连续竞价市场中的投资者学习、信息扩散效率与制度设计

发布时间：2017-10-20 06:38

  本文关键词：连续竞价市场中的投资者学习、信息扩散效率与制度设计

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【摘要】：本文的研究目标是研究连续竞价市场中的投资者学习、下单积极性对信息扩散效率的影响，揭示资产短期价格形成机制，并优化市场制度设计。 首先在分析连续竞价市场资产短期资产价格形成逻辑基础上，构造了包含知情交易者、非知情的遗传算法学习交易者和零智能交易者交互博弈的计算实验模型。开发的人工股票市场重现了多种重要的格式化特征，包括尖峰厚尾、短期负自相关、波动聚集、长记忆及长期正相关，并通过了投资者结构和信息有效期变化的稳健性检验。实验表明，在较短的信息有效期内，投资者学习依然能够获得更多的信息和提高市场信息扩散效率。在不同的投资者结构市场中，遗传算法学习交易者和零智能交易者的下单积极性变化对信息扩散效率影响是存在差异的。非知情交易者下单积极性的变化不但改变自身的下单行为，还影响市场买卖价差和知情交易者的下单行为。 然后用实证分析与计算实验金融相结合的方法，设计出符合中国沪深300股指期货市场特性的计算实验模型，对股指期货市场的最小报价单位和持仓限额的制度设计进行实验分析。依据真实市场的投资者结构及下单行为构建了包括知情交易者、非知情智能技术交易者、非知情简单技术交易者和流动性交易者四类投资者在内的人工股指期货市场，刻画与真实市场较为一致的订单流与格式化特征。最后综合分析了最小报价单位和持仓限额对信息扩散效率、市场流动性和市场波动性等市场质量指标的影响。 本文以非知情交易者为中心，通过构建计算实验模型，，分析了私有信息通过非知情交易者的学习与下单行为进行扩散的过程，揭示了资产短期价格的形成机理，在连续竞价市场微观结构动态建模的难题上取得了突破。采用实证分析与计算实验相结合的方法进行制度设计实验，不仅满足制度设计者综合衡量多个市场质量指标的要求，还避免了已有计算实验模型参数选择随意性的诟病，最终给出了科学的政策建议。论文发展了计算实验金融方法，对中国金融市场的创新发展具有重要的指导意义和应用价值。
【关键词】：投资者学习 信息扩散 下单积极性 制度设计 连续竞价市场
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F014.3;F224
【目录】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-10
• 第一章 引言10-25
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 连续竞价市场资产短期价格形成机理分析11-15
• 1.2.1 资产短期价格形成的逻辑过程描述11-12
• 1.2.2 订单簿动态演进与资产价格短期动态12-13
• 1.2.3 投资者下单的决策过程13-15
• 1.3 连续竞价市场研究的难点与复杂演化金融系统的新视角15-18
• 1.3.1 连续竞价市场微观结构理论建模的难点15-17
• 1.3.2 复杂演化金融系统与计算实验金融的新视角17-18
• 1.4 连续竞价市场制度设计的业界需求与理论基础18-20
• 1.4.1 制度设计的业界需求18-19
• 1.4.2 制度设计的理论基础与方法19-20
• 1.5 研究问题的提出与研究方法20-23
• 1.6 全文结构23-25
• 第二章 连续竞价市场资产短期价格形成机制研究述评25-39
• 2.1 基于理性信念与均衡分析的投资者下单决策建模25-30
• 2.1.1 信息对称条件下以私有价值作为交易意愿的模型26-28
• 2.1.2 信息对称条件下以时间偏好作为交易意愿的模型28-30
• 2.2 信息不对称条件下的投资者下单决策30-34
• 2.2.1 以知情交易者下单决策为中心的实证研究30-31
• 2.2.2 基于信息短期有效假设的动态模型31-32
• 2.2.3 基于信息长期有效假设的动态模型32-33
• 2.2.4 信息不对称模型建模的局限33-34
• 2.3 基于计算实验方法的投资者下单决策与市场动态34-38
• 2.3.1 基于零智能体的建模34-35
• 2.3.2 基于异质信念投资者的建模35-36
• 2.3.3 投资者适应性与市场信息扩散36-38
• 2.4 本章小结与讨论38-39
• 第三章 投资者学习、下单积极性与信息扩散效率39-65
• 3.1 计算实验概念模型39-43
• 3.1.1 建模思路39
• 3.1.2 资产39
• 3.1.3 市场设计39-40
• 3.1.4 投资者结构与行为40-42
• 3.1.5 模型参数设置42-43
• 3.2 人工股票市场的构建43-45
• 3.3 实验设计与运行45-49
• 3.3.1 投资者学习能力考察实验45
• 3.3.2 信息有效期变化的实验45
• 3.3.3 投资者结构变化的实验45-46
• 3.3.4 非知情交易者下单积极性变化的实验46-47
• 3.3.5 实验的运行47-48
• 3.3.6 实验分析方法与指标48-49
• 3.4 人工股票市场的格式化特征分析49-56
• 3.4.1 收益率序列的统计特征及尖峰厚尾检验49-50
• 3.4.2 收益率序列的短期自相关分析50-52
• 3.4.3 基于GARCH模型的波动聚集检验52-53
• 3.4.4 基于赫斯特指数的长记忆特征检验及讨论53-56
• 3.5 信息扩散效率的影响分析56-64
• 3.5.1 投资者学习能力对信息扩散影响56-57
• 3.5.2 信息扩散效率分析的稳健性检验57-60
• 3.5.3 非知情交易者下单积极性变化对信息扩散效率的影响60-64
• 3.6 本章小结64-65
• 第四章 股指期货市场最小报价单位的制度设计65-87
• 4.1 沪深 300 股指期货最小报价制度设计的背景65
• 4.2 最小报价单位制度设计的研究进展65-68
• 4.2.1 基于最小报价单位变动事件前后的实证分析66
• 4.2.2 基于股票价格和其他特征的最小报价单位设置的研究66-67
• 4.2.3 最小报价单位对其他市场指标的影响分析67-68
• 4.3 研究设计68
• 4.4 实证计量模型构建及指标选取68-71
• 4.4.1 市场流动性、波动性的衡量及最小报价单位离差化68-70
• 4.4.2 基于高频数据的计量模型70
• 4.4.3 数据选取与处理70-71
• 4.5 实证结果分析71-73
• 4.5.1 市场流动性分析71-72
• 4.5.2 市场波动性分析72
• 4.5.3 实证的启示与不足72-73
• 4.6 计算实验概念模型73-78
• 4.6.1 建模思路73
• 4.6.2 资产73-74
• 4.6.3 市场设计74
• 4.6.4 投资者类型及结构74-75
• 4.6.5 投资者对资产公共价值的估值75-76
• 4.6.6 投资者的风险偏好、下单委托量与财富76-77
• 4.6.7 投资者的下单规则77
• 4.6.8 模型参数设置77-78
• 4.7 人工股指期货市场的构建与运行78-79
• 4.8 实验设计与分析方法79-80
• 4.8.1 最小报价单位实验设计80
• 4.8.2 实验运行与数据分析方法80
• 4.9 最小报价单位实验结果分析80-86
• 4.9.1 市场资产价格的统计特性和格式化特征80-82
• 4.9.2 信息扩散效率的分析82
• 4.9.3 市场流动性分析82-84
• 4.9.4 市场波动性分析84-85
• 4.9.5 最小报价单位的设置政策建议85-86
• 4.10 本章小结86-87
• 第五章 股指期货市场持仓限额的制度设计87-99
• 5.1 持仓限额制度设计的背景87
• 5.2 持仓限额研究进展87-89
• 5.3 研究设计89
• 5.4 基于防范操纵的实证研究89-91
• 5.4.1 实证研究思路与模型89-90
• 5.4.2 实证数据选择90
• 5.4.3 实证模型参数设定90-91
• 5.4.4 实证结果分析91
• 5.5 计算实验概念模型91-92
• 5.6 实验设计与分析方法92
• 5.7 计算实验结果分析92-97
• 5.7.1 市场资产价格的统计特性和格式化特征92-94
• 5.7.2 价格波动性分析94-95
• 5.7.3 信息扩散效率分析95-96
• 5.7.4 市场流动性分析96-97
• 5.8 本章小结及政策建议97-99
• 第六章 总结99-104
• 6.1 本文的主要结论99-100
• 6.2 主要创新点100-102
• 6.3 研究展望102-104
• 参考文献104-112
• 发表论文和参加科研情况说明112-114
• 附录114-125
• 附录 1 人工股票市场CDA-ASM的简要介绍114-118
• 附录 2 各实验组的波动聚集效应检验结果118-119
• 附录 3 各实验组的赫斯特指数119-121
• 附录 4 投资者下单积极性变化对信息扩散效率的影响121-122
• 附录 5 无风险正向套利上限的推导122-125
• 致谢125-126

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1065807