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P2P法证券市场虚假陈述中运用

 论文栏目:证券市场论文     更新时间:2012-6-13 19:04:44   

P2P法证券市场虚假陈述中运用范文

中国证券市场自1990年成立到今天已走过了21年的历程。这21年中,为规范市场行为,国家出台了多部法律、法规,保障了市场的良好运行,其中《最高人民法院关于审理证券市场因虚假陈述引发的民事赔偿案件的若干规定》(以下简称《规定》)是于2002年12月26日由最高人民法院审判委员会第1261次会议通过的司法解释,旨在为正确审理证券市场因虚假陈述引发的民事赔偿案件提供法律依据,是证券民事侵权诉讼案件这一审判领域第一部系统的司法解释[1]。《规定》第十九条明确指出损失或部分损失由系统风险所导致的,应认定虚假陈述与损害结果之间不存在因果关系,故在司法实践中,赔偿额应剔除因系统风险所造成的这部分损失。但是《规定》制定之时,中国证券市场只有12年的发展历史,当时几乎没有因虚假陈述引发的民事赔偿案,即使是到了今天全国也只有寥寥数起案例而已,而其中科学合理地进行了系统风险的评估与测定的就更少了,所以《规定》中虽然指出在计算赔偿额时应剔除证券市场系统风险的影响,但是却没有明确说明评估和测量系统风险的具体方法,这使《规定》在司法实践中的指导作用大打折扣。笔者作为专家证人亲身参与了两起虚假陈述引发的民事赔偿案(湖南天一科技赔偿案和某汽车制造公司赔偿案)的审理,对股东索赔时段内证券市场的系统风险作了评估与测量,其评估与测量结果作为判决或庭外调解依据,得到了法院、原告及被告的认可,取得了良好的司法实践操作效果。在此,笔者将阐述在上述两起案件中使用的系统风险的评估和测定方法,称之为“P2P法”,即点对点法,希望能对以后此类案件审理的司法实践有所帮助,能为立法机构修改相关司法解释提供一些参考意见。

一、相关概念

1、系统风险

系统性风险是指证券投资总收益变动中由影响所有证券价格的因素造成的那一部分。经济的﹑政治的和社会的变动是系统性风险的根源,主要包括宏观经济风险﹑宏观调控政策风险﹑购买力风险﹑利率风险﹑社会政治风险及市场整体估值风险等,它们的影响几乎使所有证券以同样的方式一起运动且无法通过证券投资组合方式来规避[2]。

2、实施日、揭露日、基准日

虚假陈述实施日是指做出虚假陈述之日或者发生虚假陈述之日。虚假陈述揭露日是指虚假陈述在全国范围发行或者播放的报刊、电台、电视台等媒体上,首次被公开揭露之日。基准日是指揭露日之后虚假陈述影响的证券换手率达到100%之日,按上述方法在开庭前尚不能确定的,以揭露日后的第30个交易日为基准日。上述三个时间点的定义均摘自《规定》,笔者认为这三个时点的定义是合理科学的[3]。

二、司法实践中常用的系统风险的评测方法和不足之处

目前关于系统风险的计算还没有形成统一的算法,在司法实践中也仅有几起案例在审理过程中进行了系统风险的评估测定,其中江苏省高级人民法院审理的“苏万福诉南通科技投资集团股份有限公司虚假证券信息案”中使用的方法比较典型。

在此案中,法院选定了大盘综合指数、大盘流通总市值、行业板块指数和行业流通总市值四项指标来评估系统风险。但最终因为上证所板块指数的数据不健全而放弃使用该项指标,只采用其他三项指标。具体计算时,法院选取了两个时点来计算系统风险,其中起始时点选取了股东苏万福买入股票数量最多的一天,该日买入股票数量占全部股票数量的77%;终止时点为揭露日。法院计算出上述三项指标在两个时点间的变化值,然后综合分析各种情况取了一个中间值,将这个值作为苏万福索赔时段内证券市场系统风险的测评值。但笔者认为法院在“苏万福”案中采用的系统风险评估测定方法有很多不合理、不严谨的地方。

1、选取的指标可操作性不强

理论上讲,选取上述四项指标是科学的,但是采用大盘流通总市值和行业流通总市值这两项指标不具有可操作性,因为这两项指标均没有公开公布的连续具有可比性的数据,且如果案件时间跨度很大的话,如笔者参与的某某汽车制造公司虚假陈述案,实施日到揭露日长达4年多时间,其间股票市场发行了很多超级大盘股,还有大量转赠股、解禁股等上市流通,造成了大盘流通总市值和板块流通总市值的不可比增大(即并非股价上涨引致),所以这两个指标不经特殊处理已经无法反映证券市场的系统风险。而且在如此大的时间跨度下要剔除新股上市、转赠股、解禁股流通等因素的干扰在实践上具有不可操作性。“苏万福”案中,虽然剔除了新股发行的影响,但是没有剔除转赠股、解禁股流通等因素的干扰,而且此案时间跨度较小,操作上相对容易,可这种做法没有普遍适用性,特别是时间跨度大的案件。

2、时间点的选取不合理

“苏万福”案只选取了两个时间点,这种做法对于这个案件来说还是有一定合理性的,因为股东苏万福只在四个时间点上发生了交易,而系统风险计算的起始时点这一天中买入的股票就占了全部股票数量的77%,但是如果股东交易时点很多,而且在每个时点上买入的股票数量比较平均的话,如何选取起始时点就成了一个棘手的问题。另外,其终止时点的选取也不太科学,“苏万福”案是选取揭露日作为终止时点,但是虚假陈述行为一旦揭露,其对股价的影响往往不只是一个交易日(大庆联谊、蓝田股份虚假陈述行为揭露后,连续几个跌停且利空持续发酵影响一段时间),即使影响只有一个交易日,股东也来不及或者无法作出止损操作(虚假陈述行为揭露后开盘封死跌停,股东无法卖出其股票),所以用揭露日单一时点的数据来计算系统风险是不合理的。

3、计算方法不科学

“苏万福”案中,法院计算出三项指标的变动幅度以后,是通过综合分析人为地取了一个中间值,这个过程不够严谨,笔者认为应该对各项指标分别赋权然后取加权平均值,关于如何科学赋权笔者将在阐述“P2P法”时说明。另外,法院在剔除系统风险前股东的投资损失差额的计算上也存在一些不科学的地方。《规定》第三十一条和第三十二条给出了计算股东剔除系统风险前的投资损失差额的方法。其中第三十一条规定:“投资人在基准日及以前卖出证券的,其投资差额损失,以买入证券平均价格与实际卖出证券平均价格之差,乘以投资人所持证券数量计算。”第三十二条规定:“投资人在基准日之后卖出或者仍持有证券的,其投资差额损失,以买入证券平均价格与虚假陈述揭露日或者更正日起至基准日期间,每个交易日收盘价的平均价格之差,乘以投资人所持证券数量计算。”[4]因此,在所有因虚假陈述引发的民事赔偿案中,法院都是根据《规定》及相关的司法解释按下面的公式计算买入证券的平均价格和卖出证券的平均价格的:买入证券的平均价格=(实施日至揭露日间买入证券的总交易额-实施日至揭露日间卖出证券的总交易额)÷(实施日至揭露日间买入的证券总数量-实施日至揭露日间卖出的证券总数量);卖出证券的平均价格=揭露日至基准日间卖出证券的总交易额÷卖出证券的总数量。卖出证券的平均价格的计算方法是合理的,但是买入证券的平均价格的计算方法却有不妥之处。

试想,如果原告在实施日至揭露日间高价买入了大量股票,然后又低价卖出其中的大部分,在这种情况下,买入证券的交易额与卖出交易的交易额的差很大,而买入证券的数量与卖出证券的数量的差很小,两者相除得出的买入证券的平均价格将变得很大;再试想另一种情况,原告在实施日至揭露日间卖出证券的交易额大于买入证券的交易额,那么按上述方法计算出来的买入证券的平均价格就是负数。上述两种情况,笔者在参与审理的案件中都发生过,出现了买入证券的平均价格高达一千多元和负几十元的计算结果,这与证券市场的实际情况发生了严重偏差,不符合实际情况,中国A股市场自有股票交易以来,还没有哪支股票的交易价格达到过一千多元,也没有哪支股票的价格是负的。以上都是笔者在司法实践中发现的一些问题,针对这些问题,笔者以参与的司法实践为基础,进行了长期的思考和研究,探索总结形成了自己的系统风险评估测定方法,总结起来就是“P2P法”。

三、证券市场系统风险评估与测定的“P2P法”

按照《规定》的相关条文,只有实施日至揭露日之间买入的证券在揭露日至基准日间卖出或持续持有所造成的损失应认定为与虚假陈述有因果关系,因此只需计算造成损失的交易的系统风险即可[5]。“P2P法”的基本思路是:首先确定揭露日至基准日卖出或持有且发生了损失的股票是何时买入的,然后选取描述系统运行的指标,如上海证券综合指数或深证成分股指数、行业板块指数及板块流通总市值指数等,对买入时点和卖出时点(这就是笔者将这种方法称为点对点法的原因)的系统风险进行加权计算,最后对各笔交易的系统风险求平均值即可得出股东买卖股票发生损失时段内整体系统风险的大小。

具体评估方法和步骤如下:

1、确定卖出股票的买入时点

将原告在揭露日前所有受虚假陈述影响的证券的买入交易(揭露日以后的买入交易,按照《规定》的解释是在明知虚假陈述存在的情况下进行的投资,是非理性行为,不计算损失)和基准日前所有的卖出交易的详细信息从原告交易记录中筛选出来,按照会计学上的先进先出原则确定每一笔卖出交易卖出的股票是哪一笔买入交易买入的。通过上述过程,我们可以确定:一是原告在揭露日前已经卖出了多少股票,按照《规定》的损失确认原则,这部分交易产生的损失与虚假陈述间没有因果关系。二是原告在揭露日至基准日间每笔卖出交易卖出的是哪笔买入交易买入的股票。这样一来,我们一方面可以确定每笔卖出交易的损益情况,若卖出价高于买入价,则原告从这笔交易中获利,该笔交易没有损失,若卖出价低于买入价,则原告在这笔交易中发生了损失。另外,若买入时点在实施日之前,则原告的这笔损失与虚假陈述没有因果关系,也不应计入损失;另一方面,我们可以明确知道发生了损失的股票交易的买入时点和卖出时点,通过对这两个时点的系统风险进行计算我们可以得出单笔交易的系统风险是多大。三是原告在揭露日至基准日之间持续持有了多少股票以及这些股票是在哪笔交易中买入的。若买入的价格高于揭露日至基准日间的该股票均价,则原告因持续持股发生了损失,若买入价格低于揭露日至基准日间的该股票均价,则原告未因持续持股遭受损失。四是剔除系统风险前的投资损失差额。将每笔交易的损失,包括因低价卖出遭受的损失和持续持股的损失加总,即可得出股东在剔除系统风险前的投资损失差额。

2、对计算系统风险所采用的指标进行赋权

笔者在评估系统风险时一般采用三个指标:大盘指数,如上证综指或深证成指,虚假陈述涉及的股票所在的板块指数及板块流通总市值指数。在“苏万福”案中,江苏高院因为没有公开权威的板块指数而没有采用这项指标,实际上,虽然没有公开权威的板块指数,但许多中介资讯公司和证券公司都建立发布了板块指数,如Wind资讯提供的板块指数,这是业内公认的权威数据,笔者在计算时都是采用Wind资讯的板块指数。在上文中笔者曾论述了大盘流通总市值和板块流通总市值这两项指标在实践中的不可操作性,这里笔者采用板块流通市值指数这个指标代替上述两项指标,这是因为,笔者发现很多股票行情分析软件内置了自定义板块流通总市值指数模块,是板块流通总市值的指数化,这个模块自动剔除了新股、转赠股、解禁股上市流通等干扰项的影响,能够很好地反映板块市值因股价涨跌而发生的波动,也能够方便地取得不同时点的数据。板块流通总市值指数的计算方法是:设基期的板块流通总市值指数为1000,则某日的板块流通总市值指数=某日的板块流通总市值÷基期的板块流通总市值×1000。对于X日买入的股票在Y日卖出,笔者是这样计算其中的系统风险的:系统风险=a×(Y日的大盘指数-X日的大盘指数)÷X日的大盘指数×100%+b×(Y日的板块指数-X日的板块指数)÷X日的板块指数×100%+c×(Y日的板块流通总市值指数-X日的板块流通总市值指数)÷X日的板块流通总市值指数×100%,其中a、b、c分别为三个指标的权重,且a+b+c=1。这就涉及到赋权的问题,之前某些案例是人为对指标赋权的,笔者认为这样做缺乏科学性。笔者在司法实践中是分别以上述三项指标为自变量,以虚假陈述涉及的股票价格为因变量进行一元线性回归分析,得出三个回归方程,股价=A1×大盘指数+B1,股价=A2×板块指数+B2,股价=A3×板块流通总市值指数+B3。A1、A2、A3为回归系数,B1、B2、B3为随机误差项。通过解方程a∶b∶c=A1∶A2∶A3和a+b+c=1得出三项指标的权重a、b、c。在做回归分析前,可以先对上述三项指标和股票价格做相关性分析,按照统计学的原则,若某项指标与股票价格的相关系数小于0.3,则应认为该项指标与股票间的线性关系较弱,应放弃采用该指标,也不必用该指标进行回归分析。实际上,某股票价格的涨跌与大盘及板块的涨跌是高度联动的,股票价格与上述三项指标一般都存在着较强的相关关系。统计学上认为两组数据间的相关系数在0.8以上就说明这两组数据存在着显著的相关关系,而笔者在某某汽车公司虚假陈述案的评估中计算发现,该汽车公司的股价与上述三项指标间的相关系数都在0.92以上,也就是说该公司的股价与上述三项指标几乎是线性相关的。所以对涉及的股票价格和上述三项指标进行一元线性回归分析,并依此进行赋权是科学合理的。

3、计算系统风险的大小

先求出单笔发生损失的交易的系统风险,然后求算术平均值得出总的系统风险。单笔交易的系统风险就分两种情况进行计算:(1)因为卖出发生损失的系统风险。系统风险=a×(卖出时点的大盘指数-买入时点的大盘指数)÷买入时点的大盘指数×100%+b×(卖出时点的板块指数-买入时点的板块指数)÷买入时点的板块指数×100%+c×(卖出时点的板块流通总市值指数-买入时点的板块流通总市值指数)÷买入时点的板块流通总市值指数×100%..。(2)因持续持股发生损失的系统风险。这时应采用买入时点和揭露日前一个交易日的各项指标的数值进行计算,因为虚假陈述行为揭露后,系统对虚假陈述行为作出了反映,要准确评估系统风险的影响必须采用揭露日前一个交易日的数据。在这种情形下,系统风险=a×(揭露日前一个交易日的大盘指数-买入时点的大盘指数)÷买入时点的大盘指数×100%+b×(揭露日前一个交易日的板块指数-买入时点的板块指数)÷买入时点的板块指数×100%+c×(揭露日前一个交易日的板块流通总市值指数-买入时点的板块流通总市值指数)÷买入时点的板块流通总市值指数×100%。最后对所有单笔交易的系统风险求算术平均值即可得出股东买卖股票发生损失时段内整个系统风险的大小。

四、“P2P法”在司法实践中的应用

“P2P法”正是笔者在湖南天一科技案和某某汽车制造公司赔偿案中使用的系统风险的评估和测定方法。司法实践证明这种证券市场系统风险的评估测定方法是科学性、合法性、合理性、可操作性有机统一的,也是法院、原告及被告能够达成最大共识的证券市场系统风险的评估测定方法。在此,笔者以某某汽车制造公司虚假陈述案中的一位股东为例,做一个“P2P”法的简单应用分析,为方便起见,笔者选取了一位交易记录相对较少的股东为例。该股东的交易记录见表1。从表1可以看出该股东在实施日至揭露日期间分三次买入了8700股股票,并于揭露日至基准日间的一天(2009年2月12日)一次性全部卖出,卖出价格低于三次买入交易的成交价,因此该股东三次买入交易买入的股票卖出时均发生了损失。用“P2P法”计算该股东遭受的损失中系统风险所占的比例,首先要用公式“系统风险=a×(卖出时点的大盘指数-买入时点的大盘指数)÷买入时点的大盘指数×100%+b×(卖出时点的板块指数-买入时点的板块指数)÷买入时点的板块指数×100%+c×(卖出时点的板块流通总市值指数-买入时点的板块流通总市值指数)÷买入时点的板块流通总市值指数×100%”分别求出三笔买入交易买入的股票在卖出时造成的损失中系统风险所占的比例。

对该股东而言,三个买入时点分别为2007年9月10日﹑2008年4月22日和2008年6月12日,卖出时点为同一天即2009年2月12日;然后对结果求算术平均值,得出该股东所遭受的损失中整个系统风险的比例。计算的关键在于权重a、b、c的确定。首先,笔者选取该案16位股东106个交易时点的上证综指﹑wind资讯汽车板块指数﹑大智慧汽车板块流通总市值指数的数据,利用统计软件SPSS分别与某某汽车公司的股价数据做相关分析,得出三个指标与某某汽车公司股价的相关系数分别为0.921﹑0.931和0.941,说明三个指标与该公司股价间存在着显著的线性相关关系,因此可以做进一步的一元线性回归分析。利用SPSS做一元线性回归分析得出,上证综指(S)与该公司股价(C)间近似存在着C=0.002S-0.231函数关系;万得资讯汽车制造板块指数(W)与该公司股价(C)间近似存在着C=0.004W+2.012的函数关系;汽车板块流通市值指数(L)与该公司股价(C)间近似存在着C=0.003L+1.859的函数关系;然后,联立方程a∶b∶c=0.002∶0.004∶0.003和a+b+c=1,得出权重a≈0.22,b≈0.45,c≈0.33。将权重和三项指标在各时点的数据代入公式,得出三笔买入交易买入的股票在卖出时所遭受的损失中系统风险所占比例分别为60.80%、47.60%和30.79%,求算术平均值得出该股东所受损失中整体系统风险所占的比例为46.40%。需要注意的是,该股东的交易情况比较简单,在实施日至揭露日间只有买入交易没有卖出交易,在揭露日至基准日之间也没有持续持有股票,若存在这两种情况,则需按上文提到的方法,首先依据先进先出原则确定实施日至揭露日间已经卖出了多少股票及揭露日至基准日间卖出或持续持有的股票是在哪一笔买入交易中买入的,然后按“P2P法”计算整体系统风险的大小。

目前,国内关于系统风险的研究刚刚起步,笔者希望“P2P法”的提出能够为以后的案件审理和相关法律、法规的修订提供一个参考,也希望能够有更多的学者参与到系统风险评估测定的研究中来,共同促使相关理论和法律的完善。


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