資訊揭露對日內市場流動性之影響:台灣股票市場之實證研究

資訊揭露對日內市場流動性之影響：

台灣股票市場之實證研究

柯美珠

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摘要

本研究主要探討台灣股票市場不同之價量資訊揭露制度對日內買賣 價差與市場深度的影響。台灣股票市場對於委託價量資訊之揭露，自 2003 年 1 月起從揭露未成交最佳ㄧ檔價量資訊提高至揭露五檔之價量 資訊。本研究以 2002 年 7 月至 2003 年 8 月之上市公司為樣本，探討不 同價量資訊揭露制度對市場流動性之影響。研究發現樣本公司之買賣 價差與報酬波動呈 U 型日內型態；而市場深度呈倒 U 字型之日內型態。

若價量資訊揭露愈充分，將會使買賣價差減少、報酬波動下降與市場 深度增加。再者，本研究發現價量資訊透明度提高後，開盤交易期間 的買賣價差與報酬波動之減少幅度較大，而日內市場深度之增加幅度 卻較小。本研究亦發現資訊透明度的提高，買賣價差在交易較不熱絡 之市場，有較大之減少幅度；而市場深度則在交易較熱絡之市場，有 較大的增加幅度。

關鍵字：資訊揭露、買賣價差、市場深度

前言

本研究主要探討台灣股票市場提高價量資訊揭露制度後，對日內買 賣價差與市場深度所造成之影響。提高資訊透明度是否有助於市場流 動性，長久來一直為學者們所爭議。Biaias (1993)、Pagano and Roell (1996)認為資訊愈透明，有助於造市者判斷委託單是來自於資訊交易 或流動性之驅動，故造市者能對缺乏資訊之交易者提供較低的交易成 本，進而提昇市場的流動性。Bloomfield and O’Hara (1999) 亦認為改善 交易資訊之揭示，會提升市場之效率性。此外，資訊愈透明，也愈有 助於資訊交易者獲利。然而學者對透明資訊之看法也非完全正面 ， Lyons (1996)認為資訊愈透明，雖能加速價格之形成，但也將減少市 場雜訊的發生，進而使交易商之存貨無法適時地轉嫁出去，增加存貨 管理之風險，因此交易商會偏好不完全透明之市場。然而在資訊透明 度過低之市場中，也會降低雜訊交易者下單意願，故交易商雖偏好不 完全透明的市場，但也並不樂見到透明度過低之市場。Madhavan (1996)發現市場透明度的增加，將會增加價格波動與減少市場流動性，

然而若市場夠大且有足夠的雜訊交易，則透明度能降低價格波動與增 加市場流動性。Frutos and Manzano (2002) 與 Manzano (2002) 發現投資

* 連絡作者：台中縣太平市中山路一段 215 巷 35 號 (國立勤益技術學院工業工程與管理系)

E-mail:[email protected] TEL: (04) 23924505 轉 7654

者在較不透明的市場中，可獲得較有利的執行價格，因此有較大的投 資意願。而且資訊愈透明，將會削弱造市者蒐集新資訊之動機，減緩 價格之發現，進而造成投資人獲得不夠競爭性之價格，使市場之流動 性和福利下降。Madhavan, Porter, and Weaver (2005) 實證發現，較高的 透明度造成交易成本增加，無法改善市場品質，即使控制影響交易成 本之交易量、波動與價格因素後，亦同樣存在相同之結果。

有關流動性之衡量，許多研究多著重於買賣價差與市場深度的探討 (Lee, Mucklow and Ready, 1993; Ahn and Cheung, 1999; Brockman and Chung, 1999; Chung and Van Ness 2001)，較大的買賣價差配合較低的 市場深度，代表市場的流動性較低，反之，則代表市場的流動性較高。

有關買賣價差之日內股價行為，許多研究均發現買賣價差呈現 U 形日 內 型 態 (McInish and Wood, 1992; Brock and Kleidon, 1992; Ahn and Cheung, 1999; Brockman and Chung, 1999)。學者認為形成 U 形之主要 原因為，造市者為了彌補與資訊交易者交易所產生的資訊不對稱損失 所 造 成 。 Begehot (1971) 、 Copeland and Galai (1983) 與 Glosten and Milgrom (1985) 等學者認為，擁有充分資訊之交易者知道股票之真實 價值，並且可正確地判斷股票之漲跌，因此其會利用其所擁有之私有 資訊來進行交易。而市場創造者在面對與擁有充分資訊交易者交易時，

會產生損失，故其將藉由擴大價差以獲取缺乏資訊交易者之利潤，來 平衡其與充分資訊交易者之交易損失。Copeland and Galai (1983) 與 Foster and Viswanathan (1990) 等學者發現，因為開盤與收盤交易期間 的資訊不對稱現象較嚴重，故會形成開盤與收盤有較大買賣價差的 U 形型態。另一方面，有關市場深度之日內股價行為，許多研究卻發現 其與買賣價差呈現反向關係，即呈現倒 U 字形之日內型態 (Lee et al., 1993; Ahn and Cheung, 1999; Brockman and Chung, 1999) 。 Brockman and Chung (1999) 認為，開盤時有較多的未揭露資訊，因此流動性較 低，開盤後流動性將隨著資訊的揭露而提高，直至收盤交易期間，因 即將停止交易而產生無法消化資訊之風險，故收盤交易期間之流動性 亦較低。

由於學者在資訊透明度對流動性之影響有不同之觀點，因此台灣 股市為提升市場競爭效率所調整的揭露制度，是否能對市場流動性有 所助益，實值得作進ㄧ步的探討。台灣股市在 2002 年 7 月更改撮合與 揭露制度，採「取消兩檔限制」、「盤中瞬間價格穩定措施」、「收盤改採 5 分鐘集合競價」、「揭露未成交的最佳一檔買賣委託價量」等四項即時 市場資訊，而為了使揭露資訊更透明化下，進ㄧ步於 2003 年 1 月起將

「揭露未成交的最佳一檔買賣委託價量」改為「揭露未成交的最高五檔 買賣委託價量」之措施。由於 2003 年 1 月只有將揭露一檔委託價量資 訊，改為揭露五檔委託價量資訊外，並無更改其他交易機制，因此提 供了我們探討揭露不同檔位價量資訊之前後，流動性是否有所提高之 機會。本研究將以改變前後之相同樣本公司，實證投資人在更透明的 資訊揭露下，是否有助於市場流動性的提高。

本研究之發現如下：首先發現樣本公司之買賣價差與報酬波動呈 U 型日內型態；而市場深度呈倒 U 字型之日內型態。若價量資訊揭露 愈充分，將會使買賣價差減少、報酬波動下降與市場深度增加。再者，

本研究發現價量資訊透明度提高後，開盤交易期間的買賣價差與報酬 波動之減少幅度較大，而日內市場深度之增加幅度卻較小。並且，日

內買賣價差減少之幅度與市場深度增加之幅度呈現反方向之變化關係，

即買賣價差減少之幅度愈大，市場深度增加之幅度愈小。本研究亦發 現資訊透明度的提高，買賣價差在交易較不熱絡之市場，有較大之減 少幅度；而市場深度則在交易較熱絡之市場，有較大的增加幅度。

本文之架構如下：第二節為文獻回顧。第三節說明台灣股票市場之 背景。第四節發展研究假說。第五節描述研究資料與研究方法。第六節 說明實證結果。第七節為本文之結論。

文獻回顧

Bloomfield and O’Hara(1999) 認為所謂透明度是指，市場能即時提 供最佳買賣報價的資訊給交易者。而越高透明度的市場是否具有越高 的 流 動 性 ， 學 者 們 有 其 不 同 之 觀 點 。 Biais (1993) 以 集 中 市 場 (centralized market)與非集中市場(fragmented market)為對象，探討資 訊透明度對流動性的影響。集中市場如 NYSE 或 CBOT 市場；非集中 市場則如 NASDAQ、SEAQ 或外匯市場。實證發現二個市場的價差大 約相同，但是價差波動性在集中市場較非集中市場大。由於集中市場 的透明度較非集中市場高，因此非集中市場的內部交易者，可利用其 私有資訊獲得報酬，而集中市場的造市者則較難出脫所持有的投資部 位。因此 Biais 認為若不存在私有資訊的情況下，報價資訊的透明度將 會增加市場的流動性與效率性。

Pagano and Roell (1996) 所稱透明度是指造市者在訂定價格時，所能 獲得委託單價量資訊的程度。其探討在競價市場(auction markets)與報 價市場(dealer markets)之不同交易機制下，透明度對流動性之影響。由 於競價市場較報價市場有較高的透明度，此透明度有助於造市者判斷 委託單是來自於資訊交易或流動性之驅動，故造市者能對缺乏資訊之 交易者提供較低的交易成本，進而提昇市場的流動性。

Bloomfield and O’Hara (1999) 探討交易揭示與報價揭示對市場效率 性、買賣價差與交易者福利之影響。作者發現交易資訊之揭示，會提升 市場之效率性，主要原因為參與者在透明度較高的市場中，可較精確 地預測證券價值，因而減少證券價格之波動性，使市場效率提高。另 一方面，作者亦發現交易揭示會使開盤的買賣價差較大，因為造市者 在較透明的資訊中，並不需要在開盤時獲取大量的訂單流量，因此會 使開盤時的買賣價差變大。再者，在允許造市者設立更大的買賣價差 下，資訊愈透明，愈有助於資訊交易者獲利，而流動性交易者則可以 等到買賣價差縮小時再下單。

有些學者認為較透明的資訊，對流動性的影響並不ㄧ定是正面的。

Lyons (1996) 認為資訊透明度提高會對造市者產生不利之影響。其認為 資訊愈透明，雖能加速價格之形成，但交易者擔心下鉅額訂單時會透 露其訊息，將會降低雜訊交易者之交易意願，如此也將減少市場雜訊 的發生，進而使交易商者之存貨無法適時地轉嫁出去，增加存貨管理 之風險。然而在資訊透明度過低之市場中，同樣也會降低雜訊交易者 下單意願，故交易商雖偏好不完全透明之市場，但亦非樂於見到透明 度過低之市場。

Madhavan, Porter, and Weaver (2000) 以多倫證券交易所為資料，探 討透明度增加對市場之影響。由於 1990 年多倫多證券交易所設立電腦

化系統，主要目的為即時傳遞限價委託簿之資訊給投資人，因此新制 使資訊透明度提高。實證結果發現較高的透明度造成交易成本增加，

無法改善市場品質，即使控制影響交易成本之交易量、波動與價格因 素後，亦同樣存在相同之結果。作者認為主要原因為透明度提高，可 使交易者較正確的判斷資訊，交易者擔心下單會藉由委託單傳遞訊息，

故會減少下單而導致流動性下降。

Frutos and Manzano (2002) 以 Biasis (1993) 所 發展 之存 貨模 型 (a model of market making with inventory)為研究基礎，發現投資者在較不 透明的市場中，可獲得較有利的執行價格，因此有較大的投資意願。

而且資訊愈透明，對將會削弱造市者蒐集新資訊之動機，減緩價格之 發現，進而造成投資人獲得不夠競爭性之價格，使市場之流動性和福 利下降。相反地，市場結構若較不透明，將能改善流動性與效率性，

使整體福利上升。

透明度對市場績效之影響，學者除有正反之觀點外，有些學者認為 透明度的高低，對不同市場之參與者會有不同的影響。Madhavan (1996) 假設市場參與者會隨著透明度的不同而改變其下單策略下，探 討不同程度之透明度對市場之影響。研究發現增加透明度會因為短暫 的委託單不平衡，而增加市場價格敏感度與減少市場的雜訊交易。在 交易較不熱絡的市場，雜訊交易的減少會使流動性降低，市場價格敏 感度的增加則會增加價格的波動性。另一方面，假若市場深度夠大且 流動性夠高時，則交易者的策略將不受委託單流量中的資訊影響，故 透明度增加會降低價格波動性與增加市場流動性。

Flood, Huisman, Koedijk, and Mahieu (1999) 以交易量與買賣價差作 為流動性之的衡量，探討透明度對流動性與價格效率之影響。研究發 現透明度較高的市場，有較高的交易量與較低的買賣價差，因此流動 性較高。另一方面，由於低透明度的市場需較大的搜尋成本，交易者 不易獲得所有的價格資訊，因此交易者會積極地進行價格調整，造成 低透明度市場的價格效率會較高。

整體而言，透明度對市場流動性之影響，學者們有不同之見解，而 且對於不同透明度市場之比較，多以不同交易機制之市場為比較基準，

而本研究乃是以委託單為主的台灣股票市場為探討對象，了解在不同 價量資訊揭露下，流動性是否有所改變。

台灣股票市場之交易機制

台灣股票市場為一委託單驅動(order-driven)市場，採取集合競價方 式決定開盤價與成交價，並且採電腦系統撮合投資人的買單與賣單，

並沒有正式的造市者存在。開盤後之買賣委託單在每次撮合之排序是 採價格優先與時間優先方式，如此所撮合之成交價，代表買單與賣單 所願意成交的最大數量，而買賣價差則是未被撮合的最高買價與最低 賣價。台灣股市在 8:30 即可提出委託單直至 9:00 開盤，電腦將以隨機方 式決定委託單成交的優先順序，開盤價則是滿足 8:30-9:00 委託單所願 意成交的最大交易量。9:00 開盤後約每分鐘撮合ㄧ次，直至下午 13:25 不再每分鐘撮合，收盤價是為 5 分鐘的集合競價結果。台灣股市在 2002 年 7 月以前之撮合方式有兩檔上之限制；即所公佈之買賣價不得

超出上ㄧ盤成交價之上下兩檔。如此之揭示將使得買賣揭示行情可能 出現僅揭示買價、僅揭示賣價、或買價與賣價均無揭示之狀態。再者，

在兩檔外之未成交資訊並沒有被揭露的情況下，也常會造成投資人錯 誤地解讀資訊。此外，收盤價也非五分鐘的集合競價，故股價常在收 盤時有很大的波動。因此台灣證券交易所為使資訊能正確且快速地反 應至股價上，在 2002 年 7 月開始新的揭示措施，即採「取消兩檔限制」

「盤中瞬間價格穩定措施」、「收盤改採 5 分鐘集合競價」、「揭露未成交 的最佳一檔買賣委託價量」等四項即時市場資訊，而為了使揭露資訊 更透明化下，進ㄧ步於 2003 年 1 月起將「揭露未成交的最佳一檔買賣 委託價量」改為「揭露未成交的最高五檔買賣委託價量」之措施。

由於 2003 年 1 月只有將揭露一檔委託價量資訊，改為揭露五檔委 託價量資訊外，並無更改其他交易機制，因此若探討 2003 年 1 月前後 市場流動性之變化，將很容易了解較多檔位價量之 露資訊，流動性掲 是否有所提高。本研究將以改變前後之相同樣本公司，實證投資人在 更透明的價量資訊揭露下，是否有助於市場流動性的提高。

研究假說

Begehot (1971)、Copeland and Galai (1983) 與 Glosten and Milgrom (1985) 等學者認為，假若市場中存在著擁有充分資訊與缺乏資訊二種 交易者，則擁有充分資訊之交易者將會知道股票之真實價值，並且可 正確地判斷股票之漲跌，因此對於擁有充分資訊之交易者而言，將會 利用其所擁有之私有資訊來進行交易。市場創造者在面對與擁有充分 資訊交易者交易時，會產生損失，故市場創造者會藉由擴大價差，從 缺乏資訊交易者中獲取利潤，以平衡其與擁有充分資訊交易者之損失。

因此，假如擁有充分資訊交易者，與缺乏資訊交易者間的資訊不對稱 問題愈嚴重時，將會使買賣價差變大。

由於私有資訊可能於開盤前非交易期間產生，因此開盤時之交易 有較高的資訊不對稱現象。當股票市場開盤時，擁有充分資訊的交易 者會得知前一交易日收盤後的真正股票價值，而缺乏資訊的交易者將 會考慮以前一交易日的收盤價當作公正的股票價格，因此在開盤交易 期間，缺乏資訊的交易者傾向下小額訂單，而擁有充分資訊的交易者 因為擁有私有資訊，則願意下大額訂單；再者，擁有充分資訊者多為 內部交易者或法人，他們也較有能力下大額的訂單。

由於擁有充分資訊的交易者對於利多消息會願意下大額的買單，

這些大額的買單將和缺乏資訊交易者的小額賣單完成小額交易；同樣 地，擁有充分資訊的交易者對於利空消息，將願意下大額賣單，這些 大額的賣單將和缺乏資訊交易者的小額買單完成小額交易。因此，擁 有充分資訊交易者與缺乏資訊交易者間之訂單不平衡，將會導致集合 競價市場中有較大的買賣價差。經由以上之推論，資訊不對稱假說預 測開盤時會有較大的買賣價差。

開盤後之買賣價差，將可能維持水平或收盤時較高的情形，使日 內買賣價差成 L 形或 U 形之日內型態。假如擁有充分資訊交易者之間 競爭激烈，則強勢市場的效率性將被持有，交易期間任何資訊的到達 將被立即反應到股價上，在此情況下，資訊不對稱假說將預測開盤後 的買賣價差會逐漸下降至一定水平後，保持平穩現象至收盤，形成 L

形之日內型態。假如強勢效率性市場不被持有時，則私有資訊的到達 將不會立即反應至股價上，例如擁有充分資訊的交易者，可能偏好持 有私有資訊而不加以揭露，直至接近收盤時，才可能會為了避免持有 整晚股票的風險，下單交易使私有資訊被揭露。因此，當擁有充分資 訊的交易者在收盤前下大量訂單以管理他們的存貨部位時，買賣價差 將會變得較大，形成 U 形之日內型態。以往多數學者對台灣股市效率 性之研究，多証明強勢效率性市場不存在，故資訊不對稱假說預測買 賣價差為 U 型之日內型態。

再者，Foster and Viswanathan (1993) 認為對於擁有充分資訊的交 易者而言，假如其認為所擁有的私有資訊很快會成為公開資訊時，則 擁有充分資訊的交易者會選擇在市場開盤時，積極地從事交易活動。

而 Brock and Kleidan (1992) 認為市場接近收盤時，交易者預期股票價 格於隔夜期間會有不同的變化，會積極地在收盤時結束其存貨部位，

以避免隔夜風險，因此收盤交易期間也會有較大之報酬波動。因此在 強勢效率性市場不存在的假設下，若市場開盤與收盤時有較多的私有 資訊被揭露時，此時之報酬波動應會較大。

另一方面，依照 Kyle (1985) 的定義，深度是指在不對價格產生影 響情況下，市場所能容納的最大交易量。當委買委賣的張數愈多時，

市價委託單能以現有的買價與賣價迅速完成大量的交易，而不會使價 格改變，亦即市場深度在不改變價格下，所能成交的數量若愈大，表 示市場深度愈深，反之則愈小。依前所言，股市開盤與收盤時，擁有 充分資訊的交易者之大額買單(賣單)會與缺乏資訊交易者的小額賣單 (買單)完成小額交易，因此開盤與收盤之市場深度在較大的資訊不對 稱下，應會顯得較小。另一方面，由於開盤與收盤交易期間的風險較 大，也會降低投資者之下單意願，造成較低的市場深度。本研究據此 推論下列資訊不對稱假說。

假說一：由於開盤與收盤交易期間之資訊不對稱較高，造成日內之買 賣價差與報酬波動量為 U 形型態，市場深度則為倒 U 形日內 型態。

台灣股票市場對於價量資訊之揭露，自 2003 年 1 月起從揭露未成交 最佳ㄧ檔提高至揭露最佳五檔價量資訊，此 露制度之改變，提高了掲 市場資訊之透明度。雖然有關資訊透明度對流動性之影響，學者們有 不同之觀點，然本研究認為資訊透明度有助於投資對委託單資訊之判 讀，因此應能使市場的流動性提高，此觀點同於 Biaias (1993)、Pagano and Roell (1996) 與 Bloomfield and O’Hara (1999) 之 觀 點 。 根 據 Harris(2003) 流動性之定義，流動性可分為速度 (immediacy) 、寬度 (width or breadth)、深度(depth)三個構面。速度指在一定成本下，交易者 完成一定成交量所需之時間。寬度指在一定時間內，交易者完成一定 成交量所需之成本。而深度是指在一定時間與成本內，交易者所完成 之交易量。依此定義，本研究以代表寬度之買賣價差與代表深度之市 場深度作為流動性之衡量指標。

依證券交易所之統計資料，台灣股市之散戶約佔七成 ，外資與法人 投信約佔 3 成 。擁有充分資訊者多為外資與法人機構，散戶多屬缺乏 資訊之交易者。在透明的價量資訊下，將有助於缺乏資訊之投資人獲

取資訊，進而提高提下單之意願。另一方面，充分資訊的投資者可能 偏好在較不透明的資訊下交易，故透明度的提高將會降低投資者之下 單意願。由於台灣股市多為散戶，因此透明度提高，投資者下單意願 的增加應多於減少的部分，因此會使整體的市場深度增加

此外，市場深度的增加會降低市場風險，抑制市場的波動(Handa and Schwartz, 1996)。當市場波動降低，資訊不對稱降低，買賣價差也 將會跟著降低，故本研究建立下列假說。

假說二：資訊透明度的提高，會使買賣價差與報酬波動減少，市場深 度增加。

由於價量資訊的提高，會降低資訊上的不對稱，使買賣價差減少，

市場深度增加。由於 13:30 收盤後至開盤前長時間非交易期間資訊的累 積，造成開盤時有高度的資訊不對稱，一旦價量資訊更透明，缺乏資 訊的投資人在能更正確的獲得資訊下，將能使開盤交易期間的波動幅 度大幅下降，造成日內買賣價差有最大的降低幅度。另一方面，價量 資訊更透明後，將使開盤時較為嚴重的資訊不對稱程度大幅降低，充 分資訊的投資人所能獲得的利益也將大幅降低，對於大額委託單的提 出也將大量減少，而缺乏資訊的投資人雖會增加下單意願，然二者交 互影響下，開盤交易期間的市場深度之增加幅度應會較小。

Lyons (1996), Madhavan, Porter, and Weaver (2000) 與 Frutos and Manzano(2002)等學者均認為投資者偏好在較不透明的市場中交易，

因為較不透明的市場可獲得較有利的執行價格，故有較大的投資意願。

本研究認為擁有充分資訊的投資者確實會偏好較不透明的市場，然而 對於缺乏資訊的交易者則會偏好較透明的市場以獲取資訊。因此資訊 不對稱越高的交易時段在價量資訊更透明化後，買賣價差所減少的幅 度會較大，而市場深度在擁有充分資訊交易者與缺乏資訊交易者二者 偏好的交互影響下，市場深度所增加的幅度會較小。因此，資訊透明 化對買賣價差與市場深度二者變化之幅度應會呈現相反之變化。本文 據此推論下列假說。

假說三：價量資訊透明度提高後，會使日內買賣價差與報酬波動於開 盤交易期間之減少幅度較大，而日內市場深度之增加幅度較 小。

假說四：價量資訊透明度的提高，會使日內買賣價差減少與市場深度 增加之變化幅度呈反向關係。

Madhavan (1996) 認為當市場的交易不夠活絡時，增加資訊的揭露，

反而會減少雜訊的出現，提高市場價格敏感度，導致波動增加、流動 性降低的負面效果。因此只有在交易活絡的市場中，資訊透明度的提 高才能降低價格波動性與增加市場流動性。

對於市場的活絡與否，通常以股市的交易量為衡量基礎，因此本研 究檢視不同群組下，提高資訊透明度對買賣價差與市場深度的影響。

由於交易較不熱絡之股票，資訊不對稱之現象較高，一旦價量資訊充 分揭露後，買賣價差因資訊不對稱減少而下降之幅度將會較大。另一

方面，投資人偏好在交易較熱絡之市場下大量訂單，一旦資訊揭露較 為充分後，投資人下大量訂單的意願將會更大，因此市場深度的增加 幅度應會較交易不熱絡的市場大。本研究據此推論下列假說。

假說五：資訊透明度的提高，在交易較不熱絡之市場，買賣價差與報 酬波動之減少幅度較大；而市場深度則在交易較熱絡之市場，

會有較大的增加幅度。

研究樣本與方法

本研究期間自 2002 年 7 月 1 日至 2003 年 8 月 31。此研究期間包含 揭示最佳一檔與揭示最佳五檔之買賣委託價量二段期間。揭示最佳一 檔買賣委託價量階段，為 2002 年 7 月 1 日至 2002 年 12 月 31 日，共 有 130 天。揭示最佳五檔買賣委託價量階段，則以 2003 年 3 月 1 日至 2003 年 12 月 31 日為檢視期間

¹

本研究將日內 270 分鐘交易期間劃分為 54 個區間時段，每一時段 5 分鐘，亦即第 1 時段為 9:00-9:05，第 54 個時段為 13:00-13:30。針對第 i 家公司在第 t 天之每一時段，計算每筆平均之買賣價差、標準差與每 五分鐘之交易量(計算方法見附錄ㄧ)與市場深度。

有關市場深度之處理，本研究採Kyle (1985) 所提出之市場深度模 式衡量日內市場深度。Kyle (1985) 將市場深度定義為移動一單位價格 所需要的委託單流量。當證券交易市場之深度較佳，則一張成交量能 引起的價格波動較小。若市場深度降低，會使原本一次就可完成的交 易數量須透過多次交易才能完成，除了交易者的交易成本提升，也增 加了價格可能發生不利變動所帶來的額外風險，更降低了市場的流動 性。本研究參照相關之實証研究 (Admati and Pfleiderer, 1988； Brennan and Subrahmanyam, 1995； Kempf and Korn, 1999)，針對Kyle模式加入 截距項，運用常見的最小平方法進行估計，其模型如下：

t i t i t

i

u q

P

 (1)

t

P

 ：為第 i 家公司在 t 時點的價格變化，是交易量的函數，以報酬 率進行衡量。



t

q

^q

^q

t

i, ：指公開市場資訊。

市場深度是迴歸係數

^

^

^

故市場深度較深，亦表示市場流動性較高。

另一方面，由於假說四認為買賣價差的變化幅度與市場深度的變

1 示五檔之價量資訊雖於掲 2003 年 1 月開始實施，然而 1 月至 2 月之資料庫僅建立最佳ㄧ檔之價

量資訊，故本研究以 2003 年 3 月至 12 月為檢視期間。

化幅度呈相反之變化，故本研究以一般動差法(GMM)之迴歸方程式衡 量買賣價差之變化與市場深度變化之關係，迴歸式如下。

t i t

i

k k dspread

ddepth

i=1,2,3,…,n t=1,2,3,…,54

t

ddepth

異

t

dspread

實證結果

由表ㄧ與圖一發現 露機制改變前後之掲 買賣價差在開盤 9:00-9:05 為 0.154 與 0.134 元，之後慢慢下降至盤中 11:10-11:15 為 0.116 與 0.109 元，收盤為 0.121 與 0.115 元，揭露機致改變前後皆呈現 U 形日內型 態。同樣地，表二與圖二發現掲露機制改變前後之報酬波動在開盤 9:00-9:05 為 0.0103 與 0.0084，盤中 11:10-11:15 為 0.0043 與 0.0037，

收盤為 0.0.0085 與 0.0072，報酬波動亦呈現 U 形日內型態。另一方面，

由表三與圖三發現 露機制改變前後之市場深度則呈現倒掲 U 字形型態。

由於台灣股票市場之投資人於開盤前半小時即可下單，故開盤時之市 場深度為半小時之委託單流量，因此造成市場深度在開盤 9:00-9:05 較 高外，之後 9:05-9:30 則下降為平均五分鐘約 4200 與 5200 左右，盤中 11:00-11:30 上升至平均五分鐘約為 5500 與 6800，收盤 13:00-13:30 則 又下降至平均五分鐘約為 4500 與 5500。此實證現象符合本假說一，日 內之買賣價差與報酬波動量為 U 形型態，市場深度為倒 U 形之型態。

再者， 露制度從揭露一檔價量資訊提高至五檔後，發現日內平均掲 買賣價差與報酬波動顯著地下降。由表ㄧ發現買賣價差從平均每筆 0.119 元下降至 0.112 元，表二之報酬波動則從平均每筆 0.0053 顯著地 下降至 0.0045。另一方面， 露資訊透明度提高造成市場深度顯著增加掲 由表三發現市場深度平均日內每五分鐘從 5181 顯著地上升至 6323。此 實證發現符合本假說二，提高資訊透明度會增加市場流動性，即買賣 價差與報酬波動減少，市場深度增加。

透明度的提高除了會促進市場流動性外，本研究也發現開盤時之買 賣價差與報酬波動的減少幅度最大，而市場深度的增加幅度最小。由 表ㄧ與表二發現開盤 9:00-9:15 每筆買賣價差減少 0.015 元，相當於全 天平均每筆減少 0.0077 元的 1.94 倍；報酬波動降低 0.00185，相當於 全天平均每筆降低 0.00085 的 2.18 倍。而市場深度在 9:00-9:15 平均每 五分鐘減少 830，僅相當於全天平均五分鐘增加 1141 的 0.73 倍。此實 證結果符合假說三，即價量資訊透明度提高後，會使日內買賣價差與 報酬波動於開盤交易期間之減少幅度較大，而市場深度增加之幅度則 較小。

由於提高價量資訊透明度，會使買賣價差減少、市場深度增加，而 且開盤交易期間之買賣價差與報酬波動之變化幅度相反，因此本研究 進ㄧ步探討透明度提高後，買賣價差與市場深度的變化關係。Table4 以 GMM 探討市場透明度提高後，買賣價差變化對市場深度變化之影 響。表中發現買賣價差之變化與市場深度之變化關係，日內 54 個區間 有 32 個區間成顯著的反向變化，所有區間也幾乎皆為反向變化關係，

日內平均 t 值為-2.28，以上實證結果符合假說四，即透明度提高後，

買賣價差變化幅度與市場深度變化幅度呈反向關係。

Madhavan (1996) 認為資訊透明度在交易活絡與不活絡的市場，對 流動性會有不同的影響。本研究以公司的交易量大小分為三群，交易 量越大的群組代表市場越活絡。由表五與圖四發現資訊越透明，買賣 價差在交易越不活絡的市場中減少越大。表五發現價量資訊提高後，

在不同交易活絡群組中之買賣價差分別減少 0.016 元、0.0047 元與 0.0027 元，因此交易越不活絡，買賣價差的減少幅度越大。同樣地，

表六與圖五亦呈現資訊越透明，報酬標準差在不同交易活絡群組中分 別減少 0.1%、0.08%與 0.07%，故對交易越不活絡的市場，股價波動亦 有較大的降低幅度。而由表七與圖六則發現資訊越透明，市場深度在 交易越活絡的市場中增加越大。表七發現市場深度在不同交易活絡的 群組中，分別增加 483、873 與 1610，故市場深度在交易越活絡的市場 中增加越大。本研究認為交易越不活絡之資訊不對稱程度越高，一旦 資訊透明度提高，買賣單不平衡的減少程度將越大，進而大幅減少買 賣價差與報酬波動。另一方面，投資人在交易活絡的市場中，本來就 有較大的下單意願，當資訊更透明化後，投資人將會更願意下大量訂 單。此實證結果符合假說五，即資訊透明度的提高，在交易較不熱絡 之市場，買賣價差與報酬波動減少之幅度較大；而市場深度則在交易 較熱絡之市場，會有較大的增加幅度。

結論

本文首先實証日內之買賣價差與報酬波動為 U 形型態，市場深度為 倒 U 形之型態，此實證現象同於 McInish and Wood (1992), Lee et al.

(1993)針對紐約證券交易所與 Ahn and Cheung (1999)針對香港股市之 實證結果，此研究結果符合資訊不對稱假說，即開盤與收盤期間的資 訊不對稱較高，因此造成此交易期間較大的買賣價差與較低的市場深 度，形成流動性較低的現象。

另外，本文亦實證發現資訊透明度提高後，會使買賣價差與報酬波 動減少，市場深度增加。此實證結果同於 Biaias (1993)、Pagano and Roell (1996)與 Bloomfield and O’Hara (1999)之觀點，即更透明的價量 資訊能增進市場的流動性，降低投資人的交易成本，提高投資人的下 單意願。本研究更進ㄧ步發現，買賣價差與報酬波動之變化幅度，在 資訊不對稱的開盤交易期間，有較大的減少幅度；而市場深度的增加 幅度卻較小。買賣價差與市場深度呈相反變化之結論不僅同於 Ahn and Cheung (1999)之觀點，也更進ㄧ步驗證二者之變化幅度亦呈反方向之 現象。

最後，本研究發現資訊透明度的提高，對於交易熱絡與不熱絡的市 場 ， 買 賣 價 差 與 市 場 深 度 之 變 化 幅 度 有 所 不 同 ， 此 現 象 同 於 Madhavan (1996) 之觀點，即只有在交易活絡的市場中，資訊透明度 的提高才能增加市場流動性。由於台灣股市的週轉率較高，因此價量 資訊透明度的提高，會提高市場流動性，即買賣價差減少而市場深增 加。而本文與 Madhavan (1996) 之差異，為本研究更進ㄧ步探討交易熱 絡影響買賣價差與市場深度變化幅度大小，研究發現在交易較不熱絡 之市場，買賣價差減少之幅度較大，而市場深度則在交易較熱絡之市

場，會有較大的增加幅度。

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附錄一

1. 有關日內買賣價差之計算步驟如下：

(1) 將 270 分鐘交易期間劃分為 54 個區間時段，每一時段 5 分鐘；亦即第 1 時段 為 9:00-9:05，第 54 個時段為 13:00-13:30。針對第 i 家公司在第 t 天之每一時段 計算每筆平均之買賣價差 ^p

。

n p p

p

n 1 k

j B,itk j

A,itk j

s,it

 

 ^ (1)

j it ,

p

：第 i 家公司在第 t 天第 j 時段之買賣價差

j it ,

p

：第 i 家公司在第 t 天第 j 時段每筆的賣出揭示價

j it ,

p

：第 i 家公司在第 t 天第 j 時段每筆的買進揭示價

n ：第 i 家公司在第 t 天第 j 時段之交易筆數 i=1,2,3,…,N t=1,2,3,…,T j=1,2,3,…,54 (2) 計算第 i 家公司每個時段之買賣價差：

T p p

T 1 t

j it , j s

i, s

  ^ 　 (2)

T：第 i 家公司第 ^j 個時段之天數 (3) 計算每個時段平均每家公司之買賣價差

N p p

N 1 i

j j s

s

 

N：第 ^j 時段之公司樣本數

2.有關日內報酬標準差之計算步驟如下：

(1) 同日內買賣價差方式，將日內交易期間劃分為 54 個時段，計算第 i 家公司第 天每一時段之報酬率：

p ) ln p

r

it j it j

it

 (

(3) ^p

：第 ^j 時段的最後一筆成交價

^j

1,2,3,…,54

(2) 計算第 i 家公司第 ^j 時段每天之平均報酬率

) (

T

r r

T 1 t

j j it

i

 

^ (4)

T：第 i 家公司第 j 時段之天數

(3) 計算第 i 家公司第 j 時段之報酬標準差：

) (

) (

1 T

r

T

r

1 t

2 j i j j it

i



 



 (5)

(4) 計算第 j 時段之平均報酬標準差：

N

N 1 i

j

j







 (6)

3. 有關日內交易量之計算步驟如下：

(1) 與日內買賣價差之時間區分相同，每 5 分鐘為一個時段，日內交易時間共分為 54 個時段。首先將第 i 家公司第 t 天第 j 時段之之累計交易量 ^q

取自然對數：

) (

q

ln (7) j：1,2,3,…,54

(2) 計算第 i 家公司第 j 時段之平均交易量：

T q ln Q

T 1 t

j j it

i

  ^ ( ( ))

　　 (8)

T：第 i 家公司第 j 時段之天數 (3) 計算第 j 時段之平均交易量：

N Q Q

N 1 i

j

j  i

 ^ 　 (9)

N ：第 j 時段之公司家數

表ㄧ：資訊揭露制度改變前後之日內買賣價差

時間 公司 買賣價差($) 買賣價差(%)

家數 改變前 改變後 差異 T 值 改變前 改變後 差異 T 值 (1) (2) (2)-(1) (2)-(1) (3) (4) (4)-(3) (4)-(3)

9:00-9:05 458 0.154 0.134 -0.0195 -6.60* 0.00981 0.00810 -0.00171 -11.87*

9:05-9:10 458 0.142 0.128 -0.0139 -5.06* 0.00906 0.00776 -0.00130 -9.18*

9:10-9:15 458 0.136 0.124 -0.0115 -4.15* 0.00859 0.00755 -0.00105 -7.47*

9:15-9:20 458 0.131 0.120 -0.0105 -3.69* 0.00822 0.00729 -0.00093 -7.16*

9:20-9:25 458 0.128 0.117 -0.0108 -4.03* 0.00801 0.00707 -0.00094 -7.60*

9:25-9:30 459 0.127 0.116 -0.0109 -3.93* 0.00794 0.00699 -0.00096 -6.52*

9:30-9:35 459 0.125 0.115 -0.0106 -3.95* 0.00784 0.00696 -0.00088 -6.78*

9:35-9:40 458 0.124 0.114 -0.0095 -3.52* 0.00763 0.00683 -0.00080 -6.17*

9:40-9:45 458 0.122 0.114 -0.0083 -3.08* 0.00750 0.00679 -0.00071 -5.26*

9:45-9:50 458 0.121 0.113 -0.0088 -3.27* 0.00732 0.00671 -0.00062 -5.94*

9:50-9:55 459 0.121 0.112 -0.0088 -3.30* 0.00746 0.00670 -0.00076 -5.62*

9:55-10:00 459 0.120 0.111 -0.0087 -3.33* 0.00736 0.00669 -0.00067 -5.83*

10:00-10:05 458 0.119 0.111 -0.0080 -3.04* 0.00724 0.00659 -0.00065 -5.89*

10:05-10:10 458 0.120 0.111 -0.0085 -3.15* 0.00724 0.00657 -0.00067 -5.49*

10:10-10:15 459 0.119 0.111 -0.0078 -2.87* 0.00728 0.00660 -0.00067 -5.30*

10:15-10:20 459 0.118 0.111 -0.0078 -2.92* 0.00718 0.00656 -0.00062 -5.06*

10:20-10:25 458 0.118 0.109 -0.0087 -3.33* 0.00710 0.00645 -0.00065 -6.22*

10:25-10:30 459 0.118 0.110 -0.0079 -2.88* 0.00715 0.00650 -0.00065 -4.93*

10:30-10:35 459 0.118 0.110 -0.0080 -2.93* 0.00713 0.00652 -0.00060 -4.96*

10:35-10:40 459 0.117 0.110 -0.0076 -2.82* 0.00709 0.00648 -0.00061 -4.93*

10:40-10:45 459 0.117 0.110 -0.0070 -2.61* 0.00704 0.00655 -0.00049 -4.90*

10:45-10:50 459 0.116 0.109 -0.0068 -2.58* 0.00698 0.00651 -0.00048 -4.88*

10:50-10:55 459 0.117 0.109 -0.0074 -2.79* 0.00704 0.00649 -0.00055 -5.15*

10:55-11:00 458 0.117 0.109 -0.0083 -3.06* 0.00700 0.00641 -0.00059 -5.45*

11:00-11:05 459 0.116 0.109 -0.0074 -2.81* 0.00698 0.00651 -0.00047 -4.11*

11:05-11:10 459 0.116 0.109 -0.0074 -2.85* 0.00704 0.00654 -0.00050 -3.88*

11:10-11:15 459 0.116 0.109 -0.0066 -2.51* 0.00695 0.00659 -0.00037 -2.79*

11:15-11:20 459 0.116 0.109 -0.0068 -2.64* 0.00694 0.00646 -0.00049 -4.63*

11:20-11:25 459 0.116 0.109 -0.0071 -2.70* 0.00698 0.00648 -0.00050 -5.09*

11:25-11:30 459 0.117 0.108 -0.0082 -3.06* 0.00702 0.00645 -0.00057 -5.25*

11:30-11:35 459 0.116 0.108 -0.0075 -2.91* 0.00699 0.00644 -0.00055 -5.45*

11:35-11:40 459 0.116 0.109 -0.0074 -2.80* 0.00702 0.00642 -0.00060 -5.02*

11:40-11:45 459 0.116 0.109 -0.0065 -2.52* 0.00696 0.00660 -0.00036 -2.68*

11:45-11:50 459 0.115 0.109 -0.0054 -2.09* 0.00687 0.00650 -0.00037 -4.10*

11:50-11:55 458 0.116 0.109 -0.0072 -2.76* 0.00695 0.00639 -0.00056 -5.39*

11:55-12:00 459 0.116 0.109 -0.0071 -2.67* 0.00696 0.00648 -0.00048 -4.99*

12:00-12:05 459 0.116 0.109 -0.0071 -2.67* 0.00700 0.00650 -0.00050 -5.08*

12:05-12:10 459 0.115 0.109 -0.0068 -2.60* 0.00694 0.00643 -0.00052 -5.09*

12:10-12:15 459 0.115 0.110 -0.0059 -2.22* 0.00694 0.00652 -0.00042 -3.72*

12:15-12:20 459 0.116 0.108 -0.0074 -2.84* 0.00698 0.00647 -0.00051 -4.79*

12:20-12:25 459 0.116 0.108 -0.0073 -2.80* 0.00700 0.00646 -0.00054 -5.59*

12:25-12:30 459 0.115 0.109 -0.0064 -2.50* 0.00694 0.00643 -0.00052 -5.25*

12:30-12:35 459 0.115 0.109 -0.0063 -2.41* 0.00699 0.00643 -0.00056 -5.06*

12:35-12:40 459 0.115 0.109 -0.0064 -2.48* 0.00693 0.00644 -0.00049 -4.53*

12:40-12:45 459 0.115 0.109 -0.0057 -2.14* 0.00690 0.00651 -0.00039 -4.05*

12:45-12:50 459 0.115 0.109 -0.0056 -2.09* 0.00691 0.00654 -0.00038 -3.76*

12:50-12:55 459 0.115 0.109 -0.0060 -2.34* 0.00700 0.00651 -0.00049 -4.95*

12:55-13:00 458 0.115 0.110 -0.0053 -2.04* 0.00687 0.00645 -0.00042 -4.50*

13:00-13:05 459 0.115 0.110 -0.0055 -2.13* 0.00698 0.00654 -0.00044 -4.50*

13:05-13:10 459 0.116 0.114 -0.0021 -0.49 0.00699 0.00662 -0.00037 -3.90*

13:10-13:15 459 0.117 0.111 -0.0057 -2.20* 0.00706 0.00668 -0.00038 -3.55*

13:15-13:20 459 0.118 0.112 -0.0059 -2.28* 0.00718 0.00669 -0.00049 -4.66*

13:20-13:25 459 0.121 0.115 -0.0065 -2.47* 0.00746 0.00687 -0.00059 -5.46*

13:25-13:30 459 0.121 0.115 -0.0057 -2.19* 0.00742 0.00684 -0.00058 -5.67*

平均 459 0.119 0.112 -0.0077 -2.89* 0.00727 0.00666 -0.00061 -5.30*

註：* 表示 5% 之顯著水準

表二：資訊揭露制度改變前後之日內報酬標準差

時間 改變前 改變後 差異 T 值 比率 (1) (2) (2)-(1) (2)-(1)

9:00-9:05 0.0103 0.0084 -0.00194 -9.38* 2.28 9:05-9:10 0.0093 0.0076 -0.00181 -11.06* 2.13

9:10-9:15 0.0087 0.0070 -0.00181 -12.29* 2.13 9:15-9:20 0.0078 0.0063 -0.00152 -12.13* 1.79 9:20-9:25 0.0075 0.0059 -0.00163 -13.07* 1.92 9:25-9:30 0.0068 0.0055 -0.00127 -10.89* 1.49 9:30-9:35 0.0065 0.0055 -0.00100 -9.15* 1.18 9:35-9:40 0.0059 0.0051 -0.00085 -8.88* 1.00 9:40-9:45 0.0060 0.0050 -0.00108 -10.40* 1.27 9:45-9:50 0.0057 0.0047 -0.00101 -11.07* 1.19 9:50-9:55 0.0056 0.0048 -0.00079 -8.71* 0.93 9:55-10:00 0.0053 0.0046 -0.00079 -9.36* 0.93 10:00-10:05 0.0054 0.0046 -0.00085 -9.63* 1.00 10:05-10:10 0.0051 0.0043 -0.00086 -9.88* 1.01 10:10-10:15 0.0052 0.0043 -0.00092 -11.14* 1.08 10:15-10:20 0.0049 0.0041 -0.00075 -10.16* 0.88 10:20-10:25 0.0050 0.0042 -0.00089 -11.27* 1.05 10:25-10:30 0.0048 0.0040 -0.00082 -10.97* 0.96 10:30-10:35 0.0050 0.0040 -0.00097 -12.93* 1.14 10:35-10:40 0.0046 0.0038 -0.00080 -11.38* 0.94 10:40-10:45 0.0047 0.0040 -0.00073 -9.84* 0.86 10:45-10:50 0.0044 0.0039 -0.00058 -8.16* 0.68 10:50-10:55 0.0046 0.0040 -0.00063 -8.77* 0.74 10:55-11:00 0.0045 0.0038 -0.00074 -9.89* 0.87 11:00-11:05 0.0046 0.0039 -0.00070 -10.04* 0.82 11:05-11:10 0.0044 0.0040 -0.00040 -5.19* 0.47 11:10-11:15 0.0044 0.0040 -0.00054 -7.87* 0.64 11:15-11:20 0.0044 0.0038 -0.00057 -8.52* 0.67 11:20-11:25 0.0045 0.0039 -0.00069 -9.08* 0.81 11:25-11:30 0.0045 0.0037 -0.00077 -10.83* 0.91 11:30-11:35 0.0045 0.0038 -0.00068 -10.75* 0.80 11:35-11:40 0.0043 0.0036 -0.00071 -10.38* 0.84 11:40-11:45 0.0044 0.0038 -0.00059 -8.05* 0.69 11:45-11:50 0.0042 0.0037 -0.00052 -6.91* 0.61 11:50-11:55 0.0043 0.0038 -0.00058 -8.33* 0.68 11:55-12:00 0.0042 0.0037 -0.00049 -7.14* 0.58 12:00-12:05 0.0043 0.0038 -0.00053 -7.64* 0.62 12:05-12:10 0.0042 0.0036 -0.00056 -7.49* 0.66 12:10-12:15 0.0043 0.0037 -0.00063 -9.52* 0.74 12:15-12:20 0.0042 0.0036 -0.00067 -9.60* 0.79

12:20-12:25 0.0044 0.0038 -0.00064 -8.75* 0.75 12:25-12:30 0.0043 0.0037 -0.00063 -9.05* 0.74 12:30-12:35 0.0045 0.0038 -0.00073 -10.37* 0.86 12:35-12:40 0.0044 0.0038 -0.00062 -9.06* 0.73 12:40-12:45 0.0045 0.0040 -0.00052 -7.34* 0.61 12:45-12:50 0.0045 0.0039 -0.00057 -7.93* 0.67 12:50-12:55 0.0048 0.0041 -0.00066 -8.06* 0.78 12:55-13:00 0.0047 0.0040 -0.00066 -9.04* 0.78 13:00-13:05 0.0053 0.0043 -0.00101 -12.69* 1.19 13:05-13:10 0.0052 0.0044 -0.00081 -10.33* 0.95 13:10-13:15 0.0055 0.0046 -0.00089 -10.85* 1.05 13:15-13:20 0.0056 0.0048 -0.00084 -8.65* 0.99 13:20-13:25 0.0071 0.0058 -0.00126 -9.18* 1.48 13:25-13:30 0.0085 0.0072 -0.00136 -6.61* 1.60

平均 0.0053 0.0045 -0.00085 -9.55*

註：1. * 表示 5% 之顯著水準

2.比率表示 時段之差異除以平均差異，例如毎 2.28=-0.00194/-0.00085.

表三：資訊揭露制度改變前後之日內市場深度

時間 公司 改變前 改變後 差異 T 值 比率 家數 (1) (2) (2)-(1) (2)-(1)

9:00-9:05 259 5376 5814 438 1.41 0.38 9:05-9:10 342 4124 5002 878 4.11* 0.77 9:10-9:15 338 3781 4957 1176 5.88* 1.03 9:15-9:20 346 4215 5008 793 3.65* 0.70 9:20-9:25 334 4303 5585 1281 5.72* 1.12 9:25-9:30 341 4609 5526 916 4.10* 0.80 9:30-9:35 337 4819 5547 728 3.00* 0.64 9:35-9:40 339 4831 5909 1078 4.63* 0.94 9:40-9:45 325 4788 6037 1249 5.21* 1.09 9:45-9:50 332 4769 5955 1186 5.67* 1.04 9:50-9:55 327 5097 5941 844 3.95* 0.74 9:55-10:00 316 5368 5845 477 2.19* 0.42 10:00-10:05 318 4823 5957 1134 5.28* 0.99

10:05-10:10 313 5118 6610 1491 5.94* 1.31 10:10-10:15 314 5187 6182 995 4.31* 0.87 10:15-10:20 319 5322 5853 531 2.28* 0.47 10:20-10:25 310 5480 6408 928 3.81* 0.81 10:25-10:30 300 5243 6312 1068 4.04* 0.94 10:30-10:35 292 5204 6615 1411 5.83* 1.24 10:35-10:40 303 5476 6419 943 3.65* 0.83 10:40-10:45 307 5378 6682 1303 5.28* 1.14 10:45-10:50 298 5693 6405 712 2.80* 0.62 10:50-10:55 294 5533 6837 1304 4.87* 1.14 10:55-11:00 286 5480 6575 1095 4.07* 0.96 11:00-11:05 292 5640 6598 958 3.53* 0.84 11:05-11:10 286 5775 6568 793 3.02* 0.70 11:10-11:15 271 5959 6852 892 2.98* 0.78 11:15-11:20 285 5380 6606 1227 5.16* 1.08 11:20-11:25 285 5022 6965 1943 7.69* 1.70 11:25-11:30 287 5073 7201 2128 8.35* 1.87 11:30-11:35 283 5604 6846 1242 4.73* 1.09 11:35-11:40 270 5840 7261 1421 4.70* 1.25 11:40-11:45 274 5500 6984 1484 5.35* 1.30 11:45-11:50 280 5932 6574 642 2.35* 0.56 11:50-11:55 274 5809 7011 1202 4.26* 1.05 11:55-12:00 266 5395 7050 1655 5.88* 1.45 12:00-12:05 270 5829 6810 982 3.70* 0.86 12:05-12:10 272 5415 7410 1995 6.72* 1.75 12:10-12:15 271 5594 6763 1169 4.42* 1.02 12:15-12:20 264 5617 6611 994 3.67* 0.87 12:20-12:25 276 5766 6727 961 3.58* 0.84 12:25-12:30 273 5734 6737 1003 3.80* 0.88 12:30-12:35 287 5105 7032 1927 7.74* 1.69 12:35-12:40 286 5500 6623 1123 4.05* 0.98 12:40-12:45 285 5804 6878 1074 3.77* 0.94 12:45-12:50 300 5176 6434 1258 5.09* 1.10 12:50-12:55 297 5151 6961 1810 7.31* 1.59 12:55-13:00 315 5107 6545 1438 5.90* 1.26 13:00-13:05 323 4023 6086 2063 9.86* 1.81 13:05-13:10 324 5247 6416 1169 4.91* 1.02 13:10-13:15 317 5245 6319 1074 5.02* 0.94