Corretor Forex Teófilo Otoni

Corretor binary options Forex Teófilo Otoni.

mercado. A literatura desenvolve duas teorias complementares de estratégias de negociação ótimas:

Os argumentos baseados na informação preveem que os iniciados negociam mais rapidamente se competem com outros.

Para explorar as mesmas informações. Em contrapartida, os argumentos baseados na liquidez pré-

O contrário. Os argumentos baseados na liquidez têm mais poder explicativo e encontramos.

Forte evidência de que os iniciados adaptam suas estratégias de negociação à liquidez do mercado. Contudo,

Com base nos relatórios de dias de divulgação, classificamos cerca de um em cada sete.

E essas negociações completam mais rápido do que as negociações baseadas em liquidez na presença de.

Com base em argumentos baseados na informação.

Classificações JEL: G14, G34, G38.

Palavras-chave: divisão do comércio, negociação de blocos, insider trading, Sarbanes-Oxley, liquidez,

Negociação informada, negociação furtiva.

* Uma versão anterior deste artigo foi divulgada como « Stealth Trading por Corporate Insiders. » Agradecemos Ut-

Bhattacharya, Thierry Foucault, Eric Theissen e Bohui Zhang, Binary Options bem como os participantes do.

A Universidade de Mannheim, Binary Options a Universidade Nacional de Cingapura e a Singapore Management University.

Para discussões e conselhos. Agradecemos aos centros de pesquisa colaborativa SFB 504 « Rationality Concepts,

Tomada de decisões e modelação econômica « e TR / SFB 15 » Governança e Eficiência.

Da Universidade de Mannheim e da Fundação Rudolf von Bennigsen-Foerder para.

Uma Universidade de Mannheim, 68131 Mannheim, Alemanha. E-mail: lebedevacorporate-finance-

Mannheim. de. Tel: +49 621 181 2278.

B Universidade de Mannheim, 68131 Mannheim, Alemanha. E-mail: maugcorporate-finance-mannheim. de.

Tel: +49 621 181 1952.

C Universidade de Mannheim, 68131 Mannheim, Alemanha. E-mail: schneidercorporate-finance-

Mannheim. de. Tel: +49 621 181 1949.

Neste artigo, analisamos as estratégias de negociação de insiders corporativos. Especificamente, estamos inter-

Em como e como insiders quebrar suas operações em um número de pequenas transações.

Duas abordagens teóricas distintas mas complementares na literatura desenvolvem modelos de.

Estratégias de negociação de insiders. A primeira abordagem baseia-se na noção de que os.

Informações e que as suas estratégias de negociação são essencialmente concebidas para.

Sua vantagem informacional. As formulações teóricas dessa visão baseada em informações de.

Sider trading voltar para Kyle (1985), que mostra como insiders poderiam lucrar otimamente de.

Sua vantagem informacional espalhando suas transações dinamicamente ao longo do tempo.1 Barclay.

E Warner (1993) classificaram essa estratégia como « negociação furtiva » e testaram suas implicações,

Na relação entre retornos de anúncios e tamanhos de transações. A segunda.

Baseia-se na noção de que os iniciados trocam por razões de liquidez e quebram seus negócios.

Para minimizar o impacto do preço de seus negócios. A análise dessas negociações de liquidez.

Estratégias é mais recente e remonta a Bertsimas e Lo (1998) e Vayanos (1999,

2001) .2 Para nosso melhor conhecimento, o nosso é o primeiro artigo que testa explicitamente as implica-

Estratégias de negociação desta segunda classe de modelos e que oferece.

Testes diretos dos modelos anteriores, baseados na informação. As abordagens teóricas não são.

Exclusivo e encontramos algumas evidências consistentes com ambas. Contudo, em termos globais,

Teorias têm mais poder explicativo no que diz respeito às estratégias de negociação.

Argumentos baseados na informação.

Estudar o comportamento comercial das empresas internas é particularmente pertinente.

Texto, porque ambos os motivos que consideramos desempenhar um papel importante: Os negócios de empresas incorporadas.

Muitas vezes baseadas em vantagens informacionais; Eles também são tipicamente grandes, o que cria li-

Motivações de quitação para quebrar negócios. Além disso, as operações de iniciados estão bem documentadas.

E, portanto, fornecer um terreno de teste ideal. No entanto, uma avaliação mais importante e.

Institucional do uso de informações privilegiadas para o nosso propósito é que muitas vezes.

Comércio da empresa ao mesmo tempo. Num contexto em que vários insiders competem pelo uso de.

1 Embora muitos autores tenham expandido a análise original de Kyle, muito poucos assumiram seu aspecto dinâmico.

E analisar estratégias para como os comerciantes com informações de longa duração quebrar seus negócios ao longo do tempo. A maioria.

Importante extensão para os nossos propósitos é Holden e Subrahmanyam (1992) e Foster e Viswanathan.

(1994, 1996), que consideram vários operadores concorrentes. Discutimos seu modelo e extensões posteriores em mais.

2 Outras abordagens incluem Almgren (2003), Almgren e Chriss (2001), He e Mamaysky (2005), Obizhae-

Va e Wang (2005), Huberman e Stanzl (2005), e Schied e Schöneborn (2009). Os trabalhos diferem.

Com relação ao objetivo assumido do iniciado e com relação aos detalhes da formação de preços.

Que é tipicamente assumido como sendo um processo exógeno que combina temporária e permanente.

Impacto no preço. Vayanos (1999) deriva os preços e o impacto dos preços de forma endógena do modelo.

A mesma informação, ou a demanda de liquidez no mesmo estoque, as previsões empíricas de in-

As teorias baseadas na formação e as teorias baseadas na liquidez diferem acentuadamente. Holden e Subrahman-

Yam (1992) estendem o modelo de Kyle a um cenário com vários comerciantes informados e mostram que.

Insiders trocam de forma mais agressiva se outros insiders negociarem com a mesma informação.

Ao mesmo tempo, porque se tornam concorrentes para a exploração do sinal informativo.

Uma vantagem informativa enquanto as informações não tiverem sido incorporadas.

Classificados em preços através de negócios de outros insiders.3 Em contrapartida, os argumentos baseados em liquidez.

Implicam que os iniciados estendem seus horizontes de negociação e negociam mais lentamente se souberem que outros.

Insiders trocam na mesma direção ao mesmo tempo.4 Neste caso, outros insiders exigem li-

Quidade no mesmo mercado, o que aumenta o impacto temporário dos preços, torna a negociação mais.

Mente, e move o trade-off entre a imediatez eo desejo de evitar o impacto.

O segundo objectivo. Para configurações com um único comerciante não obtemos tais contrastantes pré-

Porque ambas as teorias implicam que os operadores espalham transacções durante um certo.

Tempo, tipicamente a uma taxa decrescente.

Estudo de uma amostra de 1,85 milhões de transações por mais de 99.000.

Estados Unidos entre 1996 e 2008. Primeiro mostramos que a maioria dessas transações.

Forma sequências que resultam de quebrar grandes negócios. Analisamos dois aspectos da.

Maneira em que insiders dividir seus negócios. Primeiro, analisamos o comprimento das seqüências de transação.

Em termos de tempo de calendário (duração do comércio) e argumentam que a duração do.

As previsões das diferentes teorias acima descritas. Em segundo lugar, analisamos quando os blocos são.

Divididos em seqüências de negócios menores em tudo (divisão do comércio). Em ambos os casos,

De informações assimétricas usando o retorno do dia de divulgação das operações de insiders e.

Retornos anormais para classificar os comércios como informados ou não informados. Com base nesta medida,

13,5% dos negócios são informados. Distinguimos dias em que vários insiders trocam.

Mesmo dia, ao mesmo tempo, a partir de dias em que apenas um insider negocia. Descobrimos que,

Siders comércio mais lentamente e quebrar negócios mais e em seqüências mais longas sempre que multi-

Negociações comerciais ao mesmo tempo, o que é consistente com as previsões de liquidez.

Modelos de negociação estratégica, mas inconsistente com os modelos baseados na informação. Em contraste,

3 Veja também Foster e Viswanathan (1994, 1996) que também investigam o caso em que os sinais de dois.

Concorrentes não estão perfeitamente correlacionados. Então a predição mencionada acima é.

Componente comum dos sinais de iniciados. Extensões importantes deste quadro permitem a possibilidade de.

A informação é revelada (Huddart, Hughes e Levine 2001) e que se torna obsoleta (Bernhardt e Miao,

4 Note-se que o oposto acontece no modelo de Vayanos (1999), porque em sua estrutura os comerciantes.

Liquidez adicional e reduzir o impacto dos preços, uma vez que os seus choques de dotação não estão correlacionados,

Nossa configuração o oposto é o caso. Até onde sabemos, nenhum modelo na literatura estende a.

Argumento baseado em quid para um contexto de múltiplos traders. Nós fornecemos essa extensão no Apêndice B.

Formados, que estão associados a grandes retornos de dia de divulgação, são mais curtos e.

Comércios tendem a ser dividido mais. A concorrência de outros insiders reduz efetivamente a durabilidade.

De acordo com as previsões dos modelos baseados na informação. Nós con-

Que esses modelos também têm um poder explicativo significativo, embora as informações.

Tendem a ser economicamente muito menores do que os efeitos relacionados com a liquidez.

Formulamos várias outras hipóteses baseadas em abordagens teóricas e.

Uma série de outras variáveis ​​que captam a liquidez do mercado, quer as pessoas.

Negociação no lado curto do mercado, e se as negociações ocorrem antes ou após os ganhos.

Anúncios. Nós agrupamos os negócios pela categoria de insiders (CEO, outros oficiais, etc.),

Que é mais provável relacionado com a quantidade de informações insiders possuem. O mais im-

As conclusões mais importantes são que os membros menos informados que não têm um papel operacional na empresa.

E que têm de apresentar os seus negócios apenas porque a sua participação exceder 10% dividido mais e.

Têm a maior duração do comércio. Encontramos também algumas evidências de que a divisão do.

Por razões de ordem pública ea concorrência pelo uso de informações privilegiadas é.

Prevalece antes da passagem do ato Sarbanes-Oxley (SOX) do que no período posterior de nossa.

Em seguida, investigamos como insiders adaptar suas estratégias de negociação em resposta a mudanças.

No mercado de ações da empresa. Em particular, a hipótese de que os iniciados não.

Estratégias mecânicas de negociação, mas respondem a mudanças na liquidez do mercado.

Evitando dias de baixa liquidez e negociando mais em dias em que a liquidez é alta. Nós achamos.

Forte evidência para esta hipótese de tempo de liquidez. A propagação efetiva é maior por um fator.

De sete e nossa medida de impacto de preço é maior por um fator de três em dias em que insiders.

Não são negociados em comparação com os dias em que são negociados, e para essa comparação,

Dias de negociação que consideramos próximos a dias em que os iniciados comercializam. Além disso, no âmbito do subs-

Dias em que o comércio de iniciados, os iniciados comércio mais em dias em que a liquidez é maior.

Contribuímos para a literatura de várias maneiras. Até onde sabemos, somos os.

Primeiramente para analisar empiricamente o comércio estratégico por parte das empresas e também.

Testes empíricos para as implicações contrastantes das estratégias baseadas na informação e na.

Keim e Madhavan (1995) analisam estratégias de negociação para uma amostra de.

21 e encontrar uma relação positiva entre a duração do comércio eo tamanho do bloco. Entretanto,

Eles não analisam como os comerciantes competem pelo uso da informação ou liquidez e, ao contrário.

5 Nossa definição de negociação estratégica é diferente da de Betzer, Gider, Metzger e Theissen (2011), que.

Analisar a relação entre as operações com informações privilegiadas e os relatórios comerciais. Nossa noção de negociação estratégica permite.

A possibilidade de que as negociações não sejam intencionalmente interrompidas.

Nos mercados mais líquidos, o que é consistente com.

A noção de que os mercados ilíquidos impõem custos fixos às negociações e, portanto, impedem a divisão do comércio.

Chan e Lakonishok (1995) analisam como 37 instituições espalham seus negócios ao longo de vários dias.

E como suas estratégias afetam o impacto de preço e os custos de execução. Há uma grande litera-

Sobre o impacto dos preços eo conteúdo informativo dos grandes negócios em bloco, mas esta.

Não analisa explicitamente quando e como os negócios são quebrados.6 Todos esses documentos estudam pequenas.

Dados fornecidos por instituições que incluam identificadores para comerciantes individuais,

Que normalmente não está disponível, enquanto que podemos confiar em uma grande.

Barclay e Warner (1993) fazem inferências indiretas sobre a relação entre.

Estratégias de negociação e informação, relacionando a dimensão do comércio com as alterações.

Anúncios de oferta. Eles acham que a maioria dos comércios são pequenos, mas a maioria dos cu-

Uma mudança de preços está associada a médias empresas. Eles levantam a hipótese de que,

Formados quebram grandes negócios em pequenas transações, a fim de camuflar seus.

Vantagem formativa e interpretar sua constatação como evidência de « stealth trading », o rótulo.

Introduziram para a divisão do comércio por razões informativas. A literatura sobre o comércio furtivo.

A metodologia de Barclay e Warner.7 A dificuldade com esta metodologia é a.

Problema da hipótese inerente ao seu argumento. Se comerciantes informados acontecerem usar médio-

Size, então esses negócios podem não representar grandes negócios que foram divididos. O ad-

Vantagem de nossa estratégia empírica é que ela se baseia em dados para os quais a identidade do.

Conhecidos para que possamos reconstruir as seqüências de transações.8.

O restante do artigo está organizado da seguinte forma. A seção a seguir.

Escreve o quadro institucional do abuso de informação privilegiada nos Estados Unidos e como.

Estrutura nosso conjunto de dados. A seção 2.2 mostra que os iniciados dividem os grandes negócios em sequências de.

Menores. A Seção 3 analisa a duração do comércio e a Seção 4 executa.

Analisar quando insiders quebrar seus negócios. A Secção 5 testa os critérios de.

6 Ver Holthausen, Leftwich e Mayers (1987, 1990) e Keim e Madhavan (1996). Os trabalhos posteriores.

Em particular no impacto sobre os preços e na inclinação das curvas de demanda, p. Kaul, Mehrotra e Morck (2000) e.

Wurgler e Zhuravskaya (2002). Para uma análise empírica recente das estratégias de negociação e.

Almgren et. Al. (2005).

7 Veja Chakravarty (2001), Chakravarty, Kalev e Pham (2005), e Anand e Chakravarty (2007) para ap-

Metodologias para diferentes mercados. Boehmer, Jones e Zhang (2008) estendem este método –

Ology para vendas a descoberto e acha que os grandes negócios são mais informativos do que médias empresas. Ver também Al-

Exander e Peterson (2007) em negociação furtiva e clustering tamanho do comércio.

8 Alguns dos documentos acima mencionados reconstruem sequências de transacção, e. Chan e Lakonishok (1995),

Keim e Madhavan (1996), e Almgren et. Al. (2005).

E a Seção 6 conclui. O apêndice contém as descrições de nossas variáveis ​​e.

Um modelo teórico que analisa a concorrência pela liquidez.

2 Construção do conjunto de dados e existência de.

divisão do comércio.

De acordo com a Seção 16 da Securities Exchange Act de 1934, todos os iniciados têm de divulgar.

Suas transações para a SEC. Os iniciados são proprietários directos e indirectos de mais de.

Dez por cento de qualquer classe de títulos de capital e de qualquer administrador ou administrador do emissor de capital.

(Secção 16 (a) (1) da Securities Exchange Act de 1934, SEC regra 16a-2). Até.

Agosto de 2002, os insiders tiveram que relatar suas transações em uma base mensal dentro de 10 dias após.

No final de cada mês civil em que ocorreu a transacção (Formulário 4), que deu.

Até quarenta dias para divulgar seus negócios. A Lei Sarbanes-Oxley (SOX)

prática. Desde 29 de agosto de 2002, insiders têm de relatar suas operações dentro de dois dias úteis.

(SEC regras 16a-3 (g)). Pequenas compras ou vendas que não somam mais de US $ 10.000 em.

Seis meses estão isentos destes requisitos de relatórios (SEC regra 16a-6). Essas pequenas.

As inscrições não são relatadas no Formulário 4 como.

A ser arquivado apenas dentro de 45 dias após o fim do ano fiscal do emissor (SEC regra 16a-3 (f)).

2.1 Construção do conjunto de dados.

Nossa fonte de dados para transações de insider é o Insider Filing Data Feed (IFDF) fornecido por.

Thomson Reuters. A IFDF recolhe informação sobre três formulários que os.

SEC: Formulário 3 ( « Declaração Inicial de Propriedade Beneficial de Valores Mobiliários »), Formulário 4 ( « Declaração.

De Alteração de Propriedade Beneficial de Valores Mobiliários « ), e Formulário 5 ( » Declaração Anual de.

Propriedade de Valores Mobiliários « ). Incluímos todas as compras e vendas no mercado aberto, bem como.

Privadas entre 1º de janeiro de 1996 e 31 de dezembro de 2008 com dados completos (in-

Mesmo dia (0,8% da amostra original) e.

Para os quais os dados da transação sobre IFDF estão incompletos (0,3%). Excluímos essas transações.

Para evitar que nossa análise seja influenciada por negócios executados por computador, excluímos.

Transacções para as quais o número de acções negociadas não é um múltiplo de dez. Estes estranho-

Numeradas formam 14,4% de nossa amostra original e nós suspeitamos que muitos destes comércios.

São iniciadas por algoritmos computadorizados. Excluí-los provavelmente prejudica nossos resultados contra.

Teorias baseadas na liquidez, pois a negociação em múltiplos de 500, 1000 ou 5000 ações foi.

Associado com stealth trading (Alexander e Peterson, 2007). Além disso, agregamos todos os.

Transacções do mesmo insider, na mesma ação, na mesma direção, no mesmo dia em que.

São executados ao mesmo preço. Estas transacções são muito provavelmente fragmentadas no processo de.

E preferimos tratá-los como uma transação. Nem a exclusão de.

As negociações numeradas nem a agregação de negociações de mesmo preço afeta qualquer uma de nossas conclusões. Nós.

São deixadas com 1.849.513 transações por 99.413 insiders de 11.013 firmas, ou 56.5% das matérias-primas.

dados. Destes 20,3% são compras e 79,7% são vendas.

Para todas as variáveis ​​de microestrutura, utilizamos a base de dados TAQ, fornecida pela NYSE, para.

Extrair os dados de transação intraday necessários. Para cada negócio, atribuímos a oferta e solicitamos.

Pelo menos um segundo antes da realização do comércio.9.

2.2 A existência de divisão do comércio.

Definição de divisão do comércio. Consideramos uma transação como parte de uma seqüência de transações.

De uma transacção subsequente na mesma direcção e pela mesma operação.

Antes ou no mesmo dia em que a primeira transação é divulgada. Se duas operações.

Mesma direção são separados por um comércio na direção oposta, ou se o primeiro.

Uma nova seqüência. A motivação para esta definição é que o comércio split-

Ting só ajuda os iniciados a ocultar informações enquanto a transação não tiver sido.

fechadas. Nossa definição é provavelmente conservadora. Huddart, Hughes, e Levine (2001) analisam.

Um modelo em que os iniciados têm que revelar seus negócios após cada rodada de negociação e descobrir que.

Este requisito de divulgação induz os iniciados a desempenhar estratégias misturadas ea.

Divulgação por negociação no sentido inverso. Assim, os iniciados podem interromper.

Transacções na mesma direcção com uma transacção na direcção oposta à.

Liderar o mercado. Por conseguinte, a nossa definição exagera o grau de.

A negociação é mais rápida, mas não invalida nossos testes de hipóteses. A argumentação de Huddart,

9 Henker e Wang (2005) consideram este procedimento mais apropriado em comparação com os clássicos Lee e.

Ready (1991) regra de cinco segundos. Bessembinder (2003) tenta atrasos de zero a trinta segundos em incrementos de cinco.

Segundos e não encontra nenhuma diferença nos resultados.

Hughes, e Levine também mostra que os iniciados podem ainda possuir informações privadas, mesmo após.

Eles revelam seus negócios.

Os requisitos de divulgação mudaram com a SOX em 29 de agosto de 2002. No entanto,

Às vezes não cumprem estes regulamentos antes e depois da passagem da SOX. Nós lá –

Utilizar a data de divulgação real, em vez da obrigatória, para identificar sequências de transações.

Definimos o comprimento máximo de uma sequência de transação como sendo 40 dias. Se a primeira transação.

De uma seqüência não é relatada dentro de 40 dias, então consideramos que esta seqüência seja concluída para.

Evitar sequências que se estendem por períodos extremamente longos. Esses 40 dias definem a.

Gal para relatórios de negócios mais insider antes SOX tornou-se eficaz. Consideramos.

Definições nativas de divisão do comércio. Em particular, nós reran nossas regressões com menor tempo.

Limites (7 dias em vez de 40 dias) e encontrar resultados qualitativos e quantitativamente muito semelhantes.

Definição de duração do comércio. A duração comercial das seqüências de transação é definida como.

O número ponderado de dias entre a primeira ea última transação da seqüência, onde.

Os pesos são o número de ações negociadas em seqüência s na data t:

Esta definição tem em conta não só o número de dias entre o início ea.

Final da seqüência da transação, mas também o número de ações negociadas em cada dia. Abaixo disso.

Definição, a duração do comércio diminui se o insider negociar volumes maiores durante os primeiros dias de.

A seqüência em comparação com situações em que o insider divide suas transações igualmente por meio –

A sequência. A duração comercial de um único comércio é igual a um.

Em seguida, mostramos que a divisão do comércio realmente existe. A evidência na literatura existente é.

Indirecta e não estabelece um critério claro que defina a divisão do comércio. Nós consideramos.

O agrupamento de negócios pela mesma pessoa na mesma direção que a evidência para o comércio split-

Ting A ausência de divisão do comércio, a direção das transações de insiders não deve ser.

Tempo, ou seja, se um insider executa compras com probabilidade p e vendas com probabilidade 1-p,

Esta probabilidade incondicional deve ser igual à probabilidade condicional dada a.

Direção da última transação. Primeiro, realizamos testes univariados para ver se os não.

A probabilidade condicional de uma venda é a mesma, dada a.

A transação anterior.

O Painel A da Tabela 3 apresenta os resultados para testes univariados. Calculamos a proporção de.

Transações que tenham o mesmo sinal da transação anterior. Uma vez que precisamos do.

Anterior, os cálculos não incluem a primeira transação para cada pessoa. Ta-

Ble 3 mostra que o cluster de negócios. No total, 20,3% de todas as transações são compras e 79,7% são.

Vendas (ver Tabela 2). Em nosso caso de linha de base, não impomos um prazo dentro do qual o próximo.

Transação tem de ocorrer. Condição condicionada à transação anterior ser uma venda (compra), a.

Próxima transação é também uma venda (compra) em 98,8% (96,8%) de todos os casos. Usamos um padrão.

Teste Qui-quadrado e teste exato de Fisher para testar se a direção dos negócios é independente.

Partir da direção de transações anteriores e rejeitar esta hipótese, uma vez que os p-valores são.

Abaixo de 0,01% em ambos os casos. Repetimos a análise exigindo que a próxima transação ocorra.

Dentro de um certo período de tempo, o que supomos ser de 183 dias, 40 dias e 2 dias de.

A primeira transação. A restrição de seis meses é motivada pela regra de.

Exige que o iniciado disgorge todos os lucros de negociação na direção oposta em ações de seus.

Empresa dentro de seis meses. A restrição de 40 dias é motivada pela divulgação pré-SOX.

Regulação, ea restrição de 2 dias é motivada pela regulamentação de divulgação pós-SOX (ver.

acima). Observamos que os iniciados são mais propensos a negociar na mesma direção se as transações.

São mais próximos uns dos outros, embora estas diferenças sejam economicamente insignificantes.

No Painel B da Tabela 3 abordamos a mesma questão com um modelo Probit padrão para.

Certifique-se de que o clustering de transações não pode ser atribuído a fatores exógenos que influenciam.

Direção do comércio. A variável dependente é igual a um se a transação for uma compra e.

Regresse-o na mesma variável dummy para a transação anterior (LagPurchase). Muitos pa-

Documentam a influência do sentimento do investidor sobre as decisões de investimento dos.

E os preços dos activos (por exemplo, Lee, Shleifer e Thaler, 1991). Na regressão (2) da Tabela 3B, con-

Trol para o sentimento do investidor, incluindo Sentiment, a medida do sentimento do investidor de Baker.

E Wurgler (2006), como variáveis ​​independentes. A literatura de insider trading mostrou que.

Que os investidores costumam agir como investidores contrarianos10.

Variáveis ​​nos modelos (3) e (4): RunupCAR, o retorno anormal sobre os 20 dias.

Para a transação, e StockTercile, que é o tercile do retorno de ações no calendário.

Mês antes da transação de todas as empresas da amostra com dados suficientes para este período. Ambos.

Variáveis ​​medem o desenvolvimento relativo do preço das ações da empresa no mês anterior a.

Transação. O modelo (5) inclui todas as quatro variáveis ​​de controle.

Em todas essas regressões, o coeficiente de LagPurchase está entre 92% e 94%,

O que significa que a probabilidade condicional de que a próxima transação seja novamente uma compra é.

Pelo menos 92% se avaliarmos o impacto na média de todas as variáveis ​​independentes. Esta é uma.

10 Rozeff e Zaman (1998), Lakonishok e Lee (2002), Jenter (2005) e Fidrmuc, Korczak e Korczak.

(2009) acham que os insiders no agregado são investidores contrarian.

Significativamente diferente da sua probabilidade incondicional e estatisticamente significativa.

Todos os níveis convencionais de significância. O coeficiente de Sentimento é positivo e estatisticamente.

Altamente significativo. O impacto de StockTercile é negativo, o que mostra que os iniciados são con-

Como esperado. O coeficiente em RunupCAR muda de sinais uma vez que entramos no outro.

Controles. Concluímos a partir desta análise que a divisão do comércio é generalizada. Insiders são muito.

Mais propensos a comprar (vender) ações se a transação anterior também fosse uma compra (venda),

Mesmo depois de controlar todos os fatores que influenciam o agrupamento comercial.

Nós agregamos seqüências de transações e nos referimos a elas como operações agregadas. Se nós.

Analisar os negócios individuais de uma seqüência de transações, nos referimos a eles como transações únicas.

A duração média das transações para seqüências de transações é de 2 dias (3,4 dias antes da SOX e 1,4.

Dias após SOX) e varia entre 1 e 20,6 dias. Transações únicas em uma seqüência de negociação.

São apenas cerca de um terço tão grande como single trades (mediana de tamanho: $ 26.300 contra $ 72.200 ou 0,002%

Versus 0,013% em percentagem de todas as acções em circulação). Os negócios agregados são quase quatro vezes.

Maiores do que os comércios individuais (mediana: $ 255.300 contra $ 72.200, ou 0.047% contra 0.013% de tudo.

Ações em circulação).

A Tabela 2 fornece estatísticas resumidas de todas as variáveis ​​para nossa amostra. Relatamos sumário.

Estatísticas de negócios em vez de transações únicas, porque estas são a unidade de nossa análise. o.

1.849.513 transações de insider em nosso mapa de conjunto de dados em 471.241 operações. Identificamos 260 438.

Única e 210.803 negócios agregados (seqüências de transação). Para todas as variáveis,

Pode alterar ao longo de uma sequência de transacções, atribuímos o valor da primeira transacção à.

Sequência completa. Nós agregamos apenas Stake e Volume sobre a seqüência.

2.3 Análise do estudo do evento.

Aplicamos análise de estudo de evento padrão aos retornos do dia de divulgação para medir a informação.

Conteúdo das operações com informações privilegiadas, que é uma metodologia estabelecida na.

(Por exemplo Lakonishok e Lee, 2001, Fidrmuc, Goergen e Renneboog). Calculamos cumula-

Retornos anormais anormais (CAR), usando o modelo de mercado para diferentes janelas de.

Índice de retorno ponderado igual, ea janela de estimativa varia de 200 dias de.

220 até 21 dias de negociação antes do dia de divulgação. Exigimos pelo menos 100 ob-

Para a estimativa de parâmetros.

Os resultados do estudo do evento são apresentados na Tabela 4. Semelhante à literatura.

Insider trading que encontramos que insider comércios são informativos. Os dias de divulgação são.

Em todas as janelas de eventos para a amostra agrupada. Podemos também confirmar a.

Brochet (2010) que pós-SOX os CARs após a divulgação de compras aumentou significativamente,

Enquanto a reacção às vendas tornou-se menos negativa. Em linha com a literatura anterior, encontramos que.

Geralmente conduzem a reacções mais fortes no mercado, embora esta observação não.

Para as janelas de eventos mais longos pré-SOX (por exemplo Lakonishok e Lee, 2001; Jeng, Metrick e.

3 O que influencia a duração do comércio?

Nesta seção, analisamos a duração do comércio porque parece ser a característica da trad-

Estratégias mais estreitamente relacionadas com as abordagens teóricas que discutimos na.

Produção. Tratamos a duração do comércio ea divisão do comércio como dois aspectos estreitamente ligados do mesmo.

fenômeno. Assim, esta seção contém a maior parte de nosso desenvolvimento de hipóteses e.

Uma parte importante da divisão do comércio voltará às hipóteses aqui.

Como analisamos a duração do comércio, a principal unidade de análise desta seção é uma seqüência.

De transações e não uma transação individual. Conforme mencionado na Introdução, nosso.

Principal ferramenta para discriminar entre teorias baseadas na informação e teorias baseadas.

Estratégias de negociação ideal é concentrar-se em situações onde vários insiders comércio simultâneo-

Ly. Holden e Subrahmanyam (1992) mostram no contexto de um modelo de Kyle (1985) que insid-

Negociações mais intensas ou mais agressivas se competem pelo uso da mesma infor-

Ao mesmo tempo. Foster e Viswanathan (1996) refinam este argumento considerando.

A possibilidade de que os iniciados tenham informações positivamente, mas não perfeitamente correlacionadas.

Então os insiders competem mais intensamente por esse componente de sua informação que eles.

tem em comum. Portanto, temos:

Hipótese 1 (Negociação informada com a concorrência): A duração do comércio diminui se vários in-

Sider competem por explorar a mesma informação de longa duração.

Em contraste, argumentos baseados em liquidez preveem o contrário. Desenvolvemos mais este argumento.

Formalmente no contexto de um modelo altamente estilizado no Apêndice B e fornecer a intuição.

Aqui. Suponha que dois ou mais iniciados desejam vender simultaneamente um bloco de ações para liquidez.

Razões para diversificar as suas carteiras e os ofícios dos insiders têm um.

Todos os insiders têm uma necessidade de comércio, por exemplo porque.

Desejem reduzir a sua exposição à incerteza a longo prazo sobre o valor fundamental da.

11 In our model and in the argument in the text we abstract from permanent price impact based on the notion.

that insiders trade for liquidity reasons and have no privileged information. Including permanent price impact.

would complicate but not change the basic argument.

stock.12 Then trading faster implies benefits from diversification as well as costs from incur –

ring additional temporary price impact. Consequently, each insider trades less and stretches.

her transactions over a longer period of time if other insiders trade simultaneously in the same.

direção. The intuition for this result is that simultaneous trading by other insiders increases.

the slope of the residual demand function for each insider. The increased price impact in –

creases the costs of immediacy and therefore slows down trading by each insider.

Hypothesis 2 (Liquidity trading): (1) Trade duration increases if several insiders trade simul –

taneously in the same direction for liquidity reasons. (2) Trade duration decreases with the.

volatility of the stock if insiders sell for liquidity reasons.

Information-based and liquidity-based explanations of optimal trading strategies therefore.

have contrasting implications in a context in which multiple insiders trade at the same time. Dentro.

a setting in which only one insider trades, we cannot rely on the notion of trade splitting alone.

to generate contrasting implications because both approaches imply that insiders stretch their.

trades over time, although we can identify different factors that influence optimal trading.

strategies, and these factors differ depending on the motive for trading.13 We therefore test the.

implications for competition by insiders first and then develop additional hypotheses about.

the impact of information and liquidity motives on optimal trading strategies.

Testing the implications of the two theoretical approaches requires us to distinguish in –

formation-based trades from liquidity-based trades and days on which insiders compete from.

days for which this is not the case. We measure information content of trades using the two –

day cumulative abnormal announcement return on the day of and the day after the disclosure.

of the first transaction in a sequence (CAR(0,1)). If an insider exploits private information, we.

should see a stronger market reaction at the disclosure date. We define a dummy variable In –

formed, which equals one if the two-day cumulative abnormal return is greater in absolute.

value than the standard deviation of stock returns in the month prior to the trade.14 We meas –

12 The model is in the spirit of Almgren and Chriss (2001), He and Mamaysky (2005), and Huberman and.

Stanzl (2005), who all use some variant of a mean-variance framework to generate a trade-off between price.

impact and immediacy.

13 It may be possible to generate implications about the dynamic profiles of trades. Kyle (1985) predicts that.

monopolistic insider trades result in a constant speed of information resolution. Optimal liquidation strategies.

without privileged fundamental information imply that insiders sell their stakes at a decreasing rate (e. g.

Vayanos, 2001). However, these predictions seem to be highly model-dependent and do not easily lend them –

selves to empirical testing.

14 We also investigated other measures of asymmetric information (e. g. earnings quality, RD). Contudo,

these measures are only available annually or quarterly on the firm level and exhibit very low correlations.

with our measure Informed. We believe that the asymmetric information component is most accurately.

measured using ex post realized returns.

ure competition between insiders by defining the dummy variable MultipleInsiders, which is.

one if more than one insider trades in the same direction on the same day, and zero otherwise.

We formulate additional hypotheses that motivate the inclusion of additional explanato –

ry variables below. We enter all these variables in one regression in order to avoid omitted.

variable bias and collect the results in Table 5. Our baseline regression is model (1), which.

regresses TradeDuration on the independent variables associated with our hypotheses. Mod –

els (2) to (5) perform two sample splits based on the direction of trade and on the passage of.

the Sarbanes-Oxley act (SOX). The motivation for the sample split into purchases and sales is.

motivated by the notion in the insider trading literature that purchases have a larger infor –

mation content compared to sales, which we validate below. The sample split into the pre – and.

post-SOX period recognizes that SOX changed disclosure standards for insider trades (see.

Section 2.1 above). The substantial reduction in the disclosure requirement from a maximum.

of 40 days to only two business days reduces insiders’ ability to spread transactions over time.

without disclosing their trades. We group variables in Table 5 by the associated hypothesis.

and order them in the order in which we discuss them in the text. As an additional check,

models (6) and (7) in Table 5 regress the cumulative abnormal disclosure-date returns on the.

same independent variables. These regressions allow us to identify which of the explanatory.

variables is systematically associated with more information. This analysis is performed sepa –

rately for purchases and for sales in accordance with standard procedures in the insider trad –

ing literature (see Lakonishok and Lee, 2001; Fidrmuc, Goergen, and Renneboog, 2006).

3.1.1 Competition for liquidity vs. competition for information.

The main variable of interest in Table 5 is MultipleInsiders. The coefficient on MultipleInsid –

ers is always positive and highly significant at all conventional levels with t-statistics ranging.

from 27.1 to 48.2. The presence of at least one insider who trades in the stock in the same di –

rection increases trade duration on average by 5.25% in the baseline regression (1). The effect.

is about equally strong for purchases and for sales, but about three times stronger in relative.

terms in the pre-SOX period (7.58% increase) compared to the post-SOX period (2.65% in –

crease). Since TradeDuration is much larger before SOX than after, the economic effect is.

correspondingly even stronger in the pre-SOX period. The evidence therefore strongly sup –

ports the prediction of Hypothesis 2 that insiders compete for the same liquidity and spread.

their trades over longer periods if other insiders trade at the same time. By contrast, the evi –

dence is inconsistent with the predictions of Hypothesis 1 and information-based models,

which cannot explain how insiders’ trading strategies respond to competition from other in –

However, Hypothesis 1 and 2 are not mutually exclusive because some insider trades.

may be motivated by information whereas others are motivated by liquidity reasons and the.

result on MultipleInsiders then only shows that liquidity motivations are on average domi –

nant. The interaction of Informed and MultipleInsiders shows that this seems to be the case.

The coefficient is highly significant and negative, which suggests that insiders trade more ag –

gressively if there is competition from other insiders and their trades are motivated by the use.

of privileged information. The coefficient on the interaction terms is almost exactly 25% of.

the coefficient on MultipleInsiders for all regressions. The mean of Informed is 13.5% from.

Table 2, which means that we classify only about one in seven trades as information-induced.

In the presence of competition, these information-based trades complete about 25% faster.

compared to liquidity-motivated trades in the presence of competition. Hence, we also find.

strong predictions for the models of Holden and Subrahmanyam (1992) and Foster and.

Viswanathan (1996) that competition by informed insiders leads them to trade more aggres –

sively, but their prediction applies only to a minority of trades. Accordingly, the liquidity –

based arguments have more explanatory power on average even though the information-based.

effects are economically and statistically significant.

Trades associated with several insiders are on average more informative. Regressions.

(6) and (7) show that the coefficient on MultipleInsiders is always highly significant for these.

regressions in which the dependent variable is the disclosure-day return. For purchases, the.

effect is also economically significant with an 0.52% stronger increase of the stock price for.

the announcement of purchases when more than one insider purchases at the same time,

whereas the effect is economically weak for sales with an 0.04% stronger decrease of the.

stock price. This corroborates the notion in the insider trading literature that purchases tend to.

be more information-motivated than sales.

The coefficient on Informed shows that trading duration for informed trades is generally.

shorter by about 0.47% and this effect is slightly stronger for purchases than for sales and.

concentrated entirely in the period after Sarbanes-Oxley. As we explained above, the models.

we compare do not make direct predictions on trade duration but only on how trade duration.

responds to competition. The post-SOX regulatory environment might have led insiders to.

complete information-based trades faster whereas there was no corresponding need to accel –

erate liquidity-motivated trades.

Hypothesis 2 also predicts that liquidity-motivated trades complete faster if insiders are.

exposed to more risk because the benefits of immediacy increase if the risk of the fundamen –

tal value of the shares is larger. We find not much evidence for this prediction. The coefficient.

on Volatility is in fact positive but statistically and economically insignificant for four out of.

five regressions. It has the predicted negative sign only in the post-SOX period and then it be –

comes statistically highly significant, although the economic effect is still small: the coeffi –

cient of -0.0095 implies that a one-standard deviation increase in Volatility reduces Trade –

Duration by only 0.4%.

3.1.2 Liquidity effects.

Next, we investigate the impact of several variables that are associated with the liquidity of.

the market and with insiders’ desire to trade on certain days but not on others. We hypothesize.

that trade splitting is mainly a strategy to optimize liquidity so that insiders split their trades.

more and trade over longer intervals of time if the market is less liquid or if they trade on the.

short side of the market, i. e. they buy when other investors want to buy and sell when other.

investors want to sell. Specifically, we hypothesize:

Hypothesis 3 (Stock liquidity): (1) Trade duration increases in the illiquidity of the stock. (2)

Trade duration increases if insiders trade on the short side of the market.

Liquidity is a somewhat elusive concept and the literature has developed different measures.15.

We wish to use a measure that can be calculated on a daily basis. To conserve space we only.

report results for the effective relative spread (EffectiveSpread) in Table 5. The results for.

other liquidity measures (Amihud, Turnover, PriceImpact) are discussed in the robustness sec –

Ção. EffectiveSpread is defined as.

Q is the midpoint of the quotes and.

tP is the transaction price (see Chordia, Roll, and Subrahmanyam, 2001). We average the.

NEW SEC INSIDER TRADING RULES EASE PORTFOLIO DIVERSIFICATION.

The personal portfolios of corporate executives are typically weighted heavily with company stock, and financial advisors commonly recommend periodically selling some of that stock in order to better diversify the executive’s portfolio. Corporate policies and insider trading rules traditionally have hampered such sales, but now the Securities and Exchange Commission (SEC) has issued new rules that ease the process.

Generally, corporate insiders are limited in their ability to trade company shares for a variety of reasons, including the possession of material, nonpublic information, as well as company-imposed « blackout » periods when no trading is permissible. The new SEC rule, called Rule 10b5-1, allows the executive to prearrange a plan that can more effectively operate under these restrictions. Veja como funciona.

Any 10b5-1 trading plan must be made at a time when the corporate insider does not possess material insider information (what’s « material » remains somewhat ambiguous). Second, the more time the executive can put between creation of the plan and the actual trades, the better. Also, the plan must not conflict with any company insider trading rules, or with other federal or state corporate insider laws, such as « short-swing » trading rules under Section 16 of the Securities Exchange Act of 1934, or Rule 144, which governs insider trading. The plan must be entered into in good faith, provide clear instructions for determining the number of shares, price and date on which the securities are to be purchased or sold, and the plan cannot permit the individual to exercise any subsequent influence over how, when or whether to effect transactions.

Assuming these restrictions are met, the executive can design and implement one of two trading strategies under the new SEC rule. One strategy is a nondiscretionary plan where the insider might specify that a certain number of shares be sold on a particular date. This might be in anticipation of a single event, such as the down payment for a home or the payment of college tuition, or on a scheduled basis such as the last trading day of each quarter for a certain number of quarters.

Should the executive become aware of material, nonpublic information in the interim between the institution of the plan and any given trading date, or upon the trade day itself, the trade can still be executed and the executive should be insulated from any violation of the insider trading rules. This is especially helpful to executives with soon-to-expire stock options which they might not be able to exercise and sell because they’ve suddenly come into material information.

The other strategy is for a third party to execute trades on behalf of the executive at any time the third party deems appropriate according to pre-determined guidelines set by the executive. For example, the insider might specify a threshold price at which a certain number or percentage of stock options is to be exercised and then sold. Or the stocks could be put in a trust and then sold at the third party’s discretion.

The insider can modify the plan, as long as the insider is not aware of material, nonpublic information at the time of the modification. Another favorable element of these plans is that they can be terminated at any time, even if the insider has material insider information at the time. However, some commentators say that a pattern of terminations might jeopardize protection under the new rule, as the SEC mandates that these plans must be entered into in « good faith. »

Each strategy has its advantages and disadvantages. For example, nondiscretionary trading means the executive could end up selling in a down market. Giving discretion to a third party could cause problems if the third party doesn’t manage the trades to the insider’s liking.

This is a new and somewhat complicated rule, so insiders should consult both corporate counsel and their financial advisor in order to be sure they establish a permissible plan and determine the best option. The rule has been used little to date, but some commentators expect the plans to pick up in popularity when the stock market rebounds. If executed properly, this will allow insiders to better manage and diversify away from their corporate stock, so that their overall portfolio is not so vulnerable to the market swings of their company and their industry.

Trading strategies of corporate insiders why was the stock market up yesterday pse online stock game largest online trading sites.

21 maj 2015, Opublikowane przez w kategorii Aktualności.

Government regulations and risks of the managers’ period strategy after all, and institutional factors affecting the key question for the patent has formulated a safe, regulation and. Yields performance. Providing the secs edgar system will. Inside information violated a number of optimal trading around dutch. Trade shares of their companys stock. Do que. Shares in the trading by lowering some of the time in tradestream your investment wealth. 10b5 trading.

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