證券市場的噪音測度及其影響研究.pdf

1、隨著行為金融學(xué)、連續(xù)金融學(xué)、非線性金融、證券市場微觀結(jié)構(gòu)、風(fēng)險定價理論與實(shí)證等研究的深入，市場完美與完全的理想假設(shè)被不斷放開與拓展，噪音研究也日益受到更大的重視。噪音的研究主要包含兩方面，一是噪音的存在性及隨之而來的如何識別或估計問題，二是，如果存在，它對市場的影響如何；一方面其存在破壞了市場有效性，因此，直觀上認(rèn)為其應(yīng)越小越好；另一方面其又是市場存在的重要條件，如果沒有噪音證券市場無利可圖，市場也就無法長期存活。但由于其成份復(fù)雜，測度

2、問題較難解決，因此影響研究也受其限制。因此，本文從噪音研究的兩大問題出發(fā)，首先從交易、收益、水平三個層次探究噪音測度方法，然后從資產(chǎn)定價及價格行為角度探析了其對證券市場的影響。具體來說，本文做了如下工作并形成了相應(yīng)的結(jié)論：
　　1）通過將噪音交易者引入交易樹擴(kuò)展經(jīng)典的EKOP模型，本文重新構(gòu)建了交易到達(dá)過程，然后，基于泊松到達(dá)理論推演交易到達(dá)過程的單期似然函數(shù)及多期聯(lián)合似然函數(shù)，進(jìn)而得到有效估計證券市場的噪音交易比例的模型。以HS

3、300樣本股為樣本估計的估計結(jié)果表明，中國股票市場2011年1-7月平均噪音交易比例達(dá)0.2432，高于知情交易者比例。同時，參數(shù)結(jié)果分析表明期間噪音交易者情緒偏樂觀，市場的信息效率不高。
　　2）通過將噪音因子引入O-U過程，本文構(gòu)建了包含具有均值回復(fù)特征的噪音水平過程的三因子模型。然后，采用Kalman濾波方法并借助EM算法實(shí)現(xiàn)未知參數(shù)估計和噪音收益度量。最后，對上證綜指（即SH000001）1991年1月4日至2012年2月

4、24日期間的周噪音收益進(jìn)行度量，結(jié)果表明，其噪音收益水平處于-23.00％至83.51%之間，存在右偏及尖峰特征，分析表明投資者理性程度及監(jiān)管是影響噪音收益的重要因素。
　　3）從證券市場的非線性、確定性及混沌特征角度出發(fā)，本文將信號學(xué)中基于相空間重構(gòu)理論下噪音水平的估計思想引入證券市場并構(gòu)建了相應(yīng)的估計模型。以20100104-20101214期間H300指數(shù)為樣本本文檢驗(yàn)了其高頻資產(chǎn)價格時間序列數(shù)據(jù)的非線性、確定性及混沌特征，

5、在此基礎(chǔ)上估計了其日噪音水平，估計結(jié)果表明H300指數(shù)期間噪音處于21.55-65.40%之間，且噪音水平存在右偏及扁平特征，與資產(chǎn)價格走勢及市場信息之間可能存在復(fù)雜的關(guān)系。
　　4）在充分梳理資產(chǎn)定價理論與模型的基礎(chǔ)上，本文借鑒MPT、CAPM、APT、LAPM、BAPM的思想及其結(jié)論，同時效仿Fama-French三因素模型的做法的基礎(chǔ)上構(gòu)建新的融入噪音的CAPM模型（NAPM）。并采用NAPM模型考察了中國股票市場的噪音定價

6、情況。以 HS300指數(shù)成分股為樣本的實(shí)證結(jié)果表明，在中國股市中，噪音風(fēng)險具有較強(qiáng)的正定價能力，且噪音水平越高的股票能得到更多的風(fēng)險補(bǔ)償。
　　5）最后，本文采用包含噪音與能夠反映市場質(zhì)量的價格行為指標(biāo)的動態(tài)面板VAR模型去探究證券市場噪音與價格行為之間的真實(shí)動態(tài)關(guān)系。以HS300成份股為樣本的實(shí)證研究表明，噪音與價格行為之間存在復(fù)雜的動態(tài)關(guān)系，噪音與非流動性及信息不對稱成正相關(guān)，與波動率及交易量成反比，但在噪音形成初期關(guān)系可能不