股票市場中的信息不對稱

本文又長又干，讀起來不好玩，但是據我所知應該是網上目前對金融領域的信息不對稱總結的最全的文章了 。

下一篇文章我想要寫多樣化經營(diversification)對公司價值(market value)的影響，或者收購/併購的影響(acquisitions/mergers)。如果大家有其他建議，也請留言。

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（轉載請徵得作者本人同意。）

本文沒有薦股。文中提到的股票為化名。

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希望大家能多從信息的角度來看問題，很好玩的。

開篇問題：假設我們開啟上帝視角，發現有兩個公司的市值，市盈率，槓桿，現金流，營收，股東結構，CEO能力等等所有指標都完全一樣，唯一的區別就是對於沒有上帝視角的投資者來說，一家公司完全透明，而另一家公司就像是一個黑洞。問：如果今天買入兩家公司的股票，你覺得哪一家的股價更低？如果明天這兩家公司的信息都完全無保留的公開，你期望它們的股價會有什麼不同？你在哪一隻上獲得的收益率更高？

一．信息不對稱的背景介紹

（註：本節與股票投資無直接關係，心急者請看二。）

信息不對稱指交易的雙方中一方比另一方擁有更多的信息，這種不平衡既包括一方比另一方擁有的信息多，也包括一方比另一方獲取信息的速度更快。一般來說，信息不對稱會導致交易不能公平地進行，其中一方會蒙受一定的損失，在極端情況下可能由於逆向選擇而導致市場失靈，不能達到穩定的均衡點，最終崩潰。信息不對稱的理論發展有賴於3篇吊炸天的學術文章，其主要作者也因為對信息不對稱的研究而獲得了2001年諾貝爾經濟學獎，如下：

上世紀70年代，Akerlof (1970) 發表了一篇吊炸天的文章，」The Market for Lemons」，在文中他用簡潔的數學公式證明了信息不對稱會導致二手車市場發生逆向選擇，從而市場崩潰。這篇幫助他獲得諾貝爾獎的文章，竟然在投稿時被拒了好幾次，讓我等情何以堪。。。自此信息不對稱 (information asymmetry) 開始被學界系統的研究。下文是二手車市場崩潰的分析：由於市場內二手車質量參差不齊，買家肯定不如賣家對二手車的了解多，因此買家為了防止高價買破車而只會出相當於市場平均質量的價錢，但是由於此價錢遠遠小於高質量二手車的價值，高質量車的賣家會選擇退出市場，導致市場的二手車平均質量再次下降。。。開始下一個循環，直到市場崩潰

1973年，Spence的文章「Job Market Signaling」 橫空出世，在此文中斯賓塞最重要的研究成果是市場中具有信息優勢的個體為了避免與信息不對稱相關的一些問題發生，如何能夠將其信息「信號」可信地傳遞給在信息上具有劣勢的個體。例如，在Job

Market，相比於招工者來說，求職者當然對自身的素質了解的更多，因此擁有信息的優勢。招工者在實際錄取求職者之前，是不可能完全了解求職者的素質的。為了解決這個問題，Spence提出求職者的學歷，證書等證明其實都可以是可以證明求職者自身素質，向招工者傳遞信息的信號。麥當勞的招牌也可以看做質量保證的signal。在金融市場里，公司的annual

report, investor』s conference, new debt issuance, new equity issuance, diversification, acquisition through tender offer等其實都傳達了不同的信號來儘可能的消除investors和managers之間的信息不對稱（這些很有意思，建議大家google一下學習學習）。那麼在其他領域有沒有應用呢？有，你以為為什麼大家都握著方向盤拍照。。。

1975年，Rothschild和Stiglitz發表了文章」The Theory of 「Screening」, Education and the Distribution of Income。如果說Spence的方法是站在信息優勢方的角度來解決不對稱問題的話，此文的方法（Screening）即是站在劣勢方的角度去解決問題。簡單來說，這篇文章提出，信息劣勢方為了減弱非對稱信息對自己的不利影響，通過設計一系列的方法（契約、合同）來identify and label the qualities of individuals or commodities。最常見的應用就是保險合同的設計，保險公司通過設計不同coverage，不同deductible等的合同，來甄別出風險最高的顧客。例如，一般來說coverage特別全面且deductible比較少的顧客，往往有更高的事故風險。

同理，相親前你問的各種問題，房子車子票子，都是你screen相親對象的手段哦

二．金融領域的信息不對稱(AI)及相關指標

在金融領域，信息不對稱已成為近些年的熱門研究，基本上所有topic里都能看到信息不對稱的身影。以下是幾個關於信息不對稱程度的指標：

1） 投資者與投資者之間的信息不對稱(AI)

A.

Liquidity (trading volume) ↑ → AI ↑。

這個不難理解，如果一半投資者強烈看漲，一半強烈看空，結果肯定就是交易量迅速放大，但是還需要你根據自己對該股票的了解，猜測未來走勢。

B.

Bid-Ask Spread ↑ → AI ↑

買盤和賣盤價差越大，信息越不對稱。

C. Stock volatility ↑ → AI ↑

即股票波動越高，信息越不對稱。

2） 投資者與管理層之間的信息不對稱 （Managers VS Investors, or Insiders VS Outsiders）

A.

Number of Analyst Forecasts ↑ → AI ↓

為一個公司做分析預測的分析員越多，說明這個公司越透明。

B.

Forecast Error ↑ → AI ↑

C.

Forecast Dispersion (多個分析師預測值的標準差)↑ → AI ↑

第一張圖是SNSS，我們可以看到有很多研究員跟蹤，很容易算出標準差是1.17。

第二張圖是500彩票，只有兩個研究員跟蹤，估值的標準差4.24，所以不管從這個角度看，SNSS比500更透明一點，但是要注意，這兩個指標只說明了部分的信息不對稱，綜合考量所有指標的話，結果並不確定。

D.

Standard Errors of Residuals of Valuation Model↑ → AI ↑

這一指標需要大家動動筆頭運算了，甚至很多金融系的教授都會搞錯。如果我們用Carhart 4-factor Model （當然業界實際中用這個模型的不多）分析公司的估值，最後一項就是我們需要考察的指標。

E.

Earnings Management ↑ → AI ↑

這個指標同樣需要花一定功夫去算，演算法參見Philippon

(2006)-JFE。簡單來說，如果CEO操縱earnings announcements的行為越多，說明管理層與投資者的信息不對稱越大。

F.

Institutional Ownership ↑ → AI ↓

這個很容易理解，機構一般較散戶擁有更多信息，也會更積極的參與到對公司的監督中去，所以機構持股越多，信息不對稱越少。

3） 其他指標

其實類似的指標很多，只要你用心去找，並且邏輯上說得清，基本都可以。例如公司的leverage ratio，CEO跟媒體的關係，市值低的AI高等等。

叄．應用

很多人都說中概股在美國的估值都偏低，回A股就輕鬆破百億。這主要就是因為中概股有巨大的信息不對稱，以XX為例：

1.

首先中概股的公司都在中國，這樣投資者就不方便去公司實地考察，很多公司網上披露的子公司地址甚至都是空房，所以投資者在對中概股估值時為確保未來的收益率，肯定會要求一個discount。

2.

美國人有幾個懂中文的。。。機構持股需要僱傭了很多中國人做翻譯調查工作，增加成本。

3.

中國公司的媒體公關很差，基本很少見到CEO露面。XX為了解決這個問題，僱傭了Abc當聯名CEO，但是這傢伙基本不露面，信息不對稱的問題依舊沒解決。

4.

等等。。。

有些人問，XX手裡的現金現在已經比市值高了，那麼現在買XX是不是穩賺不賠呢？

不是的，假如說XX的正常價值是15塊，但是由於XX巨大的信息不對稱問題，投資者不可能按15塊估值的：

因為是中概股，首先要有個discount，即15*80%。

高層離職，原因全是personal reason，15*80%*80%。

逆向收購上市，一般來說，現金收購是好消息，股票收購是壞消息（一般當管理層認為股票被高估時，才會發行股票收購）。具體進展未披露，15*80%*80%*80%。

公司新收購的業務太多，而且具體細節不清。公司的複雜度上升，信息不對稱上升，15*80%*80%*80%*80%=6.14，所以投資者只願意付6.14。

當然，上面的discount rate是我瞎寫的，它具體到每一個股票上的每一項都應該是不同的。，也可能還有別的方面的信息不對稱，具體數值需要大家長時間跟蹤一個股票才能慢慢了解。

四．結語：

讓我們再回到開篇問題，現在大家是不是對信息不對稱有更多了解了。在這兩個公司中，信息不對稱的公司當然目前的股價比較低，這個折價反映了投資者對信息不對稱的恐慌及對未來的不確定。明天當兩家公司都完全透明了之後，公司估值應該相同，但是由於目前信息不對稱的公司的估價是折價的，所以收益率更高。

以上也解釋了葯股（特別是小葯股）的迷人之處，巨大的信息不對稱導致了巨大的收益率，當然也可能導致破產，簡直是巨量多巴胺的分泌，過山車一般的快感，，所以大家在配置信息不對稱的股票時，盡量不要重倉，風險太大。

一句話，AI↑ → Risk ↑ → Valuation Discount ↑ → Return ↑。祝大家在股市玩的愉快。

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