| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究方法和研究思路 | 第15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.5 创新之处 | 第17-18页 |
| 2 文献综述及理论基础 | 第18-27页 |
| 2.1 上市公司澄清传闻的研究 | 第18-21页 |
| 2.1.1 上市公司传闻的研究 | 第18-19页 |
| 2.1.2 上市公司澄清传闻的研究 | 第19-21页 |
| 2.2 本文的理论基础——内幕交易理论 | 第21-25页 |
| 2.2.1 重大事件中的内幕交易 | 第21-22页 |
| 2.2.2 内幕交易的过程 | 第22-24页 |
| 2.2.3 上市公司澄清传闻前内幕消息泄露的机理分析 | 第24-25页 |
| 2.3 文献总结及评论 | 第25-27页 |
| 2.3.1 内幕交易理论解释本文的实证结果 | 第25-26页 |
| 2.3.2 已有研究的不足 | 第26页 |
| 2.3.3 本文有待深入研究的问题 | 第26-27页 |
| 3 上市公司澄清传闻前股价和换手率的变化特征 | 第27-41页 |
| 3.1 概念界定 | 第27页 |
| 3.1.1 传闻 | 第27页 |
| 3.1.2 市场反应 | 第27页 |
| 3.2 样本分布及本章变量定义 | 第27-29页 |
| 3.3 CAR (-t,-1)和CAT(-, -1)的变化特征 | 第29-34页 |
| 3.3.1 分组均值比较 | 第29-31页 |
| 3.3.2 相关性分析 | 第31-34页 |
| 3.4 CARI(-t,-1)和CATI(-, -1)的变化特征 | 第34-39页 |
| 3.4.1 分组均值比较 | 第34-36页 |
| 3.4.2 相关性分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 研究设计 | 第41-49页 |
| 4.1 事件日定义 | 第41页 |
| 4.2 研究假设 | 第41-44页 |
| 4.3 变量定义 | 第44-47页 |
| 4.3.1 被解释变量 | 第44页 |
| 4.3.2 解释变量 | 第44-45页 |
| 4.3.3 控制变量 | 第45-47页 |
| 4.4 回归模型 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 实证分析 | 第49-61页 |
| 5.1 描述性统计 | 第49-51页 |
| 5.1.1 主要变量的描述性统计 | 第49页 |
| 5.1.2 分组统计 | 第49-51页 |
| 5.2 控制变量的相关性分析 | 第51页 |
| 5.3 回归分析 | 第51-53页 |
| 5.4 回归方程的计量经济学检验 | 第53-54页 |
| 5.4.1 序列相关性检验 | 第53页 |
| 5.4.2 多重共线性检验 | 第53-54页 |
| 5.5 回归方程的稳健性检验 | 第54-59页 |
| 5.5.1 替换被解释变量 | 第54-56页 |
| 5.5.2 牛市和熊市 | 第56-57页 |
| 5.5.3 重大利好传闻和一般利好传闻 | 第57-58页 |
| 5.5.4 正式媒体传闻和个人媒体传闻 | 第58-59页 |
| 5.6 非线性关系探索 | 第59-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结论与政策建议 | 第61-63页 |
| 6.1 本文主要结论 | 第61页 |
| 6.2 政策建议 | 第61-62页 |
| 6.3 未来研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 作者简历 | 第68页 |
