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《厦门大学》 2009年
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股票信息风险测度研究

杨伟  
【摘要】: 对股票信息风险进行准确的测度无论对资产定价、风险管理还是市场绩效的衡量都有着重要意义。如果一国股票市场的信息风险比较高,或者信息不对称的程度比较严重,无疑会极大地损害市场的公平与效率。各国股票市场监管者都力图能降低股票市场的信息风险或信息不对称的程度,以维护市场的公平和效率。然而,各国股市仍然存在着不同程度的信息风险或信息不对称现象。 那么股票信息风险是否是一种系统性风险?如果信息风险是一种系统性风险,那么投资者持有信息风险高的股票就应该要求获得一个比较高的风险溢酬。而要对信息风险是否是一种系统性风险进行实证检验,首先需要对信息风险进行准确的测度。Easley,Kiefer,O'Hara and Paperman(1996)最早提出了直接测度信息风险的PIN模型,此后该模型成为测度信息风险的炙手可热的模型。然而,PIN模型隐含的买卖指令之间的负相关关系与实际数据中买卖指令之间的正相关关系并不相符。此外,PIN模型中隐含的买卖指令的方差与实际数据中买卖指令相对较大的方差也不能很好地匹配。 本文在Easley,Kiefer,O’Hara and Paperman(1996)提出的经典的PIN模型基础上,通过增加交易动机,提出了修正的PIN模型。本文基于中国股票的逐笔交易数据,利用修正的PIN模型对我国股票具有的信息风险进行的实证研究表明,修正的PIN模型隐含的买卖指令之间的相关性和买卖指令的方差能够更好地与实际数据相匹配。 本文分别利用经典的PIN模型和修正的PIN模型对交易活跃程度不同的股票具有的信息风险进行了实证研究,发现股票具有的信息风险大小同交易活跃程度之间呈负相关关系。经典的PIN模型由于忽视了市场指令流冲击事件发生时引起的交易动机,倾向于高估股票所具有的信息风险。 本文采用滚动(rolling)的方法构造出了股票信息风险的时间序列,并对股票信息风险和股票收益率之间的关系进行了实证研究,发现股票信息风险对股票收益率并不存在显著的影响,而与市场流动性相关的市场指令流冲击事件发生时引起的交易概率对股票收益率有着持续显著的影响。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:F832.51;F224

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【同被引文献】
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