一、中国股票市场微观结构的特征分析——买卖报价价差模式及影响因素的实证研究（论文文献综述）
徐媛媛[1]（2020）在《中国农产品期货市场流动性的测量、传导及风险研究》文中认为流动性是现代金融市场体系的生命力,是市场运作与资源配置的润滑剂。新世纪以来,我国期货合约交易种类、覆盖范围不断扩展,成交量加快增长,商品期货市场的流动池也不断加深。近年来,随着农产品金融投资属性增强,市场流动性波动剧烈,风险加深,已经成为我国农产品市场稳定与粮食安全的潜在威胁。在越来越开放的交易系统中,订单交叉、策略性投资组合有助于实现市场间流动性的良性互动,但也构建了流动性风险“跨市场”传染的桥梁。在此背景下,我国农产品期货市场流动性现状及效应如何?市场流动性经历了怎样的历史演变?是否呈现“跨品种”及“跨板块”的关联效应?一个市场的流动性风险会在多大程度上贡献系统风险或传递至关联市场?论文围绕上述问题,开展对我国农产品期货市场的流动性测量、传导及风险研究,为我国农产品期货市场流动性监测与风险防控提供政策参考,具有重要的理论与实践意义。论文针对农产品期货市场的流动性问题,从实时交易记录入手,在全面了解期货市场的价差、深度、即时性、弹性并探析流动性效应的基础上,以“价差”的视角,引入流动性代理对我国农产品期货市场流动性的历史演进和传导机制进行实证研究,同时,基于价差波动的VaR理论,构建起农产品期货流动性风险评估框架以实证探讨流动性风险源并绘制风险传递网络。论文采用理论分析与实证研究相结合的研究方法,构建了一套基于“流动性测量、流动性传导和流动性风险”系统性研究我国农产品期货市场流动性问题的分析思路、模型方法和研究框架。论文的主要内容及发现如下:一、基于高频数据的农产品期货市场流动性测量及效应分析。论文依据2016-2018年我国农产品期货市场的实时交易记录,从“价差”、“深度”、“即时性”和“弹性”4个维度,以大豆、豆粕、豆油、棕榈油、橡胶、玉米、棉花和白糖为样本,对我国农产品期货市场流动性进行全面的测度;同时,基于“市场微观结构”理论与“流动性溢价”理论,分别应用带有“日内效应”及“周内效应”的量价回归模型、资产定价模型,分析知情交易与流动性溢价在期货定价机制的作用,进而对流动性分布的（倒）U-型日内效应及（倒）V-型周内效应进行深度解析。研究发现:①交易规模在市场流动性水平的综合评价中具有重要影响,其中大型交易通常会拉大价差、加深市场、降低即时性并减弱弹性。②基于流动性的高维测量与综合考量,交易规模较小的白糖、大豆等可被归为高流动性市场,而交易规模较大的玉米、橡胶等为低流动性市场。③农产品期货市场普遍存在知情交易且具有显着的开盘/收盘效应;在周一,农产品期货出现明显的“流动性溢价”现象及交易的“规模效应”。二、低频流动性代理的选择及农产品期货市场流动性历史演变的度量。论文引入国际通行的低频流动性代理（Roll、Gibbs、Effective Tick、Zeros、FHT、High-Low Spread、Amihud、Amivest等）检验其在中国商品期货市场的适用性,以买卖价差为基准,通过相应的拟合度分析及稳健性检验找出农产品期货市场的最佳流动性代理。同时,利用日度交易信息并基于最优流动性代理捕捉农产品期货合约自上市以来流动性变化的历史趋势,绘制出农产品期货市场流动性长期演变的概略图,以直观展现市场流动性在不同的时代背景及历史事件下的变化。研究发现:①在中国商品期货市场,FHT价差在拟合流动性基准方面表现最佳,被认为是度量流动性历史演变的最优代理。②不同农产品期货品种间流动性变动呈现“同涨共跌”的态势,其中2008年全球金融危机对进口导向型农产品（橡胶、棕榈油及豆类）的流动性冲击较大,而2016年中国金融危机对实施市场定价后的棉花、玉米的流动性冲击有所加强。③农产品板块的综合流动性与工业品、金属板块流动性具有高度一致的变动趋势,但相对后两者其波动程度略低。三、农产品期货市场流动性在板块内及板块间的传导效应研究。论文基于时变视角,利用滚动时间窗口技术通过协整、误差修正分析,探讨流动性在板块内及板块间传导效应及其时变特征,并运用Bai-Perron检验识别了传导效应中的多重结构性断点。同时,针对可能存在的非线性、重尾及非对称等特征,通过时变Normal Copula和SJC Copula模型对一般与极端情况下的“跨市场”流动性依赖展开研究,以突出农产品期货市场流动性在板块内及板块间的尾部依赖及其非对称性。研究发现:①豆油、棕榈油是影响系统及其它品种流动性水平的主导品种,其次为豆粕、大豆、橡胶。②农产品与工业品板块间流动性的传导效应大于农产品与金属板块间的传导效应,其中2008年“危机前”以农产品向工业品传导为主,流动性的尾部依赖程度较低;“危机后”以工业品向农产品传导为主,尾部依赖程度增强。③极端事件往往会在一定程度上导致市场间流动性依赖偏离常态,其中负冲击作用下市场间流动性的联合下跌是一种更为“常态化”事件。四、农产品期货市场流动性风险测量及流动性风险在板块内与板块间传递效应研究。论文根据商品期货市场流动性风险的定义,构建了强调“价差上尾波动”的VaR风险测度模型,实时检测了农产品期货组合内各品种及综合流动性风险水平的动态演化。同时,基于Copula-GARCH与GJR-GARCH-DCC的ΔCoVaR模型,识别农产品期货市场流动性的潜在“风险源”,并描绘出系统内流动性风险的传递网络,以及农产品与工业品、金属板块间流动性风险传递的阶段性特征。结果显示:①流动性水平较低的品种更容易遭遇流动性风险,并且品种间条件风险值CoVaR系统性高于品种本身风险水平。②农产品期货市场不存在单一的流动性“风险源”,呈现出一幅以油脂类期货（棕榈油、豆油、大豆、豆粕）为骨架的风险传递网络图。③农产品板块的流动性风险水平低于工业品、金属板块的风险水平,其中工业品板块因较强的风险传递效应成为农产品市场重要的“外源”性风险因子。论文主要创新:一是基于多指标、高维度测量实现了对农产品期货市场流动性水平的综合考量与评级,并形成了一套“从高频基准到低频代理”完整的流动性指标选取模式。二是在流动性特征分析的基础上,通过信息不对称与流动性溢价等理论深入探析并理清了流动性对其它经济变量如投资者行为、期货定价等的影响机制。三是根据价差的属性定义了商品期货市场中的流动性风险,识别出农产品期货市场多重流动性“风险源”并全景式展现了流动性风险的传递网络。四是构建了一套独特的、不同频率的活跃且连续时间序列,既为流动性的高维测量提供了充足的数据支持,又有效平滑了合约结点中变量的跳变。
池文涛[2]（2020）在《中国股票市场限价单成交概率与微观结构高频分析》文中进行了进一步梳理随着程序化高频交易在中国金融市场的迅速发展,针对中国股票市场的市场微观结构的高频分析越发迫切。美国市场70%的交易都是由算法和高频交易完成的,而目前中国市场的算法与高频交易量占比只有10%左右。随着金融市场的逐步对外开放,算法与高频交易量将迅速增加。高频交易特征之一为手续费占比高,常常超过50%,所以用限价单代替市价单是抵消交易成本的方式之一。高频交易的特征之二为频繁挂撤单,对于某些高频交易策略,例如做市策略,需要在限价单与市价单之间进行灵活切换。近年来,大额交易也需要采用TWAP和WWAP等算法交易策略来降低市场冲击成本,核心同样是尽量用限价单替代市价单。所以对限价单成交概率的研究非常重要。这几年国内外研究高频交易主要研究切入点为订单薄（LOB）的动态变化。而订单薄的维度之多、状态空间之大难以用准确的数学模型进行建模与描述。国内外学者构建基于随机过程、统计方法或者深度学习模型研究价格与波动率的形成与演变等,但对动态过程的建模依旧使用了很多静态变量,造成对订单薄动态特征的刻画不够准确。本文通过对深交所股票Level-2快照（tick）,逐笔委托和逐笔成交数据进行建模,深入分析订单薄的动态过程,通过多维hawkes模型与订单薄毫秒级高频重构动态计算订单速率,通过成交时间分布,订单速率不平衡和线性模型估计了限价单的成交概率,通过分析模型参数和成交概率发现了中国股票市场微观结构的高频特征。本文首先研究分析了中国股票市场交易机制与订单薄特性。阐述了中国股票市场的参与者从客户端下单到订单进入交易所订单薄队列,以及完成成交的全过程,分析了高频交易的主要技术、程序化交易流程、网络延时对交易的影响、主要的高频策略原理等。用数学定义描述订单薄的形成机制和订单薄的产生是双边连续拍卖的结果,说明订单薄中各种事件之间的相互制约关系,订单流和价格与成交量需要满足一致性原则,进一步说明价格是订单薄动态变化的内生变量。订单薄中买卖限价单与市价单的到达速率、订单价格、时序与订单大小共同决定了市场价格。它们之间的相互作用决定了订单薄每时每刻的形态,这也是本文对订单薄高频重构的理论基础。通过对订单流的研究发现中美股票市场微观结构的不同,中国股票市场订单薄中的订单流长期处于不平衡状态,不平衡比例平均为35%;而美国市场为5%,并解释了其中的原因。由于中国市场对频繁报撤单的限制,其撤单率平均为8%,而美国市场为35%左右。所以订单流的不平衡（OFI）在中国股票市场并不能解释价格短期的变化趋势,本文通过订单的时间维度,引入买/卖队列中限价单在单位时间内执行效率的不平衡（OEI）指标,通过线性模型发现订单薄的OEI是对价格高频变化影响的重要因素,当把OEI加入到Cont等（2013）模型中解释价格的变化,其R2比之前模型在中国市场提高了47.8%,36.8%,和45.9%。当市场流动性更充裕的时候,OEI解释力比流动性差的时候提高了477.2%,387.6%和333.9%。本文通过时间维度来继续深入研究订单薄的动态特征,计算订单到达队列的速率和订单的成交概率。接着说明了订单的到达对订单薄的冲击作用是持续变化的,作用随着时间在衰减,所以用核函数为负指数形式的多维hawkes模型来描述订单之间的相互作用。论文基于多维hawkes过程,建立了订单到达速率之间互相作用的模型,并用内点法求解其极大似然函数,最后用非线性优化的参数值动态地计算了买一减少、买一增加、卖一减少、卖一增加这4种类型订单每种订单到达订单薄队列的瞬时速率,每种订单速率都会受到其它类型订单到达队列的影响。分析了多维hawkes模型计算的时间复杂度,表明用高频数据（精确到毫秒）来建模与求解的时间复杂度非常高,从数学上说是一个算力密集问题。本文的研究改变了之前研究将订单速率作为一段时间内的“匀速直线运动”的静态方法。通过分析多维hawkes模型的参数,发现在同样的高频时间段内,参数中跳跃幅度相对大小和最优买/卖价格的迅速变化一致;参数中衰减速率相对大小和最优买/卖队列的长度变化一致。是中国股票市场微观结构高频领域的一个重要发现。同时为了提供另一种订单速率快速求解方案并计算限价单成交概率。论文第五章通过逐笔委托和逐笔成交数据,建立了实时订单薄高频重构算法来动态描述每时每刻订单薄的形态,使订单薄的刷新频率从3秒一次升级到10毫秒一次,或者每当订单薄事件发生,就更新一次订单薄。从而把hawkes模型计算订单速率变成可以对每时每刻订单薄队列进行直接加减运算而得到。对订单薄的高频重构带来了三大作用:（1）能100%准确地判断当订单薄事件发生时,该事件发生在订单薄中的哪个队列,哪个价格档位,从而判断是否属于最优买卖队列;（2）动态计算每次订单速率的变化,而不是一个时间段内的平均值;（3）提供了除了时间复杂度较高的多维hawkes模型以外,普通服务器就可以实时计算的方法,从而保证交易信号的及时性。第六章先分析了限价单成交时长的分布,发现随着交易时间增加,限价单数量逐步变得稀疏与陡峭,且买/卖两方分布基本对称。基于历史数据计算了在中间价不变的情况下订单的实际成交概率,发现所有实验标的股票的实际成交概率都是随着成交时间的长短,先快速增加后缓慢减少,且这种趋势和队列消耗速度与订单深度的比值走势完全一致,上述规律成为基于线性模型实时计算限价单成交概率的重要依据。基于多维hawkes模型与订单薄高频重构所得的订单速率进行了限价单成交概率的估计:首先使用first passage time和扩散极限方法计算在订单速率平衡的情况下,限价单的成交概率,发现和实际概率分布相差很远,分析了该方法的不足。但发现波动率和限价单的成交时间负相关。其次在订单速率大多数时刻不平衡的情况下,通过订单速率与线性方程估计限价单交易所需时间,用所需时间找到过往在这个时间内且在订单薄中间价不变的条件下的历史限价单实际成交概率,这个概率便是这笔限价单模型所估计的实时成交概率。从而完成从限价单成交时间到成交概率的转换。从而可以根据最新限价单的真实成交时间分布变化,更准确地用模型估计限价单成交概率。在样本内,发现有些股票在连续月份的概率估计的准确率都很高,估计准确率最高可以达到80%,且在相同时间段内,实际概率和模型计算概率走势一致。在样本外,准确率比样本内有所下降,但依旧较高。实际概率和模型计算概率走势有时候一致,有时候有所改变。对比发现基于多维hawkes模型比基于订单薄高频重构方法所计算的限价单成交概率平均准确率更高。最后发现基于股票全天交易时段的多维hawks参数的平均值发现中国股票市场在高频下微观结构具有三大特征:（1）订单薄队列的消耗速率几乎都大于队列的增长速率。（2）价格的变动主要是由市价单（主动单）的冲击造成的,市价单的冲击来的迅速,消散的也快;而限价单来的慢,但作用持续的时间也长,队列的增加是一个相对持续缓慢的过程。（3）不同订单类型之间存在明显的促进作用,其作用甚至大于订单本身的自激励效应。依据本文的研究,得到了中国股票市场微观结构高频特征9个。最后针对日内模式发现对于多维hawkes模型参数中每种订单总的跳跃幅度,计算买卖方向总的跳跃幅度差,其方向和日内收盘价与开盘价差的方向一致。本论文的研究可为高频交易,尤其是做市商策略及VWAP与TWAP算法提供方法上的支持。对完善中国股票市场微观结构,尤其是在高频下的观察与研究具有重要意义。
张泽[3]（2019）在《中国股市流动性共变的特征、成因及其风险溢价研究》文中研究表明流动性共变（Commonality in Liquidity）是指市场中存在某些共同因素影响全体股票的流动性水平,使得不同股票的流动性之间存在显着的相关进而流动性变化表现出的趋同现象,亦即个股的流动性倾向同时改善或同时恶化。流动性共变的存在表明个股的流动性至少部分是由整个市场的流动性决定,因此,这种不可分散的风险被视为股票定价的一个重要因子,且这种不可分散的风险因子造成整体流动性的变化,使流动性风险成为系统性风险的一种。另一方面,由于不可分散特征,流动性共变也被认为是导致股价脆弱以及股市下跌时常常出现的市场流动性枯竭的关键因素。具体而言,在股票市场中,流动性非常脆弱,当市场出现危机时,由于流动性共变现象的存在,流动性会迅速减少甚至在短时间内“蒸发”殆尽,进而进一步引发市场的快速下跌。与以美国为代表的发达资本市场不同,我国股市同涨同跌现象更为严重,这意味着中国市场的流动性共变要比国外更为严重。作为主要的新兴市场,我国股市分别在1996 年 12 月、2001 年 7 月、2007 年 5 月、2009 年 8 月、2010 年 4 月、2013 年 6 月、2015年6月出现没有任何征兆的暴跌情况。特别是2015年至2016年中国股市大起大落,经历了千古跌停的严重“股灾”事件,上证指数由2015年6月15日的5179.19点跌到7月8日的3507.19点。相应地,个股跌幅超过30%的上市公司达2139家,个股跌幅超过50%的上市公司达1390家,更有多达1400家的上市公司选择停牌避险,沪深股票市场的流动性几乎枯竭。截至2016年1月27日,上证指数又跌至2638.30点。这次的股灾主要表现为交易性流动性危机和系统性流动性危机两个方面,这使我们深刻认识到以我国股市为研究对象,深入研究流动性共变问题的必要性。基于上述分析,为确保我国投资者在投资决策过程中以及监管部门在制定监管和治理措施时能够更深刻的认识流动性问题产生的影响,对我国股票市场流动性共变的存在特征、成因以及风险溢价等问题进行研究具有重要的现实意义。因此,本文将我国股票市场流动性共变的存在特征、成因及其风险溢价问题作为研究的主要内容,基于此,本文所做的主要工作和结论可分为以下四个部分:第一,我国股市流动性共变的存在特征分析。我国沪深股市的流动性共变存在性检验表明,我国股市存在显着的流动性共变。而且,以2007年股权分置改革结束前后为分水岭,我国股市的流动性共变程度表现出明显的差异,2007年后,流动性共变程度总体上明显下降。另外,本章考察了我国股市流动性共变的时变特征、规模效应及其流动性效应。结果发现,流动性共变表现出明显的时变特征,市场环境的变化会严重影响流动性共变强度。特别在市场大幅下跌或爆发金融危机期间,我国股市流动性共变程度明显增加甚至会出现峰值,而在上行的市场走势中,我国股市的流动性共变则对这一变化不敏感。与国外发达市场的结论正好相反,我国股票流动性共变程度并非表现出随股票市值规模和流动性水平增加的递增效应,而是表现出随规模和流动性水平增加的递减效应。进一步地,本章还探讨了股市下跌时流动性共变的增强是否会造成流动性枯竭。结果发现,市场大幅下跌情况下流动性共变的增加会导致股票流动性水平的进一步下降,且随着市场环境的不断恶化,流动性共变对股票流动性水平的负向影响程度也变得更大,这表明,股市下跌时,强烈的流动性共变甚至可能会导致市场流动性枯竭的发生。第二,需求侧视角下基金持股引发流动性共变的原因及渠道分析。作为资本市场的重要参与者,机构投资者在驱动流动性共变的形成上具有重要作用。因此,本文基于需求侧视角深入探讨我国基金出于何种原因使得彼此间的交易需求相关并最终导致出现流动性共变。为此,本文构造高基金持股组合并计算该组合的流动性共变,实证检验了高基金持股组合流动性贝塔与基金持股比例之间的关系,发现在2010～2017年间,随着基金对股票持有比例的增加,股票与高基金持股组合之间的流动性共变会变得更为强烈,这一发现为基金的相关交易驱动流动性共变提供了证据支持。需求侧因素的解释认为,相关性交易是产生流动性共变的成因。对于基金而言,相关性交易,一方面体现为主动交易行为的共同变动,如羊群行为等,一方面是被动交易行为的共同变动,如面临投资者资金流入和流出的压力。为此,本文从羊群行为和基金资金流变化两个方面进一步考察了我国基金出于何种原因使得彼此间的交易活动相关并导致流动性共变。结果发现,基金羊群行为对流动性共变有显着的影响,特别在基金存在卖方羊群行为时更为明显。资金流变化引起的流动性冲击的确是导致基金持股比例对股票流动性共变正向影响的重要驱动因素,基金处于明显的资金内流时这一正向影响更大。从基金持股的角度分析需求因素对流动性共变的影响,假设了基金持股直接体现基金的交易,但这只是从单个基金的角度出发。实际上,基金与基金之间即使不持有共同的股票仍会产生相关性交易,这就需要考虑基金与基金之间的持股结构,而前面基金的羊群行为和资金流变动并不能分析两个基金之间的持股关系。为此,本文借鉴Koch et al.（2016）的研究,对于每个季度任意两两配对的股票,计算持有其中任意一只股票的基金相应的持股比例,探讨“共有所有权（Common ownership）”和“相关流动性冲击（Correlated liquidity shocks）”两个渠道在基金相关性交易需求引发流动性共变中的作用。流动性共变的渠道分析结果发现,任意两只股票之间的流动性相关程度并未随共同持有这两只股票的基金所持有的相应的持股比例的增加而增强,而非重叠持有两只股票的基金相应的持股比例的增加则会对上述相关程度产生显着的正向影响。这表明我国基金主要通过“相关流动性冲击”渠道,而非“共有所有权”渠道,导致基金的交易需求相关并引发流动性共变。第三,流动性共变成因的“供给侧”和“需求侧”解释的实证分析。在探讨金融中介面临的融资约束这一供给侧因素是否会引发我国流动性共变时,本文参考国外已有文献,分别从不同角度构造券商超额收益、银行间同业拆借利率、国债回购量以及金融部门杠杆水平作为其融资约束的代理指标,实证检验后发现,除券商超额收益对流动性共变所造成的显着负向影响支持流动性供给侧的解释外,其余三个变量对流动共变造成的影响则并不支持这一解释。因此,同Karolyi et al.（2012）得到的研究结论,本文认为,我国金融中介面临融资约束时流动性供给的变化很难被用来作为流动性共变产生的来源。关于流动性需求侧的解释,本文发现:（1）换手率共变和机构持股水平与我国流动性共变水平显着正相关,表明我国投资者的相关交易行为的确会引发流动性共变;（2）与Karolyi et al.（2012）的发现相反,我国股市中投资者情绪与流动性共变显着负相关,表明投资情绪下降或悲观的投资者情绪会增加流动性共变强度;（3）无论是在投资者之间亦或是企业内外部之间,信息非对称程度的增加都会引发更为强烈的流动性共变,因此,信息非对称是引发我国股市出现流动性共变的一个重要原因。尽管大量文献强调金融中介的融资限制是引发股市流动性共变的重要流动性供给侧因素（Brunnermeier and Pedersen,2009;Hameed et al.,2010）,但本文的研究结论表明,投资者的相关交易、投资者情绪以及信息非对称等需求侧因素更加能够解释我国股市流动性共变的产生及其动态变化。第四,中国股市流动性共变风险溢价实证分析。Acharya和Pedersen（2005）理论模型指出,流动性共变风险是流动性风险的重要组成之一,但关于流动性共变风险溢价的实证研究结论则并不统一。Anderson et al.（2013）指出,流动性共变风险与股票流动性水平高度相关,因此之前文献发现的低流动性共变风险溢价可能存在一定误导。基于此,本章参照Anderson et al.（2013）提出的双重排序的组合构造方法构造流动性共变零投资组合,探讨我国股市是否存在流动性共变风险溢价。结果表明,高流动性共变风险的投资组合可获得统计意义上显着的流动性共变风险溢价,样本期间内（1997年1月至2017年12月）,投资者会获得约年化3.82%的流动性共变风险补偿。因子模型的回归结果也表明,与Moshirian et al.（2017）的结论一致,作为不可分散的风险因子,流动性共变风险被定价。进一步地,本文还考察了扩展组合持有期后流动性共变风险溢价是否可持续,结果发现,随着组合持有期的增加,流动性共变风险溢价呈现下降趋势,这表明,我国股市流动共变风险溢价在长期上是不可持续的,属于一种短期的风险溢价。与已有国内研究文献相比,本文的学术贡献主要表现在以下几个方面:第一,针对中国股市流动性共变的存在特征,重点考察流动性共变随市场环境变化表现出的时变特征、规模效应特征以及流动性效应特征,以有助于投资者和市场监管者更好的了解流动性共变动态变化,从而帮助投资者更为准确地制定投资决策,监管者更高效地维护市场稳定。第二,作为资本市场的重要参与者,机构投资者在驱动流动性共变的形成上具有重要作用。本文基于需求侧视角,深入考察我国基金出于何种原因使得彼此间的交易需求相关并最终导致出现流动性共变,并进一步探讨分析基金的相关交易引发流动性共变的相应渠道作用机制。第三,基于流动性共变成因的供给侧和需求侧的理论解释,构造供给侧因素如金融中介面临的融资约束代理指标,需求侧因素如相关交易、投资者情绪、企业内外部人及投资者之间信息非对称程度的代理指标,全面而深入地考察我国流动性共变的驱动原因。第四,作为不可分散的风险因子之一,本文尝试对我国流动性共变的风险溢价问题进行研究。通过双重排序法构造出控制流动性水平的流动性共变零投资组合,发现我国股市的确存在明显的流动性共变风险溢价,样本期间内,投资者会获得约年化3.82%的流动性共变风险补偿。
吴嘉煦[4]（2019）在《市场微观结构效应对上证50成分股收益率的影响研究》文中提出近几十年来,随着改革开放的层次不断深化,中国的资本市场也在飞速发展,股票的价格波动成为亿万股民日益关心的问题。然而日臻成熟的基本面分析技术并不能完全解释股票收益率的变化,而“股市异象”的存在,也令人深思,除却基本面分析以外,股票价格究竟还因何而变化,市场中究竟有没有一只“看不见的手”来左右股票收益率的变动,在此基础上提出的市场微观结构理论及其效应能在多大程度上解释股票收益率的变动,成为金融学者们日益关注的话题。本文基于上证50成分股的日间高频数据进行实证研究,从市场微观结构理论中股票价格变化的影响因素的角度,研究了市场微观结构效应的相应反馈机制是如何影响股票收益率改变的。本文研究内容可分为三个层次:一是,研究了市场微观结构理论下的几大模型是通过什么样的机制来影响股票收益率的,即市场微观结构理论如何发挥作用;二是,基于真实的高频数据,选取了上证50指数中的21只股票在2015年全年分笔交易的高频数据为样本,以每一笔订单流的到达为媒介,研究订单信息对相应股票收益率的影响;三是,对比分析两部分实证结果,评价市场微观结构效应基于订单流信息做出的反馈是否真是存在,市场微观结构中的信息效应和存货效应是否对股票收益率有重大影响。通过研究,本文得到以下结论:首先,在不考虑基本面分析的前提下,市场微观结构理论的影响存在于中国股票二级市场,并且以二级市场的订单流信息作为中间变量,通过信息效应和存货效应能够影响相应股票的收益率。其次,市场微观结构理论中起决定性作用是信息效应和存货效应。实证结果表明,市场微观结构效应对于股票成交价收益率的解释力度要远胜于对于报价收益率的解释力度,市场微观结构效应中的信息效应和存货效应对于股票收益率有重大影响。
李金甜[5]（2019）在《交易方式选择的微观动因和流动性分析 ——来自新三板市场的证据》文中提出近年来,加快多层次资本市场发展、建设现代化经济体系一直是政府关注的重点内容。2018年6月25日,人民银行、银保监会、证监会等五部委联合印发《关于进一步深化小微企业金融服务的意见》,提出要持续深化新三板分层、交易制度改革等制度。作为多层次资本市场重要组成部分,新三板市场立足服务于创新型、创业型、成长型中小微企业,为实体经济发展提供了重要的金融支持。证券市场微观结构理论的主要内容是证券交易机制,交易机制是决定市场价差的决定性因素。新三板市场自2014年8月推出做市商制度以来,交易机制设计一直着力于兼顾包容性与差异性,以满足市场内不同层次企业的多元化需求。2014年8月-2018年1月,新三板市场实行的一直是协议转让与做市转让并行的交易制度,自2018年1月份以后,全国中小企业股份转让系统（又称新三板,下文亦简称“股转系统”）推出竞价交易制度,至此新三板开始实行做市商制度与集合竞价并行的交易制度。已有对做市商制度的研究文献多认为,作为市场的流动性提供者,做市商能够稳定市场、实现价格发现职能,在中国新兴资本市场环境下,做市商制度能否适应新三市场环境、发挥预期效应呢?做市商制度在新三板市场的实施有何局限性,对新三板市场有何推进作用呢?这些都成为我们检验制度适用性和有效性不可回避的问题。本文针对以上问题,分别从企业与做市商之间的互动、做市商的做市效果等方面,对做市商制度在新三板市场的实施效果进行评价和分析:第一,在理论分析部分,本文梳理了中国多层次资本市场环境与制度发展,新三板交易机制研究的背景及意义,对市场微观结构理论、交易机制、流动性及声誉理论相关经典文献进行归纳和总结。梳理了新三板制度背景、交易机制变革,并对多种交易方式进行评价对比,分析其优势和不足。通过以上归纳和论述,首先,明晰了本文研究的制度环境,了解国内外在相关问题上的研究不足,提出研究话题的价值和可行性;其次,对相关文献的梳理奠定了本文研究的理论基础,为深入理解企业行为,多维评价做市商做市效果提供了研究依据;再次,通过分析多层次资本市场及新三板主要制度发展历程,有助于本文理解和解释相关制度影响因素。对新三板交易机制变革进行梳理以及对多种交易方式的比较,为本文分析企业选择做市交易的微观动因,进而评价做市商制度的流动性效应提供重要的制度依据。第二,在实证分析部分,本文先对做市商制度实施后,做市商和企业之间的互选微观动因进行了检验。以在2015年-2016年期间陆续选择做市转让的企业为研究对象,分别从企业视角和做市商视角对交易方式选择行为进行分析。从企业主动选择视角,基于企业提升流动性诉求分析,研究是否质量较好的企业更易受益于做市商流动性提供服务,是否更倾向于选择做市转让,质量较好的企业选择做市后是否也更受做市商偏好;从做市商主动选择视角,纳入做市商声誉变量,检验声誉较好的做市商是否更偏好高质量的企业,为了对比证券企业在履行不同职责时的行为差异,同时纳入主办券商声誉检验高质量的主办券商是否倾向于选择高质量的企业。以上实证分析兼顾了市场内企业和金融中介机构行为,为交易方式选择的微观动因提供了较好的证据。第三,采用实证研究方法,基于双重差分模型（DID）,检验做市商制度在新三板市场的实施效果。基于已有研究文献,本文在样本选择、指标选取、研究方法上进行了拓展,以全面评价做市商制度的流动性净效应。为深度剖析做市商制度实施效果的影响因素,结合前文理论分析,纳入企业拥有的做市商数量、企业市值以及券商声誉变量,分别评价三者对做市商制度实施效果的影响作用。在对券商声誉的影响作用进行检验时,纳入主办券商声誉和做市商声誉对比分析,同时为前文有关券商和企业之间的“互选效应”提供证据。第四,结合前文实证设计及研究结果,利用新三板企业“退出做市转让”这一特殊现象,采用制度分析、案例研究和实证研究方法,综合分析做市企业退做市转协议的动因及后果。从新三板企业选择和做市商选择角度,为交易方式选择的微观动因提供证据,实证分析企业退出做市后的流动性表现,进一步验证了前文中做市商制度的市场效果。基于以上研究内容,本文发现:第一,首先,做市转让方式选择的微观动因既有企业基于流动性需求的主动选择,也有做市商基于风险考虑的精挑细选。一方面,高质量的企业在选择做市后一定程度上能克服协议转让的局限性,获得更多投资者认可,因此倾向于选择做市转让;另一方面,纳入券商声誉因素后,从做市商视角的分析结果发现,高声誉的做市商倾向于选择高质量企业做市,两者之间存在显着的“互选效应”,而主办券商因职责范围不同,加上数量较为匮乏,因此高声誉主办券商与高质量企业之间不存在显着的“互选效应”;第二,通过采用DID模型评价做市商制度的流动性效应,本文发现做市商制度能减少买卖价差、降低交易成本及股票的波动性,但是降低了股票的交易规模,做市商制度的市场效果存在“流动性缺陷”,纳入做市商数量、企业市值、券商声誉等指标后的结果显示,三者均在一定程度上弥补了做市商制度的“流动性缺陷”:做市商数量对做市商制度的流动性效应具有显着正向影响,也即拥有做市商数量越多的企业,转为做市转让后流动性会越好;企业市值越大的企业,转为做市后能吸引更多投资者参与,其流动性也会更好;拥有高声誉做市商的企业转做市后,流动性能得到显着提升,相比之下,主办券商由于不直接参与股票的交易活动,其声誉对股票流动性基本无显着影响。以上结论证实了做市商数量、交易风险及做市商声誉等问题是影响做市商制度流动性效应的重要因素;第三,通过分析新三板做市企业退“做市”转“协议”这一现象,本文发现:从制度动因上分析,由于原有做市商制度的局限性,为控制股权分散、限制“三类股东”买入、方便国有券商退出（个别企业）使IPO之路更加顺利,部分企业不得不退出做市转让。一些企业面临股权收购、大股东增持、减持,由于做市商制度下不易实现大宗交易,企业不得不转为协议转让;从企业微观动因分析,由于做市交易无法满足企业的流动性诉求,因此主动选择退出做市转让,实证研究发现退出后这些企业的交易规模、企业价值和股票价格都显着提升,这也印证了前文关于企业对做市交易主动选择的微观动因;从做市商视角分析,新交易制度实施后,同时伴随着新三板市场行情急速下跌,做市商的主动退出使得部分企业被迫退出做市转让,印证了做市商和企业之间的“互选效应”动因。通过从企业、做市商双重视角剖析交易方式选择的微观动因,并多维评价做市商制度的政策效果,对检验新三板市场制度安排的合理性具有重要的实践意义。结合做市商数量、企业市值、券商声誉等因素的深度剖析,为理解和解释新三板市场企业和做市商行为提供重要的决策依据。本文结合理论分析和实证分析,探讨了交易方式选择的微观动因和流动性效应,丰富和发展了中国国情下的交易机制研究,对完善中国多层次资本市场制度建设、推进做市商制度在新兴资本市场的发展具有重要的理论和实践意义。
向健凯[6]（2019）在《交易机制优化与价格发现》文中研究说明交易机制优化是证券市场发展的核心内容,随着中国多层次资本市场建设步伐的加快,如何针对特定市场特征制定最优的交易规则成为当前亟需解决的现实问题。本文以市场微观结构理论为基础,探究信息分布不均匀条件下交易机制对价格发现过程的影响,推导了市场出清时间间隔与价格发现效率之间的均衡关系,并利用高频分笔交易数据和订单簿数据系统地分析了中国证券市场发展过程中的资产价格行为特征,为中国证券市场交易机制设计提供理论和实证依据。具体研究内容主要包括以下五个方面:第一部分:市场出清时间间隔与价格发现效率研究。阶段性集合竞价机制设计的核心问题在于如何权衡价格发现效率和资产价值的不确定性,从而设定最优的市场出清时间间隔。本部分在理性预期框架下构建一个存在信息摩擦和知情交易者学习机制的集合竞价市场出清模型,讨论了市场出清时间间隔对价格发现效率、资产价值不确定性和流动性风险的影响,并探究最优市场出清时间间隔的影响因素。第二部分:集合竞价和盘后交易市场的价格发现比较研究。本部分以新三板市场交易制度改革为背景,探究了大宗交易的最优交易路径选择问题,并比较了集合竞价和盘后交易在价格发现效率和流动性风险的差异,从知情交易者数量和市场出清时间间隔的角度分析了盘后交易和集合竞价机制的适用条件。第三部分:异常波动停牌与价格发现效率研究。本部分通过引入噪音交易风险和资产价值的不确定性来区分异常波动的原因,讨论了不同条件下实施停牌的市场出清过程。一方面,异常波动停牌有利于增加市场交易者数量,从而降低定价误差;但另一方面,异常波动停牌会增加资产价值的不确定性,使定价误差增大。基于这一逻辑,本部分构建了一个包含出清时间间隔、知情交易者学习过程和信息摩擦的市场出清模型,以分析异常波动停牌对价格发现效率的影响。第四部分:跳跃风险与价格发现研究。首先,基于经典的BNS模型和C＿TMVP模型,衡量出中国上证指数的跳跃估计量,以此刻画宏观信息的价格融入过程,并通过移动窗口回归方程实证分析跳跃风险的定价能力;其次,建立市场流动性变化—跳跃—资产价格变化的分析框架,将流动性分为预期交易和信息交易,与波动性的连续成分和跳跃成分结合起来,探究跳跃风险的定价原理。第五部分:流动性风险与价格发现研究。本部分采用买卖报价连续性程度衡量流动性边际成本,以全面反映市场深度、弹性和紧度等流动性信息,首先检验流动性边际成本对微观尺度资产价格变化的影响,其次从流动性和市场操纵的角度验证市场操纵策略是否更容易出现在流动性较差的资产上,为流动性与价格惯性异象提供新的佐证。
李思成[7]（2019）在《市场微观结构理论视角下的中国资本市场价格发现研究》文中研究说明资本市场的价格发现过程是贯穿于整个金融学理论发展进程之中的焦点问题。本文采用理性预期均衡分析框架,从流动性冲击、借贷限制及信息不对称三种中国股市常见的市场微观结构出发,刻画了不同条件下资本市场中的价格发现过程,并详细分析了以上三种微观结构因素对价格发现效率的影响。最后,本文也设计了相应的实证,检验了上述理论框架下的研究推论。首先本文利用限价订单簿超高频逐笔数据从更加微观的视角对流动性与波动性的关系进行了刻画,并且分析了订单簿中的不同报价对价格发现效率的影响。研究表明度量流动性不能仅依赖深度,还要综合考虑不同报价上的挂单量在订单簿中的分布,当可视报价上的挂单量较多时并不意味着此时整体流动性供给充足。因此交易者对于流动性总体分布的判断错误可能也是流动性供给匮乏现象在我国股票市场中频发的原因之一,进而导致当市场中发生流动性冲击时价格发现效率受到严重的影响。接下来本文针对中国新兴资本市场与西方成熟市场的区别提出了对比性假设,进一步从套利交易能否有效减弱市场异象的角度对我国股票市场的价格发现效率进行了研究。研究发现由于流动性的改善助长了跟风交易行为进而加剧了市场异象,因此套利交易目前还难以有效地发挥其纠正错误定价的功能。同时研究结果也反映了我国股票市场的价格发现效率偏低,市场机制仍然不够成熟。最后本文将信息不对称这一更深层次的影响因素纳入分析框架,将反映了价格发现过程低效率的股价延迟现象作为研究对象,以投资者认知度为基础,从信息不对称的视角对股价延迟现象的成因进行了探究,同时分析了投资者认知、信息不对称与股价延迟三者之间的关系。通过研究发现信息不对称程度越大时,股价延迟越严重,价格发现效率越低,并且本文还证明了信息不对称对股价延迟现象的部分中介效应。最终本文对研究结论进行总结并给出了一系列有助于改善我国股票市场价格发现效率的政策建议,同时指出了文中存在的不足及对于未来研究思路的展望。
吕振威[8]（2019）在《定向增发中的投资者行为研究》文中指出公司决策的研究多集中在公司经理和控股股东等决策主体的非最优决策上,而对于不同类型投资者与金融决策之间动态互动机制的研究较少,原因是决策信息与投资者的互动过程变化迅速、难以捕捉。而我国资本市场定向增发股票采用核准制,呈现长周期、多阶段的特征。融资决策信息从最初的增发预案公告阶段到最后的增发上市公告阶段缓慢变化、被逐步明确。这一信息缓慢变化的自然环境使得研究决策信息融入过程中的投资者行为模式及其与市场微观结构特征变化之间的复杂动态关系成为了可能。基于目前对于投资者行为模式与金融决策之间互动机制的研究,本文提出三个研究方向:决策信息融入过程中的市场微观结构特征变化和投资者行为模式之间的复杂动态关系;不同类型投资者对于信息细节的识别能力差异及其产生的影响;不同类型投资者对于公司决策的影响。首先,本文利用核准制下定向增发长周期和多阶段特征所创造出的复杂信息缓慢变化的自然实验环境,研究发现知情交易者释放私有信息是信息融入过程的起点,而信息透过市场微观结构特征变化,首先被传递给具有学习行为的机构投资者,再被传递给个体投资者;机构投资者接收、处理和利用市场微观结构信息和公开信息,而个体投资者只对公开信息有反应;市场微观结构特征的变化是不同投资者之间信息交换的桥梁。此外,个体投资者在信息融入过程的初期表现为信息识别偏差,在中后期表现为反应不足,其行为偏差呈现动态变化。其次,本文利用不同类型增发失败的大样本探究了个体投资者对复杂信息的解读能力,研究发现个体投资者对不同类型的增发公告一视同仁,没有区分增发失败的原因,存在认知不足;不同投资者的信息认知能力差异是信息融入的驱动力,使得信息、市场微观结构特征、投资者行为三个层面之间的互动关系在信息发布的早期和后期的表现不一致。最后,本文利用多次增发样本检验了定向增发公司在使用募集资金上的“机会主义”倾向,研究发现机构投资者对上市公司的“机会主义”倾向有显着的遏制作用,并通过影响增发成本来表达对融资决策的反馈意见;而个体投资者通过影响定价基准来表达反馈意见,却为上市公司的“机会主义”倾向提供了土壤。本文的核心贡献为:研究了逐步揭示型信息在市场中的动态融入过程,并刻画了多种类型投资者在信息揭示不同阶段的行为模式,重点分析了投资者行为偏差的动态变化。这不仅为信息融入模型的理论分析成果提供了实证证据,还弥补了理论模型缺乏对多种非理性投资者行为关注的不足。
王聪[9]（2018）在《中国创业板和新三板流动性比较及分析 ——基于市场微观结构理论》文中研究表明中小企业融资难、融资贵的问题一直是我国经济发展改革中急待解决的重要问题之一。从间接融资来看,由于中小企业,特别是科技型、创新型中小企业普遍都存在轻资产、历史营收规模较小、研发和市场投入大的特点。中小企业在成长过程中同时又往往伴随着较强的不确定性,这些共性特征导致中小企业很难符合信贷类融资所需要的强担保的条件。从直接融资方面来看,也就是股权类融资来看,天使投资、风险投资和私人股本投资对风险的承受能力更高,更看中投资的未来收益,更加能符合中小创新型企业融资的特性。但是,这类的资本有着较强的盈利性和后续退出机制安排的述求。所以,如果要想提升直接融资的比例和效率,就必须要有一个高效的、适合中小型企业的资本市场作为制度匹配。美国的NASDAQ市场就是一个很好的案例,NASDAQ市场于1971年正式成立,通过其有别于纽约证券交易所的制度安排,在上世纪后半段有效的支撑了美国信息技术、生物医药和互联网等新兴产业的中小企业的发展,同时也带动了美国创投产业的发展。我国为了解决中小企业直接融资这一问题,也提出了建设多层次资本市场的目标。经历了二十多年的发展,中国的资本市场由最初的不完备的、单一层次的市场逐步发展形成了一个多层次的资本市场的构架。目前中国的资本市场包括上交所主板市场、深交所主板市场、深交所中小板市场、深交所创业板市场、全国中小企业股份转让系统（新三板）以及区域股权市场。中国的新三板市场近几年发展势头迅猛,目前挂牌企业数量已经达到了一万多家,然而新三板的发展也困难重重,面临严峻考验。新三板目前最为严重的问题无疑是流动性问题。新三板挂牌企业成交不活跃,大量“僵尸”企业存在。由于此问题在实践中的前沿性,学术界对其的研究会有一定的滞后性,新三板流动性“黑匣子”问题始终缺乏较为系统的研究和分析,导致新的制度完善缺乏科学和严谨的政策建议。中国创业板上市公司和新三板挂牌企业处于同样的政治环境中、面临同样的税收机制和宏观环境,然而两个市场之间的流动性水平却存在差异显着。为何盈利水平和主营业务相似的企业在创业板上市就能够成交活跃、换手充分、流动性充足,在新三板挂牌就无人问津,甚至当天0成交。新三板已有上万家挂牌企业,加之前期的市场制度创新已经有一定的基础,理应具备成为我国NASDAQ市场的基础,但是什么原因使得其陷入流动性的问题呢?新三板流动性问题到底有多大呢?新三板创新层（做市）和创业板上市企业条件要求差不多,其流动性差异有多大,什么原因造成了差异呢?解决新三板流动性问题的主要关键制度因素在哪方面呢?创业板市场虽然没有达到服务广大中小企业的预期,但是其一直具备良好的流动性,并且目前“三高”问题也得到了一定的控制,市场价格相对较为平稳。创业板的流动性制度安排是否有可以借鉴的地方呢?带着以上问题,本文首先分析了中国创业板和新三板的发展现状,发展中存在的问题,并对创业板上市公司和新三板的挂牌企业进行对比,发现无论在区域分布还是行业分布,亦或是财务状况都十分相似。但以市场宽度、市场深度作为流动性衡量指标,对两个市场进行对比,却发现有着较大大的差异。中国创业板市场的流动性在全球都是比较充分的,处于领先地位,而中国新三板流动性严重不足,尽管也采用了很多市场微观结构变更的尝试,却收效甚微。本文根据股票价格水平、流通股数量将上市公司分成不同类型分别进行对比,发现价格与流动性呈现反相关关系,流通股数量和流动性呈现正相关的关系。利用成交的高频数据对创业板和新三板买卖价差、报价深度、交易量、换手率等多个指标、多个维度进行对比,同时分析了创业板买卖价差、报价深度、交易金额的日内分时特征。探究中国创业板和新三板流动性的差异造成的原因,最终落脚到了市场微观结构上。本文从市场准入门槛,分析了创业板的上市条件和新三板的挂牌门槛;比较了市场参与者尤其是投资者的差异和适当性原则;对比了两个市场交易机制和信息披露等市场微观结构的差异。发现,新三板对投资者的准入门槛要远远高于创业板,新三板投资者的适当性要求是否成为了造成新三板投资者数量严重不足最终引起流动性问题的主要原因呢?通过对中国创业板和新三板协整关系进行分析发现,创业板和新三板在2015年3月18日至2015年10月30日存在协整关系。2015年之后随着中国新三板运行的逐步规范化和监管力度的加强,之前不满足新三板交易条件的投资者通过不合规途径取得交易权限的行为得到遏制,创业板和新三板之间的长期均衡关系得以纠正,实证结果显示他们之间并不存在协整关系。也进一步反映了,投资者适当性的变化能够引起创业板和新三板关系的改变。另一方面,新三板的交易机制和创业板也有很大区别,尤其是新三板引入了做市商制度。投资者在进行交易的时候不再像创业板那样以其他投资者为对手盘,而是投资者和做市商之间形成对手盘。做市商交易机制的引入,必然会引起中国创业板和新三板流动性供给主体的差异。中国创业板和新三板不同的市场微观结构导致了投资者主体结构和交易机制的差异,不同的交易主体由于掌握的信息、资金体量和专业化程度不同,投资行为和买卖决策也会明显不同。最终形成了我国创业板是以限价委托的个人投资者作为流动性的提供者,新三板是由做市商提供。流动性供给主体的不同,造成了两个不同市场流动性影响因素的差异。本文利用交易数据,对中国创业板和新三板流动性影响因素进行实证分析。通过实证分析发现:创业板流动性主要受到股票流通股数量、股东人数、净资产收益率和资产负债率的影响。一般来讲,文章选取换手率作为流动性的衡量指标,换手率越高,说明该股票的成交比较活跃,流动性高。股票流通股数量、股东人数通过计算,合并为单位股东所持有的股票数量。该指标与换手率成反比,即单位投资者持有股票数量越多,越容易造成锁仓,不易于股票的流动,交投不活跃,流动性低下。净资产收益率反映了公司的盈利状况,该指标与流动性成正比。公司盈利状况约好,越能够带动股价的上涨,股价的上涨进一步吸引更多的投资者参与到该股票的交易,换手率就高。资产负债率反应权益类资产和债务类资产所占的比例,资产负债比越高,该公司的负债所占的比重就越高,股票的流动性也就越高。新三板做市商制度下股票的流动性主要受到挂牌企业股票价格、做市商家数、股东人数,挂牌企业流通股数量的影响。新三板挂牌企业的流动性和价格水平反相关,即股票价格水平越高,交易越不活跃。挂牌企业流动性和做市商家数成正比,做市商家数越多,竞争就越充分,挂牌企业流动性越强。挂牌企业流动性和股东人数成正比,股东人数越多,交易就越活跃,挂牌企业流动性就越强。挂牌企业流动性与流通股数量成正比,流通股数量越多,该挂牌企业的流动性就越强。最后本文从完善多层次资本市场顶层设计和各市场定位、完善做市商制度、采用混合交易制度、优化新三板投资者结构、提高新三板挂牌企业质量、健全新三板分层制度、推进新三板和创业板之间的转板和退市制度等方面对市场的制度建设和发展提出了有针对性的建议。
董晨昱[10]（2018）在《最大日收益率效应研究 ——基于市场微观结构的视角》文中提出经典金融理论认为投资者均是完全理性的、同质的,资产价格的形成过程除受宏观经济影响之外,与市场的微观结构密不可分。而行为金融理论则认为投资者的信念是异质的,其投资行为受情绪、后悔、不完全关注等因素的影响,从而使资产的价格偏离其价值,进而产生了由传统资产定价模型不能解释的诸多“异象”。每个“异象”的出现,既是对传统资产定价模型的挑战,又为探究资产价格的形成与变化规律提供了新的视角或途径,从而为发展和完善资产定价模型提供了契机,进而推动金融学科的发展。如规模效应和账面市值比效应的出现,资产定价模型由原先仅依赖于市场因子的CAPM单因子模型扩展为包含市场因子、规模因子和账市比因子的Fama-French三因子模型。然而,每个“异象”的提出,也面临两个关键问题:首先是“异象”的真实性需要考量,可能限定于彼时的资产定价模型,而对于此时,昔日的所谓“异象”可能仅仅是投资者面对系统风险的补偿,如规模效应、账面市值比效应等;加之很多“异象”的不稳健性,过去所谓的“异象”,随着市场的完善和发展自然消失,如规模效应。其次是产生的原因,以新科诺贝尔奖得主Fama为代表的学者试图在市场有效假说的前提下来解释各种“异象”,而行为学派则从投资者行为角度来解释。本文主要以美国股票市场上发现的最大日收益率效应为研究对象,基于市场微观结构的视角,通过经典的单变量组合水平分析、多变量组合水平分析、Fama-MacBeth横截面回归、时间序列回归和方差比检验等实证方法来探究美国股票市场上最大日收益率效应的存在性及产生的原因。作为对比,在本文的最后也检验了中国股票市场最大日收益率效应的存在性、产生的原因及与美国股票市场的异同。通过系统研究得出如下结论。第一,以纽约、美国和纳斯达克三大证券交易所的所有普通股为样本,以1967年1月至2014年12月为样本期,通过单变量组合水平分析发现高（低）最大日收益率组合有低（高）的随后月收益,且高、低最大日收益率组合间有显着的溢价（原始的最大日收益率溢价）,即最大日收益率效应。通过以24年为投资期,窗宽为3年的动态子样分析、以最小报价单位的变化为分界点的子样分析和以牛熊市为分界点的子样分析发现美国股票市场的最大日收益率效应是不稳键的:当24年的投资期开始于1988年时,最大日收益率溢价不再显着,且之后的子样本期内的最大日收益率溢价同样不显着;等权和市值加权的最大日收益率溢价在股市处于下跌期时均显着不为0,而当股市处于上涨期时,等权的最大日收益率溢价是不显着的;当最小报价单位从1/8美元调整为1/16美元之后,最大日收益率效应消失。第二,通过比较经CAPM、Fama-French三因子模型、Fama-French-Carhart四因子模型、Liu两因子模型、Fama-French五因子模型和Hou-Xue-Zhang四因子模型调整后的最大日收益率溢价（风险调整的最大日收益率溢价）,发现Hou-Xue-Zhang四因子模型可以很好地解释最大日收益率溢价,经其调整后的最大日收益率溢价不再显着,因此,美国股票市场上显着的原始最大日收益率溢价仅是对风险的补偿。第三,通过组合特征分析发现高最大日收益率组合与高月收益率组合有较为相似的特征。通过两变量组合水平分析和Fama-MacBeth横截面回归进一步发现股票月内最大日收益率之所以可以预期股票的未来收益是由于股票的月收益逆转（或称为月收益反转）造成的。传统金融学派认为买卖价差是造成股票短期收益逆转的唯一原因,然而行为金融学派认为股票短期收益逆转是由于市场对新到信息的过度反应。通过分析三种特殊情形下连续时间的观测价格和“真实”价格的路径图及其价格变化的联合分布,发现买卖价差的存在加剧了观测收益的波动,但是并不绝对造成股票收益的逆转,当股票“真实”收益表现出较强的一阶负自相关性时,买卖价差的作用不再明显。并以纳斯达克市场的所有普通股为样本通过横截面回归和方差比检验发现股票的月收益逆转是由买卖价差和过度反应共同决定的。进而最大日收益率效应可以部分地由市场微观结构解释。第四,以中国A股市场的个股（除被特殊处理的个股外）为样本,发现中国股票市场同样存在最大日收益率效应,但又与美国股票市场的最大日收益率效应不同。通过两变量组合水平分析和Fama-MacBeth横截面回归发现中国股票市场上的最大日收益率效应不但不受股票月收益率逆转的影响,反过来还解释了股票的月收益率逆转。然而,流动性可以较好的解释最大日收益率效应。因此,中国股票市场的微观结构可以较好的解释最大日收益率效应。通过比较中、美股票市场基于最大日收益率的投资策略,发现基于最大日收益率的多空组合策略更倾向于是熊市期的投资策略,对美国的投资者而言,当股市处于下跌期时,可采取最大日收益率的多空组合策略。对中国的投资者而言,该策略同样有效,在熊市期,不仅可以避免损失还可获得显着的超额收益。
二、中国股票市场微观结构的特征分析——买卖报价价差模式及影响因素的实证研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、中国股票市场微观结构的特征分析——买卖报价价差模式及影响因素的实证研究（论文提纲范文）
（1）中国农产品期货市场流动性的测量、传导及风险研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导言 |
| 1.1 研究背景与问题的提出 |
| 1.2 研究目标 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 市场流动性测量研究 |
| 1.4.2 市场流动性溢价研究 |
| 1.4.3 市场流动性传递研究 |
| 1.4.4 市场流动性风险研究 |
| 1.4.5 文献评述 |
| 1.5 研究创新和不足 |
| 1.5.1 研究创新 |
| 1.5.2 研究不足 |
| 第2章 理论基础与主要计量模型 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 流动性 |
| 2.1.2 流动性风险 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 有效市场理论 |
| 2.2.2 市场微观结构理论 |
| 2.2.3 流动性溢价理论 |
| 2.2.4 风险测度理论 |
| 2.3 主要计量模型 |
| 2.3.1 流动性测量模型 |
| 2.3.2 流动性传导模型 |
| 2.3.3 流动性风险模型 |
| 第3章 农产品期货市场发展概况与市场深度演化 |
| 3.1 农产品期货市场的发展历程及主要特征 |
| 3.1.1 农产品期货市场的发展历程 |
| 3.1.2 农产品期货市场的主要特征 |
| 3.2 农产品期货品系的多元结构及样本选择 |
| 3.2.1 农产品期货品系的多元结构 |
| 3.2.2 农产品期货品系的样本选择 |
| 3.3 农产品期货交易状况的历史演化 |
| 3.3.1 交易量的历史演化 |
| 3.3.2 持仓量的历史演化 |
| 3.4 农产品期货市场深度的历史演化 |
| 3.4.1 “交易量/收益”的历史演化 |
| 3.4.2 “收益/交易量”的历史演化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于高频数据的农产品期货市场流动性度量及效应分析 |
| 4.1 期货市场流动性与价格形成机制 |
| 4.1.1 市场流动性形成机制 |
| 4.1.2 市场价格形成机制 |
| 4.2 农产品期货市场流动性的高维测量 |
| 4.2.1 农产品期货市场的价差与深度 |
| 4.2.2 农产品期货市场的即时性与弹性 |
| 4.3 农产品期货交易的价格效应研究 |
| 4.3.1 回归模型的构建及样本说明 |
| 4.3.2 农产品期货市场知情交易的日内效应 |
| 4.4 农产品期货市场的流动性定价研究 |
| 4.4.1 期货定价模型构建及指标说明 |
| 4.4.2 农产品期货市场流动性溢价的周内效应 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于低频数据的农产品期货市场流动性的长期演化 |
| 5.1 低频流动性代理的介绍与应用 |
| 5.1.1 低频流动性代理介绍 |
| 5.1.2 低频流动性代理的应用 |
| 5.2 基于低频数据的流动性代理的选择与稳健性检验 |
| 5.2.1 最优周度频率的流动性代理 |
| 5.2.2 最优月度频率的流动性代理 |
| 5.3 农产品期货市场流动性测量及特征研究 |
| 5.3.1 农产品期货主要品种流动性测量和特征研究 |
| 5.3.2 农产品期货市场综合流动性测度和特征研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 农产品期货板块内及板块间的流动性传导研究 |
| 6.1 农产品期货市场在板块内的流动性溢出效应 |
| 6.1.1 基于全样本静态的均值溢出效应分析 |
| 6.1.2 基于子样本滚动的均值溢出效应分析 |
| 6.2 农产品期货市场在板块内的流动性尾部依赖 |
| 6.2.1 农产品期货板块内流动性的尾部依赖分析 |
| 6.2.2 农产品期货品种间流动性的尾部依赖分析 |
| 6.3 农产品期货市场在板块间的流动性传导效应 |
| 6.3.1 基于全样本静态的均值溢出效应分析 |
| 6.3.2 基于子样本滚动的均值溢出效应分析 |
| 6.3.3 基于时变Copula模型的流动性依赖分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 农产品期货市场流动性风险的监测及传递研究 |
| 7.1 农产品期货市场流动性风险测度 |
| 7.1.1 农产品期货主要品种流动性风险测度 |
| 7.1.2 农产品期货市场综合流动性风险测度 |
| 7.2 农产品期货市场板块内的流动性风险传递效应 |
| 7.2.1 农产品期货品种与系统间流动性风险传递效应分析 |
| 7.2.2 农产品期货主要品种间流动性风险传递效应分析 |
| 7.3 农产品期货市场在板块间的流动性风险传递效应 |
| 7.3.1 农产品与工业品板块的流动性风险传递效应分析 |
| 7.3.2 农产品与金属板块的流动性风险传递效应分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 研究结论与政策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 政策启示 |
| 参考文献 |
| 附录1: 主要Copulas模型的设定 |
| 附录2: 不同规模的大豆交易量对价格的影响 |
| 附录3: 不同规模的豆油交易量对价格的影响 |
| 附录4: 不同规模的豆粕交易量对价格的影响 |
| 附录: 攻读博士学位期间参与的相关课题及科研论文 |
| 致谢 |
（2）中国股票市场限价单成交概率与微观结构高频分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 第二节 研究内容与创新点 |
| 一、研究思路与方法 |
| 二、论文框架 |
| 三、论文创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 金融市场微观结构研究 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、过往研究不足与改进 |
| 第二节 高频交易与算法交易研究 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、过往研究不足与改进 |
| 第三节 订单薄特征研究 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、过往研究不足与改进 |
| 第四节 限价单成交概率研究 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、过往研究不足与改进 |
| 第三章 中国股票市场微观结构下交易机制与订单薄 |
| 第一节 交易机制 |
| 一、市场中的参与者 |
| 二、股票市场中的交易模式 |
| 第二节 订单薄 |
| 一、订单与订单薄的定义 |
| 二、订单的细分 |
| 三、订单薄价格与订单到达之间的关系 |
| 第三节 订单薄的动态变化 |
| 一、订单薄事件与队列长度变化 |
| 二、订单薄中价格变化的时间 |
| 三、订单薄——排队系统 |
| 四、订单到达速率估计 |
| 第四节 订单薄中限价单的执行效率 |
| 一、中美股票交易市场订单流的比较 |
| 二、传统订单到达率的估计缺陷 |
| 三、订单薄OEI的引入与线性模型 |
| 第四章 基于多维hawkes过程的订单薄动态模型 |
| 第一节 单维hawkes过程 |
| 一、自励计数过程 |
| 二、单维hawkes过程的定义 |
| 三、单维hawkes过程的模拟 |
| 第二节 基于多维hawkes过程的订单薄动态模型 |
| 一、多维hawkes定义与性质 |
| 二、多维hawkes过程的订单薄动态模型 |
| 第三节 数据描述与准备 |
| 第四节 极大似然函数的建立 |
| 第五节 模型的参数估计与时间复杂度 |
| 一、参数估计 |
| 二、时空复杂度与程序执行效率 |
| 第五章 基于订单薄动态模型的订单速率计算 |
| 第一节 基于多维hawkes过程下的订单速率计算 |
| 第二节 订单薄高频动态重构 |
| 第三节 基于订单薄高频重构下的订单速率计算 |
| 一、滑动窗口 |
| 二、队列消耗率 |
| 第六章 限价单成交概率计算及实证分析 |
| 第一节 基于实际成交时间的市场微观结构分析 |
| 第二节 实际成交概率的计算 |
| 第三节 基于小波分析的订单薄消耗速率 |
| 第四节 基于first passage time的限价单成交概率计算 |
| 第五节 基于线性模型的限价单成交概率计算 |
| 一、基于订单薄高频重构的成交概率计算 |
| 二、基于hawkes模型下的成交概率计算 |
| 第六节 模型准确率与模型优劣 |
| 第七章 总结与展望 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的研究成果 |
（3）中国股市流动性共变的特征、成因及其风险溢价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与研究框架 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 流动性共变存在性及特征研究 |
| 2.2 流动性共变成因的理论解释 |
| 2.2.1 市场微观结构理论解释 |
| 2.2.2 融资约束解释 |
| 2.2.3 相关交易解释与情绪交易解释 |
| 2.3 流动性共变成因的实证分析 |
| 2.3.1 供给侧因素实证分析 |
| 2.3.2 需求侧因素实证分析 |
| 2.4 流动性风险溢价研究 |
| 2.4.1 流动性风险溢价的理论解释 |
| 2.4.2 流动性风险溢价的实证分析 |
| 2.5 文献评述 |
| 3 中国股市流动性共变的存在性及其特征分析 |
| 3.1 中国股市的波动特征与流动性共变 |
| 3.1.1 散户为主的投资者结构 |
| 3.1.2 高度信息非对称 |
| 3.1.3 系统性风险大 |
| 3.1.4 政府干预过度 |
| 3.2 中国股市流动性共变的存在性检验 |
| 3.2.1 数据与变量 |
| 3.2.2 实证结果与分析 |
| 3.3 中国股市流动性共变存在特征分析 |
| 3.3.1 流动性共变的时变特征 |
| 3.3.2 流动性共变的规模效应 |
| 3.3.3 流动性共变的流动性效应 |
| 3.4 流动性共变与股票流动性的关联性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基金持股对流动性共变的影响分析 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 研究假设 |
| 4.3 高基金持股组合的构建及其流动性共变特征 |
| 4.4 基金持股对流动性共变的影响:成因及渠道分析 |
| 4.4.1 变量设定与样本选取 |
| 4.4.2 基金持股对流动性共变的影响 |
| 4.4.3 基金持股对流动性共变影响的成因分析 |
| 4.4.4 基金持股对流动性共变影响的渠道分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 中国股市流动性共变的成因分析 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 变量选取与定义 |
| 5.2.1 融资约束 |
| 5.2.2 相关交易 |
| 5.2.3 投资者情绪 |
| 5.2.4 信息非对称 |
| 5.2.5 控制变量 |
| 5.3 模型设定与实证结果分析 |
| 5.3.1 样本说明与模型设定 |
| 5.3.2 描述性统计 |
| 5.3.3 实证回归结果与分析 |
| 5.3.4 稳健性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 中国股市流动性共变风险溢价研究 |
| 6.1 问题的提出 |
| 6.2 流动性风险调整的L-CAPM模型 |
| 6.3 中国股票市场流动性共变风险溢价分析 |
| 6.3.1 流动性共变组合的构造 |
| 6.3.2 流动性共变风险溢价 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.4 流动性共变风险溢价的可持续性研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与政策建议 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 进一步研究的方向 |
| 攻读博士期间发表的科研成果 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）市场微观结构效应对上证50成分股收益率的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的结构安排 |
| 1.4 论文的创新 |
| 第2章 市场微观结构效应研究 |
| 2.1 存货效应 |
| 2.2 信息效应 |
| 2.3 障碍效应 |
| 2.4 诱导订货效应 |
| 2.5 订单流不平衡效应 |
| 2.6 大额订单效应 |
| 2.7 市场有效性对市场微观结构效应的影响 |
| 第3章 市场微观结构效应影响股票收益率的机理分析 |
| 3.1 实证模型简介 |
| 3.1.1 研究对象 |
| 3.2 参数预测 |
| 3.2.1 信息效应下的参数预测 |
| 3.2.2 存货效应下的参数预测 |
| 3.2.3 障碍效应下的参数预测 |
| 3.2.4 诱导订货效应下的参数预测 |
| 3.2.5 订单流不平衡效应的参数预测 |
| 3.2.6 大额订单效应的参数预测 |
| 第4章 市场微观结构效应的实证模型检验 |
| 4.1 实证模型的推导 |
| 4.2 数据收集和初步处理 |
| 4.2.1 订单方向的判断 |
| 4.2.2 样本数据的收集 |
| 4.3 实证模型的回归检验 |
| 4.3.1 参数估计结果 |
| 4.3.2 回归检验结果分析 |
| 4.4 参数分析 |
| 4.4.1 参数α_0的回归统计结果及分析 |
| 4.4.2 参数α_1的回归统计结果及分析 |
| 4.4.3 参数α_2的回归统计结果及分析 |
| 4.4.4 参数α_3的回归统计结果及分析 |
| 4.4.5 参数α_4的回归统计结果及分析 |
| 4.4.6 参数α_5的回归统计结果及分析 |
| 4.4.7 参数α_6的回归统计结果及分析 |
| 4.5 回归结果对比分析 |
| 第5章 政策建议 |
| 5.1 加强投资者教育与保护 |
| 5.2 对于市场的建议 |
| 5.3 投资者交易策略的建议 |
| 5.3.1 顺势交易 |
| 5.3.2 控制风险以及时止损 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）交易方式选择的微观动因和流动性分析 ——来自新三板市场的证据（论文提纲范文）
| 摘要$#xD;$#xA; |
| abstract$#xD;$#xA; |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状及拓展 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 定性研究 |
| 1.4.2 定量研究 |
| 1.4.3 案例研究 |
| 1.5 本文创新 |
| 1.5.1 实现交易制度在国内的研究视角创新 |
| 1.5.2 实现相关研究内容创新 |
| 1.5.3 突破现有研究设计不足 |
| 1.6 理论价值与实际价值 |
| 1.6.1 理论价值 |
| 1.6.2 实际应用价值 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 交易机制与市场微观结构 |
| 2.1.1 市场交易机制 |
| 2.1.2 基于指令驱动交易机制的市场微观结构理论 |
| 2.2 流动性相关理论与发展 |
| 2.3 交易机制与流动性分析 |
| 2.3.1 做市商制度与流动性 |
| 2.3.2 不同交易机制间的流动性比较 |
| 2.4 声誉理论、金融中介声誉与资本市场 |
| 2.4.1 声誉理论与影响 |
| 2.4.2 金融中介声誉与资本市场 |
| 第3章 新三板市场制度背景及交易机制概述 |
| 3.1 新三板市场制度背景 |
| 3.1.1 多层次资本市场概述 |
| 3.1.2 新三板发展历程与概况 |
| 3.1.3 新三板市场主要制度发展 |
| 3.2 新三板交易机制变革及对比 |
| 3.2.1 市场交易制度改革 |
| 3.2.2 新三板市场不同交易方式比较 |
| 3.2.3 新三板市场券商与职责 |
| 3.3 新三板交易方式选择趋势 |
| 第4章 交易方式选择的微观动因分析 |
| 4.1 理论分析与假设提出 |
| 4.1.1 企业特征、企业治理与交易方式选择 |
| 4.1.2 券商声誉与企业的互选效应 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 样本与数据来源 |
| 4.2.2 变量选取与定义 |
| 4.2.3 模型设计 |
| 4.2.4 描述性统计 |
| 4.3 回归结果分析 |
| 4.3.1 企业特征、企业治理与交易方式 |
| 4.3.2 券商声誉与企业质量：互选效应检验 |
| 4.4 本章结论 |
| 第5章 交易方式选择与流动性分析 |
| 5.1 理论分析与假设提出 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 模型设计与估计方法 |
| 5.2.2 样本与数据来源 |
| 5.2.3 变量选取与定义 |
| 5.2.4 描述性统计 |
| 5.3 做市商制度的流动性效应检验 |
| 5.3.1 流动性初步检验：基于两阶段DID模型的分析 |
| 5.3.2 基于PSM-DID模型的流动性效应检验 |
| 5.3.3 基于多期DID模型的流动性效应检验 |
| 5.4 本章结论 |
| 第6章 做市商制度流动性效应的影响因素检验 |
| 6.1 理论分析与假设提出 |
| 6.1.1 做市商数量与流动性效应 |
| 6.1.2 企业市值与流动性效应 |
| 6.1.3 券商声誉与流动性效应 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 模型设计 |
| 6.2.2 数据与样本 |
| 6.2.3 变量选取与定义 |
| 6.3 回归结果分析 |
| 6.3.1 做市商数量对做市商制度流动性效应的影响分析 |
| 6.3.2 企业市值对做市商制度流动性效应的影响分析 |
| 6.3.3 主办券商声誉对做市商制度流动性效应的影响分析 |
| 6.3.4 做市商声誉对做市商制度流动性效应的影响分析 |
| 6.4 本章结论 |
| 第7章 新三板企业退出做市转让：动因及后果 |
| 7.1 退出做市转让：制度动因和微观动因 |
| 7.1.1 直接终止挂牌 |
| 7.1.2 IPO申请 |
| 7.1.3 实现大宗交易 |
| 7.1.4 估值与流动性 |
| 7.2 退出做市转让后果分析：基于双重差分模型（DID） |
| 7.2.1 数据与样本 |
| 7.2.2 变量选取与定义 |
| 7.2.3 描述性统计 |
| 7.2.4 退出做市转让与市场效应检验 |
| 7.2.5 稳健性检验 |
| 7.3 竞价交易制度下企业退出做市转让：强制退出 |
| 7.4 本章结论 |
| 第8章 研究结论与政策建议 |
| 8.1 本文结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 致谢 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）交易机制优化与价格发现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究思路 |
| 1.3 本文创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 交易机制优化与价格发现相关研究综述 |
| 2.1 市场微观结构与价格发现 |
| 2.1.1 交易成本决定理论 |
| 2.1.2 信息融入理论 |
| 2.2 交易机制设计与价格发现 |
| 2.2.1 市场类型与价格发现研究综述 |
| 2.2.2 最优市场出清频率与价格发现研究综述 |
| 2.2.3 异常波动停牌与价格发现研究综述 |
| 2.3 市场微观结构特征与资产定价 |
| 2.3.1 市场微观结构特征的度量 |
| 2.3.2 波动率风险与资产定价 |
| 2.3.3 流动性风险与资产定价 |
| 第3章 市场出清时间间隔与价格发现效率 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 完全信息条件下的价格发现过程 |
| 3.2.1 完全信息条件下的价格发现效率分析 |
| 3.2.2 完全信息条件下的流动性风险分析 |
| 3.3 不完全信息条件下的价格发现过程 |
| 3.3.1 不完全信息条件下的基本假设 |
| 3.3.2 不完全信息条件下的价格发现效率分析 |
| 3.3.3 不完全信息条件下的流动性风险分析 |
| 3.4 数值模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 集合竞价与盘后交易的价格发现比较研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本假设 |
| 4.2.1 关于投资者类型的假设 |
| 4.2.2 关于市场结构的假设 |
| 4.2.3 关于市场出清的假设 |
| 4.3 集合竞价与盘后交易的价格发现比较分析 |
| 4.4 集合竞价与盘后交易的流动性风险比较分析 |
| 4.5 数值模拟 |
| 4.5.1 集合竞价和盘后交易的价格发现效率模拟 |
| 4.5.2 集合竞价和盘后交易的流动性风险模拟 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 异常波动停牌与价格发现效率 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 异常波动停牌研究评述 |
| 5.3 基本假设 |
| 5.3.1 关于交易者类型的假设 |
| 5.3.2 关于市场出清的假设 |
| 5.3.3 关于异常波动停牌的假设 |
| 5.4 异常波动停牌与价格发现分析 |
| 5.5 异常波动停牌与流动性风险分析 |
| 5.6 数值模拟 |
| 5.6.1 异常波动停牌与不停牌的价格发现效率模拟 |
| 5.6.2 异常波动停牌与不停牌的流动性风险模拟 |
| 5.6.3 异常波动停牌的熔断点设定与价格发现效率模拟 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 跳跃风险与价格发现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 理论分析与研究假设 |
| 6.2.1 跳跃的短期微观效应 |
| 6.2.2 跳跃的长期宏观效应 |
| 6.3 研究方法 |
| 6.3.1 已实现波动性、连续波动性和跳跃的估计 |
| 6.3.2 风险回报关系的实证模型与统计检验 |
| 6.3.3 流动性、跳跃与超额回报率实证模型设计 |
| 6.4 实证结果分析 |
| 6.4.1 数据及描述性统计 |
| 6.4.2 不同波动性成分对回报率的影响 |
| 6.4.3 修正的t统计量的蒙特卡洛模拟 |
| 6.4.4 跳跃、流动性与超额回报率 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 流动性风险与价格发现 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 研究假设 |
| 7.3 研究方法 |
| 7.3.1 流动性边际成本的定义 |
| 7.3.2 流动性边际成本的衡量 |
| 7.3.3 研究模型的设计 |
| 7.4 实证分析 |
| 7.4.1 样本选择与数据来源 |
| 7.4.2 样本的描述性统计分析 |
| 7.4.3 流动性边际成本与资产价格行为回归分析 |
| 7.5 稳健性检验 |
| 7.5.1 考虑交易时间的稳健性检验 |
| 7.5.2 考虑市场状态的稳健性检验 |
| 7.5.3 考虑时间间隔的稳健性检验 |
| 7.5.4 考虑公司规模的稳健性检验 |
| 7.5.5 流动性边际成本的影响因素分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）市场微观结构理论视角下的中国资本市场价格发现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路与结构安排 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 市场微观结构理论和价格发现相关问题的研究现状 |
| 2.1 流动性视角下价格发现过程的研究现状 |
| 2.1.1 风险资产流动性的相关概念与定义 |
| 2.1.2 流动性溢价与资产定价 |
| 2.1.3 价格冲击 |
| 2.1.4 流动性与股价波动性 |
| 2.1.5 流动性与套利限制 |
| 2.2 信息视角下的价格发现过程的研究现状 |
| 2.2.1 信息概念与分类 |
| 2.2.2 信息结构 |
| 2.2.3 信息不对称 |
| 2.2.4 各类信息相关的价格发现模型 |
| 第3章 流动性、股价波动性与价格发现效率的关系研究 |
| 3.1 市场微观结构理论视角下的流动性与中国股票市场价格发现过程 |
| 3.1.1 经济环境的基础设定 |
| 3.1.2 流动性冲击环境下市场的价格发现过程 |
| 3.1.3 资本市场流动性的度量 |
| 3.1.4 市场微观结构理论下流动性供给对中国股票市场价格发现效率的影响分析 |
| 3.2 超高频环境下订单簿流动性供给与股价波动性关系的实证研究 |
| 3.2.1 样本数据与研究设计 |
| 3.2.2 实证结果分析 |
| 3.3 超高频环境下订单簿流动性供给与股价波动性的多角度分析 |
| 3.3.1 稳健性检验:基于个股数据的研究 |
| 3.3.2 稳健性检验:变化波动性的度量指标 |
| 3.3.3 稳健性检验:变化研究变量的加权方式 |
| 3.3.4 稳健性检验:变化研究变量的样本频率 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 流动性、套利交易与价格发现效率的关系研究 |
| 4.1 关于流动性、套利交易与价格发现效率的理论框架及对中国股票市场现状的思考 |
| 4.1.1 存在借贷限制的经济环境设定 |
| 4.1.2 存在借贷限制市场的价格发现过程 |
| 4.1.3 流动性及借贷限制对价格发现过程的影响分析 |
| 4.1.4 市场微观结构理论下借贷限制对中国股票市场价格发现效率的影响分析 |
| 4.2 中国股票市场流动性、套利交易与价格发现效率的实证研究 |
| 4.2.1 样本数据与研究设计 |
| 4.2.2 实证结果分析 |
| 4.3 流动性风险及因子风险对套利交易与价格发现效率的影响 |
| 4.3.1 控制了流动性风险的动量策略收益和市场流动性状态 |
| 4.3.2 控制了时变因子风险暴露的动量策略收益和市场流动性状态 |
| 4.4 不同流动性度量指标对套利交易和价格发现效率的影响 |
| 4.4.1 买卖价差指标的构造 |
| 4.4.2 实证结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 信息不对称与价格发现效率的关系研究 |
| 5.1 信息不对称视角下关于中国股票市场价格发现效率的理论分析 |
| 5.1.1 信息不对称条件下的经济环境设定 |
| 5.1.2 完全对称信息环境下市场的价格发现过程 |
| 5.1.3 非对称信息环境下市场的价格发现过程 |
| 5.1.4 信息不对称对价格发现过程的影响分析 |
| 5.1.5 市场微观结构理论下信息不对称对中国股票市场价格发现效率的影响分析 |
| 5.2 中国市场投资者认知度、信息不对称与股价延迟关系的实证研究 |
| 5.2.1 样本数据与研究设计 |
| 5.2.2 实证结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 相关政策建议 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）定向增发中的投资者行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新点 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 定向增发的长短期市场表现 |
| 2.1.1 定向增发的短期公告效应 |
| 2.1.2 定向增发的长期表现 |
| 2.1.3 基于定向增发的长短期市场表现研究小结 |
| 2.2 定向增发的动机及发行折价 |
| 2.2.1 定向增发的动机 |
| 2.2.2 定向增发发行折价 |
| 2.2.3 基于定向增发的动机及发行折价研究小结 |
| 2.3 定向增发的市场微观结构效应 |
| 2.3.1 定向增发的市场微观结构效应 |
| 2.3.2 基于定向增发的市场微观结构效应研究小结 |
| 2.4 定向增发中的投资者行为 |
| 2.4.1 机构投资者行为 |
| 2.4.2 个体投资者行为 |
| 2.4.3 控股股东行为 |
| 2.5 信息披露与信息传播 |
| 2.5.1 信息融入过程对市场的影响 |
| 2.5.2 信息发布行为对市场的影响 |
| 2.5.3 信息接受行为对市场的影响 |
| 2.5.4 信息扩散方式对市场的影响 |
| 2.5.5 基于信息披露与信息传播研究小结 |
| 2.6 文献评述 |
| 第3章 数据与方法 |
| 3.1 数据描述与统计 |
| 3.2 匹配方法 |
| 3.3 事件研究法 |
| 3.4 投资者行为和市场微观结构特征的测度 |
| 3.4.1 逐笔交易的买卖方向识别 |
| 3.4.2 逐笔交易的交易类型界定 |
| 3.4.3 知情交易概率的估计 |
| 3.4.4 流动性风险的测度 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 定向增发各阶段的市场微观结构特征和投资者行为模式 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 制度背景 |
| 4.3 数据与方法 |
| 4.4 实证分析 |
| 4.4.1 市场微观结构特征变化规律与投资者行为模式分析 |
| 4.4.2 市场微观结构特征与投资者行为模式的影响因素分析 |
| 4.4.3 市场微观结构特征、投资者行为模式与增发折价率 |
| 4.5 稳健性检验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 发行失败前后的市场微观结构特征和投资者行为模式 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据与方法 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.3.1 市场微观结构特征与投资者行为模式分析 |
| 5.3.2 市场微观结构特征、投资者行为模式与长期表现 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 定向增发募集资金投向变更、市场微观结构特征和投资者行为模式 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据与方法 |
| 6.3 实证分析 |
| 6.3.1 市场微观结构特征与投资者行为模式分析 |
| 6.3.2 募集资金投向变更对后续融资活动的影响 |
| 6.3.3 投资者行为对公司投融资决策的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 附录A 定向增发各阶段非流动性指标的变化情况 |
| 附录B 定向增发发行失败公告前后非流动性指标的变化情况 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）中国创业板和新三板流动性比较及分析 ——基于市场微观结构理论（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.1.3 研究的目的和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 流动性的相关研究 |
| 1.2.2 市场微观结构与流动性相关研究 |
| 1.2.3 跨市场流动性比较及微观结构差异对流动性影响的研究 |
| 1.2.4 综述小结 |
| 1.3 研究的目标、研究内容和攻克的难点 |
| 1.3.1 研究的目标 |
| 1.3.2 研究的内容 |
| 1.3.3 论文研究拟突破的难点 |
| 1.4 研究的方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究的方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 基础理论 |
| 2.1 相关概念阐释 |
| 2.1.1 流动性 |
| 2.1.2 市场微观结构 |
| 2.1.3 知情交易者和非知情交易者 |
| 2.1.4 主动投资者和被动投资者 |
| 2.1.5 报价驱动和指令驱动交易机制 |
| 2.1.6 市价委托和限价委托 |
| 2.1.7 市场分层 |
| 2.2 流动性理论 |
| 2.3 市场微观结构理论 |
| 2.4 协整理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 中国创业板和新三板市场总体比较和分析 |
| 3.1 中国创业板市场的整体情况 |
| 3.1.1 创业板市场历史沿革 |
| 3.1.2 中国创业板市场的现状 |
| 3.2 中国新三板市场的整体情况 |
| 3.2.1 新三板市场历史沿革 |
| 3.2.2 中国新三板市场的现状 |
| 3.3 创业板和新三板市场融资功能比较 |
| 3.4 创业板和新三板上市主体比较 |
| 3.4.1 上市公司家数增长情况 |
| 3.4.2 上市公司区域分布情况 |
| 3.4.3 上市公司行业分布 |
| 3.4.4 上市公司股本结构 |
| 3.4.5 上市公司财务状况 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于多维度指标的新三板与创业板流动性总体比较 |
| 4.1 基于市场宽度的创业板和新三板市场流动性比较 |
| 4.1.1 比较指标的选取和构建 |
| 4.1.2 创业板买卖价差的特征 |
| 4.1.3 新三板买卖价差的特征 |
| 4.1.4 创业板和新三板买卖价差的比较 |
| 4.2 基于市场深度的创业板和新三板市场流动性比较 |
| 4.2.1 比较指标的选取和构建 |
| 4.2.2 基于报价深度的比较 |
| 4.2.3 基于换手率的比较 |
| 4.2.4 基于成交量的比较 |
| 4.3 基于量价结合的新三板与创业板市场流动性比较 |
| 4.3.1 比较指标的选取和构建 |
| 4.3.2 基于价格冲击模型的比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于市场微观结构的创业板和新三板流动性差异原因分析 |
| 5.1 基于协整关系的微观市场结构对市场影响的实证分析 |
| 5.1.1 研究假设、模型构建与数据选取 |
| 5.1.2 实证过程 |
| 5.1.3 实证结果分析 |
| 5.2 创业板和新三板市场微观结构的差异分析 |
| 5.2.1 上市(挂牌)主体市场准入门槛差异 |
| 5.2.2 投资者适当性要求的差异 |
| 5.2.3 交易机制的差异 |
| 5.2.4 信息披露的差异 |
| 5.3 创业板与新三板微观结构差异对流动性影响的分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 中国创业板和新三板流动性供给主体差异分析 |
| 6.1 创业板和新三板投资者结构比较 |
| 6.1.1 创业板与新三板投资者结构 |
| 6.1.2 不同类型投资者投资行为差异 |
| 6.2 创业板和新三板委托方式的比较 |
| 6.2.1 创业板目前采用的委托方式 |
| 6.2.2 新三板目前的委托方式 |
| 6.2.3 不同类型的委托方式下的投资者行为 |
| 6.3 创业板流动性供给主体分析 |
| 6.3.1 主动性交易和被动性交易的界定 |
| 6.3.2 主动性下单影响因素分析 |
| 6.4 新三板流动性供给主体分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 中国创业板和新三板流动性影响因素的实证模型 |
| 7.1 创业板流动性影响因素模型构建 |
| 7.1.1 样本选择和基本假设 |
| 7.1.2 模型的构建与实证过程 |
| 7.1.3 实证结果及分析 |
| 7.2 新三板流动性影响因素模型构建 |
| 7.2.1 样本选择和基本假设 |
| 7.2.2 模型构建和实证过程 |
| 7.2.3 实证结果及分析 |
| 7.3 创业板和新三板流动性影响因素对比分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 政策建议 |
| 8.1 完善多层次资本市场顶层设计明确各市场定位 |
| 8.2 完善做市商制度在新三板和创业板中引入混合交易制度 |
| 8.3 推进多层次资本市场之间的转板制度 |
| 8.4 健全新三板分层制度匹配不同层级的有效政策 |
| 8.5 交易信息披露制度的完善 |
| 8.6 交易机制的优化 |
| 9 总结与展望 |
| 9.1 全文总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
（10）最大日收益率效应研究 ——基于市场微观结构的视角（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状评述 |
| 1.2.1 博彩偏好与最大日收益率效应 |
| 1.2.2 买卖价差的微观结构解释 |
| 1.2.3 股票收益短期逆转的原因 |
| 1.2.4 消除股票观测收益中买卖价差影响的方法 |
| 1.3 研究内容及研究框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 主要研究结论 |
| 1.5 本文的创新之处 |
| 第二章 最大日收益率与股票预期收益率的关系 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 数据及变量说明 |
| 2.2.1 样本选取 |
| 2.2.2 变量说明 |
| 2.3 最大日收益率与股票预期收益率的关系 |
| 2.3.1 基于等十分位断点的单变量组合水平分析 |
| 2.3.2 基于纽约断点的单变量组合水平分析 |
| 2.3.3 稳健性检验 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 最大日收益率效应与收益逆转效应的关系 |
| 3.1 组合特征分析 |
| 3.2 股票月收益与预期收益的关系 |
| 3.3 最大日收益率效应与收益逆转效应 |
| 3.3.1 两变量组合水平分析 |
| 3.3.2 Fama-MacBeth横截面回归 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 股票收益逆转效应及与买卖价差的关系 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 价格变化的自相关性分析 |
| 4.3 收益分解模型 |
| 4.4 股票收益逆转效应及与买卖价差的关系 |
| 4.4.1 数据描述 |
| 4.4.2 数据基本统计分析 |
| 4.4.3 横截面回归 |
| 4.4.4 方差比检验 |
| 4.5 最大日收益率效应与买卖价差的关系 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 中国股票市场的最大日收益率效应 |
| 5.1 数据说明 |
| 5.2 中国股票市场的最大日收益率效应检验 |
| 5.2.1 最大日收益率溢价 |
| 5.2.2 基于牛熊市的子样分析 |
| 5.2.3 组合特征分析 |
| 5.2.4 两变量组合水平分析 |
| 5.2.5 Fama-MacBeth横截面回归 |
| 5.3 中美股票市场的最大日收益率投资策略比较 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.1.1 研究结论 |
| 6.1.2 不足之处 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
四、中国股票市场微观结构的特征分析——买卖报价价差模式及影响因素的实证研究（论文参考文献）
- [1]中国农产品期货市场流动性的测量、传导及风险研究[D]. 徐媛媛. 华中农业大学, 2020(02)
- [2]中国股票市场限价单成交概率与微观结构高频分析[D]. 池文涛. 上海财经大学, 2020(04)
- [3]中国股市流动性共变的特征、成因及其风险溢价研究[D]. 张泽. 东北财经大学, 2019(06)
- [4]市场微观结构效应对上证50成分股收益率的影响研究[D]. 吴嘉煦. 湖南大学, 2019(07)
- [5]交易方式选择的微观动因和流动性分析 ——来自新三板市场的证据[D]. 李金甜. 对外经济贸易大学, 2019(12)
- [6]交易机制优化与价格发现[D]. 向健凯. 天津大学, 2019(06)
- [7]市场微观结构理论视角下的中国资本市场价格发现研究[D]. 李思成. 天津大学, 2019(06)
- [8]定向增发中的投资者行为研究[D]. 吕振威. 天津大学, 2019(06)
- [9]中国创业板和新三板流动性比较及分析 ——基于市场微观结构理论[D]. 王聪. 武汉大学, 2018(01)
- [10]最大日收益率效应研究 ——基于市场微观结构的视角[D]. 董晨昱. 山西大学, 2018(04)