限價(jià)委托交易系統(tǒng)中行情公告牌的信息含量與交易者行為分析ANEMPIRICALINVESTIGATIONONTHEORDERBOOKINFORMATIONANDTRADERACTIVITIESINAPURELIMITORDERMARKET摘要本文研究的內(nèi)容是分析證券市場(chǎng)行情公告牌上提供的信息（存量信息）含量和委托指令流提供的信息（流量信息）含量，并采用ACD模型來(lái)檢驗(yàn)研究這些信息如何影響我國(guó)投資者的行為。存量信息所研究的樣本股票為深圳成份股指數(shù)的40只股票，樣本期從1999年11月8日到2000年11月22日總共包括了4,674,120條行情記錄。流量信息所研究的樣本股票為深交所今年新推出的深證100指數(shù)中的100只股票，樣本期從2003年6月25日至2003年7月9日，總共包括了249,064條行情記錄。本文大致分為三個(gè)部分第一，分析深交所行情公告牌上的信息含量，包括存量信息和流量信息；第二，運(yùn)用ACD模型建立無(wú)信息、交易持續(xù)期、存量信息、流量信息和全信息這五種信息模型并進(jìn)行了實(shí)證研究，分別分析了在六種投資者行為分類(lèi)下信息對(duì)投資者行為的影響程度；第三，為了證實(shí)模型和實(shí)證結(jié)論的可靠性，本文還對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行了樣本期外（OUTOFSAMPLE）的預(yù)測(cè)能力評(píng)估。本文的基本結(jié)論是存量信息和流量信息含有豐富的信息成分并均對(duì)投資者行為產(chǎn)生影響；交易持續(xù)期對(duì)投資者行為的影響很大，在交易中產(chǎn)生聚類(lèi)現(xiàn)象；對(duì)投資者行為產(chǎn)生的影響程度從強(qiáng)到弱依次為交易持續(xù)期、流量信息和存量信息。在對(duì)ACD模型的預(yù)測(cè)能力評(píng)估中，我們認(rèn)為該模型對(duì)于交易持續(xù)期的預(yù)測(cè)總體上是可靠的、理想的，雖然在某些地方還有改進(jìn)的余地。從本文研究的結(jié)論來(lái)看，我國(guó)在證券交易所信息披露的建設(shè)方面應(yīng)有所側(cè)重，在保持目前存量信息披露的程度下，筆者認(rèn)為應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)流量信息的披露，如指令流動(dòng)的來(lái)源和市場(chǎng)參與者的身份等相關(guān)信息。關(guān)鍵詞信息含量；交易者行為；ACD模型ABSTRACTAKEYFOCUSOFEMPIRICALWORKONLIMITORDERMARKETSISTHERELATIVEIMPORTANCEOFINDIVIDUALPIECESOFINFORMATIONINCHARACTERIZINGORDERSUBMISSIONANDTRADEEXECUTIONTHISPAPERENLARGESTHISFOCUSTOINCLUDEANEXAMINATIONOFPRICINGBEHAVIOR,USINGINTRADAYDATAONSTOCKSTRADINGINAPUREELECTRONICLIMITORDERBOOKMARKETATHEORETICALLINKBETWEENORDER,TRADE,ANDCANCELLATIONARRIVALRATESISEMPIRICALLYIMPLEMENTEDIUSETHEAUTOREGRESSIVECONDITIONALDURATIONACDMODELOFENGLEANDRUSSELL1998TOANALYZETHEMODELINGOFTRADERBEHAVIORASACENTRALIZED,COMPUTERIZED,LIMITORDERMARKET,THESHENZHENSTOCKEXCHANGESSEINCHINAISPARTICULARLYAPPROPRIATEFORSTUDYINGTHEINTERACTIONBETWEENTHEORDERBOOKANDORDERFLOWFIRSTLYDESCRIPTIVEMETHODSCAPTURETHERICHNESSOFTHEDATAANDDISTINCTIVEASPECTSOFTHEMARKETSTRUCTUREORDERFLOWISCONCENTRATEDNEARTHEQUOTE,WHILETHEDEPTHOFTHEBOOKISSOMEWHATSMALLERATNEARLYVALUATIONSWEANALYZETHESUPPLYANDDEMANDOFLIQUIDITYFOREXAMPLE,THINBOOKSELICITORDERSANDTHICKBOOKSRESULTSINTRADESTOGAINPRICEANDTIMEPRIORITY,INVESTORSQUICKLYPLACEORDERSWITHINTHEQUOTESWHENTHEDEPTHATTHEQUOTESORTHESPREADISLARGECONSISTENTWITHINFORMATIONEFFECTS,DOWNWARDUPWARDSHIFTSINBOTHBIDANDASKQUOTESOCCURAFTERLARGESALESPURCHASESSECONDLYIDEVOTETOANALYZEDURATIONMODELSDIFFERENTIATEDBYINFORMATIONSETSFINALLYEVALUATIONOFMODELSACROSSDIFFERENTINFORMATIONSETSISBASEDONRELATIVEABILITYTOPREDICTMARKETACTIVITYOUTOFSAMPLEAMAINFINDINGOFTHEPAPERISTHEIMPORTANCEANDSUPERIORITYOFINFORMATIONEMBODIEDINCONTINUOUSINDIVIDUALTRADERSACTIONSINCHARACTERIZINGORDERSUBMISSIONBEHAVIORTHEBOOKINFORMATIONONCHARACTERISTICSOFRESTINGORDERSALONECANNOTEXPLAINSUBSEQUENTORDERSUBMISSION,TRADE,ORPRICINGBEHAVIORKEYWORDSORDERBOOKINFORMATIONTRADERACTIVITIESACDMODEL目錄1引言111問(wèn)題的提出112文獻(xiàn)評(píng)述2121國(guó)外研究的評(píng)述2122國(guó)內(nèi)研究的評(píng)述913本文研究?jī)?nèi)容的安排1014創(chuàng)新與不足13141本文的創(chuàng)新之處13142本文的不足之處132研究方法1521ACD模型1522ACD模型的改進(jìn)1723數(shù)據(jù)與樣本1824數(shù)據(jù)處理過(guò)程與估計(jì)分析過(guò)程203深圳證券交易所的交易制度2131電子交易系統(tǒng)下證券交易所的交易規(guī)則2132深圳證券交易所的交易規(guī)則224行情公告牌提供的信息含量分析2641不同信息集合的定義與設(shè)計(jì)2642存量信息含量的分析3143流量信息含量的分析3844交易持續(xù)期信息含量的分析505不同信息集合對(duì)交易者行為影響的實(shí)證研究5551經(jīng)過(guò)“日內(nèi)調(diào)整”后的交易持續(xù)期5652當(dāng)期（T）不同信息集合對(duì)交易者行為的影響6053前期（1）不同信息集合對(duì)交易者行為的影響626模型預(yù)測(cè)能力的評(píng)估6461評(píng)估的方法6462評(píng)估的結(jié)果677結(jié)論與啟示71附錄74附表77附表140種樣本股票及其分類(lèi)77附表2深證100指數(shù)成份股樣本78附表3POISSON模型的估計(jì)結(jié)果79附表4ACD模型的估計(jì)結(jié)果79附表5存量信息模型的估計(jì)結(jié)果80附表6流量信息模型的估計(jì)結(jié)果81附表7全信息模型的估計(jì)結(jié)果83附表8兩時(shí)期模型的估計(jì)結(jié)果85參考文獻(xiàn)881引言金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論研究的基本問(wèn)題是價(jià)格形成、市場(chǎng)規(guī)則和市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制等問(wèn)題。在國(guó)外，對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論研究的歷史也并不很長(zhǎng)。從HDEMSETZ于1968年發(fā)表了他的論文交易成本后，對(duì)金融資產(chǎn)價(jià)格的考察發(fā)生了變化，轉(zhuǎn)而關(guān)注于金融市場(chǎng)內(nèi)在的微觀基礎(chǔ)，關(guān)注于金融資產(chǎn)買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)的價(jià)差關(guān)系。從微觀角度來(lái)考察金融資產(chǎn)價(jià)格意味著可以將金融資產(chǎn)價(jià)格行為描述成經(jīng)濟(jì)主體最優(yōu)化行為的結(jié)果。1995年，OHARA出版了MARKETMICROSTRUCTURETHEORY一書(shū)，標(biāo)志著金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的基本框架初步形成。二十世紀(jì)九十年代，國(guó)外對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究方興未艾，眾多的經(jīng)濟(jì)學(xué)家投身于該領(lǐng)域，通過(guò)多年采集高頻交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，在交易系統(tǒng)的設(shè)計(jì)特征、做市商的作用、買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)價(jià)差、價(jià)格波動(dòng)性大小、價(jià)格的序列相關(guān)性及知情交易者和未知情交易者的交易策略等領(lǐng)域中取得了很大的進(jìn)展。11問(wèn)題的提出近年來(lái)，金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的研究開(kāi)始關(guān)注信息含量及其與交易者行為相關(guān)性的研究。其中較為重要的研究之一是EASLEY和OHARA（1992）的文章，他們認(rèn)為如果在交易中沒(méi)有發(fā)生帶有信息含量的事件時(shí)，市場(chǎng)中的交易活動(dòng)就會(huì)減弱，那么成交報(bào)價(jià)或委托報(bào)價(jià)等交易活動(dòng)之間的時(shí)間間隔就會(huì)變長(zhǎng)。ADMATI和PFLEIDERER（1988）研究認(rèn)為當(dāng)市場(chǎng)中具有流動(dòng)性需求的交易者的交易活動(dòng)比較活躍時(shí)，指令流所帶給市場(chǎng)的信息含量就會(huì)很少。ENGLE和LUNDE（1997）建議應(yīng)該區(qū)分成交時(shí)間間隔和報(bào)價(jià)時(shí)間間隔，他們研究的結(jié)論是當(dāng)市場(chǎng)中包含大量的信息時(shí)，買(mǎi)賣(mài)成交的信息會(huì)影響投資者提交委托報(bào)價(jià)的行為，使委托報(bào)價(jià)時(shí)間間隔變長(zhǎng)。同時(shí)，越來(lái)越多的研究開(kāi)始關(guān)注金融市場(chǎng)本身所提供的信息對(duì)價(jià)格形成和投資者行為的影響。這些研究主要包括對(duì)交易規(guī)則運(yùn)作過(guò)程中所包含的非公布信息的分析研究，這些非公布信息主要指買(mǎi)賣(mài)委托指令在行情公告牌上的變動(dòng)情況所隱含的交易者投資策略的信息。本文研究的內(nèi)容是價(jià)格和買(mǎi)賣(mài)價(jià)差的隨機(jī)性質(zhì)方面，具體是證券市場(chǎng)行情公告牌上提供的信息和委托指令流提供的信息對(duì)交易者投資行為的影響，并分析研究我國(guó)投資者行為的特征。12文獻(xiàn)評(píng)述121國(guó)外研究的評(píng)述（一）存量信息的信息含量BIAIS，HILLION和SPATT（1994）運(yùn)用巴黎股票交易所的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)在最優(yōu)買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)價(jià)差間存在最陡的非線(xiàn)性斜率。最優(yōu)的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差是其他報(bào)價(jià)價(jià)差的兩倍以上，而最優(yōu)報(bào)價(jià)上的買(mǎi)賣(mài)申報(bào)數(shù)量卻比其他報(bào)價(jià)上的買(mǎi)賣(mài)申報(bào)數(shù)量來(lái)得小。ANGEL（1997）運(yùn)用交易數(shù)據(jù)對(duì)十五個(gè)主要國(guó)家的股票市場(chǎng)的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)平均相對(duì)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差等于065，且如上面提到的，相對(duì)最小買(mǎi)賣(mài)變動(dòng)單位的不同是影響該買(mǎi)賣(mài)價(jià)差的主要因素。最優(yōu)相對(duì)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差比其它報(bào)價(jià)的價(jià)差都來(lái)得大，其它報(bào)價(jià)的價(jià)差呈現(xiàn)出相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)量水平。BIAISETAL使用巴黎股票交易所的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)報(bào)價(jià)和申報(bào)數(shù)量存在輕微的凹型，最優(yōu)買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)的價(jià)差比其它報(bào)價(jià)的價(jià)差大兩倍以上，在最優(yōu)報(bào)價(jià)上的申報(bào)數(shù)量比其它報(bào)價(jià)上的申報(bào)數(shù)量來(lái)得小。相反，NIEMEYER和SANDS發(fā)現(xiàn)在斯德哥爾摩股票市場(chǎng)上報(bào)價(jià)和申報(bào)數(shù)量呈現(xiàn)出凸型，價(jià)差向買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)兩邊分別增大，而申報(bào)數(shù)量在靠近最優(yōu)買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)上更大。PAGANO和RELL（1990）發(fā)現(xiàn)倫敦股票交易所的平均買(mǎi)賣(mài)相對(duì)價(jià)差在080085之間，巴黎股票交易所的平均買(mǎi)賣(mài)相對(duì)價(jià)差在052067之間。HANDA（1992）發(fā)現(xiàn)在紐約股票交易所和美國(guó)股票交易所10最大市值股票的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差在050060之間。通過(guò)對(duì)美國(guó)股票數(shù)據(jù)的分析，HARRIS（1994）發(fā)現(xiàn)如果紐約股票交易所采用更小的最小買(mǎi)賣(mài)變動(dòng)單位，買(mǎi)賣(mài)價(jià)差將出現(xiàn)顯著的縮小。由于買(mǎi)賣(mài)價(jià)差縮小給市場(chǎng)流動(dòng)性帶來(lái)的正效應(yīng)將被申報(bào)數(shù)量（即流動(dòng)性深度）的減少所抵消，因此最小買(mǎi)賣(mài)變動(dòng)單位的縮小對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性帶來(lái)的凈效應(yīng)目前還很模糊。NIEMEYER和SANDS（1994）運(yùn)用斯德哥爾摩股票交易所（SSE）交易數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)最小買(mǎi)賣(mài)變動(dòng)單位對(duì)市場(chǎng)的廣度產(chǎn)生顯著的影響，至少對(duì)交投活躍的那些股票，更小的最小買(mǎi)賣(mài)變動(dòng)單位將促使更低的市場(chǎng)深度。ANGEL（1997）認(rèn)為最優(yōu)的最小買(mǎi)賣(mài)變動(dòng)單位不是零，而是在限價(jià)委托的交易者從非零最小買(mǎi)賣(mài)變動(dòng)單位獲得的好處和由于最小買(mǎi)賣(mài)變動(dòng)單位給市價(jià)委托的交易者帶來(lái)的交易成本之間的選擇。（二）流量信息的信息含量EASLEY和OHARA（1987）對(duì)當(dāng)市場(chǎng)上存在擁有信息的知情交易者時(shí)，將會(huì)出現(xiàn)一系列的大買(mǎi)單的情況進(jìn)行了建模。HE和WANG（1995）同樣揭示了擁有好消息的知情交易者將會(huì)不斷地連續(xù)買(mǎi)入股票。在SARKAR（1990）的模型中，證券經(jīng)紀(jì)商會(huì)模仿他擁有信息的客戶(hù)的交易行為。對(duì)交易持續(xù)期的原因，至少有了三種解釋?zhuān)谝环N是EASLEY和OHARA（1992）提出的信息不對(duì)稱(chēng)原因，在他們的模型中，與流動(dòng)性交易者相比較，知情交易者對(duì)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差具有較弱的敏感性。因此，當(dāng)出現(xiàn)交頭活躍時(shí)，這說(shuō)明這時(shí)存在內(nèi)幕交易的可能較大；第二種解釋是當(dāng)存在時(shí)間優(yōu)先的交易規(guī)則時(shí)會(huì)影響交易頻率，正如HARRIS（1994）以及BERNHARDT和HUGHSON（1993A）所指出的，當(dāng)委托報(bào)價(jià)是離散的以及存在時(shí)間優(yōu)先的交易規(guī)則時(shí)，在為市場(chǎng)提供流動(dòng)性時(shí)交易者存在首先行動(dòng)的優(yōu)勢(shì)。因此，如果為市場(chǎng)提供流動(dòng)性會(huì)有獲得利潤(rùn)的可能時(shí)，在市場(chǎng)中競(jìng)爭(zhēng)的交易者有盡早提交委托報(bào)單的沖動(dòng)。第三中解釋是由PAGANO（1989）以及ADMATI和PFLEIDERER（1988）提出的，他們認(rèn)為活躍的交易反應(yīng)了交易和委托也存在聚類(lèi)現(xiàn)象，這在金融市場(chǎng)中經(jīng)常出現(xiàn)。（三）信息對(duì)交易者行為的影響有關(guān)交易信息對(duì)金融市場(chǎng)參與者影響的研究，最早可以追溯到BAGEHOT在1971年發(fā)表的一篇文章中。該研究認(rèn)為做市商在做市時(shí)面臨兩種不同類(lèi)型的交易者，一類(lèi)是擁有特殊信息的知情交易者，一類(lèi)是未知情交易者。未知情交易者出于流動(dòng)性需求（如即時(shí)的消費(fèi)需求）而不是信息優(yōu)勢(shì)進(jìn)行交易，因而是流動(dòng)性交易者（LIQUIDITYTRADER）。知情交易者擁有關(guān)于資產(chǎn)真實(shí)價(jià)格的未公開(kāi)信息，并且擁有是否與做市商進(jìn)行交易的選擇權(quán)，因而在與做市商的交易中只會(huì)獲利而不會(huì)損失。因此，做市商只有用與未知情交易者交易的盈利來(lái)沖銷(xiāo)這些損失，才能保證不至于破產(chǎn)，而這些盈利的來(lái)源就是做市商設(shè)定的買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)價(jià)差。因此，導(dǎo)致買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)價(jià)差的原因是信息不對(duì)稱(chēng)所產(chǎn)生的信息成本。這些內(nèi)容都是金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中信息不對(duì)稱(chēng)模型中的基本因素，該模型首先由BAGEHOT提出，COPELAND和GALAI（1983）對(duì)其進(jìn)行了分析研究，最后對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行了發(fā)展和公式化的有，KYLE（1985）、GLOSTEN和MILGROM（1985）、EASLEY和OHARA、ADMATI和PFLEIFERER（1988）、FOSTER和VISWANATHAN（1990，1994）以及ALLEN和GORTON（1992）。本文研究交易持續(xù)期的理論模型來(lái)源于DIAMOND和VERRECCHIA（1987）和EASLEY和OHARA（1992）。DIAMOND和VERRECCHIA（1987）認(rèn)為在一個(gè)交易日內(nèi)只有兩種事件發(fā)生，要么是利好事件，要么是利空事件。因此，知情交易者會(huì)積極地交易，除非這些知情交易者不擁有股票或市場(chǎng)上存在賣(mài)空限制。這樣，較長(zhǎng)的交易持續(xù)期就可能與利空信息有關(guān)。而EASLEY和OHARA（1992）認(rèn)為知情交易者在這兩種信息下都會(huì)進(jìn)行交易，因此，他們認(rèn)為較長(zhǎng)的交易持續(xù)期可能與沒(méi)有信息有關(guān)。在這兩篇文章以前，金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論還沒(méi)有考慮時(shí)間的作用而且也未對(duì)時(shí)間賦予信息的含量。1然而正相反，下面的觀點(diǎn)進(jìn)一步使我們相信交易持續(xù)期實(shí)際上在向金融市場(chǎng)內(nèi)傳遞著信息。正如定義的那樣，未知情交易者在決定其交易的時(shí)候是獨(dú)立于信息的，即決定是否要交易與是否擁有信息無(wú)關(guān)；而知情交易者只有當(dāng)他們擁有信息的時(shí)候，他們才會(huì)進(jìn)行交易。因此，在EASLEY和OHARA（1992）的研究中，交易是否活躍是與在金融市場(chǎng)中存在多少個(gè)知情交易者相關(guān)的。更一般地說(shuō)，知情交易者一旦擁有信息，他們將盡快地而且盡量多地進(jìn)行交易。然而，在EASLEY和OHARA（1987）對(duì)交易量的研究中，交易量會(huì)很快地將知情交易者暴露出來(lái)，從而減少他們的獲利空間，這樣會(huì)使知情交易的速度減慢下來(lái)。另一方面，如果知情交易者將大筆委托報(bào)單分割成若干個(gè)小的委托報(bào)單，這樣會(huì)產(chǎn)生大量包含信息的交易。我們可以有理由認(rèn)為交易活躍程度與知情交易者的行為是相關(guān)的。因此，交易的活躍程度將導(dǎo)致交易持續(xù)期的長(zhǎng)短，從而有可能向金融市場(chǎng)的參與者1在KYLE（1985）的研究里，委托指令聚集起來(lái)在同一時(shí)間同一個(gè)價(jià)格上成交，因此，指令流到達(dá)到速率并不重要。在GLOSTEN和MILGROM（1985）的研究里，指令流按照外生的隨機(jī)過(guò)程到達(dá)市場(chǎng)內(nèi)，這樣市場(chǎng)的參與者知道了指令流到達(dá)的模式提供相關(guān)的信息。COPPEJANS和DOMOWITZ（1999）以斯德哥爾摩期貨交易市場(chǎng)為研究對(duì)象對(duì)電子限價(jià)委托交易系統(tǒng)的信息含量進(jìn)行了實(shí)證研究。他們首先運(yùn)用了計(jì)量模型對(duì)交易持續(xù)期進(jìn)行了研究，然后再對(duì)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差進(jìn)行了概率分布的研究，通過(guò)對(duì)這些模型的預(yù)測(cè)能力的分析來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膬?yōu)劣程度。他們的結(jié)論是委托指令流的信息含量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于行情公告牌上的信息含量。不過(guò)他們?cè)趯?duì)模型中變量的分布假設(shè)上過(guò)于簡(jiǎn)單，沒(méi)有對(duì)模型預(yù)測(cè)能力的評(píng)估。在未評(píng)估模型預(yù)測(cè)能力的情況下，該研究得出的結(jié)論缺乏可信度。BROWN，THOMSON和WALSH（1999）研究了澳大利亞證券交易所的委托指令的特征，他們通過(guò)分析委托指令流來(lái)研究知情交易者和未知情交易者對(duì)信息的反應(yīng)，以及委托指令流在一個(gè)交易日內(nèi)的變動(dòng)模式。他們建立了廣義交易模型，假設(shè)第天在出現(xiàn)利好消息時(shí)所有報(bào)價(jià)形式（共九種報(bào)價(jià)指令）的概率方程（2）91/PR/INIIGODGODL其中I是九種可能的報(bào)價(jià)指令，是九個(gè)參數(shù)的向量，I是在第天每種報(bào)價(jià)指令的總數(shù)。然后建立第天無(wú)條件似然方程即在出現(xiàn)利好信息、利空信息和無(wú)信息這三種情況下的全概率公式（3）/1/1NOEVNTLABADLAGODLBAL最后建立多時(shí)期似然函數(shù)（4）1其中,1為所有樣本期內(nèi)的交易天數(shù)，并且各事件獨(dú)立分布。將這個(gè)多時(shí)期似然函數(shù)轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)似然方程然后使用極大似然法得到參數(shù)的估計(jì)值并進(jìn)行檢驗(yàn)。他們的研究發(fā)現(xiàn)在不同的市場(chǎng)交易制度下，委托指令流的特征是不同的。而且他們發(fā)現(xiàn)在澳大利亞證券交易所中內(nèi)幕交易少于10，內(nèi)幕交易者在交易時(shí)會(huì)比未知情交易者選擇更小的委托報(bào)單來(lái)進(jìn)行交易，同時(shí)發(fā)現(xiàn)在利好信息和利空信息這兩個(gè)情況下，知情交易者的比例基本上一樣。最后他們還發(fā)現(xiàn)委托指令流在交易日內(nèi)呈現(xiàn)出U型的變動(dòng)模式，委托指令流中的信息含量也呈現(xiàn)出這種變動(dòng)模型。BIAIS、HILLION和SPATT（1995）以巴黎證券交易所作為研究對(duì)象對(duì)電子限價(jià)委托交易系統(tǒng)中投資者行為的研究比較早而且比較有影響。他們主要運(yùn)用計(jì)量的手段來(lái)研究行情公告牌上的信息與委托指令流之間的關(guān)系。通過(guò)行情公告牌上的信息分析了證券市場(chǎng)流動(dòng)性模式，并以此分析了投資者對(duì)行情公告牌上的信息的反應(yīng)行為，隨后進(jìn)一步研究委托指令流所包含的信息對(duì)投資者行為的影響程度。他們研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)在時(shí)間優(yōu)先和價(jià)格優(yōu)先的情況下，當(dāng)證券市場(chǎng)深度很深或買(mǎi)賣(mài)價(jià)差較大時(shí)，投資者往往迅速地在最優(yōu)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差之間提交限價(jià)委托；同時(shí)還發(fā)現(xiàn)與信息效應(yīng)相一致的現(xiàn)象，當(dāng)出現(xiàn)大的賣(mài)單（買(mǎi)單）時(shí)，買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)會(huì)同時(shí)向下（向上）作調(diào)整。該研究發(fā)表較早，在研究的方法上過(guò)于簡(jiǎn)單，主要集中在對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析上。不過(guò)，該實(shí)證研究的設(shè)計(jì)較為巧妙，也為進(jìn)一步研究交易持續(xù)期和信息含量的分析提供了基礎(chǔ)。（四）ACD模型和模型預(yù)測(cè)能力的評(píng)估方法當(dāng)研究證券市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)時(shí)，我們主要面臨的一個(gè)問(wèn)題是高頻交易數(shù)據(jù)之間時(shí)間間隔的不規(guī)則性，也就是高頻數(shù)據(jù)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的時(shí)間序列。過(guò)去在實(shí)證研究時(shí)，我們都采用的是固定時(shí)間間隔的計(jì)量模型方法來(lái)進(jìn)行實(shí)證研究的，忽略了交易數(shù)據(jù)之間事實(shí)上存在的自有時(shí)間間隔。然而，就象金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論模型所描述的那樣，不同交易之間的時(shí)間間隔蘊(yùn)含著大量的交易者行為的信息。因此，如果我們采用了固定時(shí)間間隔的計(jì)量模型方法，實(shí)證結(jié)果將有可能丟失大量的高頻交易中所包含的信息成分。ENGLE和RUSSELL（1998）針對(duì)這個(gè)問(wèn)題提出了他們的解決方法，ACD模型（AUTOREGRESSIVECONDITIONALDURATION）。2ENGLE和RUSSELL把交易之間的時(shí)間間隔當(dāng)作隨機(jī)變量并建立計(jì)量模型，這些隨機(jī)變量遵循一個(gè)點(diǎn)過(guò)程（POINTPROCESS）。交易數(shù)據(jù)可以用兩個(gè)隨機(jī)變量來(lái)描述，第一個(gè)是交易發(fā)生的時(shí)間；第二個(gè)是在交易發(fā)生時(shí)間上所觀察到的一個(gè)向量，這個(gè)向量被稱(chēng)為記號(hào)（MARKS），用來(lái)確定所研究的事件（EVENTS）是否發(fā)生了。通俗地說(shuō)，就是在時(shí)間這個(gè)尺子上用所研究的事件當(dāng)作刻度來(lái)進(jìn)行標(biāo)記。這個(gè)標(biāo)記可以是交易量、成交價(jià)格和買(mǎi)賣(mài)價(jià)差等反映投資者交易情況的事件，而這些正是目前金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論研究的重點(diǎn)。DIEBOLD、GUNTHER和TAY（1998）評(píng)估模型預(yù)測(cè)能力的方法的核心思想是，如果計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是正確的，那么通過(guò)對(duì)該模型殘差的概率積分變化而得到的分布是一個(gè)獨(dú)立同分布的均勻分布。因此，盡管DIEBOLD、GUNTHER和TAY（1998）方法的思想是如此的直觀，但對(duì)于檢測(cè)和評(píng)估非嵌套（NONNESTED）模型的意義是很深遠(yuǎn)的。在現(xiàn)實(shí)的證券市場(chǎng)中，圖形分析工具被廣泛地運(yùn)用。因?yàn)閷?duì)于交易者和其他專(zhuān)業(yè)人士來(lái)說(shuō)，這種圖形分析方法比較容易用來(lái)分析、評(píng)估和預(yù)測(cè)證券市場(chǎng)的未來(lái)2ACD模型是ENGLE和RUSSELL（1998）提出的。他們發(fā)現(xiàn)用固定時(shí)間間隔的計(jì)量模型方法來(lái)進(jìn)行實(shí)證研究，忽略了交易數(shù)據(jù)之間事實(shí)上存在的自有時(shí)間間隔。因此，他們建立了ACD模型，把交易之間的時(shí)間間隔當(dāng)作隨機(jī)變量并建立計(jì)量模型來(lái)分析交易持續(xù)期。由于我國(guó)目前還沒(méi)有對(duì)ACD模型進(jìn)行深入的研究，筆者暫時(shí)根據(jù)英文的含義將ACD模型直譯為“自回歸條件持續(xù)期模型”。發(fā)展。同樣在評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力的方法中也有一種圖形分析方法來(lái)檢驗(yàn)一個(gè)計(jì)量模型的擬合優(yōu)度。為了評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力，DIEBOLD、GUNTHER和TAY（1998）對(duì)需要評(píng)估的模型所產(chǎn)生的未來(lái)預(yù)測(cè)值進(jìn)行分析，由于預(yù)測(cè)值的分布在模型估計(jì)時(shí)就已經(jīng)假設(shè)了，因此，他們對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行了概率積分變換，然后描繪變換后序列的分布圖形，觀察該序列是否遵循獨(dú)立同分布的0,1均勻分布。通過(guò)分析這個(gè)圖形可以為我們提供模型預(yù)測(cè)失敗很明顯的原因。如果這個(gè)圖形呈現(xiàn)出駝峰狀時(shí)，這說(shuō)明這個(gè)模型預(yù)測(cè)的范圍過(guò)小，沒(méi)有把現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)分布的尾部在模型中體現(xiàn)出來(lái)；如果這個(gè)圖形呈現(xiàn)出U型時(shí)，這說(shuō)明模型可能存在過(guò)高或過(guò)低對(duì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)分布的預(yù)測(cè)。該方法可以比較不同非嵌套（NONNESTED）模型的優(yōu)劣，并且在不考慮模型使用者的損失函數(shù)的情況下，對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行評(píng)估。122國(guó)內(nèi)研究的評(píng)述國(guó)內(nèi)對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究起步較晚，不過(guò)現(xiàn)在有不少學(xué)者開(kāi)始逐漸涉足這個(gè)領(lǐng)域。從研究的方向來(lái)看，我國(guó)學(xué)者的研究目前主要集中在對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的介紹，對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)流動(dòng)性的研究以及對(duì)交易持續(xù)期（DURATION）的研究上。其中比較有代表性的文章有戴國(guó)強(qiáng)和吳林祥（1999）的金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、楊之曙（1999、2000）、歐陽(yáng)紅兵和熊彩云（1999）以及蔣兆斌和田柳（2002）對(duì)市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論進(jìn)行了深入的介紹和闡述，并對(duì)該理論如何運(yùn)用于我國(guó)證券市場(chǎng)的建設(shè)提出了寶貴的建議。不過(guò)，目前我國(guó)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究主要停留在對(duì)西方該理論的介紹階段，對(duì)該領(lǐng)域的研究主要是定性分析和學(xué)術(shù)評(píng)論。不過(guò)隨著大家對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論研究的深入，以及開(kāi)始注意建設(shè)高頻數(shù)據(jù)庫(kù)，我國(guó)已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)有關(guān)我國(guó)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的實(shí)證文章，這些文章主要集中在證券市場(chǎng)的流動(dòng)性信息的研究。其中主要的文章有屈文洲和吳世農(nóng)（2002）首次分析了我國(guó)深圳證券交易所的流動(dòng)性特征，對(duì)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差及其影響因素進(jìn)行了研究并建立了模型，揭示了買(mǎi)賣(mài)價(jià)差呈現(xiàn)出“L”型的狀態(tài)。隨后，孫培源和施東暉（2002）以上海證券交易所為研究對(duì)象，他們得到了與屈和吳（2002）相似的結(jié)論。這兩篇文章對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究較早，但其研究的內(nèi)容較為簡(jiǎn)單，可以認(rèn)為是我國(guó)研究這方面內(nèi)容的入門(mén)文章，不過(guò)其得到的實(shí)證研究結(jié)果為我們進(jìn)一步研究我國(guó)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)提供了理論和實(shí)踐的基礎(chǔ)。目前我國(guó)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的實(shí)證研究的最新發(fā)展是黃杰鯤（2003）對(duì)我國(guó)上海證券交易所的投資者的交易持續(xù)期進(jìn)行的研究，并對(duì)交易持續(xù)期中信息含量進(jìn)行了分析和建模。該文發(fā)現(xiàn)利好消息的交易會(huì)導(dǎo)致交易強(qiáng)度的增大；而利空消息的交易會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)的持續(xù)期。該研究是最先研究我國(guó)證券市場(chǎng)上信息與交易持續(xù)期的關(guān)系的文章，其運(yùn)用的模型也較為先進(jìn)，是ENGLE（2000）提出的，為我們進(jìn)一步研究信息對(duì)交易者行為影響提供了有力的證據(jù)。不過(guò)，該文章在對(duì)知情交易和非知情交易的區(qū)分上，筆者認(rèn)為過(guò)于粗略，無(wú)法真正體現(xiàn)知情交易者的交易策略。因?yàn)?，大量的理論和?shí)證研究認(rèn)為，知情交易者為了最大限度地獲得收益會(huì)盡量減少其信息被發(fā)現(xiàn)的可能，這些交易者會(huì)采取模仿非知情交易者的交易策略從而隱藏其知情的身份。因此，筆者認(rèn)為在對(duì)知情交易和非知情交易的區(qū)分上應(yīng)進(jìn)一步的改進(jìn)。13本文研究?jī)?nèi)容的安排目前世界上證券交易所采用電腦限價(jià)撮合交易系統(tǒng)已逐漸成為一種趨勢(shì)，這樣就引發(fā)了一系列對(duì)委托指令及其指令流對(duì)市場(chǎng)交易活動(dòng)和價(jià)格形成的影響的研究。3本文是以深交所作為研究對(duì)象，分析交易者從證券市場(chǎng)行情公告牌上獲得的信息如何影響交易者的行為。具體來(lái)說(shuō)是分析證券市場(chǎng)行情公告牌上的信息，包括存量信息指市場(chǎng)流動(dòng)性信息（如委托指令的委托量（深度）、買(mǎi)賣(mài)價(jià)差等），流量信息指委托指令流的變化狀態(tài)（如大的買(mǎi)賣(mài)報(bào)單的進(jìn)入，大筆委托報(bào)單的成交等）和交易持續(xù)期信息，以及研究這些信息是如何影響交易者的行為和價(jià)格的形成，最終確定這些信息對(duì)交易者的影響程度。這個(gè)問(wèn)題與目前有關(guān)交易所對(duì)交易活動(dòng)披露程度的討論也十分相關(guān)，即在交易所披露的即時(shí)信息中哪類(lèi)信息對(duì)投資者進(jìn)行即時(shí)投資決策最有用，以及如何披露，披露哪些信息。對(duì)上述問(wèn)題的研究，本文大致分為三個(gè)部分第一，分析深交所行情公告牌上的信息，包括存量信息、流量信息和交易持續(xù)期信息；第二，建立ACD模型（AUTOREGRESSIVECONDITIONALDURATIONMODEL）來(lái)分析存量信息、流量信息和交易持續(xù)期信息對(duì)交易者行為的影響程度；第三是，對(duì)建立的模型進(jìn)行樣本外（OUTOFSAMPLE）的預(yù)測(cè)能力評(píng)估。為了進(jìn)一步說(shuō)明本文研究?jī)?nèi)容的安排，筆者把本文中的基本內(nèi)容通過(guò)流程圖（圖11）來(lái)說(shuō)明，試圖將本文的脈絡(luò)清晰地闡述出來(lái)。3這樣的研究包括BIAIS，HILLION和SPATT（1995）、FOUCALT（1993）、GLOSTEN（1994）以及HOLLIFIELD，MILLER和SANDAS（1996）。最近的一些有關(guān)電腦限價(jià)撮合交易系統(tǒng)的研究有DOMOWITZ和STEIL（1999）以及COPPEJANS和DOMOWETZ（1999,WORKINGPAPER）等。圖11基本研究?jī)?nèi)容安排的流程圖研究子目標(biāo)一行情公告牌提供的信息含量分析研究?jī)?nèi)容存量信息含量的分析研究?jī)?nèi)容交易持續(xù)期信息含量的分析研究?jī)?nèi)容流量信息含量的分析不同信息集合對(duì)交易者行為影響的實(shí)證研究研究子目標(biāo)二存量信息模型流量信息模型全信息模型兩時(shí)期模型信息模型預(yù)測(cè)能力的評(píng)估研究子目標(biāo)三限價(jià)委托交易系統(tǒng)中行情公告牌的信息含量與交易者行為分析研究總目標(biāo)研究方法計(jì)量統(tǒng)計(jì)方法研究結(jié)論存量信息具有信息含量研究結(jié)論交易持續(xù)期信息具有信息含量研究結(jié)論流量信息具有信息含量研究方法ACD模型及其改進(jìn)模型研究?jī)?nèi)容存量信息對(duì)交易者行為的影響研究?jī)?nèi)容流量信息對(duì)交易者行為的影響研究?jī)?nèi)容存量信息和流量信息對(duì)交易者行為的影響研究?jī)?nèi)容存量信息和流量信息對(duì)交易者行為影響的持續(xù)性研究結(jié)論存量信息對(duì)投資者行為的影響較小研究結(jié)論流量信息對(duì)投資者行為的影響較大研究結(jié)論全信息對(duì)投資者行為的影響沒(méi)有比流量信息有多大的提高研究結(jié)論前期的信息對(duì)投資者行為的影響較小，市場(chǎng)對(duì)信息的消化能力較強(qiáng)。研究結(jié)論信息模型對(duì)于交易持續(xù)期的預(yù)測(cè)總體上是可靠的研究方法DGT方法14創(chuàng)新與不足141本文的創(chuàng)新之處1、首次利用我國(guó)證券交易所的高頻數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)電子限價(jià)委托交易系統(tǒng)中的信息含量建立了計(jì)量分析模型并對(duì)其進(jìn)行了深入研究，通過(guò)研究實(shí)證結(jié)果來(lái)區(qū)別在做市商交易系統(tǒng)和其他交易系統(tǒng)中信息含量和交易者行為的不同特征；2、改進(jìn)了ACD模型并對(duì)其進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，以體現(xiàn)不同信息含量對(duì)交易者行為的影響；3、首次從市場(chǎng)即時(shí)交易的角度，對(duì)我國(guó)證券交易者的行為特征進(jìn)行了實(shí)證研究，得到了有關(guān)我國(guó)證券交易者行為特征的一些結(jié)論；4、對(duì)于所建立的模型作了樣本期外預(yù)測(cè)能力的評(píng)估。142本文的不足之處眾所周知，我國(guó)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究還剛起步，尤其是實(shí)證研究更是少之又少，這中間的原因主要是微觀結(jié)構(gòu)理論比較深?yuàn)W，另外一方面是我國(guó)高頻數(shù)據(jù)很難獲得，這為研究帶來(lái)了很大的麻煩。本文在數(shù)據(jù)上也存在缺陷，為了能記錄下交易所發(fā)布的行情數(shù)據(jù)，必須要提高數(shù)據(jù)的記錄速度，筆者為了研究我國(guó)的金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)，在高頻速據(jù)的記錄上花費(fèi)很大的力氣，不斷修改記錄程序，以便提高數(shù)據(jù)庫(kù)的刷新速度，本文中的數(shù)據(jù)主要來(lái)自對(duì)交易所行情庫(kù)的錄制。當(dāng)然，如果能直接獲得交易所中的委托庫(kù)和成交庫(kù)來(lái)研究將更好。但由于現(xiàn)階段我國(guó)交易所的高頻交易數(shù)據(jù)還不能公開(kāi)，這給我國(guó)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究帶來(lái)了很大的困難。不過(guò)，慶幸的是投資者所看到的行情就是交易所提供的行情庫(kù)，并以此作為其投資決策的依據(jù)，因此，用行情庫(kù)來(lái)研究投資者行為也是可行的。由于我國(guó)金融市場(chǎng)高頻數(shù)據(jù)的匱乏，本文在實(shí)證研究中樣本數(shù)據(jù)的選取上存在一定的困難，致使在存量信息和流量信息的實(shí)證研究中樣本數(shù)據(jù)不一致，要改善本文存在的這些不足還有待于我國(guó)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和完善。2研究方法21ACD模型ACD模型是在過(guò)去事件基礎(chǔ)上為分析研究交易持續(xù)期（DURATION）的條件分布而創(chuàng)建的，這個(gè)模型的優(yōu)點(diǎn)是把交易之間的持續(xù)期（時(shí)間間隔）轉(zhuǎn)化為一個(gè)隨時(shí)間間隔變動(dòng)的動(dòng)態(tài)的點(diǎn)過(guò)程。4為了進(jìn)一步說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題，我們定義持續(xù)期為，這是兩個(gè)發(fā)生事件之間的時(shí)1IITD間間隔。我們?cè)俣x為第個(gè)持續(xù)期的條件期望值I（5）IIIIITDDE,/,/121121我們知道在證券市場(chǎng)上一天中的交易有時(shí)密集有時(shí)稀少，這樣交易之間的持續(xù)期是動(dòng)態(tài)變動(dòng)的。為了得到一個(gè)獨(dú)立的變量，我們必須對(duì)一天中的交易持續(xù)期進(jìn)行調(diào)整（ANINTERDAYSEASONALADJUSTMENT（ENGLE和RUSSEL，1998），剔除一天中交易時(shí)間段對(duì)交易持續(xù)期的影響。比如，在開(kāi)盤(pán)時(shí)交易比較密集，而在進(jìn)入連續(xù)競(jìng)價(jià)交易后交易有可能比較稀少。因此，為了除去這種交易時(shí)間效應(yīng)對(duì)交易持續(xù)期的影響，我們進(jìn)行了如下調(diào)整（6）/1TIIDD這樣，期望持續(xù)期為（7）11ITIIDE對(duì)這種交易時(shí)間效應(yīng)的調(diào)整有不同的方法，我們?cè)谙旅娴膶?shí)證研究中使用了與ENGLE和RUSSEL（1998）相同的處理方法，對(duì)一天的交易持4ACD模型來(lái)源于ENGLE和RUSSELL（1998）的研究。續(xù)期根據(jù)其所在的不同交易時(shí)間段進(jìn)行線(xiàn)性回歸，從而達(dá)到調(diào)整的目的。這樣我們可以得到如下結(jié)果（8）其中，IIDDIIACD模型中一個(gè)簡(jiǎn)單形式是條件期望值僅以過(guò)去的持續(xù)期作為I條件。一般情況可以表述為如下方程（9）QJJIPJIJID00這就是模型，第持續(xù)期的條件期望由其滯后個(gè)的條件,QACIP期望和滯后個(gè)過(guò)去實(shí)際的持續(xù)期共同來(lái)決定。這與具有,QGARCH非常相似的形式，事實(shí)上它們?cè)谟?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)上的許多性質(zhì)和特點(diǎn)都十分相似。本文將主要使用ACD（1,1）模型，即持續(xù)期的條件期望和實(shí)際值均滯后1期?？紤]到持續(xù)期始終是正數(shù)，筆者將使用EACD（1,1）來(lái)對(duì)研究方案進(jìn)行估計(jì)，其中E表示假設(shè)殘差服從指數(shù)分布，這樣其方差I(lǐng)方式如下；（10）11IIID其中N,0,因此，對(duì)于EACD（1,1）參數(shù)的估計(jì)，使用的準(zhǔn)似然方程（THEMAXIMUMPSEUDOLOGLIKELIHOODFUNCTION）為；（11）ITNIINDDL121LOG,/ENGLE和RUSSEL（1998）對(duì)ACD模型建立與GARCH模型相似的特性（比如）。事實(shí)上，時(shí)間序列的主要特征就是在條件分布和1獨(dú)立分布中其顯著的過(guò)渡離差，而ACD模型對(duì)這種情況在交易持續(xù)期的影響作用進(jìn)行了科學(xué)的解釋。22ACD模型的改進(jìn)在ACD模型中，把交易持續(xù)期當(dāng)作一個(gè)連續(xù)的時(shí)變隨機(jī)點(diǎn)過(guò)程，替代了過(guò)去以離散的固定時(shí)間間隔作為研究對(duì)象的研究方法。根據(jù)本文所要研究的信息集合（）對(duì)交易者行為的影響程度，筆者對(duì)EACD模型進(jìn)行了一定的改進(jìn)。在EACD模型的條件期望方程中引入一個(gè)信息變量（）。因?yàn)榭紤]到持續(xù)期（DURATION）是一個(gè)非負(fù)的變量，所以本文E對(duì)信息集合采用了指數(shù)的形式。對(duì)于任意給定事件集合，比如，買(mǎi)單委托的到來(lái)，這個(gè)隨機(jī)過(guò)程可以用一個(gè)基本的時(shí)間序列表示出來(lái)，其中表示為事件發(fā),21NTTT生的時(shí)間。這樣，這個(gè)序列就被看作一個(gè)點(diǎn)過(guò)程。與這個(gè)序列對(duì)應(yīng)的是一個(gè)計(jì)數(shù)過(guò)程，這個(gè)表示在時(shí)刻所定義的事件發(fā)生的次數(shù)。TNTT這些特定的事件在時(shí)刻的分布遵循以過(guò)去事件的條件概率，ACD模I型就是用這些在時(shí)間上有聯(lián)系的事件來(lái)描述這些點(diǎn)過(guò)程。我們定義持續(xù)期（DURATION）為，這是兩個(gè)發(fā)生事件之1IITD間的時(shí)間間隔，為經(jīng)過(guò)調(diào)整過(guò)的除去時(shí)間效應(yīng)后的持續(xù)期，我們?cè)俣↖D義為第個(gè)持續(xù)期的條件期望值。本文是在EACD（1,1）的基礎(chǔ)上改I進(jìn)模型的，筆者對(duì)EACD（1,1）中條件期望方程進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的EACD（1,1）如下（12）其中服從指數(shù)分布IIDI（13）EXP11MIIII其中NI,215,432M信息集表示第M類(lèi)信息集合中在時(shí)刻信息集中相關(guān)事件的數(shù)值的集II合，信息集向量隨著本文研究對(duì)象（信息）的不同而進(jìn)行相應(yīng)的改變。當(dāng)沒(méi)有信息時(shí)，條件期望方程中所有的系數(shù)（）均為零，也就,是說(shuō)，事件的發(fā)生率是個(gè)常數(shù)。由于改進(jìn)后的EACD（1,1）中只對(duì)條件期望方程進(jìn)行了改進(jìn)，并未改變其樣本的分布函數(shù)，因此對(duì)于方程（13）的參數(shù)的最大似然估計(jì)與標(biāo)準(zhǔn)的EACD（1,1）是一樣的，同樣也使用準(zhǔn)似然方程（11）來(lái)對(duì)方程（13）進(jìn)行估計(jì)。23數(shù)據(jù)與樣本5為了能獲得較多的數(shù)據(jù)，本文在樣本的選取上，采用了兩個(gè)樣本期的做法。再考慮到對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)研究的結(jié)論存在普遍性，因此，筆者認(rèn)為，因選取不同的樣本期分別對(duì)存量信息和流量信息進(jìn)行研究而得到的有可能產(chǎn)生細(xì)微差異的結(jié)果，對(duì)本文有關(guān)研究信息對(duì)交易者行為影響的最終實(shí)證研究結(jié)論影響不大。首先，本研究中研究存量信息含量的數(shù)據(jù)來(lái)自深交所向市場(chǎng)揭示的5在本文中，深圳成份股指數(shù)中40種樣本股票的數(shù)據(jù)是由光大證券福州營(yíng)業(yè)部的王亦軍同志提供的；深證100指數(shù)中100種樣本股票的數(shù)據(jù)是由南方基金管理公司的黃后川同志提供的。在此，筆者對(duì)他們的熱情幫助表示感謝。證券行情。在每個(gè)交易日，對(duì)來(lái)自交易所的每筆行情數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，得到了本文研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。每筆行情記錄包括證券代碼、日期、成交數(shù)量、三個(gè)買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)以及各報(bào)價(jià)上的買(mǎi)賣(mài)數(shù)量。存量信息所研究的股票為深圳成份股指數(shù)的40種樣本股票6，樣本期從1999年11月8日到2000年11月22日（共計(jì)247個(gè)交易日，其中2000年7月5日和2000年8月1日因缺少有效數(shù)據(jù)而被刪除），總共包括了4,674,120條行情記錄。以每10分鐘作為一個(gè)時(shí)間間隔，對(duì)每個(gè)交易日的行情記錄進(jìn)行分段，這樣每個(gè)交易日總共分為24個(gè)時(shí)段。每個(gè)交易日上午第一個(gè)和最后一個(gè)時(shí)段分別為930940和11201130，下午第一個(gè)和最后一個(gè)時(shí)段分別為13001310和14501500。同時(shí)，為了統(tǒng)計(jì)研究的準(zhǔn)確性，在研究存量信息時(shí)，還把40種樣本股票根據(jù)其在樣本期間交易價(jià)格的高低分為4個(gè)子樣本。樣本A中股票的均價(jià)最低，以此類(lèi)推，樣本D中股票的均價(jià)最高。具體股票分類(lèi)如附表1所示。上述的樣本和樣本期僅運(yùn)用在本文的第42節(jié)（存量信息含量的分析）中。其次，由于研究金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中的流量信息對(duì)高頻數(shù)據(jù)的要求比較高，為了研究深交所的流量信息，需要比研究存量信息要求更高的數(shù)據(jù)，而研究存量信息樣本數(shù)據(jù)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足流量信息研究需求了。因此，筆者通過(guò)設(shè)計(jì)更好的錄制程序，提高了對(duì)來(lái)自交易所的每筆行情數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄的速度，并進(jìn)行了第二次的樣本數(shù)據(jù)錄制工作，使行情數(shù)據(jù)能充分地反應(yīng)市場(chǎng)上的變化。除本文的第42節(jié)外，存量信息、流量信息、交易持續(xù)期和信息模型的實(shí)證研究的樣本均采用了新錄制的高頻數(shù)據(jù)。每筆行情記錄包括證券代碼、日期、成交數(shù)量、三個(gè)買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)以及各報(bào)價(jià)上的買(mǎi)賣(mài)數(shù)量。由于樣本期較短，筆者通過(guò)擴(kuò)大樣本容量的辦6深圳成分股指數(shù)，是深圳證券交易所編制的一種成分股指數(shù)，是從上市的所有股票中抽取具有市場(chǎng)代表性的40種樣本股票為計(jì)算對(duì)象，并以流通股數(shù)為權(quán)數(shù)計(jì)算得出的加權(quán)股價(jià)指數(shù)。法來(lái)彌補(bǔ)這個(gè)缺陷。樣本股票為深交所今年新推出的深證100指數(shù)中的100種成份股樣本股票7，樣本期從2003年6月25日至2003年7月9日，共計(jì)11個(gè)交易日，總共包括了249,064條行情記錄。筆者從錄制的行情數(shù)據(jù)中通過(guò)軋差分析，篩選出成交數(shù)據(jù)和委托數(shù)據(jù)，為研究存量信息、流量信息、交易持續(xù)期和信息模型提供了基礎(chǔ)。24數(shù)據(jù)處理過(guò)程與估計(jì)分析過(guò)程8由于本文中數(shù)據(jù)處理量很大，處理過(guò)程繁瑣復(fù)雜；筆者先用SQL錄制行情數(shù)據(jù)，然后在用SQL和EXCEL對(duì)行情數(shù)據(jù)進(jìn)行存量信息和流量信息的分析；接著在用ACD模型對(duì)投資者行為進(jìn)行分析研究中，筆者將在SQL中處理好的樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入EVIEWS30中，編程運(yùn)算得出模型（方程（13）的參數(shù)的估計(jì)值；最后，在用圖形分析法來(lái)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力時(shí)，本文利用了C語(yǔ)言和SPSS中的統(tǒng)計(jì)工具來(lái)進(jìn)行圖形分析。97深證100指數(shù)選取在深交所上市的100只A股作為成份股，以成份股的可流通A股數(shù)為權(quán)數(shù)，采用派氏綜合法編制。深證100指數(shù)的編制借鑒了國(guó)際慣例，吸取了深證成份指數(shù)的編制經(jīng)驗(yàn)，成份股選取主要考察A股上市公司流通市值和成交金額份額兩項(xiàng)重要指標(biāo)。根據(jù)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)跟蹤和成份股穩(wěn)定性的原則，深證100指數(shù)將每半年調(diào)整一次成份股。深證100指數(shù)以2002年12月31日為基準(zhǔn)日，基日指數(shù)定為1000點(diǎn)，從2003年第一個(gè)交易日開(kāi)始編制和發(fā)布。具體100股票樣本如附表2所示。8在數(shù)據(jù)處理和程序設(shè)計(jì)中，筆者得到了數(shù)學(xué)系洪桃李和陳同堅(jiān)同學(xué)的大力幫助，在此對(duì)他們表示感謝。9本文中的主要程序見(jiàn)附錄，其他相關(guān)的數(shù)據(jù)和程序可向筆者索要，EMAILQU_SIMBA163COM。3深圳證券交易所的交易制度31電子交易系統(tǒng)下證券交易所的交易規(guī)則二十世紀(jì)九十年代初期之前，西方主要證券交易所普遍采用的是做市商的交易機(jī)制。因此，西方學(xué)者對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究主要集中在對(duì)做市商的研究上，對(duì)電腦交易系統(tǒng)的研究非常得少。隨著科技信息技術(shù)的迅速發(fā)展，西方證券交易所越來(lái)越多地采用了電腦交易系統(tǒng)及限價(jià)委托，電腦交易系統(tǒng)對(duì)投資者行為和證券價(jià)格形成產(chǎn)生著重大的影響。由于交易機(jī)制的變化，吸引著越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始對(duì)采用電腦交易系統(tǒng)及限價(jià)委托的證券交易所進(jìn)行分析和研究。20世紀(jì)90年代以后，許多交易所采用交易速度快、交易成本低的電子化競(jìng)價(jià)交易方式。在現(xiàn)行的競(jìng)價(jià)交易機(jī)制下，投資者可通過(guò)柜臺(tái)、電話(huà)、自助終端以及互聯(lián)網(wǎng)等多種渠道進(jìn)行買(mǎi)賣(mài)委托。電腦交易系統(tǒng)按照“價(jià)格優(yōu)先、時(shí)間優(yōu)先PRICEANDTIMEPRIORITY”的原則，對(duì)投資者的買(mǎi)賣(mài)委托直接進(jìn)行撮合。在有些證券交易所中，系統(tǒng)設(shè)計(jì)者從效率優(yōu)先的原則出發(fā)，較多地關(guān)注交易的簡(jiǎn)單性和高效性，委托種類(lèi)極為單一，僅允許限價(jià)委托LIMITORDER一種方式，如我國(guó)的上海和深圳證券交易所。同時(shí)，為了增強(qiáng)交易過(guò)程的透明性和信息含量，電腦交易系統(tǒng)分別揭示幾個(gè)最佳的買(mǎi)入價(jià)和買(mǎi)入量，以及幾個(gè)最佳的賣(mài)出價(jià)和賣(mài)出量，并根據(jù)每筆成交即時(shí)更新成交價(jià)、成交額、最高價(jià)、最低價(jià)、最佳買(mǎi)賣(mài)價(jià)量等相關(guān)指標(biāo)。隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，許多國(guó)家開(kāi)始采用電腦交易系統(tǒng)來(lái)撮合證券交易并鼓勵(lì)限價(jià)委托，電腦交易系統(tǒng)成為交易所發(fā)展的方向。因此，電腦交易系統(tǒng)作為市場(chǎng)規(guī)則和市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制的現(xiàn)實(shí)選擇之一，使得越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始研究和分析電腦限價(jià)交易系統(tǒng)如何影響證券市場(chǎng)的流動(dòng)性、信息的生成模式、投資者的預(yù)期結(jié)構(gòu)及價(jià)格的發(fā)現(xiàn)過(guò)程。目前世界上許多主要的證券交易所都采用了電腦限價(jià)撮合交易系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)投資者的投資行為，或者至少部分地采用這種交易系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)股票、期貨和債券的交易，如紐約交易所、東京交易所、巴黎交易所以及香港聯(lián)交所等。這種電腦限價(jià)撮合交易系統(tǒng)的運(yùn)用正越來(lái)越成為世界證券交易所發(fā)展的一種主流趨勢(shì)。因此，許多研究證券市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的金融學(xué)家開(kāi)始注重研究在電腦限價(jià)撮合交易系統(tǒng)中交易規(guī)則如何影響價(jià)格和交易數(shù)量分配。32深圳證券交易所的交易規(guī)則深圳證券交易所由于創(chuàng)建的時(shí)間較晚，在交易規(guī)則的選擇上采用了當(dāng)前世界上具有發(fā)展?jié)摿Φ碾娮酉迌r(jià)委托交易系統(tǒng)。深交所是依法設(shè)立的、提供證券集中競(jìng)價(jià)的場(chǎng)所。其實(shí)行的是會(huì)員制的組織形式，所有交易均在交易大廳中進(jìn)行，參加交易的人員是固定的，即證券交易所的會(huì)員。在我國(guó)，目前只允許具有中國(guó)證券監(jiān)督委員會(huì)頒發(fā)的證券經(jīng)營(yíng)許可證的法人成為交易所的會(huì)員。因此，我國(guó)廣大投資者只有通過(guò)證券經(jīng)紀(jì)商才能參與交易所的交易。在深交所的市場(chǎng)中存在著兩類(lèi)的投資主體，一類(lèi)是自然人投資者；一類(lèi)是法人投資者，其中法人投資者包括一般的企業(yè)投資者，還包括證券投資基金以及證券公司的自營(yíng)投資。投資者的股票買(mǎi)賣(mài)指令是通過(guò)深交所的會(huì)員報(bào)送到交易所電腦主機(jī)進(jìn)行撮合的。目前深交所報(bào)盤(pán)的方式有兩種，分為有形席位和無(wú)形席位。有形席位是屬于一種場(chǎng)內(nèi)報(bào)盤(pán)，即證券公司在柜臺(tái)接到投資者的委托指令并審查后，以電話(huà)等通訊方式向駐深圳交易所場(chǎng)內(nèi)交易員（因穿紅馬甲工作而被稱(chēng)為“紅馬甲”）轉(zhuǎn)達(dá)買(mǎi)賣(mài)指令；該證券公司場(chǎng)內(nèi)交易員接到指令后，將其輸入深圳證券交易所電腦主機(jī)。無(wú)形席位是屬于一種場(chǎng)外報(bào)盤(pán)，它無(wú)需證券公司派駐場(chǎng)內(nèi)交易員，而由投資者在場(chǎng)外通過(guò)證券公司的電腦終端向交易所電腦主機(jī)輸入買(mǎi)賣(mài)證券的指令。深交所只接受投資者買(mǎi)賣(mài)股票的限價(jià)委托，不接受市價(jià)委托；委托指令買(mǎi)入證券的數(shù)量必須為一個(gè)交易單位（俗稱(chēng)“1手”）或交易單位的整數(shù)倍，只在賣(mài)出證券時(shí)才有零股委托，即賣(mài)出的證券可以不足一個(gè)交易單位。深交所目前規(guī)定，股票100股為1手，100基金單位為1手，1000元面值的債券為1手。深交所對(duì)證券交易設(shè)置了最小報(bào)價(jià)單位，A股、債券、基金的價(jià)格變化單位為001，B股為001港幣，國(guó)債回購(gòu)為001（年收益率）。深交所還對(duì)股票、基金交易實(shí)行漲跌幅限制，漲跌幅比例為10，其中ST股票漲跌幅限制比例為5。對(duì)其他證券和首日上市的股票、基金不實(shí)行漲跌幅限制。深交所采用先進(jìn)的電腦化、無(wú)紙化交易，由電腦主機(jī)對(duì)接受的所有有效申報(bào)按照價(jià)格優(yōu)先和時(shí)間優(yōu)先的原則進(jìn)行集中競(jìng)價(jià)撮合成交。深交所交易在每周一至周五進(jìn)行。上午915至925為集合競(jìng)價(jià)時(shí)間。集合競(jìng)價(jià)遵從價(jià)格優(yōu)先、同一價(jià)格下時(shí)間優(yōu)先的原則，對(duì)所有有效委托進(jìn)行集中處理，并按集中競(jìng)價(jià)規(guī)則產(chǎn)生開(kāi)盤(pán)價(jià)。集中競(jìng)價(jià)結(jié)束后即進(jìn)入連續(xù)競(jìng)價(jià)，連續(xù)競(jìng)價(jià)遵從時(shí)間優(yōu)先的原則，由電腦對(duì)有效委托進(jìn)行逐筆處理，上午930至1130，下午1300至1500為連續(xù)競(jìng)價(jià)時(shí)間。深交所實(shí)行的是T1的資金清算方式，即交易所根據(jù)個(gè)各證券公司T日的清算數(shù)據(jù)文件中的實(shí)際收付金額，在T1日規(guī)定的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行T日交易的資金交收。深交所的交易費(fèi)用實(shí)行買(mǎi)賣(mài)雙向收費(fèi)。主要有兩項(xiàng)交易費(fèi)用并按成交金額來(lái)計(jì)算，一是交易印花稅；二是交易傭金。單邊費(fèi)率分別為A股傭金最高不超過(guò)03，印花稅02；B股傭金最高不超過(guò)03，印花稅02；基金傭金最高不超過(guò)03，無(wú)印花稅；國(guó)債和企業(yè)債券（含可轉(zhuǎn)債）傭金最高不超過(guò)01，無(wú)印花稅。10深交所整個(gè)交易結(jié)算系統(tǒng)由四大部分組成一是會(huì)員營(yíng)業(yè)部的柜臺(tái)系統(tǒng)，由全國(guó)各地券商根據(jù)深交所頒布的接口規(guī)范開(kāi)發(fā)形成；二是連接柜臺(tái)系統(tǒng)與中央撮合主機(jī)的通訊網(wǎng)絡(luò)，由衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和各通訊體系組成；三是中央撮合主機(jī)，由多臺(tái)容錯(cuò)計(jì)算機(jī)并聯(lián)組成；四是中央登記結(jié)算系