不完全噪声交易信息下的内部交易

内部交易常常受到噪声的影响。依据在做市商观察到部分噪声交易量的信号(即不完全噪声交易量信息)的基础上,研究了此信号被观察到的精确程度对内部交易者的期望利润、交易强度、市场流动性产生的影响。研究表明,做市商对该信号观测得越精确,内部交易者的期望利润、交易强度和市场流动性越小;但它不影响内部交易者信息的释放量。     

在不完全噪声信息定价下的两类风险偏好内部交易

在风险资产内部交易市场中,当做市商观察到部分噪声交易量的信号(即不完全噪声交易信息)时,这个信号对内部交易者的期望利润、交易强度、市场流动性将产生影响。研究了具有两类不同风险偏好者的内部交易者模型,即风险厌恶模型和风险喜好模型。研究表明:当该信号与Gong和Zhon(2010)模型,肖和周(2013)模型相同时,这里的期望利润、交易强度和市场流动性与GZ[2]模型,肖和周[8]模型相比均相对较小,但不影响内部交易者信息的释放量。     

公共信息、内部启发性对监管市场均衡的影响

主要研究理性内部交易者、启发性内部交易者和做市商均收到部分风险资产公共信息时的内部交易监管市场,证明了该市场的最优交易策略、有效定价规则和最优监管力度组成的线性Bayesian-Nash均衡的存在唯一性。结果表明:当市场处于该线性均衡时,1)启发性内部交易者的利润总是高于理性内部交易者的利润;2)当公共信息越偏离资产的真实信息程度越大时,理性内部交易者的利润越多,噪声交易者损失更大,市场深度越小,监管力度越强;3)当启发性内部交易者重视信息程度越大时,理性内部交易者利润越小,而启发性内部交易者利润越大,市场监管力度越强,但是噪声交易者损失不受影响。     

相关噪声波动率对连续内部交易均衡的影响

研究了风险资产和流动交易量受到相关噪声影响的连续内部交易模型。应用滤波理论和动态规划方法,证明了由内部人的交易强度和市场流动性组成的线性均衡的存在性和唯一性。研究表明:若风险资产只随相关噪声变化,且只有当风险资产的波动率与流动交易量的波动率正线性相关时,内部人才不参与市场交易,否则,内部人总能赚钱。特别地,当风险资产的两个波动率和流动交易量的波动率均为常数时,市场流动性随相关噪声波动率的增大而增大,内部人的交易强度和期望总利润随之减小。此外,还发现内部人的期望总利润总等于流动交易者的期望总损失;在交易结束时,内部人的私有信息几乎全部释放完。     

外部人无私有信息下的理性信息泄露

建立一种内部交易者可以与做市商或其他交易者等外部人共同分享部分风险资产信息的内部交易模型;证明了由有效定价规则和最优交易策略组成的线性Bayesian-Nash均衡的存在性。结果表明,如果外部人没有各自的私人信息,那么内部交易者的理性信息策略是不向外部人泄漏自己的任何私有信息。     

在不完全信息下的内部交易行为分析

在真实的金融市场中,内部交易者往往不能准确预知风险资产价值,而观测到关于风险资产价值的一个信号。本文应用正交化技巧,对交易价格信息进行分离,研究了两期不完全信息下的内部交易。研究表明,信号扭曲因素显著影响了市场流动性、市场深度、内部交易者期望利润以及信息的释放量。     

应用理性预期模型对证券交易价量关系的分析

讨论了证券交易的价格及交易量之间的关系.过去的实证分析说明,在同一个时间段,证券价格的变动与交易量为正相关关系;同时,对于上升或者下降这样不同方向证券价格的变动,价格变动大小与交易量的相关关系呈现不同的模式.应用证券市场微观结构理论,通过理性预期模型来分析市场上有信息交易者和无信息交易者的交易行为,从而解释了证券价格变动与交易量所表现出的关系.     

不完全信号时内部交易

在假设内部交易者均收到不完全信号的基础上,对该信号在交易市场中所产生的影响进行了研究;在内部交易者进行多次交易时,模型以Schimidt正交化为研究方法、以标准Cournot双寡头模型为指导思想;进而得到风险资产市场上的均衡解及相关结论.     

部分信息定价下的最优连续内部交易线性策略

研究一类连续垄断内部交易模型,其中做市商对观测到的部分风险资产信息存在某种价值扭曲和过度自信。应用滤波理论,我们证明了内部交易市场中在半强有效性定价下最优内部交易策略的存在性。并发现内部交易的信息在交易最后时刻全部释放,但内部交易者的交易强度均随风险资产信号扭曲率和过度自信程度增大而增大,而对应的利润减少。     

流动性约束下的交易者策略

假设交易者可以分为流动性交易者、知情交易者和不知情交易者三类,则可以针对指令驱动市场建立模型:流动性交易者的最优指令决定于他对股票价值的估计、股票的即时价格和流动性;在私有信息传播过程中,知情交易者因为竞争要提交指令尽快成交;不知情交易者可以通过分析指令簿和指令成交记录来猜测私有信息的价值.最后,用深圳证券交易所的数据进行了实证.