学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

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

作　者: 房振明
导　师: 王春峰
学　校: 天津大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 价格行为久期 ACD模型波动性量价关系高频非对称信息
分类号: F224
类　型: 博士论文
年　份: 2004年
下　载: 671次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

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

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
第一章绪论  11-19
  1.1 研究背景与问题的提出  11-16
    1.1.1 研究背景  11-13
    1.1.2 选题的研究意义  13-16
  1.2 本文的主要研究内容和结构  16-17
  1.3 本文的创新点  17-18
  1.4 本章小结  18-19
第二章信息、高频数据与市场微观结构理论  19-45
  2.1 金融市场微观结构  19-21
  2.2 信息与非对称信息  21-24
    2.2.1 信息  21-22
    2.2.2 非对称信息  22-24
    2.2.3 信息交易和噪声交易  24
  2.3 高频数据和超高频数据  24-30
    2.3.1 高频数据的应用与模型  25-27
    2.3.2 超高频数据分析  27-29
    2.3.3 高频数据研究展望和对中国的研究意义  29-30
  2.4 证券价格行为理论  30-37
    2.4.1 做市商定价存货模型  30-32
    2.4.2 做市商定价信息模型  32-34
    2.4.3 理性预期均衡模型  34-35
    2.4.4 交易者策略模型  35-37
  2.5 时间特征与价格行为理论  37-44
    2.5.1 时间是信息  37-39
    2.5.2 Easley-O’Hara 模型及其评述  39-44
  2.6 本章小结  44-45
第三章基于高频数据我国股市的波动特征的研究  45-61
  3.1 高频条件下证券市场波动性的概述  45-46
  3.2 我国股市日内波动特征的研究——时域角度  46-53
    3.2.1 数据的准备与整理  46-47
    3.2.2 中国股市的日内波动模式分析  47-50
    3.2.3 我国股市日内波动模式的 FFF 模型拟合  50-52
    3.2.4 时域内长记忆特征的测量与分析  52-53
  3.3 我国股市波动特征的研究——频域角度  53-60
    3.3.1 理论波动模型的建立  53-56
    3.3.2 频率分析法的长期波动性实证研究  56-60
  3.4 本章小结  60-61
第四章基于 ACD 模型中国股市价格波动行为研究  61-89
  4.1 ACD 模型概述  61-65
    4.1.1 久期(Duration)模型研究的回顾  61-62
    4.1.2 久期的分布函数  62-63
    4.1.3 ACD 模型在金融理论中的应用  63-65
  4.2 条件自回归久期理论模型的建立  65-70
    4.2.1 具有后效性的随机过程的条件密度函数  65-66
    4.2.2 ACD 模型的建立  66-68
    4.2.3 EACD 模型  68
    4.2.4 WACD 模型  68-69
    4.2.5 LACD 模型  69-70
  4.3 市场微观结构理论检验假设与模型  70-74
  4.4 假设检验的数据来源与处理  74-78
    4.4.1 数据来源与初步分析  74-75
    4.4.2 日内周期效应  75-78
    4.4.3 价格久期的调整  78
  4.5 我国股市久期与市场微观结构特征相互关系的研究  78-88
    4.5.1 EACD 和WACD 模型的估计与特性检验  78-82
    4.5.2 价格久期与证券市场波动性之间的关系  82-83
    4.5.3 久期与市场微观结构相互关系的假设检验和分析  83-88
  4.6 本章小结  88-89
第五章基于高频数据的我国股市的流动性特征研究  89-116
  5.1 流动性研究概述  89-94
    5.1.1 流动性定义与属性  89-91
    5.1.2 流动性的测量  91-93
    5.1.3 本章研究内容  93-94
  5.2 上海股市流动性模式的实证研究  94-104
    5.2.1 上海证券交易所交易制度与研究数据准备  94-95
    5.2.2 上海股市流动性模式的实证研究  95-104
  5.3 基于交易时间特性的我国股市流动性的研究  104-114
    5.3.1 引言  104-105
    5.3.2 时间特性与市场流动性  105
    5.3.3 VNET 的定义与测量模型  105-108
    5.3.4 基于时间特性的我国股市流动性研究  108-114
  5.4 本章小结  114-116
第六章交易频率与量价关系—(超)高频情况下量价关系(I)  116-139
  6.1 引言  116-120
    6.1.1 问题的提出与意义  116-118
    6.1.2 传统量价关系研究综述  118-120
  6.2 交易频率、平均交易量与非做市商市场的价格行为  120-127
    6.2.1 概述  120-121
    6.2.2 交易时间与指令驱动交易市场均衡价格理论模型  121-124
    6.2.3 交易频率对证券市场价格波动行为影响  124-127
  6.3 交易频率、平均交易量与我国股市量价关系的实证研究  127-132
    6.3.1 JKL 量价关系模型及其扩展  127-129
    6.3.2 模型估计方法  129-130
    6.3.3 数据的选择与处理  130-132
  6.4 我国股市日内量价关系特征:交易频率  132-138
    6.4.1 不考虑虚假交易条件下我国股市日内量价关系  132-137
    6.4.2 数据合并调整后我国股市日内量价关系  137-138
  6.5 本章小结  138-139
第七章基于时间特征的量价关系研究——(超)高频情况下量价关系(II).  139-177
  7.1 非对称信息模型与交易量的关系概述  139-141
  7.2 (超)高频量价关系研究模型  141-148
    7.2.1 向量自回归模型(VAR)简介  141-143
    7.2.2 交易和报价调整系统  143-144
    7.2.3 交易和报价调整的向量自回归模型  144-145
    7.2.4 Hasbrouk 模型及其波动性的测量  145-147
    7.2.5 考虑交易过程中时间特征的量价关系模型  147-148
  7.3 具有时间特性的我国股市量价关系实证研究  148-176
    7.3.1 数据描述  149-153
    7.3.2 不包含时间因素超高频数据的量价关系分析  153-160
    7.3.3 交易对价格的影响  160-165
    7.3.4 具有交易久期因素超高频数据的量价关系  165-176
  7.4 本章小结  176-177
第八章总结与展望  177-180
  8.1 全文总结  177-178
  8.2 未来展望  178-180
参考文献  180-191
发表论文和参加科研项目  191-192
致谢  192

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

内容摘要

全文目录

相似论文