基于非对称信息具有时间特性的中国证券市场价格行为研究

发布时间：2020-08-07 16:14

【摘要】：信息对金融市场的价格发现和价格均衡具有直接影响和决定性意义,但是金融市场上的信息很难达到完美和完全的状态,因此,对非对称信息的研究又是金融市场微观结构理论的核心内容。本文试图在非对称信息的前提下,从高频的角度考察我国证券市场价格行为特征,并着重考察交易时间因素的影响。全文从五个方面剖析了非对称信息下我国证券市场价格行为特征。 1、本文从时域和频域的角度,利用5分钟高频交易数据考察了我国证券市场日内波动的整体特征。从时域的角度,我国证券市场的整体波动性在日内呈现出典型的“U”型变化特征,并得出这种变化是开盘机制和隔夜信息释放造成的。从频域的角度,在理论上通过高通滤波和低通滤波对回报的波动性进行分解,得出了绝对值回报波动性周期特征和长期趋势特征。实证结果表明混合分布假设在仅考虑波动性条件下在上海股市是成立的。 2、在考虑时间因素的情况下,利用自回归条件久期(ACD)模型研究中国股市价格波动行为。本文在价格久期的基础上利用WACD和LACD模型检验了我国证券市场价格波动行为与交易时间特性之间的关系。假设检验结果证明投资者应该将价格久期作为一种信息事件来看待,这些久期的信息与当前的资产的买卖报价、证券的交易频率、交易量等方面的信息共同影响着资产未来的交易过程,并从非对称信息的角度对其进行了解释。 3、本文按照传统方法和基于时间特性的方法考察了我国证券市场的流动性,分析了影响流动性的各种因素。传统的考察结果表明我国证券市场在流动性方面存在着显著的日内和周内变化特征。文章认为中国市场的微观结构、信息不对称以及逆向选择是造成我国上海股市这种流动性模式的具体原因。本文又从交易时间的角度研究了我国证券市场的流动性特征。采用基于价格久期概念的新的测量证券市场流动性深度的指标变量VNET来研究我国证券市场流动性特征。研究结果表明我国证券市场流动性存在着滞后效应、时间效应和交易效应这三种效应,并从非对称信息的角度给出了相应的解释。 4、在非对称信息的前提下考察我国证券市场的量价关系。在不考虑交易久期情况下,高频条件下的EGARCH(1,1)模型证明我国证券市场实时交易过程中非预期回报和交易量波动性存在显著集群性特征,历史久期期间的回报率和交易量对当前久期的交易回报率和发生的交易量具有强烈的解释能力,交易量与波动性呈现显著的正相关关系。并且,实时交易过程中的高频非预期回报率的波动性不具有显著的非对称性特征。在考虑久期因素的情况下,很多特性依然与无久期
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：F224

【参考文献】