不利影響。現實中并購對企業價值的影響是十分復雜的，不同的并購動機、并購方式、并購戰略選擇、并購后的資源整合與企業文化協調程度都將影響并購的價值創造(李青原，2007)[12]。所以，當上市公司發布并購公告時，投資者通過分析各方面因素以判斷并購是否有利于公司價值的創造并作出相應的反應。在所有因素中，是否為關聯交易是對投資者影響最為直接、也最為不確定的因素。關聯方并購重組后更容易實現協同效應但交易價格也更可能有失公允；關聯方并購重組有可能是大股東通過注入優質資產而支持上市公司，也有可能是通過注入劣質資產而掏空上市公司。據此，本文提出：

H1：重大股權收購公告具有顯著的價格效應，但股價可能上升，也可能下降；

H1a：當重大股權收購為關聯交易時，價格效應更為明顯，即漲得更高或跌得更低。

二、機構投資者具有信息獲取優勢

機構投資者具有信息獲取優勢嗎？國內外學者對此尚未形成一致結論。主流觀點認為機構投資者具有信息獲取優勢，該優勢來源于兩方面：一方面，機構投資者作為上市公司的較大股東，利用其準內部人或知情交易者角色獲取內幕信息(Bushee, 1998)[2]；另一方面，機構投資者利用其突出的信息挖掘和專業投資能力進行信息搜尋而獲取私有信息(陳小林和孔東明，2012)[11]。也有觀點認為機構投資者并不具有信息獲取優勢，理由在于：一是許多機構投資者并沒有表現出持續的業績優勢，這表明機構投資者并沒有持續的信息優勢(Carhart,1997)[5]；二是已有的研究表明機構投資者偏好公司治理完善、信息披露充分的上市公司，而機構投資者取得此類公司信息優勢的可能性更低或成本更高(Bushee and Noe, 2000; Bushee et al., 2009)[3][4]。對于第二種觀點，我們認為業績優勢只能在一定程度上反應信息獲取優勢，因為信息獲取方面的優勢并不必然導致業績優勢，而不具備持續的業績優勢也并不意味著機構投資者沒有信息獲取優勢；至于偏好治理完善的公司，只能說明機構投資者的擇股標準中獲取信息優勢的難易程度并不是主要參考依據，但并不能否定機構投資者具有信息優勢。結合上市公司重大股權公告信息，如果該信息具有顯著價格效應并且機構投資者具有信息獲取優勢，必然提前增持或減持相應股票。根據前文分析，當股權收購為關聯交易時信息不確定性更大，投資者更難以判斷市場走向。從降低判斷失誤風險的角度看，股權收購為關聯交易時對應的增持或減持幅度應該低于非關聯交易。據此，本文提出：

H2：機構投資者具有明顯的信息獲取優勢；

H2a：當股權收購為非關聯交易時，機構投資者的提前增持或減持行為更加顯著。

三、機構投資者具有信息處理優勢

目前，尚未發現提及機構投資者信息處理優勢的文獻。我們認為，如果假設H2成立，即機構投資者具有信息獲取優勢，那么機構投資者必然會根據信息的市場反應預期來配置投資組合。問題的關鍵就在于機構投資者是否能準確地預期市場反應并做出正確的投資決策，即機構投資者是否具有信息處理優勢。假定市場永遠是正確的，不管機構投資者關于股權收購能為收購方創造價值的判斷是否準確，只要機構投資者沒有準確預期市場反應，就可以認為機構投資者是不具備信息處理優勢的。根據有限理性學說，決策過程一般是理性的。對于決策過程理性的研究也就是對計算效率的研究；相比于散戶，機構投資者顯然計算效率更高。同時，根據前文分析，當股權收購為關聯交易時，機構投資者處理相關信息的難度要對于非關聯交易。據此，本文提出：

H3：機構投資者具有明顯的信息處理優勢：當股權收購信息的市場反應為利空時，機構投資者提前減持；當市場反應為利好時，機構投資者提前增持。

H3a：機構投資者對非關聯交易信息的處理優勢更為顯著。

研究設計

一、樣本選擇與數據來源

本文所研究的問題是機構投資者是否具有信息優勢，對應的事件是上市公司的重大股權收購公告。證券投資基金是證券市場上最典型也是最主要的機構投資者(姚頤等，2011)[15]，因此本文選擇基金(包括開放式基金和封閉式基金)作為機構投資者的代表進行研究。基金在其半年報和年報中會披露其投資組合中所有股票的持股情況，但是一季報和三季報只披露其投資組合權重前10名的股票，即基金重倉股。如果基金關于某只股票具有信息優勢，勢必會大量增持看多的股票使之成為重倉持股或者大量減持看空的股票使之退出重倉持股，因此重倉持股比例的變化是能夠較好地反映基金是否具有信息優勢的。由于指數型基金是被動投資的，所以其持股比例不在計算范圍之內。

重大股權收購公告的初始樣本來源于國泰安并購重組數據庫，并按以下原則進行篩選：(1)時間跨度為2005-01-01～2013-09-30；(2)上市公司的交易地位為買方，標的物為股權，并剔除以上市公司定向增發作為支付對價的樣本1；(3)剔除標的股權比例低于25%以及交易總價低于1000萬元的樣本2；(4)剔除公告后停牌超過2天的樣本3；(5)剔除數據缺失的樣本。最終得到1271家上市公司的2021個重大股權收購樣本。進一步地，本文根據重大股權收購公告前兩個季度該股票的基金重倉持股情況將樣本劃分為基金新增重倉股(即重大股權收購公告前兩個季度末該股票不是基金重倉股而前一個季度末是基金重倉股)、基金新減重倉股(即重大股權收購公告前兩個季度末是基金重倉股而前一個季度末已退出基金重倉股)和增減重倉股(即基金前兩個季度末與前一個季度末都重倉持有該股票，只是倉位高低有所調整)三組子樣本。然后剔除重大股權收購公告日前兩個季度都不是基金重倉持股的樣本，最終得到628家上市公司的877個重大股權收購樣本，其中基金新增重倉樣本169個，新減重倉199個，增減重倉509個。

二、變量界定

1.基金重倉持股比例(FR)

以FR來衡量基金持股情況，具體計算方法是根據某季度末所有基金重倉持有某只股票的流通股數之和再除以該股票季度末的流通股總數。同時用公告前1個季度末的重倉持股比例減去前2個季度末的重倉持股比例變化指標(RC)，然后取絕對值得到基金調倉幅度指標(ARC)。

2.異常收益率(AR)

以市場調整模型計算AR，即某只股票在某天的異常收益率等于該股票當天的實際收益率減去當天的市場收益率。市場收益率采用滬深300指數的收益率。收益率為簡單收益率，即本期股價與上期股價之差再除以上期股價；當天股價為當日的成交總額除以成交總股數。以公告日為0日(如果公告當天停牌則下一個交易日記為0日)，計算(-1，1)三日的累計異常收益率CAR(-1, 1)4：如果CAR大于0，則認為重大股權收購公告是利好消息；如果CAR(-1, 1)不大于0，則認為重大股權收購公告為利空消息。

3.控制變量

上市公司重大股權收購信息是影響機構投資者資產配置的重要因素，但不是唯一因素，所以需要控制可能影響機構重倉持股的其他因素。首先，控制并購事件上一季度的季度平均每日異常收益率QAR(-1)，這主要是出于機構投資者也可能采用追漲殺跌的羊群行為的考慮。其次，控制并購事件所在季度的季度平均每日異常收益率QAR(0)，理由是絕大部分股權收購事件的短期價格效應在幾個交易日內就會完全表現出來，但機構投資者還需要考慮其他因素。接下來，從股權收購事件本身和公司層面兩個維度來控制股權收購事件對機構投資者重倉持股的影響。股權收購事件本身的衡量指標包括是否是為關聯交易、公告日距上一季度末時間、交易規模以及交易是否成功等四個指標。公司層面主要是影響上一季度末基金重倉持股比例的公司因素。由于上一季度公告的是上上季度的財務數據，所以涉及到報表數據時選擇上上季度末的財務報表數據，而涉及市值時則選擇上季度末的市值，包括公司流通股市值、賬面市值比、資產負債率、最近一次分配紅利、季度平均股價、季度換手率以及季度股價波動。所需數據全部來自于國泰安數據庫。

三、研究思路

本文整體研究思路是，通過考察上市公司并購重組事件前機構持有該公司股票倉位的變化來判斷機構投資者是否具有信息獲取優勢，并通過事件前后股價異常變動與機構重倉持股比例變動的一致性來判斷機構投資者是否具有信息處理優勢。具體通過對六個假設的證明來實現研究目的。

首先驗證H1及H1a，即重大股權收購具有價格效應。后續研究都建立在該假設成立的基礎之上，因為只有重大股權收購具有價格效應，機構投資者才有動力去提前獲取該信息，并且只有當該信息既可能是利好也可能是利空時才需要機構投資者去預期市場反應和決策。為此，本文計算了樣本的CAR(-1, 1)，并對其進行正態分布檢驗以驗證了H1。進一步地，按照股權收購是否是關聯交易對樣本進行分組，并對關聯組與非關聯組的CAR(-1, 1)均值進行非參數檢驗5以驗證H1a。

其次驗證H2及H2a，即機構投資者是否具有信息獲取優勢。驗證方法是觀察持股比例的變動。如果機構投資者具有信息獲取優勢，那么距離信息公告日越近信息優勢應該越明顯，表現出來就是越接近上季度末的股權收購公告樣本對應的持股比例變動就越顯著。本文分別對基金新增重倉股、新減重倉股和增減重倉股進行了檢驗以驗證H2。進一步地，對關聯組與非關聯組持股比例變動均值進行非參數檢驗以驗證H2a。

最后驗證H3及H3a，即機構投資者是否具有信息處理優勢。這主要是驗證CAR(-1, 1)與重倉持股比例變化是否一致。如果H3成立，對于新增重倉，CAR(-1, 1)的回歸系數應該顯著為正；對于新減重倉，CAR(-1, 1)的回歸系數應該顯著為負；而對于增減重倉，CAR(-1, 1)應該與增減比例顯著正相關。進一步地，以此方法考察機構投資者對關聯交易組與非關聯交易組信息處理的差異來驗證H3a。

實證結果與分析

一、驗證H1及H1a

首先，本文對1271家上市公司的2021個重大股權收購公告全樣本、關聯交易樣本和非關聯交易樣本的CAR(-1, 1)進行正態分布檢驗，結果見圖1。如果重大股權收購公告不具有價格效應，即公告不會引起股票的價格波動，根據常態下股票價格服從幾何布朗運動的定律，則CAR(-1, 1)應該服從均值為0的正態分布，否則H1成立。但圖1顯示，各樣本均不服從正態分布，而是偏向于雙側厚尾分布，較大部分樣本的CAR(-1, 1)低于-5%或超過5%，說明重大股權收購公告短期價格效應明顯，既可能提升股價也可能降低股價，這驗證了H1，并為后續研究提供了可能性。

圖1 CAR(-1, 1)正態分布檢驗

接下來考察股權收購是否為關聯交易對股價的影響。圖1顯示，關聯交易與非關聯交易的CAR(-1, 1)都近似地服從雙側厚尾分布，且整體分布一致，但位置分布是否有差異難以從圖中看出來。進一步地，將樣本劃分為“利好組”和“利空組”，分組后的描述性統計與非參數檢驗結果見表1。可以看出，當股權收購信息為利好時，關聯交易的中值和均值分別是4.13%和6.78%，均高于非關聯交易的3.52%和5.38%，M-W檢驗的Z值為2.15，并在5%顯著性水平下顯著，說明關聯交易組相比非關聯交易組的股價漲得更高；當股權收購信息為利空時，關聯交易的中值和均值分別是-3.01%和-3.95%，均低于非關聯交易的-2.64%和-3.58%，M-W檢驗的Z值為-2.27，且在5%顯著性水平下顯著，說明關聯交易組相比非關聯交易組股價跌得更低。這驗證了H1a，即關聯交易具有更明顯的價格效應。

二、驗證H2及H2a

機構投資者是否具有信息獲取優勢，是通過觀察持股比例的變動來判斷的。如果機構投資者具有信息獲取優勢，那么距公告日越近此優勢應該越明顯，即越接近上季度末的股權收購公告樣本對應的持股比例變動應該越顯著。為此，本文將877個基金重倉樣本按照股權收購公告日距離上季度末的時間長短分為5組：第1組為上季度末1-19天內股權收購信息公告樣本，2-5組依次是20-37、38-55、56-73和74-92天。表2給出了各組的基金調倉幅度指標(ARC)的均值以及第1組和第5組均值差異的t檢驗結果6。可以看出，全樣本各組均值變化規律不明顯，t值為-0.68，均值差異并不顯著。但新增重倉組表現出明顯規律，均值下降趨勢明顯，t值為1.88，并在10%顯著性水平下顯著，說明第1組的調倉幅度明顯高于第5組，這支持了假設H2。也就是說，機構投資者在獲取上市公司并購重組的有利信息后顯著增持了股份，從而由外部人變成了準內部人。新減重倉和增減重倉的均值變化無明顯規律，與假設不一致。從相關定義可以知，新減重倉與增減重倉在上上季度末已經重倉持有該只股票，其作為準內部人或知情交易者具有天然的信息獲取優勢，并且該優勢并不會隨著公告日的臨近而增加，這從一定程度上解釋了新減重倉與增減重倉的持股比例變動不明顯的現象。因此，可以認為機構投資者具有信息獲取優勢，從而驗證了H2。

表1 CAR(-1, 1)描述性統計與非參數檢驗

接下來分析股權收購是否為關聯交易對基金重倉持股比例變動的影響。由表3可見，全樣本關聯交易對應的ARC均值為2.85%，非關聯交易對應的ARC為3.71%，均值差異為-0.86%，差異在1%顯著性水平下顯著。新增重倉樣本和增減重倉樣本也得到了類似的結果，即非關聯交易對應的調倉幅度明顯高于關聯交易，這支持了H2a，但新減重倉的差異不顯著。原因可能在于：雖然機構投資者提前獲取了股權收購的信息，但當交易為關聯交易時往往更不容易判斷市場走向，更容易引起監管層的注意，也更難以做出合理決策，這使得機構投資者調倉時更為謹慎，從而導致調倉幅度變化不明顯。

表2 基金重倉持股比例變動情況

表3 關聯組與非關聯組基金重倉持股比例變動與t檢驗

三、驗證H3及H3a

本部分通過構建一個多元回歸模型來考察機構投資者是否具有信息處理優勢。不同于以往文獻以異常收益為因變量，本文以機構投資者持倉變化為因變量而以異常收益為自變量。我們認為，異常收益的影響因素很多，若以其作為信息處理優勢的代理變量可能會導致結論的偏誤。

對于新增重倉和新減重倉，回歸模型如下：

對于增減重倉，回歸模型如下：

其中：RC為公告前1個季度末的重倉持股比例減去前2個季度末的重倉持股比例；ARC為RC的絕對值；CAR(-1, 1)為公告前后共3天的的累計異常收益率；Drt為虛擬變量，當股權收購為關聯交易時取1，非關聯交易取0；Drt*CAR(-1,1)為交互項，目的是考察是否為關聯交易對機構投資者信息處理優勢的影響；QAR(-1)、QAR(0)分別為公告日上季度與公告當季度的季度平均每日異常收益率；ZM為與股權收購自身相關的控制變量，包括公告日距上季度末時間、交易規模以及交易是否成功等三個指標7；ZC為公司層面的控制變量，包括公司流通股市值8、賬面市值比、資產負債率、最近一次分配紅利、季度平均股價、季度換手率以及季度股價波動。

表4 子樣本回歸結果

表4列示了各子樣本的回歸結果。觀察距上季度末時間指標(Days)，只有新增重倉樣本的回歸系數在5%顯著性水平下顯著，即信息公告日距上季度末每近一天，新增重倉樣本的調倉幅度增加0.02%，這與表2呈現的結果是一致的。觀察虛擬變量Drt，新增重倉的回歸系數顯著為負，說明關聯交易相比非關聯交易引起的機構新增重倉持股比例變化幅度要小，這與H2a是一致的。

接下來重點分析CAR(-1, 1)和交互項Drt*CAR(-1,1)的回歸系數。對于CAR(-1, 1)，控制其他因素后，新增重倉和增減重倉對應的回歸系數分別是19.51和12.20，分別在1%和5%顯著性水平下顯著，表明機構投資者能準確預期市場對股權收購信息的反應并調整自己的持倉水平。據此可以推斷機構投資者是具有信息處理優勢的，且在新增加某支股票作為重倉股時表現得更為明顯。顯然，機構投資者只有在十分確信自己擁有關于某只股票的利好信息時才會新增加該支股票作為重倉股。因此H3成立。對于Drt*CAR(-1,1)，控制其他因素后，新增重倉和增減重倉對應的回歸系數分別是-14.68和-16.72，且均在5%顯著性水平下顯著。這就是說，若股權收購為關聯交易，則顯著降低了機構投資者重倉持股比例變化與異常收益率之間的正向關系，從而驗證了H3a。需要特別指出的是，新減重倉的CAR(-1, 1)和交互項Drt*CAR(-1,1)的回歸系數均不顯著，與假設不一致，很可能的原因是機構投資者清倉某只重倉股并不是對股權收購信息的提前反映。

繼續觀察表4，QAR(-1)的回歸系數都顯著，新增重倉和增減重倉樣本顯著為正，新減重倉樣本顯著為負，這說明機構投資者進行了反向操作，減持異常收益率過高的股票，并沒有采取追漲殺跌的操作策略。QAR(0)的回歸系數均不顯著，說明機構投資者并沒有能力預期未來一季度的股價變化，當然也就無法據此調整資產組合。股權收購交易規模以及交易是否成功并不影響機構投資者對于股權收購信息的反應。

四、穩健性檢驗

為了保證結論的可靠性，本文從兩個方面進行穩健性檢驗：一是對三日累計異常收益率CAR(-1, 1)進行替換，分別采用CAR(-1, 3)和CAR(0, 1)作為重大股權收購事件窗口期的累積異常收益率再次進行檢驗；二是將樣本進行擴展，只剔除標的股權比例低于25%的樣本或者只剔除交易總價低于1000萬元的樣本。穩健性檢驗的結果與前文研究結論基本一致(限于篇幅，略去檢驗結果；讀者若有需要，請與作者聯系)。

結論

相比于散戶，機構投資者在信息、資金、操作等方面具有顯著的稟賦。由于信息是金融市場上的核心要素，信息優勢往往被認為是機構投資者最顯著的優勢，也常常被人們作為評判市場是否公平的依據。關于我國機構投資者通過提前獲取私有信息進行內幕交易的報道常常見諸媒體，然而此方面的研究(特別是具有說服力的實證研究)十分欠缺。基于我國1271家上市公司的2021個重大股權收購首次公告樣本，本文為機構投資者具有信息優勢這一論點提供了有力的實證證據。與以往將信息優勢作為一個整體的研究不同，本文首次將信息優勢劃分為信息獲取優勢和信息處理優勢，并首次以機構持股變化作為機構投資者信息優勢的判斷標準，同時特別考察了關聯交易在其中的作用。

本文的研究結論是：上市公司重大股權收購具有明顯的價格效應，并且當交易為關聯交易時價格效應更明顯；當上市公司重大股權收購信息提前外泄時，機構投資者能夠通過自己的信息渠道提前獲取相關信息并做出了準確的反應，即機構投資者不僅具有信息獲取優勢，也具有信息處理優勢。此外，我國證券市場不完善的信息披露環境，使得上市公司可能進行選擇性信息披露，而機構投資者的專業稟賦使其具有顯著的信息甄別能力，從而強化了機構投資者的信息優勢。

基于研究背景和研究結論，本文提出兩個方面的政策建議：一方面，引入“負面清單”管理模式，以市場化的方式發展機構投資者。機構投資者相比于散戶更具理性、更具資本稟賦和專業能力，從而有利于資本市場的持續、穩定和健康發展。為此，必須改變先前的觀念和思路，借鑒成熟市場的經驗，推出“負面清單”，通過市場化的制度安排，在自由競爭中發展和壯大機構投資者。相應地，必須改變長期以來以政策傾斜等行政化手段發展機構投資者的思路，而所謂的“超常規發展機構投資者”的政策應該退出。否則，在政策呵護下的機構投資者是難以在激烈競爭的國際資本市場中生存的。另一方面，以法治化的方式監督機構投資者。為此，必須通過構建系統而有效的監管權力制衡體系，綜合運用法律、經濟和行政手段來加強對機構投資者的監管；通過事先立法、事中監督、事后查處等手段來規范機構投資者的行為，消除機構投資者通過內幕信息等不正當競爭手段獲取超額利潤的機會，引導機構投資者通過提高研究水平和專業能力來獲利；特別地，必須嚴刑峻法，以法律的威懾力來強化對上市公司內部治理與信息披露的監管，嚴防嚴懲上市公司重大事件信息的提前外泄與內幕交易，必須將違法成本提高到超過違法收益的水平，確保信息披露的及時、準確和完整，確保“公開、公平、公正”原則的執行。

注釋

1.如果是以新發行股票作為支付對價會影響機構投資者的持股比例。

2.選擇1000萬元作為重大的標準是因為超過1000萬元的交易通常是具有價格效應的，這在本文隨后的實證部分得到了驗證；如果金額標準定得過高，會影響樣本量。

3.停牌超過2天的股權收購由于其重大性、長時間停牌以及眾多干擾因素等更容易導致股價的極度異常。若不剔除此類樣本，將影響研究結論的正確性。

4.選擇(-1，1)三天的異常收益率是因為剔除了停牌超過2天的股權收購樣本后，絕大部分股權收購公告的價格效應在短期內會完全釋放；由于我國證券市場的不成熟，在公告前一天信息大范圍泄露的可能性非常高，所以將公告前1天的異常收益率也計算在內。

5.利用非參數檢驗原因是通過正態分布檢驗得知樣本并不服從正態分布，不符合t檢驗的假設前提(下同)。

6.我們對877個樣本的 ARC 指標進行了正態分布檢驗，發現其符合正態分布，滿足t檢驗的假設前提。

7.交易是否成功為虛擬變量，交易成功取值1，交易失敗取值0；交易規模取對數值。

8.流通股市值取對數值。