指令驱动市场股票信息性交易概率的实证研究

在金融市场中，信息性投资者拥有资产未来价值的私人信息，并将根据其所掌握的信息情况进行交易，且其交易将向市场传递相关信息。信息性交易概率问题可以作为股票交易信息不对称程度的代理变量，以往对其的评估大多基于存在风险中性作市商的报价驱动市场。本文在传统的EKOP信息交易模型基础上发展了适合指令驱动市场的信息模型，考察了不存在做市商报价的中国指令驱动的证券市场信息性交易的概率问题，对市场上知情投资者委托单占日内所有成交委托单的比重问题进行了研究，考察了市场上投资者的行为并给出了衡量日内交易事件信息性交易概率的估计式。     

不同类型知情者信息性交易概率及噪声问题

细分股票市场中投资者类型,运用收益方差分解的方法(适用于连续报价市场和集合竞价市场),得到两类知情者的信息性交易概率及噪声因素所占的比例,并在此基础上进行特征分析.采用2003年10月8日至2003年11月30日的分笔高频交易数据,选取上证50中45支股票为研究样本,将交易者区分为三种类型:提前知道公告信息的第一类知情者(内幕交易者)、分析判断股票信息的第二类知情者、噪声交易者.结果表明,内幕交易者的信息性交易概率大约为3.49%,远远小于第二类知情者的24.47%.噪声比例平均为58.14%,公告前的噪声比公告后的噪声大3.29个百分点.随着市值运渐增大,信息性交易概率逐渐下降,噪声比例运渐上升,两者都存在明显的日内效应,而日际效应却不显著.     

交易前透明度、市场深度和交易者构成——基于中国股票市场的实证研究

运用深圳证券交易所A股股票的交易数据,实证分析了指令簿透明度增加后市场深度的变化.结果表明:交易前透明度增加之后,前3个最优价位上的深度都明显增加,并且第2和第3阶位上的深度相对第1阶位上的深度增加的比例更大.进一步,根据交易前透明度对不同类型交易者提交指令的影响,通过分析各个价位深度的变化情况,得到了我国股票市场上不知情交易者占主体的推论.     

多代理人的证券市场价格波动模型

股票价格是许多代理人之间的相互作用或博弈的结果,投资者行为和市场情绪的转移也可以干扰资产价格。本文利用两状态Markov链构造一个金融市场上噪声交易者中乐观派和悲观派之间的动态转换模型,并分析其随机数量转换对金融市场股价波动的影响。     

股票市场相变假说下的股市流动性产生机理

在总结相关文献的基础上,对流动性产生的机理进行了分析。在卖空限制约束条件下,从股票市场相变假说的角度,研究了股票市场投资人群的市场情绪与股票市场的流动性强弱之间的关系。结果表明,股票市场流动性的强弱是由股票市场上噪声交易者的市场情绪决定的。针对中国证券市场提出了一些政策性建议。