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中国证券市场信息结构与信息风险测度研究

黄晓彬  
【摘要】:信息是投资者制定投资策略的根本依据,直接影响了金融市场资产价格的发现过程以及资产的价格行为。对信息的深入研究,是开展证券市场微观结构理论研究的基石与必经之路。基于一个系统性的视角,就信息在不同时间尺度下的多维度结构差异,及其对投资者行为作用机理的区别与联系,本文分别深入的研究了低频与高频状态下信息结构的测度与信息风险的度量问题。如下为研究的主体内容摘要: 中国股票市场日内信息结构的测度研究:在日内时间维度下,基于信息融入资产价格的非瞬时性,应用隐马尔科夫模型对不可观测的股票信息状态建模,并通过转移概率矩阵刻画信息状态在时间维度上的动态关联性。通过实证验证了模型的信息识别能力,且发现中国股票市场信息效应具有聚集性的特点。实证还估计了样本的信息状态与信息强度,进一步的,通过信息状态转移概率矩阵,推断我国股票市场的信息融入速率。 中国股票市场日内高频信息风险度量研究:基于日内信息组成结构的时变特性,推导时变知情交易概率的非参数计算表达式,并构建测度日内高频信息风险的方法。应用此方法设计实证验证了模型能够实时捕捉日内不断变化的信息风险状态,且对由有毒信息流引起的资产价格突变具有预测功能。 中国股票市场日间信息结构的测度研究:在日间的时间频度下,基于投资者能够从每日的交易数据推断日间变化的交易类型组成结构的假设,构建了一个允许知情和未知情交易到达率时变且可预测的GARCH结构信息模型。应用该模型设计实证,研究了中国股票市场投资者学习市场交易信息并调整其交易行为的动态过程。并在此基础上构建日间时变的知情交易概率指标,进一步的研究真实金融市场中信息结构在日间频度下的运动变化模式。 中国股票市场日间信息结构的判断与信息风险度量研究:首先,通过将对称订单流冲击引起的交易应用于信息模型的构建,解决以往模型蕴含订单数值特征与市场实际不相符的问题。然后,基于新模型的理论基础模拟买卖订单到达数据并绘制其频数分布图,据此判断个股信息结构的类型与适用的模型。最后,理论分析交易者的日度学习行为与形成稳定信息结构的关系,阐述低频状态下资产信息风险测度的原理,并应用新模型实现对个股信息风险程度的度量。


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