知情交易機率模型於觀測內線交易上的應用

在知情交易機率模型被建立以後，除了用於市場投資人的行為研究以外²⁷⁵， 財務上許多關於私有訊息的文章紛紛以知情交易機率做為資訊不對稱的代理變 數，如將知情交易機率用於觀測知情交易與股票報酬的關係，或將其用於研究何 種公司特性（如公司年齡、規模、獲利、類型、股票波動、周轉率、股權結構、

分析師對公司研究投入之影響等等）較容易引發知情交易等等²⁷⁶。此外，知情交 易機率模型亦被應用於討論不同證券市場的不同交易機制（連續競價市場、集合 競價市場）對市場績效（如流動性、波動性、市場效率）等的影響²⁷⁷。

回到法律的觀點，我們想知道的是，知情交易機率模型的發展，對於我們去 理解法律如何規範內線交易或知情交易，以及相關法律的存在對於市場有什麼影 響這些議題上，能夠提供什麼幫助？

第一項 與其他國家知情交易機率的比較

有關知情交易機率於內線交易禁止規範論辯上的應用方式，最直觀的想法就 是以知情交易機率做為描述資訊不對稱程度的代理變數，然後再以有管制市場與

274 作者認為，低交易頻率的股票應採用不連續交易的集合競價（call auctions）市場作為其交 易機制較為適宜。

275 參見洪榮耀，資訊交易機率模型及其應用，國立中山大學財務管理研究所博士論文，頁 26 - 28 之整理。

276 參見柳涵瑜，前揭註 147，頁 10 之整理。

277 參見洪榮耀，前揭註 275，頁 25 - 26 之整理。

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無管制市場在知情交易機率數據表現上的差異，來佐證政府管制對於市場有正面 的影響²⁷⁸。

以 Hanousek 及 Podpiera 教授利用知情交易模型所做的研究為例，捷克股票 市場在 1993 年開始交易以後，因為缺乏內線交易相關的管制，而使得內線交易 盛行，進一步侵蝕到投資人的信心²⁷⁹。有鑑於此，Hanousek 及 Podpiera 教授希 望利用 Easley 等教授所建立的知情交易模型，來計算捷克市場知情交易的發生 機率，做為提倡該國內線交易規範強化的支持證據，也進一步提供其他具相同問 題的新興市場國家做參考。

該研究係以 1999 年 8 月到 11 月為期間，其研究結果顯示，依照 8 家做為樣 本的捷克公司股票的交易頻率由高至低排序，所計算出來的知情交易機率區間介 於 0.25~0.48 之間²⁸⁰，對照之前 Easley 等教授計算美國（紐約證交所）公司股票 依交易頻率由高至低所計算知情交易機率的區間 0.16~0.22 之間，有相當大的差 距。其顯示，捷克股票市場之知情交易情形較美國（紐約證交所）為嚴重。此外，

他們亦發現，當有新事件發生時，知情交易人的到達率遠高於不知情交易人²⁸¹。 根據 Ealey 等教授之論文結論，若市場中不知情交易人的數量過少時，因市場深 度不足，對於造市者來說，即無法抵銷知情交易所帶來的風險，其將因此提高買 賣價差，此舉連帶使交易成本提高，而有害於市場流動性。

根據上述研究結果，Jan Hanousek 及 Richard Podpiera 教授認為，雖然從法 律面的角度來觀察，內線交易人與知情交易人一者違法，一者則不構成違法，但 從對於市場的影響面來看，兩者無分彼此，皆會帶給造市者交易風險，進而影響 市場流動性，故他們主張政府應加強對於捷克股票市場的相關管制²⁸²。

278 Dolgopolov, supra note 141, at 40 - 42.

279 Jan Hanousek & Richard Podpiera, Information-driven Trading at the Prague Stock Exchange:

Evidence from Intra-day Data, 10 ECON.TRAN.743, 744 (2002).

280 Id. at 752 - 53.

281 Id. at 752, 754.

282 Id. at 754.

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第二項 知情交易機率與公司治理

La Porta 等教授於 1998 年所發表的 Law and Finance 一文中²⁸³，將各國公司 治理法規、執法程度等狀況以虛擬變數（dummy variables）²⁸⁴的方式予以量化，

代入迴歸模型中，分析各國的立法、執法狀態與各國資本市場發展（如股權集中 度、股市總市值等等）之間的關連性。其後，Bhattacharya 及 Daouk 教授於 2002 年所撰的 The World Price of Insider Trading 一文中²⁸⁵，即接續前文的研究方法做 跨國性的研究，觀察各國內線交易的立法與執法分別對國家的信用評等、市場效 Legal Determinants of World Cup Success, MICHIGAN LAW AND ECONOMICS RESEARCH PAPER 02-009 (2002).

287 相關的質疑與檢討可參見 Laura E. Hughes, The Impact of Insider Trading Regulations on Stock Market Efficiency: A Critique of the Law and Economics Debate and a Cross-Country

Comparison, 23 TEMP.INT'L &COMP.L.J.479 (2009) 一文的整理。

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止內線交易的支持者來說，仍然是其跳脫理論框架，從實證數據上主張相關法律 規範與執法的存在可以捍衛市場效率的有力論述方法，故 Law and Finance 一派 研究方法在內線交易禁止與否的論辯當中，仍得以維持相當程度的重要地位²⁸⁸。 據此，本節將介紹一篇採用 Law and Finance 研究方法，並以本章所介紹的知情 交易機率為解釋對象，以觀測公司治理對知情交易產生的影響性之研究。

Cruses 以及 Kawamura 教授在 2000 年初發現，拉丁美洲國家的公司多半基 於減少代理成本的原因，而出現股權集中化的情形（讓所有權與經營權合一）； 然而股權集中化所生的內線交易的問題，卻非法律所不許，且內線交易又很難為 一般外部投資人所察覺，故公司的內部控制股東往往有權在交易時選擇如何利用 優勢資訊來剝削外部人。於是，Cruses 以及 Kawamura 教授希望從實證的觀點，

藉由研究內線交易與公司治理的關連性，來觀察這些控制股東行使剝削權的狀況

289。

在選擇如何觀察內線交易行為程度或數量的研究方法上，Cruses 以及 Kawamura 教授認為，雖然 Easley 等教授所發展的知情交易機率（下稱 PIN）模 型之射程範圍除涵蓋傳統非法的內線交易以外，尚包括廣泛的私有資訊知情交易，

範圍較廣，然而，以 PIN 來衡量公司治理，相較於傳統找分析師對公司治理進行 評分而得的指標，仍為更加獨立、客觀、量化且具理論基礎的衡量指標，故以 PIN 做為其觀察內線交易與公司治理間之關連性研究之代理變數²⁹⁰。

第一款 研究樣本與數據

作者以阿根廷、巴西、智利、哥倫比亞、秘魯、墨西哥以及委內瑞拉等七國 共 1,122 檔股票（包括普通股、特別股、ADR）為樣本，並進一步選出 288 檔流 動性較高者做為主要觀察目標，以 2003 年 10 月 2 日到 2004 年 9 月 30 日為觀察

288 Clark, supra note 2, at 68 - 69; See also Laura N. Beny, supra note 229, at 280 - 81.

289 See Juan J. Cruces & Enrique Kawamura, Insider Trading and Corporate Governance in Latin America, in INVESTOR PROTECTION AND CORPORATE GOVERNANCE:FIRM-LEVEL EVIDENCE ACROSS LATIN AMERICA 85, 85 (Alberto Chong & Florencio Lopez-de-Silanes ed., 2007).

290 See id. at 86, 89.

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期間²⁹¹。

第二款 研究方法與結果

第一目 知情交易機率的觀察

首先是有關於 PIN 的觀察比較部分，作者採 Easley 等教授之模型計算 PIN，

其結果如下：前開各國之平均 PIN（單位：%），對照 Easley 等教授 1990 年美國 樣本之平均 PIN（17.7），其由低到高依序是巴西（16）、墨西哥（17）、秘魯（19.3）、 阿根廷（20.5）、智利（22.3）、委內瑞拉（23.8）、哥倫比亞（28.7）。若依產業別 來 區 分 ， 則 以 循 環 性 消 費 （ cyclical consumer ） 產 業 最 高 （ 20.5 ）， 通 訊

（communication）產業最低（16.1）。至於普通股與特別股的對照，以普通股較 高（19.7），特別股較低（15.3）；而依有無在美國發行 ADR 來區分時，研究發現 有發行 ADR 的股票（16.8）相較於只在本國發行的股票（20.1），知情交易的機 率較低²⁹²。

其次，就流動性與 PIN 關係之觀察比較部分，該研究依流動性（成交量）由 高至低，將 1,122 檔股票分為五組。其對照 Easley 等教授 1990 年美國 300 檔股 票中第一、五、八組的平均 PIN 分別為 16、21、22，該研究結果則發現前開五 組平均 PIN 依序是 13.7、14.6、19.3、20.5、22.9，該結果可與 Easley 等教授之研 究所得結論「流動性越低，則 PIN 越高」相互映證²⁹³。

第二目 知情交易機率的解釋因子

為了觀測 PIN 的解釋因子，作者建立一個迴歸模型²⁹⁴，以流動性、國籍別、

產業別、股票種類（普通股或特別股）、股票發行方式（本國發行或 ADR）等五 個因子設立為虛擬變數，做為迴歸方程式的解釋變數，並以 PIN 為解釋對象：

291 See id. at 94.

292 See id. at 98 - 100.

293 See id. at 101 - 02.

294 Id. at 103.

99

𝑃𝐼𝑁_𝑖𝑡 = α + 𝛽^𝑉 *I( 𝑉𝑜𝑙_𝑖𝑡 ) + 𝛽^𝐶 *I( 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦_𝑖 ) + 𝛽^𝑆 *I( 𝑆𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟_𝑖 ) + 𝛽^𝑃*I(𝐶𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛/𝑃𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑟𝑒𝑑_𝑖) + 𝛽^𝐴*I(𝐴𝐷𝑅𝑠𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠_𝑖) + 𝛽^𝑡*I(t) + 𝜀_𝑖𝑡 ;

i = 1, …, 288; t = 1, 2, 3, 4.

其研究結果顯示，流動性與 PIN 成負向關係，且流動性越高的股票，其知情 交易機率越低。而就國家做為解釋因子部分，巴西、墨西哥、秘魯的股票在統計 上有顯著低於樣本平均的 PIN，委內瑞拉、哥倫比亞的股票則有顯著高於樣本平 均的 PIN，阿根廷、智利的股票對 PIN 的影響在統計上則不顯著。以產業別做為 解釋因子時，發現通訊業在統計上有顯著低於樣本平均的 PIN，而金融產業、循 環性消費產業在統計上有顯著高於樣本平均的 PIN。以股票種類做為解釋因子時，

特別股有顯著低於樣本平均的 PIN，而普通股則具顯著高於樣本平均的 PIN²⁹⁵。

最後是以股票發行方式做為解釋因子，研究結果顯示，有發行 ADR 的股票 在統計上有顯著低於樣本平均的 PIN，只在本國發行的股票則在統計上有顯著高 於樣本平均的 PIN。究其所以，係因有在美國發行 ADR 的這些公司，會受到美 國 SEC（相較於拉丁美洲更高的交易監管密度、執法強度）以及更重的私有資訊 交易的處罰規範等的影響之故²⁹⁶。

第三目 知情交易機率與公司治理

為了公司治理與研究內線交易的關連性，該研究選擇以 PIN 做為觀測內線 交易行為之代理變數。據此，作者建立另一個迴歸模型，以流動性、公司治理之 各因子等為解釋變數，以 PIN 為解釋對象²⁹⁷：

𝑃𝐼𝑁_𝑖𝑡 = α + 𝛽^𝑉*I(𝑉𝑜𝑙_𝑖𝑡) + 𝛽^𝐶*I(𝐺𝑜𝑣𝑒𝑟𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦_𝑖𝑗) + 𝛽^𝑡*I(t) + 𝜀_𝑖𝑗𝑡 ; i = 1, …, 288; j = Arg., Bra., Chi., Col., Per., Mex., Ven.; t = 1, 2, 3, 4.

295 See id. at 105.

296 See id. at 108.

297 Id. at 108.

100

徵收風險（risk of expropriation）²⁹⁹

得以請求召開臨時股東會的股東權比例（percentage of share capital to call an extraordinary shareholder’s meeting）

貪污評分³⁰⁰（corruption in 1998, 2004, from ICRG） 法 治 變 數

（rule of law variables）

契約違約、變更風險³⁰¹（risk of contract repudiation）

法治評分³⁰²（rule of law, law and order in 1998, 2004, from ICRG）

298 See id.at 109 - 11; See also Porta et al., supra note 280, 1122 - 25.

299 依照 ICRG（International Country Risk Guide）之評分標準，該分數越高，代表徵收的風險 越低。（Since 1980, "International Country Risk Guide" (ICRG) has been evaluating both the significant developments and the subtle factors that cursory, once-a-year reviews frequently miss.

The ICRG is uniquely placed to evaluate the economic, political, and financial risk for 140 countries, and warn of major changes—even when the popular opinion points in different directions. SeeInternational Country Risk Guide (ICRG),ADBINSTITUTE,

http://www.adbi.org/3rdpartycdrom/2004/12/01/1359.international.country.risk/(last visited:

2014.05.31)）

300 依照 ICRG 的評分標準，該分數越高，代表貪污的情況越不嚴重。

301 依照 ICRG 之評分標準，該分數越高，代表契約變更、違約的風險越低。

301 依照 ICRG 之評分標準，該分數越高，代表契約變更、違約的風險越低。