股票波动是相互关联的，并在不同的市场网络中放大

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英文标题：
《Stock fluctuations are correlated and amplified across networks of
  interlocking directorates》
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作者：
Serguei Saavedra, Luis J. Gilarranz, Rudolf P. Rohr, Michael Schnabel,
  Brian Uzzi, Jordi Bascompte
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  Traded corporations are required by law to have a majority of outside directors on their board. This requirement allows the existence of directors who sit on the board of two or more corporations at the same time, generating what is commonly known as interlocking directorates. While research has shown that networks of interlocking directorates facilitate the transmission of information between corporations, little is known about the extent to which such interlocking networks can explain the fluctuations of stock price returns. Yet, this is a special concern since the risk of amplifying stock fluctuations is latent. To answer this question, here we analyze the board composition, traders\' perception, and stock performance of more than 1500 US traded corporations from 2007-2011. First, we find that the fewer degrees of separation between two corporations in the interlocking network, the stronger the temporal correlation between their stock price returns. Second, we find that the centrality of traded corporations in the interlocking network correlates with the frequency at which financial traders talk about such corporations, and this frequency is in turn proportional to the corresponding traded volume. Third, we show that the centrality of corporations was negatively associated with their stock performance in 2008, the year of the big financial crash. These results suggest that the strategic decisions made by interlocking directorates are strongly followed by stock analysts and have the potential to correlate and amplify the movement of stock prices during financial crashes. These results may have relevant implications for scholars, investors, and regulators.
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中文摘要：
法律要求上市公司的董事会中必须有大多数外部董事。这一要求允许同时在两个或两个以上公司的董事会中任职，产生通常所说的连锁董事会。虽然研究表明，连锁董事网络有助于公司之间的信息传输，但人们对这种连锁网络在多大程度上可以解释股价回报的波动知之甚少。然而，这是一个特别令人担忧的问题，因为放大股票波动的风险是潜在的。为了回答这个问题，我们分析了2007-2011年间1500多家美国上市公司的董事会组成、交易员认知和股票表现。首先，我们发现连锁网络中两家公司之间的分离程度越小，它们的股价收益之间的时间相关性就越强。其次，我们发现交易公司在连锁网络中的中心地位与金融交易者谈论此类公司的频率相关，而这种频率又与相应的交易量成正比。第三，我们发现，在2008年金融大崩溃的那一年，公司的中心地位与其股票表现呈负相关。这些结果表明，相互关联的董事会做出的战略决策受到股票分析师的强烈关注，并有可能在金融崩溃期间关联和放大股价的走势。这些结果可能会对学者、投资者和监管机构产生相关影响。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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PDF下载：
--> Stock_fluctuations_are_correlated_and_amplified_across_networks_of_interlocking_.pdf (338.39 KB)

2022-5-7 02:08:51 上传

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关键词：Corporations Quantitative Fluctuations proportional Applications

股票波动在连锁董事的网络中相互关联和放大*, Luis J.Gilarranz、Rudolf P.Rohr1,2、Michael Schnabel3,4、Brian Uzzi3,4和Jordi BascompteIntegrative Ecology Group（EBD-CSIC）Calle Am’erico Vespucio s/nE-41092 Sevilla，弗里伯明杜穆斯堡大学生物生态学与进化系斯宾尼特，瑞士西北复杂系统研究所弗里德堡10CH-1700，美国伊利诺伊州西北大学伊万斯顿凯洛格管理学院，60208。*写信给谁。电子邮件：serguei。saavedra@ebd.csic.es.电话+34 954466 700（分机1330），传真+34 954 621 125.法律要求上市公司的董事会中必须有大多数外部董事。这一要求允许同时在两个或多个公司的董事会中任职的董事存在，从而产生通常所说的相互关联的董事会。虽然研究表明，连锁董事网络有助于公司之间的信息传输，但对于这种连锁网络在多大程度上可以解释股价回报的波动，我们知之甚少。然而，这是一个特别令人担忧的问题，因为放大股价波动的风险是潜在的。为了回答这个问题，我们分析了2007-2011年间1500多家美国上市公司的董事会组成、交易员的看法和股票表现。首先，我们发现连锁网络中两家公司之间的分离程度越低，它们的股价回报之间的时间相关性就越强。

其次，我们发现，交易公司在连锁网络中的中心地位与金融交易员谈论此类公司的频率相关，而这种频率又与相应的交易量成正比。第三，我们发现，在2008年金融大崩盘的那一年，公司的中心地位与其股票表现呈负相关。这些结果表明，连锁董事会做出的战略决策受到股票分析师的强烈关注，并有可能在金融崩溃期间关联和放大股价的变动。这些结果可能会对学者、投资者和监管机构产生相关影响。关键词：股票市场、公司治理、连锁网络、信息传输、金融交易员1介绍根据美国的公司治理标准（1），上市公司的董事会必须至少有三名董事，外部董事占多数（2,3）。通常，这些外部董事要么与不同的公司有主要关系，要么是自营职业者，要么是退休的（2）。这允许一名董事同时担任两个或多个公司的董事会成员，包括或不包括他们自己的董事会成员，从而产生通常所说的连锁董事会（2-5）。反过来，连锁网络的出现是许多相互关联的连锁董事会（2,3）的结果。事实上，连锁网络一直是众多研究的焦点，分析它们在公司业绩、组织失败、经济衰退、霸权、CEO薪酬、公司销售价格、股票同步性和公司服务价格等方面的作用（2,3,6-10）。

然而，迄今为止最强烈的共识是，连锁网络主要有利于公司之间的信息传输（3、5、11）。例如，当联锁网络的中心公司可以通过从其联锁董事会收集的信息更快地采用新的市场战略时，这种信息优势已经被观察到（12，13）。一个有待回答的主要问题是连锁网络是否会影响市场过程（3）。董事会成员通常是大股东，向投资者报告财务策略（2,3）。事实上，之前的研究表明，连锁董事会可能在股票分析师收集的信息中发挥重要作用，尤其是在有大量媒体报道的情况下（14）。这是监管机构特别关注的问题，因为放大股票波动的风险是潜在的（2,3）。事实上，这个问题早在20世纪初就在美国国会引发了重要的行动（2）。《克莱顿法案》第8节明确禁止连锁，如果关联公司合并为一家公司将违反反垄断法（2,4）。多年来，这些行动促进了连锁董事会数量的减少，尤其是在金融部门（3）。然而，即使有这些限制，研究表明，金融冲击也可以通过连锁网络传播，而不管公司之间的分离程度如何（2、3、15–17）。为了阐明上述问题，我们研究了连锁网络在多大程度上可以解释股票波动。我们分析了1500多家美国上市公司的董事会组成、交易员认知和股票表现方面的数据（详见附录）。

为了捕捉各种金融时期连锁网络的行为，我们将重点分析2008年金融大崩盘所涵盖的时期及其前后的金融时期。我们使用从RiskMetrics（18）中提取的数据，该数据是2007-2011年对1500多家大型美国上市公司董事会组成的年度汇编。这些公司的每日收盘价是从WRDS数据库（19）中提取的，股票根据雅虎财务标准（20）在市场部门中分类。我们利用2007-2009年期间oneUS trading Firm交易员之间的交易数据和电子通信，分析交易员对这些交易公司的看法（21,22）。在这里，我们探讨了联锁网络在多大程度上可以解释股票相关性，联锁网络和股票市场之间的可能联系机制，以及这种关联的潜在影响。结果2。1网络特征我们从2007年到2011年每年都建造联锁网络，仅由特定年份观察到的分级公司形成。如果两家公司在同一年至少有一名董事会成员，那么它们之间就建立了联系。与之前的研究和法规（2,3）一致，我们发现，在这些连锁网络中观察到的董事会的平均规模为9名董事，其中大多数是外部董事（>50%）。观察到的99%的连锁董事会（即两家公司之间的联系）只有一名董事会成员。总的来说，大约有20%的公司不与另一家公司共享任何一名董事，而另外80%的公司平均彼此之间有4.6个相互关联的董事。

有趣的是，85%的连锁董事会是在属于不同市场部门的公司之间成立的，我们发现不同市场部门之间没有显著的连通性差异。这些结果也与之前研究中发现的联锁网络特征一致（16,17）。虽然连锁网络的特征在整个观察期内保持相当稳定，但金融市场每年都表现出重要的变化。2007年，在观察到的1422家上市公司中，46%的公司在年底前提高了股价。相比之下，在2008年金融大崩盘之年，1453家观察到的上市公司中，只有12%的公司提高了股价。2009年和2010年，在1357家和1413家观察到的公司中，分别有81%的公司股价上涨。最后，在2011年，市场经历了一个相对糟糕的时期，1447家观察到的公司中有41%的公司提高了股价。因此，这些数据为我们提供了一个机会，可以研究不同金融时期的连锁网络和股票波动之间的关联。2.2连锁网络和股票相关性为了研究连锁董事会之间的股票相关性是否遵循一种特征模式，我们测量了网络接近度分离和市场相似性之间的关联，以及交易公司之间股票价格的时间相关性（图1）。之前的研究表明，如果这两个公司共用一名董事，两个股票之间的同步性可能会增加（10）。在这里，我们就这个问题展开讨论，询问在连锁网络中更紧密的上市公司的股票之间是否也有更强的相关性。

对于每一年，我们定义一个大小为N×N的网络邻近度D矩阵，其中N是一年中观察到的交易公司的数量，Dij=1/（Dij），dijis是连锁网络中公司i和j之间的分离程度（链接数量）。请注意，公司与自身的分离程度为dii=0，而非关联公司的分离程度（dij=∞). Dij越大，连锁网络中两家公司之间的距离就越近。请注意，我们的网络代理矩阵考虑了所有交易公司对。此外，我们定义了市场相似性矩阵S=M-1rrof size N×N，其中M是一年中的总交易日数，Rik=（zik）- hziki）/σziki是股票i在第k天的标准偏差标准化日对数收益率，即zik=log（pi（k）/pi（k）- 1） pi（k）是公司i在第k天的收盘价。因此，市场相似性矩阵S对应于相关矩阵∑Rof R（23）。Sij越高，i公司和j公司当年股价变动的相似性或时间相关性越高。我们计算了网络接近度矩阵和市场相似性矩阵之间的部分Mantel相关性（24）（Spearman和Pearson相关性），同时控制了由市场部门、地理距离、董事会规模、具有财务专业知识的董事比例和当年平均股价给出的其他接近度矩阵（更多详细信息，请参见附录）。在之前的研究（25-29）之后，我们使用当年的平均股价作为公司规模的替代品，考虑到其相关性以及对股票波动分析的无可争议的影响。

我们还将分析划分为最大的市场部门（基本材料、消费品、金融、医疗保健、工业品、服务和技术），其中部门矩阵只是由单个部门的公司组成的完全邻近矩阵的子矩阵。重要的是，我们发现在各个行业和整个市场（即，将所有行业放在一起）中，网络接近度和市场相似性之间存在正相关关系。图2显示，大部分部分Mantel相关性（35个样本中的23个，P=0.024，二项检验）与95%的引导区间（实心圆）呈正相关。这些相关性适用于其他非参数统计检验（见附录）。虽然发现的相关性值相对较小（最大值为0.4），但我们不要忘记，即使股票价格的微小变化也会在市场上产生损失或收益（22,30）。此外，如果我们只关注距离dij=1（见附录），这些相关值比之前的工作（10）产生的值更大。有趣的是，我们还可以观察到，并非所有部门的行为方式都相同。例如，医疗和工业部门的连锁网络可以比消费者或金融部门更清楚地解释其组成交易公司之间的股票相关性。我们还可以看到，一些行业，如金融或科技行业，从观测期开始时的可忽略（正）相关性转变为观测期结束时的正（可忽略）相关性。

我们将这些变化的未来解释留给读者。为了进一步支持网络邻近性和市场相似性之间相关性的有效性，我们测试了从一年到下一年增加或减少网络邻近性的公司是否也相应地增加或减少其市场相似性。具体来说，从2008年到2011年的每一年，我们都会计算一个新的网络接近度矩阵，该矩阵由给定年份的两家公司之间的网络接近度Dij（t）和前一年的网络接近度Dij（t）之间的差异给出- 1） （仅考虑在这两个年份都存在的公司）。同样，我们为2008-2011年的每一年生成了一个新的市场相似性矩阵，其中每个矩阵的新元素由给定年份的两家公司之间的市场相似性Sij（t）与上一年的市场相似性Sij（t）之间的差异给出-1). 最后，每年，我们测量新生成的网络接近度矩阵和市场相似性矩阵之间的相关性。图2（绿色/Y区域）显示，邻近度变化之间的新相关性实际上相当于每年的正相关性。总的来说，这些发现揭示了连锁网络中两家公司之间分离程度的变化与其股票相关性的变化相关。如果分离程度降低，则股票相关性增加，反之亦然。2.3连锁网络和股票市场为了揭示解释股票相关性和连锁网络之间先前关联的潜在机制，我们研究了一个主要金融行为人对连锁董事会的行为。

具体而言，我们分析股票分析师对上市公司的看法和收集的信息，以及这是否与他们的交易活动有关。作为股票分析师收集信息的代理，我们使用2007-2009年美国贸易公司的一组金融交易员之间的交易数据和电子通信（见附录）。之前的研究表明，交易员们一直在跟踪商业媒体对交易公司的报道，并在同行之间交换这些信息（21）。2008年7月7日，两名商人之间的一条信息是关于公司董事会的一个例证：“如果雅虎选举新董事会，微软愿意参与谈判。”事实上，研究表明，交易者的交流可以表明他们对市场波动性的理解（21,22）。因此，这表明，相互关联的董事会做出的战略决策越多，媒体报道与交易者相关的可能性就越高，与他们的交易活动相关的可能性也就越高。为了验证上述假设，从2007年到2009年的每一年，我们都调查了交易者谈论交易公司的频率与连锁网络中的中心地位以及此类公司的交易量之间的关联。频率是由这组交易者全年提到一个股票代码的总次数（例如谷歌）计算出来的。我们用hdii=N来衡量一家公司的中心地位-1PjDij，其中Dijis表示两个公司之间的网络接近度，如上所述。我们发现，如果我们用其他中心性指标代替hDii，例如连锁董事总数或社区参与系数（31），可以获得类似的结果。