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《武汉大学》 2004年
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一个不完全信息下的动态资产定价模型

汪建国  
【摘要】:在传统的资产定价理论中,交易量的重要作用往往为研究者们所忽略。并且,传统的资产定价模型大多采用的是单个代表性消费投资者的框架。这意味着,当市场在Harrison—Kreps(1979)意义上完备时,市场交易的结果将是:市场的总体系统风险在各个不同的交易者之间得到了分配;而个体的单个风险则在交易中被分散。然而现代金融理论的迅速发展表明,单个代表性消费投资者框架及其相应的资产定价处理方式存在着诸多不完善之处,已经不能够很好地解释实证研究领域发现的现实金融市场中存在的诸多现象。 在这样一个理论发展的背景下,研究者开始建立对金融市场交易者的类型进行划分的资产定价模型,这一类模型通常被称为异质个体模型。异质个体模型为我们考察交易量与资产定价之间的关系提供了一个非常明晰的范式,其意义不言自明:交易量是交易者交易行为的一个十分重要的信号,传统理论在忽略交易量对资产价格的影响处是需要进一步完善的。在本文模型中,作者通过建立一个不完全信息的异质个体动态资产定价模型,在已有研究的基础上更进一步地考察交易量与资产定价之间的关系。 本文中,市场中的投资个体在信息不对称的具体模式上与传统模型大相径庭。本文对证券收益的基本面价值做了更为细致的划分:基本面价值由第一基本面价值和第二基本面价值两部分构成,它们共同决定证券未来收益的预期值。作者在此一划分的基础上根据个体拥有信息的不同将市场中的投资者抽象为两类:信息投资者和非信息投资者。两类投资者在两个不同基本面价值上信息不对称的程度不同,这构成了本文模型的核心假设。它不仅为我们考察不完全信息条件下交易量和资产价格之间的关系开辟了一条崭新的途径,同时,本文模型虽还存在这样或那样的缺陷,但它克服了以往模型的诸多局限,有利于我们更深入地认识金融市场特别是证券交易行为的本质。 本文从逻辑关系上由三部分构成。文中第一部分,作者有针对性地对已有的文献做了较为全面的回顾。在这一部分中,作者强调了异质信息下资产定价模型的发展脉络以及本文基本假设的理论基础。本文的第二部分是本文的主体部分,模型即在此部分中给出。在最后一部分中,作者对本文的研究做了总结,一方面指出本文研究存在的局限,另一方面探讨了进一步研究的方向和前景。
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:F224

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