近年来,全球经济进入后金融危机的低迷阶段,我国经济也步入中高速增长的新常态。新常态时期,要保持经济平稳发展,需要提高金融服务实体经济的效率,深化金融体制改革,完善股票市场制度。在我国股票市场现有交易制度中,争议最多的是涨跌幅限制制度。在A股市场成立初期,投机氛围严重,股价波动剧烈,为防止股价暴涨暴跌,维护市场稳定,设立了涨跌幅限制制度。20年过去,资本市场实现了跨越式发展,作为一种干扰性的交易制度,涨跌幅限制对市场的作用受到越来越多的学者质疑。因此,研究涨跌幅限制制度对于市场的影响,对于推进股票市场改革有着举足轻重的意义。以往市场中,“内幕交易”等事件频频发生,信息非对称成为阻碍价格发现,加剧股价波动,降低市场效率,破坏市场秩序的关键。因此,要促进股票市场发展,首要问题是降低股票市场的信息不对称程度。有鉴于此,本文围绕涨跌幅限制对股票信息不对称程度的影响进行了全方位、多角度、深层次的研究,以此为市场制度改革提供政策建议。首先,本文通过文献研究法,从理论上分析了涨跌幅限制对股票信息不对称程度的影响,认为涨跌幅限制既可能增大股票信息不对称程度,也可能降低股票信息不对称程度。一方面,涨跌幅限制中断了价格的连续变动,非知情交易者不能及时从股价和成交量的变化中进行学习,导致信息揭示和传递的效率降低；而知情交易者为保持其信息优势以获取最大利益,会改变交易策略,企图掩盖信息,阻碍了信息的传播和发散,使得信息不对称程度加深。另一方面,股票涨跌停现象本身就是对信息的揭示,它给予投资者一段冷静的时间,引致非知情交易者尽可能挖掘隐藏的信息,使私有信息更快泄露；同时,由于股票在涨跌幅限制之外不能交易,知情交易者获取私有信息的积极性降低,减少了信息不对称程度。其次,本文通过实证研究法,围绕涨跌幅限制对股票信息不对称程度的影响,从以下四个角度展开了研究：第一,采用分段比较法,研究了A股市场共2373只非ST股票在2014年1月到2015年12月的涨跌情况和信息不对称状况。首先,在论证了EKOP模型测度A股市场信息不对称程度的适用性的基础上,引入含噪音交易假设的修正的EKOP模型。然后,用修正的EKOP模型分别测算了涨跌停股票数量较少的牛市初期和涨跌停股票数量较多的股灾时期的样本股的知情交易概率,对比得出市场的涨跌停股票数量越多,该时期股票市场的信息不对称程度越高。第二,通过分组比较法,研究了涨跌停股票与涨跌幅较大股票的信息不对称程度的差异。根据每个交易日的涨跌幅情况,动态地将所有样本股归属于各交易日的涨停股票组、跌停股票组、大涨股票组和大跌股票组,对各组股票的知情交易概率进行参数检验(Z检验),发现在牛市初期和股灾时期,涨跌停股票与涨跌幅较大股票的信息不对称程度均存在显著差异,证明涨跌幅限制与股票信息不对称程度有显著的正相关关系。第三,设置时间窗口,研究涨跌幅限制对股票信息不对称程度影响的时效性。在牛市初期和股灾时期分别选定涨跌停股票数量最多的交易日为事件日,2014年7月16日和2015年6月15日。根据事件日样本股是否达到涨跌幅限制分为涨停组,大涨组,大跌组和跌停组。借助非参数检验方法(K-W检验),比较了四组股票的信息不对称程度在事件日前后各十日是否存在显著的差异,发现：(1)在事件日,涨停组和跌停组股票的信息不对称程度在1%的显著性水平下高于大涨组和大跌组,证明股票达到涨跌幅限制当日,股票的信息不对称程度高；(2)在事件日以前,四组股票信息不对称程度不存在显著差异,否定了信息不对称程度高的股票更容易达到涨跌幅限制这一假设,证明股票达到涨跌幅限制才是事件日股票信息不对称程度升高的原因；(3)在事件日后第一个交易日,涨停组和跌停组股票的信息不对称程度在5%的显著性水平下高于大涨组和大跌组,随后的交易日,这种显著差异消失,说明涨跌幅限制对股票信息不对称程度的影响有短暂的持续性。第四,通过构建股票信息不对称程度影响因素的面板回归模型,研究了涨跌幅限制对股票信息不对称程度与其影响因素间关系的改变,进一步探索了涨跌幅限制对股票信息不对称程度影响的内部传导机制。在对股票信息不对称程度影响因素的理论分析的基础上,引入了涨跌停虚拟变量和涨跌停虚拟变量与各影响因素的交互项,构建了以知情交易概率为被解释变量,以虚拟变量、交互项及股票信息不对称程度的各影响因素为解释变量的个体固定效应模型。分析模型中各变量的回归系数得出：当股票达到涨跌幅限制时,公司规模增长对股票信息不对称程度的负向影响减弱,股价的绝对变化、成交量和振幅对股票信息不对称程度的正向影响增强,股票的信息不对称程度升高。最后,结合理论研究和实证研究,本文在定量的实证结果基础上,定性地分析了涨跌幅限制导致股票当日和次日信息不对称程度升高的原因和涨跌幅限制导致股票信息不对称程度与其影响因素间关系变化的原因,并针对股票市场制度改革提出了相应的政策建议。研究认为：(1)理性的交易者会在拥有私有信息且股票当日涨跌停价格接近均衡价格时尽可能多地交易,非理性交易者在获得私有信息后会立即交易,致使在存在私有信息的市场中,股票达到涨跌停首日多数交易为知情交易,知情交易概率较高。股票涨跌停会引发非知情交易者的关注和分析,加快私有信息的泄露。那么,在股票涨跌停次日,若私有信息尚未完全泄露,知情交易者会继续交易以获取信息收益,但交易次数将大幅低于涨跌停首日：若私有信息已完全成为公开信息,股票已达到均衡价格,知情交易者会与非知情交易者进行反向交易,获利离场；因此,在股票涨跌停次日,知情交易概率依然较高,但低于股票涨跌停日。(2)公司规模越小,股价越容易变化,涨跌幅限制的存在使知情交易者担心股价达到涨跌幅限制后不能交易而加大交易量,加快交易频率,使知情交易概率升高。同样的,股价变化越多,成交量越大,振幅越大,不知情交易者转变为知情交易者参与交易,噪音交易者对市场变化进行判断而增大交易。这不仅使股价迅速达到涨跌停而减少了知情交易机会,而且会有更多人分享信息收益,使知情交易者收益减少。因此,知情交易者会在股价变化大,成交量和振幅增大的情况下,增大交易频率和交易量,使市场知情交易概率升高,股票信息不对称程度加剧。政策建议：选定上海证券交易所或深圳证券交易所进行试点,取消涨跌幅限制。若试点市场的信息不对称程度降低,则进一步在整个A股市场取消涨跌幅限制。与以往的研究相比,本文的创新主要体现在以下四个方面：(1)论题的选定：以往的研究大多借助于换手率、价格等指标的变化,间接地从涨跌幅限制引发股票信息不对称的原因或涨跌幅限制下信息不对称带来的市场反应出发,推断涨跌幅限制与股票信息不对称的关系。与陈文不同,本文以知情交易概率作为信息不对称程度的代理指标,选定“涨跌幅限制对股票信息不对称程度的影响”为研究对象,对二者的关系进行正面的,直接的研究。(2)模型的论证：本文直面EKOP模型在测度A股市场股票信息不对称程度上存在的问题,一是指令驱动市场成交规则与做市商市场交易规则存在差异,二是有关市场参与者的假设与实际不符。在此基础上,本文首先充分论证了EKOP模型对A股市场的适用性,然后引入了修正的EKOP模型改进了传统EKOP模型假设中未考虑噪音交易的不足。实践证明,修正的EKOP模型计算结果符合实际,能更准确地衡量股票的信息不对称程度。(3)模型的构建：股票信息不对称程度受多种因素影响,在研究涨跌幅限制对其影响的传导机制时,本文全面考虑了股票信息不对称程度的各类影响因素,引入了涨跌停虚拟变量和涨跌停虚拟变量与各影响因素的交互项,构建了股票信息不对称程度影响因素的个体固定效应模型,使研究更全面,结论更可靠。(4)结论的延伸：本文不仅深入研究了涨跌幅限制引起股票信息不对称程度升高的原因,还从定价的角度讨论了本文结论对于其他领域研究的意义。本文研究得出涨跌幅限制会使股票信息不对称程度升高,而前人研究结论表明信息不对称风险是股票定价不可忽视的风险因子,那么,在不同股票市场中涨跌幅限制设置不同会导致股票信息不对称风险不同,而信息不对称风险不同会导致基本面指标一致的同一股票的价格不同。因此,本文的结论无疑为研究交叉上市股票价格差异提供了一个全新的视角。本文存在的不足：(1)由于数据收集困难,模型计算耗时长,本文只对比分析了涨跌幅限制在牛市时期和市场表现极端的股灾时期对股票信息不对称程度的影响,没有研究涨跌幅限制与股票信息不对称程度在熊市时期的相关关系；(2)本文分析了涨跌停股票在涨跌停当日和次日信息不对称程度升高的原因和涨跌幅限制改变股票信息不对称程度与其影响因素间相关关系的原因。但是,限于笔者资历浅薄,知识存在局限性,上述分析尚不能完美地诠释涨跌幅限制对股票信息不对称的影响路径,有待进一步拓展和研究。