国内外金融市场绩效探究

摘要：金融市场绩效研究是市场微观结构三大领域之一。作为过去二十年发展最快的金融领域，市场绩效研究对于完善市场机制和研究市场参与者行为，有一定的指导作用。

关键词：市场微观结构 市场绩效 流动性 波动性

微观市场结构理论是过去二十年发展最快的金融领域之一。研究特定交易制度下价格的形成过程，以及不同交易制度对投资者行为和市场效率的影响。市场微观结构的主要研究领域包括：

第一、证券交易机制研究，交易机制如何影响证券价格的形成，主要包括交易费用模型和信息模型，分析证券市场价格决定中交易费用和信息的影响；

第二、投资者行为研究，分析交易者的交易策略，将交易者分为知情交易者和不知情交易者，或进一步将不知情交易者分为策略交易者和噪音交易者；

第三、市场质量研究，分析市场交易数据序列的信息含量，考察波动性、流动性、交易价差等指标。

市场质量从研究流动性、价格波动性、价差等角度来考察市场的深度和宽度。市场质量的研究在1987年美国股市大崩盘后立刻被经济学家重视。Harris（1986）、Wood、McInish和Ord（1985）最早研究了股市日间波动性，他们分析交易样本日间数据认为：交易进行时的波动大于交易停止间的波动（美股CFD在收市后仍可继续交易）。此外，Oldfield、Rogalski（1980）、French和Roll（1986）、Stoll和Whaley（1990）也分析了交易日间数据，认为日间收益波动在“交易间隔”和“非交易间隔”之间有明显差异――交易内波动大于隔夜波动，而交易日内波动大于隔周末波动。对于日内波动，Wood、McInish和Ord（1985）率先在文章中指出：股市交易日内数据显示波动性、交易量在交易日内呈现“U”型波动。成交量、波动性和交易价差之间存在一定的相关性，Admati和Pfleiderer（1988）、Foster和Viswanathan（1990）秉承Kyle（1985）将市场参与者分为做市商、信息交易者、流动易者的方法，探讨了价格如何与信息想结合，不同类别交易者如何影响价格，Admati和Pfleiderer（1988）认为市场交易规模大且价格波动频繁的情况下交易成本（价差）低，Foster和Viswanathan（1990）则认为交易规模大且价格波动小时交易成本（价差）低。Andersen和Bollerslev（1997、2000）研究日内交易数据认为，日内波动率和交易量均呈现明显的“U”型波动，并且波动率和交易量之间存在很强的正相关性。Andersen和Bollerslev（2000）研究了日本股市的日内波动模式，发现日本股市价差、收益率指标日内呈现双“U”模式，并指出，这种不同于美国股市的波动模式源于日本的无间休市制度。

国内金融市场质量研究方面，屈文洲和吴世农（2002）认为国内股票市场成交量日内呈现倒“U”型，与美国股市日内成交量走势相反，买卖差价呈现“L”型日内变动模式，也不同国外市场的“U”型变动模式，对于国内外股票市场波动特征的差异，目前缺乏具备说服力的解释，学者多将这一差异归结为采用做市商和竞价制度区别所致。王远志（2005）研究上海铜期货日内数据，认为五分钟绝对收益率呈现“L”型日内波动，成交额和成交量呈现“U”型变化模式。房振明和王春峰（2005）以WACD模型为基础检验上海证券交易所个股交易集群特征，证明我国证券交易市场的集群特征是由于以私人信息为基础的交易过程引发的，私人信息的引入导致证券市场更大的波动。刘向丽（2009）运用一分钟商品期货交易数据，研究认为商品期货绝对收益率和交易量日内呈现“L”型变化模式，价格久期和交易量日内呈倒“L”型、持仓量久期日内呈现“M”型波动。

参考文献：

[1]Admati A R，Pfleiderer P.A theory of intraday patterns：Volume and price variability[J].Review of Financial Studies，1988，1（1）：3-40

[2]Foster F D，Viswanathan S.A theory of the interday variations in volume， variance，and trading costs in securities markets[J].Review of Financial Studies，1990，3（4）： 593-624

[3]McInish T H，Wood R A.An analysis of intraday patterns in bid/ask spreads for NYSE stocks[J].the Journal of Finance，1992，47（2）：753-764

[4]Wood R A，McInish T H， Ord J K.An investigation of transactions data for NYSE stocks[J].The Journal of Finance，1985，40（3）：723-739

[5]房振明，王春峰，蒋祥林.中国股市回报波动性分析――高频数据揭示股市的特征[J].系统工程，2004， 22（2）：13-19

[6]常宁，徐国祥.金融高频数据分析的现状与问题研究[J].财经研究，2004，3：31-39

[7]刘向丽，程刚，成思危，等.中国期货市场价格久期波动聚类特征研究[J].管理科学学报，2010，5：72-81