（金融学专业论文）订单流不平衡和股票价格行为研究.pdf

摘要 在微观市场结构研究领域，资产价格行为一直是核心的研究内容。以股票为 例，股票价格受到来自于上市公司基本面消息的影响，同时还受到各种各样“市 场信息”的冲击。这些信息中有的如实地反映了股票价格未来的变动方向，而有 些信息却是人为的或者机制性自发的强加于股市的“虚假信息”，是由于“羊群 效应 或者“流动性交易者”的特殊交易行为引起的。 信息有“真”有“假”，难以分辨，自然信息对价格的冲击也就很难直观的 表现在股票价格上，在这种情况下，如果能够有一种指标能够反映这种信息，那 么在某种意义上讲，就可以观察信息对价格的影响过程。 本文率先引入和利用订单流不平衡这一指标，从实证角度考察了我国股票市 场上的订单流不平衡对股票价格行为的长期的、可预测的影响，并对这种现象按 照非对称信息理论的框架给予理论建模分析，最后还对订单流不平衡在波动性预 测及交易策略中的应用给予了肯定。作者希望通过本文的研究，丰富微观市场结 构理论，全文结构如下： 第一章绪论，阐述订单流不平衡的研究背景。第二章订单流不平衡指标介绍、 统计方法、一些统计特征。第三章微观市场结构基础理论回顾，介绍金融市场微 观结构理论的历史沿革，对基本概念进行阐述，并提出订单拆分模型，有针对性 的对订单流不平衡现象进行理论解释。第四章订单流不平衡的时间序列特征：长 期记忆性，检验该指标所隐含的信息特点，同时为订单流不平衡在波动性预测方 面的应用研究作可行性准备。第五章实证检验了订单流不平衡对股票价格的冲击 效应。第六章订单流不平衡在波动性预测及交易策略设计( v o i d ) 中的应用前景。 第七章是对本文的研究工作做一个总结和展望，重点指出本文的不足和未来的研 究方向。 关键词：订单流不平衡、长期记忆性、冲击效应、波动性预测、交易策略 a bs t r a c t a s s e tp r i c eb e h a v i o ri sa l w a y st h ec o r ef i e l do ff i n a n c i a lm a r k e tm i c r o s t r u c t u r e s t o c kp r i c eo fe x c h a n g e - l i s t e df i r mi si n f l u e n c e dn o to n l yb ys o m ef i n a n c i a l i n f o r m a t i o nb u ta l s ob yv a r i o u s “m a r k e ti n f o r m a t i o n ”s o m eo ft h ei n f o r m a t i o n r e f l e c t st h em o v i n gd i r e c t i o no fp r i c ec o r r e c t l yw h i l eo t h e ri n f o r m a t i o ni sa r t i f i c i a lo r m e c h a n i c a l “f a l s ei n f o r m a t i o n w h i c hm a yb er e l a t i v et o “h e r d i n ge f f e c t ”o rs o m e s p e c i a lb e h a v i o ro f “l i q u i d i t yt r a d e r ” m a r k e ti n f o r m a t i o ni sh a r dt od i s t i n g u i s hd i r e c t l yb ys t o c kp r i c em o v e m e n t i f t h e r ei sak i n do fi n d e xw h i c hc a nr e f l e c tt h i si n f o r m a t i o n ，w ec a l lo b s e r v et h ep r o c e s s h o wi n f o r m a t i o ni n f l u e n c e ss t o c kp r i c e t h ea r t i c l ei n t r o d u c e sa n du s e so r d e ri m b a l a n c et or e s e a r c hi n t ot h el o n gt e r m a n dp r e d i c t a b l ei n f l u e n c et os t o c kp r i c eb e h a v i o r m e a n w h i l ew ea n a l y z et h i s p h e n o m e n o nu s i n ga t h e o r e t i c a lm o d e li na s y m m e t r i ci n f o r m a t i o nt h e o r yf r a m e w o r k a tl a s tw em a k eap r o s p e c ta b o u tt h eu s eo fo r d e ri m b a l a n c e t h i sp a p e rc o n s i s t so fs e v e nc h a p t e r s ： t h ec h a p t e r lm a k e sa ni n t r o d u c t i o na b o u tt h eb a c k g r o u n d c h a p t e r2i n t r o d u c e s t h ec o n c e p to fo r d e ri m b a l a n c ea n di t s s t a t i s t i c s c h a p t e r3r e v i e w sm a r k e t m i c r o s t r u c t u r et h e o r y ( t h ed e f i n i t i o na n dh i s t o r y ) m e a n w h i l ew ei n t r o d u c e sa t h e o r e t i c a lm o d e lc a l l e d “o r d e rs p l i tm o d e l ”t og i v eap o i n t e di n t e r p r e t a t i o no fo r d e r i m b a l a n c ep h e n o m e n o n c h a p t e r4r e s e a r c h e st i m es e r i e sc h a r a c t e r i s t i co fo r d e r i m b a l a n c e ：l o n gm e m o r y , w h i c hi sag o o dp r e p a r a t i o nf o rp r i c ei m p a c ta n dv o l a t i l i t y f o r e c a s t c h a p t e r5r e s e a r c h e si n t ot h eo r d e ri m b a l a n c ep r i c ei m p a c te f f e c tb o t h t h e o r e t i c a l l ya n de m p i r i c a l l y c h a p t e r6i n t r o d u c e st h eu s eo fo r d e ri m b a l a n c ei n v o l a t i l i t yf o r e c a s ta n dv o i d ( t h ev o l u m eo r d e ri m b a l a n c es t r a t e g yd e s i g n ) c h a p t e r7 w h i c hi sas u m m a r ym a i n l yp o i n t so u tt h es h o r t c o m i n g so ft h i sp a p e ra n dm a k e sa p r o s p e c ta b o u tt h ef u t u r er e s e a r c ho no r d e ri m b a l a n c e k e y w o r d ：o r d e ri m b a l a n c e ，p r i c ei m p a c t ，v o l a t i l i t yf o r e c a s t ，t r a d es t r a t e g y 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得苤盗墨堂或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：羽去屯签字日期：2 口刀 年月27 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解墨盗盘鲎有关保留、使用学位论文的规定。 特授权墨盗盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：对索屯 签字日期：2 口力年月2 夕日 导师签名牌 签字日期：年月同 第一章绪论 1 1 选题意义 第一章绪论 股票是一种特殊商品，它是投资者向公司提供资金的权益合同，是公司的所 有权合同，这就决定了与一般商品相比较，股票的价格机制有着较为显著的特殊 性。第一，它的价格基础不同。股票没有使用价值，股票的价值唯一的来源于人 们对于股票现金流现值的评估，因此投资者在购买股票时，不仅关心股票所代表 的现在的价值和未来的价值，还要关心其它投资者对于股票未来价值走向的评 估。第二，价格所包含的信息属性不同。一般商品市场上，由于不存在拍卖机制， 价格所传递的仅仅是厂商的供给信息。厂商在决定商品的价格时，通常的做法是 在生产成本的墓础上加上行业平均利润，然后再根据市场行情确定商品销售价格 也就是说、一般商品价格的形成过程中的信息流是单向的与一般商品价格不同， 在股票市场的价格形成中，无论采用交易商、集合竞价，抑或是连续竞价的交易 制度，交易价格都是由买卖双方的公开报价达成一致时形成的，这点更加类似于 理性价格均衡中的瓦尔拉斯均衡。也就是说，股票价格形成过程中的信息流是双 向。第三，价格波动的程度不同。对于一般商品而言，一方面由于具有一定的生 产成本，厂商不会无限制地压低商品的价格；另一方面，受制于商品的实际效用 以及替代产品的价格，厂商也不可能无限制地提高商品的价格。在供求负反馈的 约束下，一般商品的价格波动不会太剧烈，特别是在短期内会相对稳定。而股票 价格则不同。由于股票只是一张所有权凭证，没有确切的使用价值，而且股票的 价格主要是对公司未来预期的贴现。作为心理反应的投资者“预期”行为，有可 能在一定的市场环境下趋同在股票价格上涨时，更多的投资者“预期”上涨的行 为是合理的，这种预期将促使股票价格进一步上涨；在股票价格下跌时，更多的 投资者“预期”下跌的行为是合理的，这种预期将促使股票价格进一步下跌。这 就意味着在“预期”的作用下，供求和股票价格之间形成了一个正反馈，从而增 加了股票价格在短期内沿某个方向的变化幅度，导致了波动程度的加剧。 正是因为股票价格波动的特殊性使得我们不能不使去关注微观原因，去探 寻在某种微观市场结构下，信息在股票价格中的表达过程。对于股票市场波动性 的内在特征以及微观市场结构各指标的相互关系研究日益成为学术界研究的热 点。 订单流不平衡类似于买卖价差、波动性、交易量等微观市场指标，是一种能 够很好的反映信息流特征的替代指标，它反映的是股票一段时间内多空双方主动 第一章绪论 性买入和卖出差异程度的指标。本文准备通过理论和实证研究订单流不平衡与股 票价格的辩证运动关系，进一步探寻股票价格的形成机制，并希望为投资者从一 个全新的角度选择股票以及行使交易策略提供一些有益的帮助。 1 2 国内外的研究现状 在传统的微观市场结构理论中，股票市场的交易量与价格波动的关系一直是 金融领域的重要话题，因为量价关系是了解微观市场结构的一个重要途径，又是 研究套利机会和市场有效性的重要手段。后来，许多学者发现交易量指标没有方 向，信息含量较小，于是将订单流不平衡引入到微观市场结构的研究，利用这个 指标探讨它与股票价格波动之间的关系，探讨市场有效性及套利机会。研究成果 既包括实证的检验也包括理论的证明，可以说已经形成了一套完整的理论研究体 系。 但是，国外对于订单流不平衡以及其与股票价格波动关系的实证研究多数是 基于报价驱动市场，仅有小部分研究针对指令驱动市场。c h o r d i a ，r o l l ， s u b r a h m a n y a m ( 2 0 0 0 ) 对纽约股票市场上订单流不平衡与标准普尔指数的相关 关系做了研究。实证结果表明，整个市场范围内订单流不平衡日间数据存在显著 的自相关性，同时日间订单流不平衡与股指之间存在显著的相关关系。c h o r d i a ， r o l l ，s u b r a h m a n y a m ( 2 0 0 5 ) 同样对纽约股票市场的研究也指出日内订单流不平 衡与个股收益率之间存在显著的相关关系，并得出了订单流不平衡对股票价格具 有预测能力的结论。h a s b r o u c k ，s e p p i j ( 2 0 0 1 ) 的研究认为订单流信息和公开信 息共同推动了价格的运动，并且验证了订单流和收益率的同向运动源于一些共同 因素的存在。而h o p m a n ( 2 0 0 2 ) 在对订单驱动市场上订单流不平衡的产生原因 进行分析之后，首先提出了价格冲击理论，并检验了这种冲击力的存在。同时， 他还证明了大部分价格冲击来自于交易机制本身而不是私有信息。 订单流不平衡还可以用来检验市场有效性。如果市场的订单流不平衡存在长 期记忆性，那么也就说明订单流不平衡揭示的某些包含股票价格的信息是长期有 效的，从而预示着订单流不平衡对股票价格在很长的一段时间内都有揭示作用。 订单流不平衡在一些成熟的股票市场上已经被证明是一个长期记忆过程( 可参考 l i l l o 、f a r m e r ( 2 0 0 4 ) 和b o u c h a u d 、g e f e n ( 2 0 0 4 ) 的研究) 。这说明订单流不平 衡揭示的某些包含股票价格的信息是长期有效的，预示着订单流不平衡对股票价 格在很长的一段时间内都有揭示作用。 在理论研究方面，订单流不平衡与股票价格的关系可以借鉴量价关系的理论 体系。t a r u nc h o r d i a ( 2 0 0 4 ) 率先以一一个理论模型揭示了在做市商市场环境下个 股的订单流不平衡和日收益率的关系。该模型研究做市商是如何根据有实力的交 第一章绪论 易者分拆订单造成的订单流不平衡的自相关性而调整自己的策略，并最终引起了 股票价格的调整。 在实践应用方面，订单流不平衡在交易策略设计中的应用还处于探索阶段， h a r i s hs u b r a m a n i a n ( 2 0 0 5 ) 首先将其应用于程序化交易策略设计中。我们可以预 见，随着实施交易策略工具和信息技术的不断发展，订单流不平衡必将有广阔的 应用空间。 、 一 目前，国内尚未开展订单流不平衡方面的研究。为此，本文力图通过对我国 股票市场订单流的日内和日间特征以及订单流对股票收益率的冲击效应作一个 全面的理论和实证研究，并希望能够为投资者的投资策略选择做一点理论和应用 方面的支持。 1 3 文章结构及内容安排 由于订单流不平衡的统计必需的超高频交易数据难以获取以及国外这方面 的研究体系也不是非常完善等等原因使得国内还没有出现过订单流不平衡相关 的研究成果。本文首先以大量的篇幅阐述订单流不平衡的概念、订单流不平衡的 统计方法以及订单流不平衡的一些很重要的特性。其中，第二章为订单流不平衡 指标介绍、统计方法以及对个股的实证统计结果展示。在介绍了订单流不平衡之 后，第三章从理论的角度对订单流不平衡现象、特征给出了理论解释，提出了订 单拆分模型。第四章对订单流不平衡的长期记忆性作了详细的实证研究。在充分 对订单流不平衡进行了详尽的阐述之后，本文进入论文第五章，实证考察订单流 不平衡对股票价格的冲击效应。第六章则谈到了订单流不平衡的探索性的应用， 阐述了订单流不平衡在股票价格的预测中的应用前景，并作了实证研究。最后一 章对本文进行了总结，提出了未来的研究方向。 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 资本市场微观结构理论认为，金融资产的波动性和信息是密切相关的。而信 息作为一种抽象的概念，是不可以直接测量的。于是，各种各样的指标被研究以 便于考察交易中反映的信息，交易量指标一直就是作为一种价格信号被广泛研 究。本文提出的订单流不平衡是一种衡量股票市场供求关系的指标，用来考察限 价订单簿中包含的信息与价格行为的关系。该指标相对于交易量指标，信息更加 丰富，这是因为订单流不平衡既包含了交易方向的信息，又包含了交易量的信息。 正是由于它的这些特点，订单流不平衡的研究已经成为国外理论界的一个新的热 点。 2 1 订单流不平衡的概念和国内外研究现状 订单流不平衡反映订单簿特征，是一种衡量股票一段时间内多空双方的主动 性买入和卖出差异程度的指标。它为正反映市场存在超额的需求，为负则说明市 场存在超额的供给。订单流不平衡的英文解释是：o r d e r so f o n ek i n df o ras t o c kn o t o f f s e tb yt h eo p p o s i t eo r d e r s ，w h i c hc a u s e saw i d es p r e a db e t w e e nb i da n do f f e r p r i c e s 更直观一点讲，当_ 笔大的买单或者卖单到达股票市场时，经常会引起买 卖价差的拉大，交易会处于一种“暂停”状态，直到更多的反方向的订单到来， 市场重新变得“有秩序”。市场在这个“暂停”状态下供给和需求是不平衡的， 而且从订单簿以及价格的变化中可以观察的到。于是，就用订单流不平衡来描述 这种市场暂时失衡的状态。 目前，国外对于订单流不平衡以及其与股票价格波动关系的研究大多基于报 价驱动市场，仅有小部分研究针对指令驱动市场。c h o r d i a ，r o l l ，s u b r a h m a n y a m ( 2 0 0 0 ) 对纽约股票市场上订单流不平衡与标准普尔指数的相关关系做了研究。 实证结果表明，整个市场范围内订单流不平衡日间数据存在显著的自相关性，同 时日间订单流不平衡与股指之间存在显著的相关关系。c h o r d i a , r o l l ， s u b r a h m a n y a m ( 2 0 0 5 ) 同样对纽约股票市场的研究也指出日内订单流不平衡与 个股收益率之间存在显著的相关关系，并得出了订单流不平衡对股票价格具有预 测能力的结论。h a s b r o u c k ，s e p p i j ( 2 0 0 1 ) 的研究认为订单流信息和公开信息共 同推动了价格的运动，并且验证了订单流和收益率的同向运动源于一些共同因素 的存在。而h o p m a n ( 2 0 0 2 ) 在对订单驱动市场上订单流不平衡的产生原因进行 4 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 分析之后，首先提出了价格冲击理论，并检验了这种冲击力的存在。同时，他还 证明了大部分价格冲击来自于交易机制本身而不是私有信息。 本章接下来将对我国股票市场日内、日间的订单流不平衡统计方法做一个全 面的阐述，并用图形直观的给出统计结果。 2 2 订单流不平衡指标的统计和测量方法 订单流不平衡表征了多空双方交易的主动性程度，所以测量订单流不平衡首 先面临的问题就是如何将一笔交易区分为买单( 买方发起的交易) 和卖单( 卖方 发起的交易) 。目前主流的研究中大多采用三种方式区分买单和卖单：交易价格 检验法( t i c k t e s t ) 、报价检验法( q u o t et e s t ) 和l e e m ，r e a d y j ( 1 9 9 1 ) 提出的瑞 德检验法( r e a d yl e et e s t ) 。而本文研究的数据来自于分析家，数据中包含了交 易方向，所以本文按照数据标明的交易方向划分买单和卖单。这种划分方法实际 上类似于交易价格检验法。区分了交易的性质之后，某一段时间内订单流不平衡 就可以统计出来：d f 6 = 罗侈一妒，其中v j 表示一笔交易的换手率，口= o ，1 ，2 ； 当矽：0 时，o i b 表示一鹱俯间荬犁多于卖单的累积数目；当乡：1 时，o i b 表示一 段时间买单换手率总量与卖单换手率总量的差值。当然，根据不同的研究目的， 可以选择和估计不同的目来统计订单流不平衡。h o p m a n ( 2 0 0 2 ) 认为交易量与收 益率的关系符合凹函数特点，随着交易量的增长，收益率的绝对值一直在增加， 但是增加的幅度越来越小，同时他指出选用9 = 0 5 来测量订单流不平衡能够更好 的刻画交易量与收益率的关系。本文的主要研究对象为订单流与收益率的关系， 基于h o p m a n ( 2 0 0 2 ) 的研究，并综合考虑我国的实际情况，本文在研究订单流不 平衡与股票价格的关系时也选取乡= 0 5 。 另外，订单流不平衡既然是一个测量某一段时间的买压或卖压，那么就要区 分不同的时间跨度来研究。下文的实证根据研究的需要和数据的特点，分别选取 5 分钟、1 0 分钟、1 5 分钟、3 0 分钟、6 0 分钟和一天( 日间) 这六种时间间隔来统 计不同跨度的订单流不平衡问题。 2 3 我国股票市场订单流指标统计实证研究 2 3 1 样本选取 本文选择2 0 0 3 年来自于分析家的上证分笔高频交易数据作为数据源，剔除 交易十分不活跃的股票和s t 、p t 股票之后，选择了3 8 4 支有代表性的股票。这 个数据集合包括了分笔交易的时问、交易价格、交易量、最佳的三个买入和卖出 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 报价以及交易发生的方向等详细信息。由于在数据录入及导出过程中有可能存在 记录错误，故在本研究中剔除以下异常数据： 1 、最优买价( b i dp r i c e ) 高于最优卖价( a s kp r i c e ) ； 2 、最优买卖报价上的交易量为负值： 3 、成交的交易量或交易金额为负值。 另外，为了更好的研究不平衡的数量特征，下面实证中订单流不平衡的统计 以交易量作为计算基础，即： o i b = y ，? 一y ，秒：1 ，磊。t “e s e l l 。 2 3 2 不同间隔订单流不平衡的统计特征 以6 0 0 0 0 5 武钢为例，下面是5 分钟、6 0 分钟、一天时间间隔的订单流不平 衡描述性统计折线图，为了便于比较，我们所选取的时间段为整个2 0 0 3 年一年。 图2 1 ：5 分钟间隔订单流不平衡 图2 2 ：6 0 分钟间隔订单流不平衡 6 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 图2 3 ：日间隔订单流不平衡 通过图2 1 。2 3 可以发现，在2 0 0 3 年初至年中时三个图的订单流不平衡都表 现的比较平稳，市场上供给需求总体上是均衡的，下半年波动性逐渐增大，2 0 0 3 年年末订单流不平衡的波动性陡然增大，市场供给和需求在某一方向上出现了大 的缺口，股票换手加速。 但是从总体上看，订单流不平衡总是向着0 均值回复的。这是因为订单流不 平衡反映了一段时间内供求不平衡状况，随着时间的推移，供给和需求总要向着 均衡状态移动。 同时，通过比较三个图的特点，可以发现：随着统计时间间隔的跨度增加， 订单流不平衡的波动性加大，从5 分钟订单流不平衡的7 0 0 0 0 笔一直到日订单流 不平衡的5 0 0 0 0 0 笔。另外从三个图中都可以发现，订单流不平衡的波动存在某 种程度的类似于股价波动性的“聚集”效应，这方面的研究在第四章订单流不平 衡的长期记忆性中将给予更加详细的分析和研究。 2 3 2 订单流不平衡的日内变化统计特征 以6 0 0 0 0 5 和6 0 0 0 1 9 为例，两只股票选取的数据范围相同、处理方法一致。 将每天4 个交易小时划分为4 8 个5 分钟时间段，2 0 0 3 年中每个时间段的平均订 单流不平衡统计柱状图如下所示： 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 图2 - 4 ：6 0 0 0 0 9 日内订单流不平衡统计特征 图2 - 5 ：6 0 0 0 1 5 日内订单流不平衡统计特征 从图中可以发现某些规律。第一：整体上讲，订单流不平衡为负的情况多与 为正的情况，卖方较为主动，这主要是由于大市环境所致。由于2 0 0 3 年股市一 直是熊市，卖方总体上一直在主动的寻找买方，这也说明市场整个一年内处于供 给大于需求的状态，股市处于买方市场。第二，往往是在交易开始之后的一段时 间里，订单流不平衡处于负值状态，而在本曰交易结束时订单流不平衡波动性加 大，订单流不平衡的方向改变较快、较频繁。分析原因，可能流动性交易者、私 有信息持有者一般会在交易日中期交易量比较大、不容易暴露“交易意图”的时 候缓慢释放“信息”。交易目结束时的交易由于距离下个交易日的开盘还有较长 时间，这时候信息的不对称加剧，多空双方对于第二天的评价差距较大，于是选 定了各自认为正确的交易方向，订单流不平衡的方向变化也就更加剧烈。第三， 收盘s 分钟和第二天开盘5 分钟订单流不平衡往往方向相同。这充分说明了信息 的连续性，第一天没有释放的信息在第二天继续被释放。第四，经过大量的实证 研究表明：各股票订单流不平衡的波动都与整个大市的环境有关，大市涨则订单 流正向不平衡出现的概率较大。第五，订单流不平衡序列表现出了某种“聚集” 性，通常相邻的订单流不平衡统计量符号是相同的。这种方向的自相关性主要是 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 由于流动性交易者为了避免信息的过快释放而采取的“分拆订单”交易行为造成 的。在第四章订单流不平衡的时间序列特征研究中本文还将进行详细的解释。 2 4 订单流不平衡的自相关性研究 利用高频交易数据，首先统计出在不同时间跨度下的订单流不平衡的时间序 列指标，然后采用最d , - - 乘法对所有样本进行了单变量自回归检验。结果如下： 表2 1 订单流不平衡时间序列特征 3 0 6 0d a v 系数tp 值系数tp 值系数tp 值 10 2 1 21 0 10 0 0 2 2 60 2 2 28 1 50 0 0 2 2 80 1 3 42 2 10 2 4 2 20 1 4 26 6 70 0 0 9 1 20 1 3 44 8 30 0 4 1 3 0 0 5 2 60 8 4 10 3 3 1 30 1 0 5 4 9 1 0 0 5 1 90 1 1 34 0 70 0 8 1 90 0 4 7 10 7 7 90 3 7 4 40 0 8 4 23 9 20 0 8 5 70 0 6 6 02 3 50 2 0 l0 0 4 2 20 6 8 20 3 8 3 50 0 7 9 l3 6 50 n10 0 6 5 62 3 70 2 3 30 0 2 】30 3 5 30 3 8 9 表l 为0 。o 5 时，不同时间跨度下，所有股票样本的订单流不平衡1 5 阶自回 归系数、t 统计量、p 值的算术平均值( 所有统计数据取三位有效数字) 。5 、1 0 、 1 5 、3 0 、6 0 表示统计订单流不平衡的时间跨度。1 ，2 ，3 ，4 ，5 表示自回归解释 变量的滞后阶。 从表中可以发现，时间跨度不超过15 分钟的情况下的p 值都小于0 0 5 ，特别 是5 分钟的p 值几乎为零；时间跨度为3 0 分钟和6 0 分钟的订单流不平衡指标在一阶 和二阶自回归p 值小于0 0 5 ，其余不显著。日间订单流不平衡指标所有阶的自回 归检验都不显著。这与c h o r d i a ，r o l l ，s u b r a h m a n y a m ( 2 0 0 5 ) 对纽约股票交易所 的日内订单流特征检验结果基本一致。他们认为目内订单流不平衡存在显著的一 阶自相关。 9 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 我国股票市场和报价驱动的纽约股票市场的日内订单流不平衡统计指标之 所以都表现出自相关特性，是因为两个市场都存在流动性交易行为和羊群效应。 如果流动性需求者( 例如机构投资者) 需要将资产变现并采取主动性的交易行为， 那么必然会给市场上造成暂时的买压或卖压。而出于减少自身交易产生的价格冲 击、降低价格成本的目的，流动性交易者会选择分拆订单进行交易。这样，买压 或卖压就会被缓慢持续的释放，订单流不平衡就会表现出逐渐减弱的自相关性。 同时，由于存在信息不对称，有一部分投资者出于一种从众的心理模仿他人的交 易行为，市场上会形成羊群效应或跟风，最终会延续这种买压和卖压。当然，随 着买压、卖压的逐渐释放，这种相关性会逐渐减弱直至消失。 观察表1 的统计结果，还可发现一种趋势：随着滞后阶数和时间跨度的增加， t 统计量递减，而p 值递增。这说明，订单流不平衡的自相关显著性随时间间隔 的增加而逐渐递减。以1 5 分钟的统计结果为例，1 5 阶自回归t 统计量为1 5 8 、8 7 8 、 6 6 3 、6 1 2 、5 1 8 ，p 值为1 1 3 e 1 3 、0 0 0 5 8 8 、0 0 2 6 6 、0 0 3 2 2 、0 0 3 9 9 ；以各时间 跨度自回归的一阶统计结果为例，各时间跨度下的t 统计量3 2 2 、1 7 4 、1 5 8 、1 0 1 、 8 1 5 、2 2 1 ，p 值为1 4 2 e 一1 2 、4 = 8 8 e - 0 4 、1 1 3 e 0 4 、0 0 0 2 2 6 、0 0 0 2 2 8 、0 2 4 2 。 当然，5 分钟检验结果的这种显著性趋势不是很明显。我们认为可能是时间 跨度太小导致订单流不平衡的波动性和统计误差太大所致。 c h o r d i a ，r o l l ，s u b r a h m a n y a m ( 2 0 0 5 ) 对纽约股票交易所的研究也证实订单 流不平衡一阶自相关显著性随时间跨度变长而减小。但是，对比两个市场的检验 结果可以发现某些显著性差异，纽约市场上所有时间跨度的订单流指标都存在显 著的一阶自相关性，而我国股票市场日内一阶自相关性显著，日间一阶自相关性 不显著( t 统计量为2 2 1 ，p 值为0 2 4 2 ) 。也就是说，纽约股票市场订单流不平衡 的收敛速度要慢于我国股票市场。原因就在于当纽约股票市场出现供需不均衡 时，做市商出于稳定价格、调节供需的考虑会暂时介入承接一部分买单或卖单， 从而暂时掩盖了一部分交易愿望，但是存货成本和信息不对称成本的存在又使得 做市商最终还要把这部分压力释放出去，这也使得订单流不平衡在相对较长的时 间内仍然表现出自相关特征。在纯粹订单驱动的我国股票市场，情况截然不同。 没有了做市商制度的安排，主动交易者的交易愿望在市场上直接、迅速的以买单、 卖单的形式表达，市场会更加迅速走向均衡状态，订单流不平衡的持续时间会相 对更短。 2 5 本章小结 本章主要介绍订单流不平衡的概念提出、在微观市场结构理论层次上的经济 意义、订单流不平衡的自相关性。订单流不平衡的统计非常复杂，本章详细介绍 1 0 第二章订单流不平衡指标介绍和统计方法、特征 了统计方法并实证给出了统计结果。同时，自相关特征的研究进一步验证了微观 市场结构中关于交易行为的一些理论：流动性交易者拆分订单等，为订单流不平 衡的冲击效应理论解释作了铺垫。 第三章相关基础理论回顾 第三章相关基础理论回顾 订单流不平衡指标的定义、统计都来自于股票市场，对股价的冲击也是处于 整个大的股票市场环境中，因此，本文的研究也是基于微观市场结构理论这个大 环境下的，这就有必要将该理论做一个简略的阐述。 由于对市场微观结构定义的差异，对市场微观结构理论的定义也略有不同。 o h a r a ( 1 9 9 5 ) 认为市场微观结构研究在确定交易机制下的结构问题以及价格决 定规则的演进过程。与许多传统经济理论不同的是，市场微观结构理论分析特定 的交易机制是如何影响价格的形成过程。a t i k e n ( 1 9 9 7 ) 给出的定义是：市场微 观结构理论考察股票交易过程中的若干因素：信息的到达和传播、委托单的产生 和达、决定委托单如何进行交易的市场结构等。微观结构理论明确把特定的市场 参与者的行为表现考虑进来，其中包括非专业投资者、机构投资者、投机者、交 易商和做市商等。m a d h a v a n ( 2 0 0 0 ) 在其给出市场微观结构定义的基础上，认 为市场微观结构主要研究投资者的潜在需求是如何最终反映到价格和交易量上 的。并把其研究焦点主要归纳为以下三点： ( 1 ) 市场结构和设计 其中包括价格形成和交易规则的关系，即考察不同的交易规则如何影响“黑 盒子”并进而影响市场流动性和市场质量。 ( 2 ) 信息及其披露 其中最重要的是市场的透明度问题，也就是市场参与者是否能够观察到有关 交易过程信息的能力，主要考察“黑盒子”内部泄露出来的信息如何影响交易者的 行为以及他们的策略。 ( 3 ) 价格的形成和发现 其中既包括静态问题，如交易成本的决定，也包括动态问题，如价格随时间 根据到达市场的信息进行调整的过程等等。简而言之，对价格形成和发现的研究 就是深入“黑盒子”内部，考察投资者的潜在需求如何最终转化成为成交价格和交 易量。 3 1 市场结构和设计 我国股票市场是典型的指令驱动类型。指令驱动市场由限价指令簿提供买卖 报价，在这些买卖报价上发生交易。指令驱动和价格驱动可以同时存在，在有些 价格驱动系统中，也可以通过限价指令提供买卖报价进行交易。我国的股票交易 第三章相关基础理论回顾 市场的交易机制是指令驱动的，以集合竞价方式开盘，开盘后转入连续交易系统。 在指令驱动系统中不存在做市商，投资者提交指令并等待在拍卖过程中执行 指令。指令驱动系统可以是连续系统，也可以是定期系统。连续的指令驱动系统 被称作连续拍卖，投资者提交指令并等待交易所场内的经纪商执行，指令本身是 针对公开投资者或自营商已提交的限价指令而提交的。由于指令是在到达后就执 行的，因此该系统是连续的，但是价格是在拍卖中形成的，即价格是由多边竞价 决定的。定期的指令驱动系统被称作定期拍卖，投资者提交的指令被收集起来， 等待定期以单一的市场出清价格成交。所有的指令都在预先指定的时间内同时成 交。 目前上海、深圳证券交易所都是采用集合竞价和连续竞价两种指令驱动形 式。即对每个交易日上午9 ：l5 至9 ：2 5 撮合系统接受的全部有效委托进行集合 竞价处理形成开盘价，对其余交易时间的有效委托进行连续竞价处理。 集合竞价是这样确定成交价的：1 、系统对所有买入有效委托按照委托限价 由高到低的顺序排列，限价相同者按照进入系统的时间先后排列；所有卖出有效 委托按照委托限价由低到高的顺序排列，限价相同者按照进入系统的先后排列。 2 、系统根据竞价规则自动确定集合竞价的成交价，所有交易均以此价格成交； 集合竞价的成交价的确定原则是，以此价格成交，能得到最大成交量。3 、系统 依序逐步将排在前面的买入委托和卖出委托配对成交，即按照”价格优先、同等 价格下时间优先”的成交顺序依次成交，直到不能成交为止，即所有买委托的限 价均低于卖委托的限价。未成交的委托排队等待成交。 集合竞价后新的委托逐笔进入系统，与排队的委托进行连续竞价撮合。连续 竟价是这样确定成交价格的：对新进入的一个买入有效委托，若不能成交，则进 入买委托队列排队等待成交；若能成交，即：其委托买入限价高于或等于卖出委 托队列的最低卖出限价，则与卖队列顺序成交，其成交价格取卖方叫价。对新进 入的一个卖出有效委托，若不能成交，则进入卖委托队列排队等待成交；若能成 交，即：其委托卖出限价低于或等于买委托队列的最高买入限价，则与买委托队 列顺序成交，其成交价格取买方叫价。这样循环往复，直至收市。 对于大宗交易，一般都有特殊的针对性制度设计。我国以前对大宗交易未设 专门的交易机制，2 0 0 2 年初，深交所推出了场外大宗交易制度。其基本做法是： 大宗交易每笔申报数量a 股，基金不得低于5 0 万股( 份) ，债券不得低于5 , 0 0 0 手；买卖双方就大宗交易的价格和数量达成一致后，通过同一证券商席位，以大 宗交易申报的形式在深交所交易日1 4 ：5 5 分前输入交易系统，由交易系统确认后 成交；大宗交易的交易价格只能在当日已成交的最高和最低成交价格之间确定， 该证券当日无成交的，以前收盘价为交易价：深交所通过公开信息披露的形式， 第三章相关基础理论回顾 公告每笔大宗交易的证券名称、成交量、成交价、证券商席位名称以及买卖双方 姓名或名称：每日收盘后，深交所将大宗交易的成交量和成交金额纳入每只证券 当日总成交量和总成交金额的统计；大宗交易的成交价格不纳入深交所实时行情 及指数的计算。 在开收盘制度设计方面。我国证券市场的开盘价格以集合竞价方式产生，这 也符合国际证券市场的发展趋势。但如果上市证券由于信息披露等原因在上午停 牌1 小时或半天，重新开盘时目前不采取集合竞价交易方式产生开盘价。即使是 正常交易的证券，在下午开盘时也不采取集合竞价交易。这无疑降低了价格的信 息效率，加上信息的不对称以及投资者对信息判断上的差别，使得价格波动较大。 在收盘价方面，国际证券交易所普遍采取集合竞价方式收盘，而上交所与深交所 取最后一分钟的加权平均价为收盘价。最后一分钟的加权平均价比较容易操纵， 不利于确定合理的收盘价。 在集合竞价的运作模式方面，我国的集合竞价方式相对比较简单，目前主板 市场的集合竞价过程中不披露任何信息，也没有设定集合竞价随机结束、集合竞 价订单簿平衡过程、集合竞价时间延长等机制。 在交易信息披露方面。目前我国证券市场的信息披露透明度相对于欧美发达 股票市场相对较低。对订单簿信息的披露不足使价格的信息效率相对较低，便利 了市场操纵行为，不利于投资者的决策和保护投资者的利益。 3 2 信息的相关概念 3 2 1 信息的概念、信息分类、交易者类型 信息就是根据条件概率原则能有效地改变后验概率的任何可以观察到的结 果。信息集是状态空间的一个分划，有了某信息，可以此为条件修正对某事件 发生可能性的后验信念。如果概率是客观的，则信息揭示了客观事物的某一侧面， 使人们对客观事物的认识又进了一步。如果认为概率是主观的信念，信息的道理 则促使人们修正自己的信念。由于人们对客观信息的理解和鉴别常常因人而异， 则信息内容就有了主观性的面，这有助于理解人们把噪声当作信息使用的行为 和某些人散布谣言蛊惑他人的动机。作为知识增量的信息与知识的高阶性密切相 关，知识每上升一个水平就意味着信息的存在。共同知识已经使信息的价值得到 了完全的实现，因为如果一件事是共同知识，就不再有关于这件事的新的信息出 现。当然，一件事是共同知识又可作为认识另一件事的信息来使用。在本文中， 信息多数是指增量的概念，尤其是指私人信息。 信息又分为系统信息和非系统信息两大类： 1 4 第三章相关基础理论回顾 ( 一) 系统信息 系统信息是指那些对所有上市公司未来经营状况产生影响的信息，又称宏观 信息，这些信息会引起股票价格整体水平的涨跌，包括宏观经济、政策等方面的 信息。 1 宏观经济信息 宏观经济的好坏将直接引起证券市场的波动，宏观经济的走向是影响证券市 场长期走势的重要因素。影响股票价格变化的宏观经济信息主要有：国内生产总 值( g d p ) 、经济周期、通货变动、国际金融市场等。 2 宏观经济政策信息 国家的宏观经济政策主要包括货币政策、财政政策等。财政政策是政府依据 客观经济规律指定的指导财政工作和处理财政关系的一系列方针、准则和措施。 根据其对宏观经济运行的作用可分为扩张性财政政策和紧缩性财政政策。财政政 策的主要手段包括：国家预算、税收、国债等。货币政策是指政府为实现一定的 宏观经济目标所指定的关于货币供应和货币流通组织管理的基本方针和基本准 则。我国中央银行调控宏观经济的货币政策工具主要有：利率、存款准备金率、 公开市场业务、贷款规模控制和汇率等。 3 非经济信息 影响股票市场的系统信息除了上面的宏观经济、政策信息外，还有政治、自 然灾害、社会文化等信息。通常来讲，政治的不确定性能够增加交易量而减少产 出，也就是说，政治信息的缺乏使股价波动增加。以地震为例，它对股票市场的 影响并不是简单的，一方面由于灾后重建会增加对钢铁、水泥等建筑材料的需求， 使得这些行业及相关行业的预期股利上升，进而引起股票价格上涨；另一方面， 对于那些在地震中受到重创，却无法在灾后迅速恢复的行业而言，预期股利会下 降，进而引起股票价格下跌。 系统信息首先影响的是上市公司的生存环境，市场环境的改变必然影响几乎 所有上市公司未来的经营业绩，进而影响整个股票市场的价格变化。 ( 二) 非系统信息 非系统信息是指仅影响个别上市公司未来经营状况的信息，又称微观信息， 包括企业的经营状况，重大决策和突发事件等。非系统信息将直接影响上市公司 未来的现金流量、净资产收益率、资金成本率等因素，这些将直接影响股票的内 在价值。这里我们将针对几类常见的非系统信息予以说明。 1 会计信息 会计信息是反映企业的财务状况和经营成果的信息，投资者可以通过会计信 息来了解企业的经营状况。依照现行的会计理论，上市公司的股票价格是由其未 第三章相关基础理论回顾 来的盈利能力决定的，在分析公司的盈利信息与股票价格之间的内在关系时，一 般用公司股票价格p 与盈利水平e 的比值( 即市