連續(xù)競價市場中的投資者學習、信息擴散效率與制度設計.pdf

1、本文的研究目標是研究連續(xù)競價市場中的投資者學習、下單積極性對信息擴散效率的影響，揭示資產(chǎn)短期價格形成機制，并優(yōu)化市場制度設計。
　　首先在分析連續(xù)競價市場資產(chǎn)短期資產(chǎn)價格形成邏輯基礎上，構造了包含知情交易者、非知情的遺傳算法學習交易者和零智能交易者交互博弈的計算實驗模型。開發(fā)的人工股票市場重現(xiàn)了多種重要的格式化特征，包括尖峰厚尾、短期負自相關、波動聚集、長記憶及長期正相關，并通過了投資者結(jié)構和信息有效期變化的穩(wěn)健性檢驗。實驗表明，

2、在較短的信息有效期內(nèi)，投資者學習依然能夠獲得更多的信息和提高市場信息擴散效率。在不同的投資者結(jié)構市場中，遺傳算法學習交易者和零智能交易者的下單積極性變化對信息擴散效率影響是存在差異的。非知情交易者下單積極性的變化不但改變自身的下單行為，還影響市場買賣價差和知情交易者的下單行為。
　　然后用實證分析與計算實驗金融相結(jié)合的方法，設計出符合中國滬深300股指期貨市場特性的計算實驗模型，對股指期貨市場的最小報價單位和持倉限額的制度設計進行

3、實驗分析。依據(jù)真實市場的投資者結(jié)構及下單行為構建了包括知情交易者、非知情智能技術交易者、非知情簡單技術交易者和流動性交易者四類投資者在內(nèi)的人工股指期貨市場，刻畫與真實市場較為一致的訂單流與格式化特征。最后綜合分析了最小報價單位和持倉限額對信息擴散效率、市場流動性和市場波動性等市場質(zhì)量指標的影響。
　　本文以非知情交易者為中心，通過構建計算實驗模型，分析了私有信息通過非知情交易者的學習與下單行為進行擴散的過程，揭示了資產(chǎn)短期價格的形