下一篇文章我想要写多样化经营(diversification)对公司价值(market value)的影响，或者收购/并购的影响(acquisitions/mergers)。如果大家有其他建议，也请留言。

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（转载请征得作者本人同意。）

本文没有荐股。文中提到的股票为化名。

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希望大家能多从信息的角度来看问题，很好玩的。

 

开篇问题：假设我们开启上帝视角，发现有两个公司的市值，市盈率，杠杆，现金流，营收，股东结构，CEO能力等等所有指标都完全一样，唯一的区别就是对于没有上帝视角的投资者来说，一家公司完全透明，而另一家公司就像是一个黑洞。问：如果今天买入两家公司的股票，你觉得哪一家的股价更低？如果明天这两家公司的信息都完全无保留的公开，你期望它们的股价会有什么不同？你在哪一只上获得的收益率更高？

一．信息不对称的背景介绍

（注：本节与股票投资无直接关系，心急者请看二。）

信息不对称指交易的双方中一方比另一方拥有更多的信息，这种不平衡既包括一方比另一方拥有的信息多，也包括一方比另一方获取信息的速度更快。一般来说，信息不对称会导致交易不能公平地进行，其中一方会蒙受一定的损失，在极端情况下可能由于逆向选择而导致市场失灵，不能达到稳定的均衡点，最终崩溃。信息不对称的理论发展有赖于3篇吊炸天的学术文章，其主要作者也因为对信息不对称的研究而获得了2001年诺贝尔经济学奖，如下：

上世纪70年代，Akerlof (1970) 发表了一篇吊炸天的文章，”The Market for Lemons”，在文中他用简洁的数学公式证明了信息不对称会导致二手车市场发生逆向选择，从而市场崩溃。这篇帮助他获得诺贝尔奖的文章，竟然在投稿时被拒了好几次，让我等情何以堪。。。自此信息不对称 (information asymmetry) 开始被学界系统的研究。下文是二手车市场崩溃的分析：由于市场内二手车质量参差不齐，买家肯定不如卖家对二手车的了解多，因此买家为了防止高价买破车而只会出相当于市场平均质量的价钱，但是由于此价钱远远小于高质量二手车的价值，高质量车的卖家会选择退出市场，导致市场的二手车平均质量再次下降。。。开始下一个循环，直到市场崩溃

 

1973年，Spence的文章“Job Market Signaling” 横空出世，在此文中斯宾塞最重要的研究成果是市场中具有信息优势的个体为了避免与信息不对称相关的一些问题发生，如何能够将其信息“信号”可信地传递给在信息上具有劣势的个体。例如，在Job
Market，相比于招工者来说，求职者当然对自身的素质了解的更多，因此拥有信息的优势。招工者在实际录取求职者之前，是不可能完全了解求职者的素质的。为了解决这个问题，Spence提出求职者的学历，证书等证明其实都可以是可以证明求职者自身素质，向招工者传递信息的信号。麦当劳的招牌也可以看做质量保证的signal。在金融市场里，公司的annual
report, investor’s conference, new debt issuance, new equity issuance, diversification, acquisition through tender offer等其实都传达了不同的信号来尽可能的消除investors和managers之间的信息不对称（这些很有意思，建议大家google一下学习学习）。那么在其他领域有没有应用呢？有，你以为为什么大家都握着方向盘拍照。。。

 

1975年，Rothschild和Stiglitz发表了文章”The Theory of “Screening”, Education and the Distribution of Income。如果说Spence的方法是站在信息优势方的角度来解决不对称问题的话，此文的方法（Screening）即是站在劣势方的角度去解决问题。简单来说，这篇文章提出，信息劣势方为了减弱非对称信息对自己的不利影响，通过设计一系列的方法（契约、合同）来identify and label the qualities of individuals or commodities。最常见的应用就是保险合同的设计，保险公司通过设计不同coverage，不同deductible等的合同，来甄别出风险最高的顾客。例如，一般来说coverage特别全面且deductible比较少的顾客，往往有更高的事故风险。

 

同理，相亲前你问的各种问题，房子车子票子，都是你screen相亲对象的手段哦

 

二．金融领域的信息不对称(AI)及相关指标

在金融领域，信息不对称已成为近些年的热门研究，基本上所有topic里都能看到信息不对称的身影。以下是几个关于信息不对称程度的指标：

1） 投资者与投资者之间的信息不对称(AI)

A.
Liquidity (trading volume) ↑ → AI ↑。

这个不难理解，如果一半投资者强烈看涨，一半强烈看空，结果肯定就是交易量迅速放大，但是还需要你根据自己对该股票的了解，猜测未来走势。

B.
Bid-Ask Spread ↑ → AI ↑

买盘和卖盘价差越大，信息越不对称。

C. Stock volatility ↑ → AI ↑

即股票波动越高，信息越不对称。

2） 投资者与管理层之间的信息不对称 （Managers VS Investors, or Insiders VS Outsiders）

A.
Number of Analyst Forecasts ↑ → AI ↓

为一个公司做分析预测的分析员越多，说明这个公司越透明。

B.
Forecast Error ↑ → AI ↑

C.
Forecast Dispersion (多个分析师预测值的标准差)↑ → AI ↑

第一张图是SNSS，我们可以看到有很多研究员跟踪，很容易算出标准差是1.17。

第二张图是500彩票，只有两个研究员跟踪，估值的标准差4.24，所以不管从这个角度看，SNSS比500更透明一点，但是要注意，这两个指标只说明了部分的信息不对称，综合考量所有指标的话，结果并不确定。

D.
Standard Errors of Residuals of Valuation Model↑ → AI ↑

这一指标需要大家动动笔头运算了，甚至很多金融系的教授都会搞错。如果我们用Carhart 4-factor Model （当然业界实际中用这个模型的不多）分析公司的估值，最后一项就是我们需要考察的指标。

 

E.
Earnings Management ↑ → AI ↑

这个指标同样需要花一定功夫去算，算法参见Philippon
(2006)-JFE。简单来说，如果CEO操纵earnings announcements的行为越多，说明管理层与投资者的信息不对称越大。

F.
Institutional Ownership ↑ → AI ↓

这个很容易理解，机构一般较散户拥有更多信息，也会更积极的参与到对公司的监督中去，所以机构持股越多，信息不对称越少。

 

3） 其他指标

其实类似的指标很多，只要你用心去找，并且逻辑上说得清，基本都可以。例如公司的leverage ratio，CEO跟媒体的关系，市值低的AI高等等。

 

叁．应用

很多人都说中概股在美国的估值都偏低，回A股就轻松破百亿。这主要就是因为中概股有巨大的信息不对称，以XX为例：

1.
首先中概股的公司都在中国，这样投资者就不方便去公司实地考察，很多公司网上披露的子公司地址甚至都是空房，所以投资者在对中概股估值时为确保未来的收益率，肯定会要求一个discount。

2.
美国人有几个懂中文的。。。机构持股需要雇佣了很多中国人做翻译调查工作，增加成本。

3.
中国公司的媒体公关很差，基本很少见到CEO露面。XX为了解决这个问题，雇佣了Abc当联名CEO，但是这家伙基本不露面，信息不对称的问题依旧没解决。

4.
等等。。。

有些人问，XX手里的现金现在已经比市值高了，那么现在买XX是不是稳赚不赔呢？

不是的，假如说XX的正常价值是15块，但是由于XX巨大的信息不对称问题，投资者不可能按15块估值的：

因为是中概股，首先要有个discount，即15*80%。

高层离职，原因全是personal reason，15*80%*80%。

逆向收购上市，一般来说，现金收购是好消息，股票收购是坏消息（一般当管理层认为股票被高估时，才会发行股票收购）。具体进展未披露，15*80%*80%*80%。

公司新收购的业务太多，而且具体细节不清。公司的复杂度上升，信息不对称上升，15*80%*80%*80%*80%=6.14，所以投资者只愿意付6.14。

当然，上面的discount rate是我瞎写的，它具体到每一个股票上的每一项都应该是不同的。，也可能还有别的方面的信息不对称，具体数值需要大家长时间跟踪一个股票才能慢慢了解。

 

四．结语：

让我们再回到开篇问题，现在大家是不是对信息不对称有更多了解了。在这两个公司中，信息不对称的公司当然目前的股价比较低，这个折价反映了投资者对信息不对称的恐慌及对未来的不确定。明天当两家公司都完全透明了之后，公司估值应该相同，但是由于目前信息不对称的公司的估价是折价的，所以收益率更高。

以上也解释了药股（特别是小药股）的迷人之处，巨大的信息不对称导致了巨大的收益率，当然也可能导致破产，简直是巨量多巴胺的分泌，过山车一般的快感，，所以大家在配置信息不对称的股票时，尽量不要重仓，风险太大。