指令驱动市场的流动性成本及影响因素分析

结合价格和申报数量,构建了指令驱动市场中股票流动性成本的事前测度方法,并采用上海证券市场的股票实时行情数据分析了流动性成本及影响因素.结论表明:上海股市的相对流动性成本呈"L"形曲线;随着股票价格、平均交易规模、波动性和非流通股所占总股本比例的增加,相对流动性成本逐渐增加;随着换手率的增加,相对流动性成本逐渐减少.

指令驱动市场中非知情交易者的最优交易策略

在非对称信息下,综合非知情交易者对资产价值的预期、私人估值及资产价值波动,构造指令驱动市场价格形成的动态模型,给出非知情交易者指令提交策略的解析解,并依此描述了非知情交易者对资产价值预期的动态更新过程.研究发现:私人估值和资产价值波动通过影响非知情交易者最优策略,使得市场进入不同均衡状态;在每个均衡状态下,非知情交易者根据资产价值的预期变化更新交易策略,进而引起知情交易者策略调整,特别地,使得知情交易者被挤出市场成为可能.进一步分析表明,私人估值、资产价值波动及知情交易者比例对市场流动性的影响依赖于每个均衡中限价指令执行风险的差异.

基于人工股票市场分析持有期对投资者收益的影响

基于对中国股票市场的连续竞价交易机制和投资者构成特征的分析,本文构建了一个向上增长的人工模拟订单驱动股票市场模型,其中投资者的持有期会受到股票价格波动的影响,并能够反映投资者的投资策略。模型能够得出一系列与实际股票市场一致的典型事实,如收益率分布的胖尾特征以及波动率的聚集等。本文通过模拟研究,分析了持有期对投资者收益的影响,结果表明,长期持有的投资者在向上增长的市场中可获得较高的平均收益。

股票市场涨跌停板设置的微模拟研究

本文构建了一个基于订单驱动的人工模拟股票市场模型,并对投资者在连续竞价交易时的投资行为进行了刻画,数值模拟所得的股票对数收益率序列具有尖峰、胖尾等非正态分布特征并显示出明显的波动率聚集现象。通过在模拟实验中设定股票价格的不同涨跌幅限制范围,研究了涨跌停板设置对股票市场波动性的影响,分析结果表明,在忽略诸如恶意操纵等其他因素情况下,适当扩大涨跌幅限制并不会使股票收益的波动增大,相反还会使收益的波动率有较为明显的降低。

深市买卖价差逆向选择成分的估算与分析

本文以深市150家上市公司为样本,估算买卖价差逆向选择成分,研究逆向选择成分与公司特征之间的关系,并探讨其日内变化模式。研究发现信息不对称对深市买卖价差的贡献度为39％。公司规模越大,其股票的逆向选择成分越小;逆向选择成分随着交易量水平的上升而降低;高价股的逆向选择成分比低价股低。总体而言,逆向选择成分在早市呈现“倒U”型, 在午市呈现“L”型。逆向选择成分与公司特征之间的关系及逆向选择成分的日内变动模式的实证分析结果,符合信息不对称与公司特征之间的逻辑关系及信息不对称的日内变动模式。

指令驱动市场中的信息交易概率研究

首先指出国内已有实证研究中使用的模型不适用于中国证券市场,然后以Handa,Schwartz和Tiwari(2003)的指令驱动市场价格形成模型为基础,提出了信息交易概率估计方法,重新研究了中国证券市场中的信息交易概率问题.实证结果发现:股票交易越活跃,信息交易概率越低,信息交易概率和买卖价差都呈现倒J型的日内形态,信息交易对买卖价差有显著的影响.最后给出了文中结论所体现的政策含义.

指令簿透明度增加与市场价格发现——基于计算实验金融方法的指令驱动市场研究

本文基于计算实验方法,在指令驱动市场的微观模拟平台基础上研究不同指令簿透明度的市场价格发现的变化规律。实验发现适度增加指令簿透明度有利于市场价格发现,但在指令簿透明度过高的市场中指令簿透明度增加后价格发现程度变化较弱甚至反而有所降低。因此,实验结果表明增加指令簿透明度并不一定会促进市场的价格发现。

测量股票交易中的信息含量

影响证券价格的主要因素是不对称信息和投资者的流动性需求。通过交易对价格影响的持续程度可以区分流动性和不对称信息对价格的影响。流动性的影响是短暂的,而不对称信息对价格的影响则是持久的。本文利用交易和报价调整的向量自回归(VAR)模型分析了交易对报价调整的影响,从而考察了在我国股票市场上不对称信息对价格的影响。

信息非对称条件下中国股市波动性日内特性研究

基于指令驱动市场信息模型,从信息不对称角度解释股票市场波动性日内特征的原因。结果表明,股票市场的非对称信息、公开信息和流动性成本是导致中国股票市场波动性具有“L”形日内模式的因素。股票市值越大,非对称信息、公共信息对股票价格波动的影响越低。

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.

指令驱动型市场、非公开信息与中国证券收益率

中国证券市场存在非公开信息是一个不争的事实,这使得市场不能满足强有效市场假设。针对指令驱动型市场不存在做市商和非公开信息无法直接观测这两个特点,本文构造了测度中国证券市场非公开信息的专用指标——Pin值。在此基础上,我们对Pin值进行了定量研究,计量结果显示非公开信息对中国证券收益率存在显著影响,主要影响渠道是非正常收益。在信息公开程度上,中国证券市场Pin值偏高,距离成熟市场还有较大差距。因此继续规范信息披露机制、增强信息透明度对提高中国证券市场运行效率具有很强的政策含义。

基于订单驱动市场下信息结构与金融资产价格均衡研究

依据我国证券市场订单驱动连续竞价交易机制,在引入信息结构及投资者看法差异的基础上建立序贯交易理论模型,研究金融资产价格的形成过程,并研究信息结构各方面对价格形成的影响。理论结果表明,信息存在、信息分布和信息组成对买卖价差产生不同影响,其影响结果不仅取决于信息结构自身,也受到投资者构成、看法差异以及信息量值的影响。随后基于中国证券市场进一步验证了理论模型的结论。

限价指令簿与指令驱动市场研究述评

近年来关于限价指令簿和指令驱动市场的研究成为理论界与实务界共同关注的一个问题。由于在指令驱动市场中投资者的行动空间、状态空间以及决策时点的维度都大大增加,研究难度也大大提高,该领域的研究在国外尚处于起步阶段,在国内则几近空白。早期的静态均衡模型研究的重点主要在于描绘加总的LOB形状,以及不同市场机制的比较。近年来很多学者将外生决定的指令选择这一假设修改为内生决定的指令选择,从而将LOB的理论研究从静态均衡模型推向了动态均衡模型。LOB的实证研究则主要包括指令簿和指令流的特征分析、指令的激进性、指令的不平衡、指令簿的信息内涵以及指令簿透明度与市场质量等方面。但相对于指令驱动市场目前在全球证券交易中所占的绝对重要地位而言,关于指令簿和指令驱动市场的研究仍处于起步阶段,有待于进一步深入拓展。

看法差异、信息不对称、卖空限制与价格形成

本文构建了一个有卖空限制的指令驱动的市场交易模型,在模型中考虑了交易者之间的信息不对称和看法差异,应用博弈均衡的分析方法,求解模型的均衡结果。通过对均衡结果的分析表明:市场均衡是知情与未知情者之间的一个混同均衡,均衡报价是未知情买卖者之间分配交易剩余的结果,其分配依据是买卖双方各自不能实现交易的相对风险。市场均衡时,一定存在正的买卖价差,价差由限价指令的执行风险补偿项和逆向选择风险补偿项构成。执行风险补偿项是资产分散度指标的减函数,是知情者比例的增函数,并且随交易者看法分散程度的提高而增大。逆向选择风险补偿项是资产分散度指标和知情者比例的增函数,并且随着未知情者对信息掌握程度的提高而减小。

基于计算实验金融的交易者构成对市场的影响研究

基于计算实验金融方法,建立指令驱动的人工股票市场模型,研究交易者构成不同的市场流动性、交易者策略、指令成交量和指令成交率以及市场波动性和交易量等宏观指标。结果表明,市场中耐心的交易者的比例增加有利于增加市场深度,而急躁的交易者数量的比例增加对于减少买卖价差、提高市场指令成交率和增加交易量具有一定的促进作用。

应用微模拟方法分析交易费用对股票市场影响的研究

基于对中国股票市场的连续竞价交易机制和投资者构成特征的分析,本文构建了一个人工模拟订单驱动股票市场模型。模型能够得出一系列与实际股票市场一致的典型事实,如收益率分布的胖尾特征以及波动率的聚集等。通过在模拟实验中设定不同的交易费用约束,分析了不同程度的交易费用约束对股票市场的影响。结果表明,交易费用的增加会导致股票换手率的大幅下降;由于流动性不足,提高交易费用水平并不一定能够达到降低市场波动的目的。

上海证券交易所A股市场隐藏性交易实证研究

以上海证券交易所A股市场所有股票的高频交易数据为样本,验证了中国股票市场中的隐藏性交易行为,证实了纯指令驱动市场中也存在隐藏性交易现象。但与纽约证券市场的知情交易者将交易指令集中于中等规模的交易以隐藏自己的知情者身份有所不同,中国股票市场中的知情交易者在市场上升时期将交易指令分解成较小规模的交易进行成交,而在市场下降时期则倾向于选择较大规模的交易指令,这表明不同的市场交易机制和外部市场环境对知情交易者提交策略具有不同的影响。

连续指令驱动市场的信息交易概率:一种新的方法

通过构造"成交积极性"变量,提出了一种在连续竞价指令驱动市场中估计信息交易概率的新方法,运用有序probit方法和马尔科夫转换技术对模型进行了估计.对该方法与基于PIN框架的经典信息交易概率模型进行比较分析,同时研究了信息交易概率和资产收益波动、报价价差、成交持续期之关系的日内效应.研究结果发现,模型较之基于PIN框架的经典信息交易概率模型对价差具有更好的解释力;信息交易概率和资产收益波动、报价价差、成交持续期等股票交易特征之关系具有显著的日内效应.该结论经过面板回归模型检验具有稳健性.

中国股票市场的信息测量与分析——基于771只上证A股的市场微观结构研究

依托上交所启动市价委托机制以及股票被ST的"自然实验",本文分析了成交(未成交)委托的价格发现作用,测量了成交(未成交)委托不平衡中的私有信息含量和信息不对称程度。研究发现:其一,启动市价委托机制前,成交委托中的信息含量居多,约40.75%,未成交委托中的信息含量只有0.46%。其二,启动市价委托机制后,成交委托和未成交委托中的私有信息含量均显著上升,分别净增加约11.5%和5.0%;而信息不对称程度均显著下降,分别净下降约14.8%和3.5%。其三,ST股票的成交委托和未成交委托中的私有信息含量比正常股票分别净增加2.6%和54.2%;信息不对称程度因ST效应净增加约35.0%,但未成交委托的信息不对称程度下降并不显著。这为我国证券市场透明化建设提供了定量依据。

信息传播的日内特征与释放过程——基于深圳股市的实证研究

信息交易概率对于解释证券市场中的许多现象有着重要的意义。文中借鉴Handa,Schwartz和Tiwari(2003)提出的信息交易概率估计方法,对我国证券市场中信息传播的日内特征和释放过程进行了研究。研究结果发现,我国股市中信息交易概率在日内大致呈倒"J形",每个交易日开盘后市场中累积了大量私有信息,然后迅速通过交易得到释放,信息交易概率很快下降到一个比较稳定的水平,在收盘前市场中的信息又略有累积。这一现象与Foster和Viswanathan(1994)理论模型的推断相一致。文中的研究表明,在日内的不同时刻,市场中的信息分布处于不同的状态;同时,私有信息的释放过程不是均匀的,而是存在很大的跳跃性和非平稳性。因此,对于市场交易机制设计者来说,在设计交易机制时应该充分考虑到这一点。