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Roll(1988)创新性的提出股价非同步性的测度方法，被认为是最重要的测度方法。他认为股价波动非同步性存在两种可能解释，一种是公司特质信息的原因，另外一种就是由于股票价格中反映了一些与公司价值无关的狂热情绪、异质噪音等因素。
Morck, Yeung和Yu(2000)提出了两种方法衡量股价同步性，频数分析法和R2，MMY的研究进一步证实了股价的同步性波动对股价信息含量的检验作用。Durnev et al.(2003)发现特质信息含量（l-R2）对未来收益的预测能力呈现正相关。Defond和Hung，Morck, Yeung和Yu(2004)从不同角度的实证研究相继证明了股价波动非同步性反应公司特质信息这一结论。
之后的学者也相继对股价信息含量提出了不同的测度方法，如未来盈余反映系数（Collins et al.，1994；Durnev et al.，2003）、知情交易概率指标（Easley，Kiefer和O’Hara，1996）、零交易率（Lesmond，Ogden和Trzeinka，1999；Bekaert，Harvey和Lundblad ，2003）、私有信息交易量（Llorenie et al.，2002；Ferreira和Laux，2007；Fernandes和Ferreira，2009）、证券分析师盈利预测误差或偏度指标（Kang和Liu，2005； Chun et al.，2007）。相较其他方法，股价波动非同步性测度更为简单，数据容易获取，既可以区别不同国家、行业的股价信息含量，也可以衡量特定公司的股价信息含量，因而在Roll之后得到了较为广泛的应用。
对于研究股价信息含量的决定因素的方面，现有研究表明，决定股价信息含量的因素主要包含宏观层面决定因素与微观层面决定因素。
从宏观上说，主要有投资者保护程度（Morck et al.，2000）、金融市场开放程度（Li et al.，2004）、信息透明度（Jin和Myers，2006）、会计准则建设进程（Ding et al.，2007）、内幕交易法（Fernandes et al.，2009）、在美国二次上市（Fernandes和Ferreira，2008）以及股票短期销售限制（Bris et al.，2007）、国际财务会计报告准则（Kim et al.，2008）。通过对影响股价信息含量宏观层面因素的研究，我们通过对不同国家地区间的证券市场股价信息含量的差异比较，可以为提高我国资本市场效率寻求解决之道。
但是，对于同一国家证券市场而言，各个上市公司的股价信息含量也有所差别，这也促进了微观层面影响因素的研究发展。Fox et al.(2003)发现更多公司特质信息进入股价，显著提高了股价信息含量；Piotroski和Roulstone(2004)最早提出证券分析师跟进行为与股价波动非同步性表示为显著负相关，机构投资者和内部人交易活动与股价波动非同步性表现为显著正相关。Chan和Hameed(2006)也进行了类似研究。
Haggard, Martin和Pereira(2006) 沿用Jin和Myers(2006)的分析框架，运用AIMR报告中的信息披露指标，发现会计信息披露质量越高，股价信息含量越能显著增强，并有效减少股票价格的崩盘现象；Sudipto Dasgupta，Jie Gan和Ning Gao (2006) 从公司信息透明程度对知情交易数量的影响出发，认为一个透明度更高的信息环境会导致一个更高的股价信息含量水平。
Ferreira和Laux(2007)实证分析了在并购条约限制条件下，分析了公司治理政策与股价信息含量相关关系，开放公司控制权能激励外部投资者搜集与交易公司层面的私有利息，使股票价格的信息含量提高。
Khanna和Thomas（2008）从上市公司之间的相互关系的角度分析股价信息含量。智利的上市公司进行考察时发现，交叉持股、共同控制和连锁董事建立起联系的上市公司，股价同步性较高，股价信息含量较低。
在股价信息含量经济后果的讨论方面，已有的研究多集中在引导公司投资决策（Dye和Sridhar，2002；Peress，2005；Chen，Goldstein和Jiang，2007）、提高资源配置效率（Wurgler，2000；Durnev，Morck和Yeung，2004；Chen et al.，2007）、对动量收益的影响（Hua，2006；Matteo，Haggard和Yan，2008）、对董事会结构的影响（Ferreira, Ferreira和Raposo，2011）、对上市公司增发股票定价的影响（Chan K和 Chan Y C，2011）。其中大部分研究均以股价波动非同步性作为股价信息含量的测度，通过实证检验股价波动非同步性与资源配置效率的正向关系，间接印证了用股价波动非同步性衡量股价信息含量的合理性。