浙江大学
硕士学位论文
中国股票市场波动性模式的实证研究
姓名：胡水清
申请学位级别：硕士
专业：企业管理
指导教师：凌春华
20041130
】［６７８３１７
蜇堑太堂亟±堂僮监塞生国股墓吏场越动性搓基的塞延班宜
摘要
金融市场微观结构理论是一门新兴的交叉学科，其与传统金融理论的区别在于它不再把金融资产价格作为一个宏观现象加以考察，而是致力于研究在既定的市场微观结构下，金融资产的定价过程及其结果。金融市场微观结构理论认为，市场微观结构作为影响价格形成过程的内生变量，对市场波动性、透明性、市场效率和流动性等均产生影响。本文以金融市场微观结构理论为基础，通过将时间窗口缩小来研究中国股市的交易量、收益率和收益率波动的变化特征。在对日内及周内的波动模式进行刻画后，本文以现有的金融市场微观结构理论为基础对其进行了分析解释，同时构建出哑元回归模型对中国股市的日内及周内效应进行分析，并进～步探讨了成交量与收益波动率之间的关系。
本文的主要研究结论有：
１．五分钟的高频数据研究表明，在指令驱动交易机制下中国股市的成交量、收益率及收益率波动呈现出显著的日内变化模式。
２．用五分钟高频数据对我国股市的周末效应进行检验后，发现我国股市在周一的收益波动率最大。
３．五分钟的高频数据研究表明，成交量对收益率波动有很强的解释作用，滞后若干期的成交量仍对当期收益率波动有很强的影响。
针对实证研究的结论，本文将目前阶段中国股市的交易机制安排与投资者行为、价格发现过程有机地联系在一起，探讨目前阶段中国股市的交易机制以及交易者行为对价格发现和形成过程的影响作用。从而进一步揭示中国股票市场的运行效率，评价市场有效性并提出微观结构方面改进的方向。
关键词：市场微观结构波动性股票市场日内效应
浙堑去堂题±堂位论塞生国股塞直扬越麴缝撼式曲塞适硒纽
Ａｂｓｔｒａｃｔ
ＭａｒｋｅｔＭｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅＴｈｅｏｒｙｉｓａｎｅｗｉｎｔｅｒｃｒｏｓｓｓｕｂｊｅｃｔ．Ｉｔｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅ
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Ｔｈｅｐａｐｅｒｒｅａｃｈｅｓｓｏｍｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓａｓｆｏｌｌｏｗｓ：
１．Ｔｈｅｈｉｇｈ丹ｅｑｕｅｎｃｙｄａｔａｏｆｆｉｖｅｍｉｎｕｔｅｓｉｎｔｅｒｖａｌｓｔｕｄｙｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｕｎｄｅｒｔｈｅｏｒｄｅｒ－ｄｒｉｖｅｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｔｈｅｔｒａｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅ、ｒｅｔｕｒｎａｎｄｒｅｔｕｒｎｖｏｌａｔｉｌｉｔｙｏｆ
ｃｈｉｎａｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｆｏｌｌｏｗｓａｓｔｒｏｎｇｉｎｔｒａｄａｙｐａｔｔｅｒｓ．
２．Ａｆｔｅｒｔｅｓｔｉｎｇｏｎｗｅｅｋｄａｙａｆｆｅｃｔｕｓｉｎｇｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄａｔａ，ｉｔｉｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｉｎＭｏｎｄａｙｔｈｅｒｅｔｕｒｎｖｏｌａｔｉｌｉｔｙｏｆｃｈｉｎａｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｉｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔ．３．Ｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄａｔａｓｔｕｄｉｅｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｔｒａｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｒｅｔｕｒｎｖｏｌａｔｉｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｌａｇｇｅｄｔｒａｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅｓｔｉｌｌａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔ
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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｒｋｅｔｍｉｅｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔ，ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ，ｉｎｔｒａｄａｙｐａｔｔｅｒｎｓ
逝堑杰堂亟±堂焦监塞．生国膣墓直扬波动性攘式的塞诞班冠１导论
１．１研究背景与问题提出
股票市场的质量和效率如何，波动性是衡量其的重要指标之一。因为市场稳定是证券市场充分发挥其功能的基础，过度波动在一定程度上说明了市场功能可能存在一些问题。投资者偏好低波动性，因为低波动性减少了投资者承担的不必要的风险，可使市场交易者在价格变化不大的情况下完成交易。
而从股票市场发展的历史过程看，股市运营往往表现出高风险特征，如黑色星期五，８７年的股市大风暴，９０年代的亚洲金融危机等。股市的大幅度波动，会造成金融、经济甚至社会的动荡和恐慌，从而给整个金融体系乃至全球经济的平稳运行带来严重的负面影响。
股市的波动固然有其宏观上的原因，但微观层面上的原因也是不容小觑的。联想到１９８７年１０月美国股市出现的那次剧烈震荡，在宏观经济相对稳定的情况下，一则与收购有关的信息造成了纽约股市有史以来最大的振荡。这就不能不使人们去关注微观原因，去分析交易机制和市场规则以及影响股价的机理。越来越多的学者认为，在金融经济时代，当金融已经成为整个经济活动的核心，并能相对独立运行时，影响金融市场行为的原因还应当从市场本身的结构、市场交易机制和市场参与者行为等微观层面去寻找。因此，对于股票市场波动性的内在特征以及与上述各个变量之间关系的研究同益成为学术界研究的热点。
新兴的正处于不断发展的金融研究领域中的一个分支一一金融市场微结构理论，就成为从事市场波动性研究的重要理论基础。金融市场微观结构所考察的对象是特定交易制度安排下金融资产交换行为的过程、结果及其相关特征（Ｏ’Ｈ吼１９９５）。金融市场微观结构研究通过将时间窗口缩小，将特定交易制度安排与投资者行为、价格发现过程有机地联系在一起，有助于进一步解释市场的运作效率，侦测市场操控行为，评价特定的交易制度的有效性并提出改进的方向：有利于制度提供者设计提高市场绩效的微观结构，使投资者之间信息不对称的程度下降，提高市场绩效，增加市场的稳定性。本论文将建立在金融市场微观结构理论的研究框架基础之上。
浙堑盔堂亟±堂僮ｉ金塞生国驻墓吏垣进动性携式的塞延班珏１．１．１研究背景
波动性是指股票价格非预期变化的趋势，或者说是指收益的不确定性或者不可预测性，更学术的定义即是指收益的概率分布。Ｍａｄｂａｖａｎ（１９９２）把波动性定义为价格的变化。Ｇｌｅｎ（１９９４）把波动性定义为价格变化的频率和幅度，并认为流动性高且有效的市场的波动性低于流动性差和无效的市场。股价的暴涨暴跌会使投资者望而却步，也会绘证券市场甚至整个经济和社会生活带来冲击，因此，保持股票价格的稳定性，将股价风险限制在合理的范围内，一直是股票市场监管的目标之一。
国际上对股市波动性的研究比较早，不同的理论解释模型不断被提出，所运用的方法也日益复杂，研究的角度也不断更新和深化。特别是近年来金融市场微观结构理论的提出，又为股票市场的波动性内在特征及其与交易量及信息等变量的互动关系开辟了～个新的领域，研究思路和方法也深入到了一个新的层次。
根据金融市场微观结构理论对我国证券市场的波动进行研究，对我国证券市场发展具有一定的指导意义。从１９９０年１２月１９曰上海证券交易所成立，１９９１年４月３日深圳证券交易所成立至今，中国股票市场已经有１０多年的发展历程。在１９９０年到１９９２年的开始阶段，股票价格因供求关系不平衡而导致暴涨；１９９３年到１９９５年，股票市场进入调整阶段；１９９６年之后，股票市场开始恢复正常，伴随着公司法、证券法等一系列法规的出台和对市场监管、信息披露的加强，中国股票市场进入稳步发展阶段，现已经成为经济生活中比较重要的组成部分。截至２００４年５月底，中国证券市场共有上市公司１３２４家，市价总值为４４７４２．６３亿元１。在交易机制方面，经过几年的不断改进，目前深沪两地交易所的电脑自动撮合系统、交割清算系统等都运作良好，处理效率非常高。但是，在效率大大提高的同时，我国证券市场的表现却不尽如人意，突出问题是价格的有效性差，市场价格不能反映股票的真实价值，甚至相背离。其中的原因很多，如市场情绪、投资者组成结构等，但是，不能否认，市场微观结构的不甚合理也是其中重要的因索。
以上数据来自中国证监会网站提供的公开信息。
蛳选盔堂亟±坐僮ｊ幺塞．生国股墓直扬逵动世攫式的塞延班塑对金融市场微观结构理论研究的历史并不很长。１９９５年，Ｏ’Ｈａｒａ出版了ＭａｒｋｅｔＭｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅＴｈｅｏｒｙ一书，标志着金融市场微观结构理论的基本框架初步形成。二十世纪九十年代，国外对金融市场微观结构的研究方兴未艾，众多的财务、金融和经济学家投身于该领域，通过多年采集高频交易数据进行实证研究，在交易系统的设计特征、做市商的作用、买卖报价价差、价格波动性高低、价格的序列相关性及知情交易者和未知情交易者的交易策略等领域中取得了很大的成绩。国外对股票市场波动性模式的研究较为成熟，对一些成熟市场如美国市场的高频数据实证分析已经得到一些典型的日内数据特征，主要有：波动率日内“ｕ”型走势，也就是说一般每日内的波动率都是开盘与收盘时高，中间交易时间低。Ｗｏｄｄ．ｅｔ．ａ１（ｔ９８５）利＿辟ｊ分钟数据发现这一点，Ｈａｒｒｉｓ（１９８６）也证实的确存在这种现象，ＡｄｍａｔｉａｎｄＰｆｌｅｉｄｅｒｅｒ（１９８８）从理论模型出发证明了这一现象的合理性；ＪａｉｎａｎｄＪｏｈ（１９８８）实证了其他交易变量如交易频率、交易量、买卖价差等都具有这种“ｕ”型走势；波动率具有日历性，日历性指周一到周五市场的波动率变化具有很强的“季节性”运动，比如基本都是一样的“ｕ”型走势。ＡｎｄｅｒｓｏｎａｎｄＢｏｌｌｅｒｓｌｅｖ（１９９４）研究了日历性与波动率的持续性之间的关系，他们证明了如果将数据中的日历性剔除，则大大降低较低频率数据中的持续性。ＡｎｄｅｒｓｏｎａｎｄＢｏｌｌｅｒｓｌｅｖ（１９９５，１９９８）进一步研究了日历性的主要影响因素，除了时间刻度，假日、午间休市等影响因素外，规律性的宏观经济信息发布也是重要的日历性的产生原因。这些既为了解金融市场的微观结构提供了事实证明，也为金融市场提高稳定性和效率提供理论依据。
相比国外研究，由于引入时间不长，我国在市场微观结构方面的理论研究及实证研究均比较少。再加上市场微观结构的实证研究需要的数据要求很高，不仅需要每天的数据。而且还需要日内的每分钟、每次报价变动的高频数据。我国专门的日内交易高频数据库在２０００年以后才开始逐步建立，因此，相比理论模型，金融市场微观结构理论的实证研究成果更少。同时，我国在金融市场微观结构方面的理论研究也还不完善，没有产生一套全面的理论体系，缺乏对实证研究的指导。总之，我国的金融市场微观结构研究尚处在起步的阶段，需要投入更多的人力和物力来拓展该领域。
塑运塞堂亟±堂僮逾塞生国雎噩壶扬遗动性搓鸯的塞壁班究１．１．２问题提出
对市场微观结构的研究是基于如下的好奇：即渴望知道价格是如何形成的？对这个问题，长期以来被归入“黑箱”经济学，然而却是理解经济是如何分配商品和服务的关键一环。在通讯技术不断改进、金融创新不断发展、新的市场和交易场所不断涌现的情况下，金融业本身也发生了巨大的变化，充分了解市场微观结构和价格信息之间的关系有助于正确估计这些变化带来的影响，从而制定相应的对策。
不同证券市场因其投资者的构成不同、所处的发展阶段不同，对微观结构检验的结论也不同，我国股票市场采用的是指令驱动型、没有做市商的交易机制，我国的股本结构也与其他国家有着显著的不同，所以国外的研究成果我们不能直接引用。那么，中国股票市场作为一个新兴的市场，在发展过程中表现出许多不同的特征，它的日内及周内价格变化的行为、波动性的特征又是如何呢？价格波动以一种什么样的形态反映了我国股票市场的特征、发展和变化的趋势呢？以前国内多位学者研究过的周内效应，在运用了高频数据之后，会呈现出～个什么样的状态？我国的股票市场的交易规则是如何影响影响价格的形成和收益的波动的昵？
正是出于以上的这些疑问。本文定位于市场微观结构角度对中国股票市场的波动性分析，从股票价格的时间序列描述、波动性特征和波动的内在动因三个方面对中国股票市场进行实证分析。简言之，本文试图通过对日内及周内波动性的实证研究，阐明交易机制、信息和市场的行为对于中国股市效率的意义。
１．２研究意义
（一）理论意义：为金融市场微观结构理论在的发展提供新的实证研究依据。金融市场微观结构理论有助于评价市场规则的效率与市场质量的高低，它主要是研究在一定的市场交易规则下，金融资产交易过程中价格形成的机理。国际上对成熟的股票市场所作的实证研究比较多，对新兴市场的实证研究比较少。我国在此方面的研究比较少，因为如果是基于从市场微观结构角度对波动性进行分析，来研究中国股市的市场质量和特征研究的话，就需要目内分时的
蜇堑太堂墅±堂僮ｊ盆塞虫国股墓直扬遮动蛙攫基殴塞延硒塑高频数据，而微观结构理论引入时间不长，高频数据的获取并不容易，所以有关的实证研究尚处于起步阶段。
（二）现实意义：通过实证研究揭示出我国股票市场上一天内及一周内的收益率模式，从操作角度上来说，通过了解股票波动性的模式，股票交易的知情者和不知情者能够根据他们不同的交易目的来安排交易活动。收益率和其波动性的模式将显示投资者获利的机会，例如，价格的下跌家导致所有持长仓的投资者受损，而价格的上升将导致空仓的投资者受损。期权交易者尤其关注波动性，因为期权和约的价值取决于基础证券的波动性。为获取利润，期权交易者必须能够衡量并预测波动性。
（三）应用价值：本文的成果，希望能对了解中国股市情况，掌握有关信息及其变化规律，对于加强监管、设计更合理的交易机制有一定的决策意义。期望其能一方面，可以应用于市场规则的制定，从而有助于投资者之间信息不对称的程度下降，提高市场绩效，增加市场的稳定性。另一方面期望它可以为资产定价建立技术分析的理论基础。
１．３论文的结构
本文分析了我国股市日内及周内的交易量、收益率及收益率波动的模式；交易量与收益率波动的相关性，并着重用引入了日虚拟变量和周虚拟变量，构建哑元回归模型分析了日内及周内效应。本文共分为八章，具体安排如下：第二章为文献回顾，分为五节。第一节酋先介绍波动性的定义和计量。第二节介绍股价波动的几种理论，包括随机行走（ＲａｎｄｏｍＷａｌｋ）及有效市场理论（ＥＭＨ）、非线性的混沌（Ｃｈａｏｓ）与分形（ＦｒａｃｔａＩ）、协同市场假说（ＣｏｈｅｒｅｎｔＭａｒｋｅｔＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）、行为金融学（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌｆｉｎａｎｃｅ）的解释，重点介绍本文分析将采用市场微观结构理论（ＭａｒｋｅｔＭｉｃｒｏｓｔｍｃｔｕｒｅＴｈｅｏｒｙ）。第三节全面评述ＩＮＣｈ有关的微观结构理论的研究，主要是日内及周内股市波动模式的相关研究。第四节全面介绍国内有关微观结构理论的相关研究，主要包括用高频数据对中国股市流动性及波动性的实证研究。第五节对现有的研究做相关评述。
第三章为实证研究方法的设计，分为两节。第一节说明本文研究的数据来源。第二节具体介绍本文的研究方法。
堑堑太生殛土堂焦论塞虫国匿墓豆扬渡麴世槿式的塞适班宣第四章为上海市场Ａ股及深圳成分Ａ股实证研究结果，分为三节。第一节从市场的微观结构方面，定性分析了我国股市的发展状况，包括对我国上海深圳交易所的成立时间、我国股市股本结构的特色、我国股市的交易机制、现有证券种类、数量等的描述。第二节对日内及周内交易量及收益的波动做描述性统计，刻画出我国股市日内及周内的波动特征。而后建立实证模型，引入周虚拟变量以及日内各时段的虚拟变量，应用最小二乘法（ＯＬＳ）对模型回归，同时考虑到模型残差的自相关和异方差问题，引入ＡＲ－ＧＡＲＣＨ模型。
第五章为政策建议。通过实证分析的结果，对其揭示出的我国股市存在的问题进行分析，并拟做出政策上的建议。
第六章为总结与展望。第七、八章分别为参考文献和致谢。
１。４论文的创新点
由于金融市场微观结构理论引入我国时间不长，再加上我国专门的目内交易高频数据库在２０００年以后才开始逐步建立，此方面的实证研究比较少。本文的实证拟基于市场微观结构理论（ＭａｒｋｅｔＭｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅＴｈｅｏｒｙ），用日内分时高频交易数据（５分钟为间隔）进行研究，旨在更深刻的发现股票市场交易行为现象下的内涵和本质。本文首先通过实证描述出我国股票市场交易量及收益波动的日内及周内模式，并通过ＡＲ－－ＧＡＲＣＨ模型分析日内效应和周内效应，爵进一步探讨交易量与收益率的相关性，从信息的角度分析股票价格波动性与信息效率的联系。
本文的主要创新点在于：
１．把上证Ａ指数、深成Ａ指标的样本股当作一个投资组合，运用其５分钟频率的数据来揭示中国Ａ股日内交易量及收益率波动模式。
２．引入若干个目内时段虚拟变量及周虚拟变量，运用ＡＲ—ＧＡＲＣＨ模型对日内及周内效应做检验，从统计的角度来看更为科学。
３对我国Ａ股市场日内交易量、收益率的波动模式，运用市场微观结构理论方面给出解释。
洒堑盘堂硒±堂僮论塞虫国膣墓直扬渡动性搓式的塞延婴寇２文献综述
从实证研究的工作来看，对市场波动性研究概括来讲可以分为两个方面，
一方面是对价格波动序列自身性质的研究，探讨股票价格自身运动规律以及波动的估计；另一方面，探讨股票价格波动性与各种内生变量之间的关系的实证研究。本章即对国内外此领域的相关研究作一综述。
这里首先介绍波动性的定义。
２．１波动一陛的定义
波动性是指价格非预期变化的趋势，或者说是指收益的不确定性或者不可预测性，更学术的定义即是指收益的概率分布。Ｍａｄｈａｖａｎ（１９９２）把波动性定义为价格的变化。Ｇｌｅｎ（１９９４）把波动性定义为价格变化的频率和幅度，并认为流动性高且有效的市场的波动性低于流动性差和无效的市场。
２．２股价的波动规律理论综述
２．２．１随机行走及有效市场理论
关于股价波动规律的研究在２０世纪初就已经开始了。路易?巴舍利耶（ＬｏｕｉｓＢａｃｈｅｌｉｅｒ，１９００）年得出维纳过程（ＷｅｉｎｅｒＰｒｏｃｅｓｓ）是布朗运动（ＢｒｏｗｎｉａｎＭｏｔｉｏｎ）的结论。１０年后，爱因斯坦（Ｅｉｎｓｔｅｉｎ）重新发现了这一结论。但是，由于Ｂａｃｈｅｌｉｅｒ的分析工作建立在市场收益是独立同分布（ＩＩＤ）的随机变量基础上，而这一前提很少得到实证支持，因此用统计方法进行市场分析显得缺乏根基。直到２０世纪４０年代后期，这项工作才重获进展。
莫里斯?肯德尔（Ｋｅｎｄａｌｌ，１９５３）的研究成果广为人知。他借助计算机对股市波动进行系统研究，想藉此发现股价波动模式，结果出乎意料，股价没有任何模式可循，完全是随机行走（ＲａｎｄｏｍＷｍｋ）。这和Ｂａｃｈｅｌｉｅｒ不谋而合。而罗伯茨和奥斯本（ＲｏｂｅｒｔｓａｎｄＯｚｂｏｍｅ，１９５９）从不同角度对股市价格进行研究的两篇报告也得到了非常一致的结论。１９７０年，在库特２ｆｌ（Ｃｏｏｔｎｅｒ，１９６４）《股票市场价格的随机性》（ＴｈｅＲａｎｄｏｍＣｈａｒａｃｔｅｒｏｆＳｔｏｃｋＭａｒｋｅｔＰｒｉｃｅ）的基础上，以法
逝堑盔堂亟±堂焦纶塞史翅避墨直扬遗动丝拦式鳇塞适皿基马（Ｆ黜ａ）为代表的经济学家提出了“有效市场假说”（ＥＭＨ，ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＭａｒｋｅｔＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）。
有效市场假说创造性地将股价波动与信息联系起来。在“有效市场”中，股价的波动规律可描述为：随机的新信息一投资者新的心理预期一买卖股票一股价随机行走。因此，资产价格的变化仅由今天的市场决定，只有不可预见的新事件才会导致股票的价格变化。今天的收益与昨天的收益率无关，收益率是相互独立的，它们是遵循随机游动的随机变量，概率分布是正态的且方差有限。Ｆａｍａ进一步将有效市场分为：１、强有效市场（ＳｔｒｏｎｇＦｏｒｍＭａｒｋｅｔ），股价充分而立即地反映市场上的所有信息，包括未公开的内部信息。在这种市场条件下任何投资者都无法以任何信息赚取超额利润：２、半强有效市场（Ｓｅｍｉ—ｓｔｒｏｎｇＦｏｒｍＭａｒｋｅｔ），股价充分而立即地反映市场上的所有公开信息，投资者无法以公开信息赚取超额利润，但可以利用未公开的内幕信息赚取超额利润；３、弱有效市场（ＷｅａｋＦｏｒｍＭａｒｋｅｔ），股价充分而立即地反映市场上所有的历史信息。投资者无法利用历史信息赚取超额利润，但可以利用内幕信息和目前的公开信息赚取超额利润。
在投资金融学中，随机行走和ＥＭＨ得到了广泛的信任。在这一假设基础上，又诞生了期权定价模型（ＯｐｔｉｏｎＰｒｉｃｉｎｇＭｏｄｅｌ）（ＢｌａｃｋａｎｄＳｃｈｏｌｅｓ，１９７３１，ＡＰＴ模型（ＲｏｓｓＡ，１９７６）等。从本质上来看，从新古典经济学到ＥＭＨ，到现代资产组合理论，其背后无不隐藏着一个被当作真理的线性范式。即认为相对于每一个作用都有一个与之成比例的反作用，市场是静态的、均衡的、有效的。而投资者是理性的、有秩序的、有条理的。
在这一范式下。股票价格序列的异常波动是指市场价格对均衡价格或价值的严重背离和对其充分反映信息的合理价格的严重偏离。它仅由不相关的外来扰动，如宏观经济活动、战争、谣言等偶然事件引起，但其长期均值应当为零。
然而，事情看上去没有那么简单和有序。股价下跌的巨大幅度及时问序列的高度相关性清楚表明这是一种非线性效应。随着投资金融学的发展，很多现象己无法在ＥＭＨ和线性范式的框架下得到合理解释。ＥＭＨ遭到越来越多的质疑：
堑婆盍生亟±堂焦盗塞宝巨娃墓直接逵整建搓戴鳇塞延班窒
（１）ＥＭＨ假设所有的投资者对新信息立刻做出反映，从而将来与过去或现在无关。但实际上，由于信息是偶尔以成堆的方式而不是以平滑连续的方式出现，人们会以一种非线性或滞后的方式对信息做出反应。即只有当信息的水平超过了临界水平，趋势终于变得明显的时候，人们才对以往忽视的信息集中做出反应。从图形上看，信息分布是尖峰态的，因此价格（以收益率衡量）变化的分布也是尖峰态（Ｌｅｏｔｏｋｕｒｔｉｃ）的，而市场对于成堆信息的集中反应导致了收益率分布上的胖尾，使股票的收益率分布明显偏离高期分布（Ｇｕａｓｓｉａｎ），而呈现“尖峰胖尾”的特点。证券市场价格并不严格遵循随机游走模型，由于人们对信息的消化与确认呈现不均等的特质，导致一个有偏的随机游走ｆＢｉａｓｅｄＲａｎｄｏｍＷａｌｋ）。即芒德勃罗（Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ）命名的“分数布朗运动”（ＦｒａｃｔａｌＢｒｏｗｎｉａｎＭｏｔｉｏｎ），或称之为“分形时间序列”。
（２）ＩＩＤ的假设，即市场投资者主体相互独立或弱相关的假设站不住脚，投资者之间，尤其噪声投资者之间相互影响，具有联动性。例如证券市场上的“乐队车效应（Ｂａｎｄｗａｇｏｎｅｆｆｅｃｔ）”和“羊群效应”就是经常可以看到的联动。
（３）在市场中存在获得超额收益率的市场异例（ＭａｒｋｅｔＡｎｏｍａｌｉｅｓ），从而与半强式ＥＭＨ的“公平博弈”相悖。比如周末效应（ＷｅｅｋｅｎｄＥｆｆｅｃｔ）、小公司效应（ＳｍａｌｌＦｉｒｍＥｆｆｅｃｔ）、元月效应ＯａｎｕａｒｙＥｆｆｅｃｔ）、低市盈率效应（ＬｏｗＰ／ＥＥ疏ｃｔ）、股票收入的季节。陛（Ｓｅａｓｏｎａｌｉｔｙ）等。
（４）ＥＭＨ完全忽略了流动性的考虑。低流动性和高成交量的同时发生会引发市场突然的和不连续的定价。例如１９８７年１０月１９日美国股市的“黑色星期一”。只有市场保持足够的流动性，价格才有可能接近公平。而ＥＭＨ把始终保持足够流动性来保证价格完全公平当作了市场不言白明的前提。
（５）同样，ＥＭＨ隐含的理性人的假定也站不住脚。实际上，投资者对股票新信息的处理主要是基于直觉，而非逻辑推断，因此其判断完全有可能是有偏的。而且投资者的总体也未必比个人更理性，并非像它预言的那样；市场是足够多的人组成的，多到不可能犯错误。
“黑色星期一”之后，人们认识到股票市场运行机制本身的不稳定性，美国经济学界开始对非线性动力学、经济混沌理论和普里高津的非平衡态物理进行借鉴和研究。
逝婆盔堂强±堂位盈塞生国股墓虫扬波动性攥式鲢塞适鲤豇２．２．２非线性的混沌与分形
１９９８年，以ＢｌａｃｋａｎｄＳｃｈｏｌｅｓＭｏｄｅｌ为基础而进行投资的长期资本管理公％（ＬＴＣＭ，Ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍＣａｐｉｔａｌＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）遭受重创，显示以线性、连续的资产价格模型为出发点，以“收敛交易”（ＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅＴｒａｄｉｎｇ）为核心策略的思路难以应付不连续的突发事件。大量研究说明：没有理由相信市场是均衡的、有序的、线性的，相反，市场是非均衡的、无序的、非线性的，不可预测的，资本市场遵从非线性范式，呈现出分形结构（Ｆｒａｃｔｕｒａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）甚至混沌（Ｃｈａｏｓ）特征。
非线性范式推翻了线性范式下的ＥＭＨ和随机行走，提供了近十年来理论界对证券市场最接近实际的观察视角。它对于解释股价异动的成因极其富有价值。
混沌系统被解释为“一个具有对初始条件敏感依赖性，即蝴蝶效应的复杂动力学系统。”混沌不是简单的无序，而是没有明显的周期和对称。却同时具有丰寓的内层次的“有序”状态，具有无穷嵌套的自相似。｜生（Ｓｅｌｆ－Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）结构，但总是不可预言的。混沌的特征是偶然性与必然性或随机性与确定性整合共存。换言之，混沌这种看上去随机的现象后面隐藏着某种规律性或秩序，如奇异吸引子（ＳｔｒａｎｇｅＡｔｔｒａｃｔｏｒ）、分岔、窗口等。
证券市场是～个由投资主体、投资客体组成的复杂的非线性系统。由上可知：（１）系统的波动是由影响市场的内部因素之间、内部与外部因素之间的非线性关系决定的。其运动貌似随机行为，但实际上有某种规律可循。内部因素是系统的组成部分，它的变化直接产生系统的波动。因此市场本身具有不稳定性。外部因素通过作用于内部因素而引起系统波动。二者相互渗透、相互影响。（２）股票价格波动不是传统上认为的随机游走，而是具有内在确定性的混沌运动。（３）证券市场的剧烈波动是由于非线性系统进入了混沌均衡。当系统进入混沌均衡时，由于其具有初始敏感性，即使初始值发生很小的变化，迭代序列可能也会发生巨大的波动。
分形被定义为这样～种集合，它的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维度大于它的拓扑维度。或者定义为：组成部分以某种方式与整体相似的形体叫做分形。近十年来的研究结果证实：大多数资本市场具有分形分布。分形的特征是存在～个分形维
鲍’冱友堂亟土堂位ｊ佥塞虫国股墓直拯波弛世搓式的塞适婴殛
（ＦｒａｃｔａｌＤｉｍｅｎｓｉｏｎ）。例如Ｓ＆Ｐ有一个大约２３３的分形维，英、德股票市场的分形维分别是２．９４和和２．４Ｉ，日本股市的分形维是３．０５。上证综指、深成指则分别具有１．６２９、１．５５５的分形维。
分形分布有两个特性：１、约瑟效应（ＪｏｓｅｐｈＥｆｆｅｃｔ）：分形分布倾向于有趋势和循环；２、挪亚效应（ＮｏａｌｌＥｆｆｅｃｔ），又称“无限方差征群”（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ、ＶａｒｉａｎｃｅＳｙｎｄｒｏｍｅ），指系统容易有突然和激烈的逆转。在正态分布中，一个大的变化是由很大数目的小变化导致的，定价被认为是连续的；而在分形分布中，大变化是通过很小数目的大变化导致的，大的价格变化可以是不连续和突然的。
分形市场假说（ＦｒａｅｔａｌＭａｒｋｅｔＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ，ＦＭ］－Ｉ）贝ＩＪ从另一个角度解释了股价异动的形成：一个市场是由许多具有不同投资水平日期的投资者构成的，对于每一个投资水平日期，重要的信息集合是不同的，只要市场保持其分形结构，没有特征时间标度，市场就会保持稳定。而当市场中的投资水平日期变得相同时，市场就变得不稳定了。因为每一个人都根据同样的信息集合交易。
２．２．３协同市场假说
协同市场假说（ＣｏｈｅｒｅｎｔＭａｒｋｅｔＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ，ＣＭＨ）是瓦；虮ｌ（Ｖｅｇａ，１９９１）提出的一种理论。它来自社会模仿理论，该理论认为：股票市场是一个动态演化的市场，是各种行为在各种特定条件下的交替转化，不能认为是有效市场还是混沌市场。它假设市场概率分布基于下列因素在时问上变化：（１）基本的或经济的环境；（２）市场中存在情绪偏倚量。
协同市场假说基本内容是：资本市场的价格、收益率或风险与收益状况是由“外部的基本经济环境（基本偏倚）”和“投资者的集体情绪（群众行为水平）”这两个因素结合所决定的。根据这两者的不同结合，证券市场的状态也随之发生变化。市场可以出现四种情况：（１）随机游动。真正的随机游动状态，即有效市场状态。这时市场的基本状况为中性，投资者的行为相互之间是独立的，市场信息很快地反映在价格之中。（２）过渡市场。不稳定过渡状态，即无效市场状态，表现为随着外部环境的逐渐变化。投资者在情绪上的倾斜可能使信息的影响长期延续。（３）混沌市场。这时基本经济环境是不确定的或没有明显偏倚，投资者情绪对于集体思维有很强的传导力，群众行为有可能出现大的波动。投资者情绪对于群体思维有很强的传导力，市场传言或被曲解的信息会引起投资者
堑堑盍鲎殛±堂焦监奎虫国题墓壶扬这弛挂搓式曲塞延班塞的恐慌。如１９８７年１０月的股灾就是一种混沌市场。（４）协同市场。即强烈的正面（或反面）的基本环境状况与强烈的投资者情绪相吻合，产生巨大的市场协同效应。这时的市场趋势是出现更加强有力的正酣（或反面）、从而使市场风险很低（或很高１。
协同市场假说的实质是认为：资本市场作为一个系统，其内部各个因素之问存在着相关性，而这种相关性也可能被外部的力量所影响。内部相关性的水平和外部影响强度的耦合决定着系统的状态。在这里．风险与收益的线性交换转变为基本环境和市场情绪的结合。例如，当股票市场出现“协同牛市”时，
股价下跌的风险很低，市场总体的易变性下降，市场的风险低而收益率却很高。瓦加（Ｖｅｇａ）利用伊辛模型（ＩｓｉｎｇＭｏｄｅｌ），通过对“基本偏倚”和“群众行为水平”这两个关键参数的估值，验证了这一理论并将其应用于投资实践。
协同市场假说作为一种非线性统计模型，它为价格、收益率的随机游动和市场基本因素与技术因素的交互影响提供了另外～种理论分析框架。但是迄今为止支持ＣＭＨ的严格的检验证据还比较少，进一步的理论证明还有待深入。２．２．４行为金融学的解释
行为金融学将心理学、社会学和人类学等其它社会科学引进到金融学中，侧重于将个人决策行为纳入价格形成机制的研究，从而揭开传统经济学下投资者决策程序的黑箱。它最早由美国奥瑞格大学布瑞尔（Ｂｕｒｒｅｎ）和保曼（Ｂａｕｍａｎ，１９５１）提出。其后的重要成就有：思洛维克（Ｓｌｏｖｉｃ，１９６９）从行为学角度考察了投资决策过程；普林斯顿大学卡乐ｆ－Ｊ（Ｋａｈｎｅｍｅｎ）和斯坦福大学阿莫斯?特韦尔斯基（ＡｍｏｓＴｖｅｒｓｋｙ）（１９７９）提出了预期（Ｐｒｏｓｐｅｅｔ）Ｙ－里论；科尔曼（１９９９）提出了理性行为理论等。
行为金融学同样建立在对现代金融学置疑的基础上。古典金融学是一个以市场有效、投资者预期同质及理性人为基础的严密体系，认为股价波动是信息不对称所致。但行为金融学考丁碎了这一切，它认为股价和收益率从长期来看是非线性、与时间变化呈负向反馈的带噪声行为，而且是不可能预测的，投资者存在行为偏差。Ｓｈｉｌｌｅｒ（１９９７）称证券市场投资者是非完全理性的ｒＬｅｓｓＴｈａｎＰｅｒｆｅｃｔＲａｔｉｏｎａｌ），即使投资者完全占有信息，其投资策略也经常犯系统性错误，从而导致收益率或价格的尖峰态和易变性。
堑耍杰堂亟土堂焦途塞虫国避墓壶扬这弛‘睦槿式曲塞延班塞行为金融学认为，在交易量很大的公开市场上，信息不对称的可能性是很小的，投资者之间信息的不同并不会导致投资者观念的分歧。但是，即使所有的投资者获得了同样的信息集，但决策的复杂性、决策者的情绪、决策的可逆转性、现存信息的形式、投资者对信息的敏锐度、选择、权重和控制的差别都将有可能影响决策程序。如果决策程序是可调整的，那么股票价格的变动就不仅直接随信息的不对称而变动，而且在决策程序存在较大差别时，股票价格的变动也将较大。
决策者倾向于根据经验或主观直觉而非客观标准及嗜好性信息来做出决策，他们的决策程序是个性化的、具体的，并带有情绪，是对旧框框和传统常规的模拟，所以复杂的带有结构性缺陷的决策在决策结果上具有很大的差别。国外的经验研究也证明，当决策结果的可逆转性越大，决策带有的情感因素越多，做出决策的时间限制压力越大，投资者的决策也就越依赖于直觉和经验。也就是说，在股票交易中交易的可逆转性越大，带有的情感因素越多，交易的时间限制压力越大，股票的价格变动也就越大。
２．２．５市场微观结构理论
金融市场微观结构理论（ＭａｒｋｅｔＭｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅＴｈｅｏｒｙ）是研究在既定的市场微观结构下，证券市场出清价格的决定及其结果，从而揭示市场微观结构在价格形成中的作用。
在传统的对金融市场的研究中，往往把金融资产价格作为一个宏观现象加以考察。ＨＤｅｍｓｅｔｚ于１９６８年发表了《交易成本》，突破了市场均衡价格的形成是一个无摩擦的瓦尔拉斯均衡过程的传统理论框架，第一次将交易机制引入证券交易价格形成过程，认为证券市场还存在另一类非瓦尔拉斯均衡。从此正式奠定了金融市场微观结构理论基础。２０世纪８０年代以后，世界范围内金融市场的交易量大规模膨胀、现代电子网络通信技术迅速发展和金融衍生产品的不断创新等许多原因，引起了学术界对交易机制研究的浓厚兴趣。１９８７年全球金融市场的大振荡迸一步推动了对交易机制的深入研究。许多实证分析和实验室研究表明：不同交易机制下市场参与者的行为对市场价格影响不同，从这个意义上讲，交易机制的选择对证券市场健康有序的发展具有重要作用。金融市场微观结构理论对金融市场的研究改变了以往将金融市场看作资源配胃的黑箱
堑迤太堂亟土堂焦监塞生国避暴叠扬撼动世搓式的塞适登寇的篙单作法，逐渐深入到涉及黑箱内部运作机制的市场价格形成机理、市场组织结构、市场交易机制及市场参与者行为等微观层面上。
市场微观结构有狭义和广义之分。狭义的市场微观结构仅指价格发现机制，广义的微观结构是指证券市场的结构性特征及对市场行为和市场定价有显著影响的交易机制。包括价格发现机制、信息传播机制、清算机制等等。一般，市场微观结构由五个关键部分组成：技术（ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）、规贝ｑ（ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）、信。ｇ（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、市场参与者（ｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔｓ）年ｌｌ金融工具（ｉｎｓｔｒｕｍｅｍｓ）。
市场组织者的主要作用是将上述五个部分合理地组织起来发挥最大的效用。市场通常采用流动性（１ｉｑｕｉｔｙ）、波动性（ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ）、交易成本（ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｃｏｓｔ）和透明度（ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｃｙ）四个指标反映市场质量（ｍａｒｋｅｔｑｕａｌｉｔｙ）或者市场效率（ｍａｒｋｅｔｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）。市场流动性主要包括：市场的价格发现功能是否完善，是不是随时能找到一个出清价格；价格对交易量的敏感度；市场得以保证中小投资者为满足流动性需要而随时进行风险对冲（ｈｅｄｇｅ）这一功能的完善程度；包括参与者人数、成交量的大小在内的市场容量指标。市场有效性是指出清价格反映一切可得信息的多少以及反映信息的速度。包括单个价格的有效性及连续价格的有效性。市场波动性通常用价格变化的方差来衡量。从短期看，价格变动往往不能正确反映均衡价格的变化，而只是由信息不对称或买卖定单不均衡造成的。通过微观结构的调整，如实行涨跌停板限制（成本是降低流动性），就可以赋予市场一个冷静期去对价格异动作出反应。当交易恢复时，基本经济因素就可以占上风。市场透明性则是指参与者观察交易信息的能力。如能看到所有交易指令的流入则表明透明度较高，它包括指令流入信息的内容（指令数量、方向、时间、形式）及可观测指令的市场参与者（含做市商、场内经纪人、提交指令及准备提交指令的交易商）。从市场微观结构理论来看，如果市场组织者改变一个或者～组市场微观结构的组成部分，这种改变的效果可以通过评价新的市场组成是否增加流动性和透明性，以及减少风险和交易成本来衡量。
也就是说证券市场微观结构作为影响价格形成过程的内生变量，对流动性、透明性、市场效率和波动性等产生影响，进而影响投资者的交易行为和市场在投资者之间中介作用的发挥。因此金融市场微观结构理论的研究必然要涉及到不同交易机制下价格形成机理、市场参与者行为策略和市场质量（Ｍａｒｋｅｔｓ
Ｑｕａｌｉｔｙ），所以，金融市场微观结构理论的主要内容包括对证券交易机制、市场
逝婆态堂亟±堂焦逾塞生国膣墓直垣选弛性搓式的塞证盟豇参与者行为和市场质量研究（见图２．１）。
金融市场微观结构理论
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鎏ＩＩ鎏ｌＩ蓁｛｛蒌图２．１金融市场微观结构理论的研究内容
根据其价格发现模型，市场微观结构的理论的发展大体可以分成两个阶段，其分水岭是分析方法的差异。第一阶段，基于存货的研究方法，由此得出的模型统称为存货模型。第二阶段，基于信息的研究方法，由此得出的模型统称为信息模型。分析方法的改进体现了理论对现实的描述能力和解释能力的提高。
在金融市场微观结构理论发展的第一阶段，主要的模型是存货模型。以｝ＬＤｃｍｓｅｔｚ的研究为标志，金融市场微观结构理论的早期文献集中于研究交易系统的设计特征以及做市商（ｍａｒｋｅｔｍａｋｅｒ）在市场商的作用。做市商在市场上的组要作用是设定买卖报价，因此，买卖报价价差是金融市场微观结构理论关注的最早问题，并贯穿于金融市场微观结构理论的全部发展中。此后，金融市场微观结构理论的研究对象有了进一步的扩展，不仅仅是买卖报价价差，还包括市场价格行为的其他方面，如价格波动性的大小、价格的序列相关性等等。但是，所有这些内容都是以交易成本（其中主要是存货成本）为解释原因的，因此这些模型被统称为存货模型。
在存货模型中，所有的交易者都根据自己的最优化条件以及做市商的报价来决定买卖行为，丽做市商在避免破产（股票和现金的存货头寸减少至零）的前提下，以最大化单位时间内预期收益为目标来设定买卖报价。因此，所有的交易者和做市商都是不知情交易者，他们所拥有的信息都是相同的；导致差价
逝坚去堂缝±堂焦监童生国艟墓直扬渣动性搓式的塞适班茳的原因也不是由于信息的不对称所引起的信息成本，而是包括存货成本在内的交易成本。
存货模型讨论了市场价格行为及价差的特征，它们的共同特征是，交易成本（包括各种存货成本）将买卖报价价差。存货模型的核心是指令流的不确定性问题，从而引起做市商的存货持有问题。由于这种研究方法得出的结果对现实的描述与解释能力有限，因此也就促使其他研究方法的引入。８０年代中期以后，金融市场微观结构理论的发展重点也从存货模型转到了信息模型。
基于信息的研究方法，由此得出的模型统称为信息模型。以Ｇｌｏｓｔｏｅｎ－－Ｍｉｌｇｒｏｍ于１９８５年发表的～篇文章为标志，金融市场微观理论进入了信息模型时代，这是市场微观结构理论发展的第二个阶段。其基本特征是用信息不对称所产生的信息成本（而非交易成本）来解释市场价差。
信息模型的长处在于，它可以考察市场动态问题，即考察市场价格的调整过程。此外，信息模型还能对知情者交易和未知情交易者的交易策略做出解释。做市行为的存货模型是六七十年代资产组合理论和资本资产定价理论的扩展，其前提假设是交易者是风险厌恶的并且有相同的预期。但是，事实上交易者在信息方面是不对称的。从八十年代开始，非对称信息模型和型号模型成为公司金融的新范式，相似的，它们也为研究市场微观结构问题提供了新的工具。
Ｗ．Ｂａｇｅｈｏｔ（１９７｜）的一篇文章通常被认为是信息模型的第一篇文章，他首次尝试用信息成本，而不是存货成本来解释价差。Ｂａｇｅｈｏｔ在论文中第一次区分了信息模型中的熏要概念～一知情交易者（ＩｎｆｏｒｍｅｄＴｒａｄｅｒ）和未知情交易者（ＵｎｉｎｆｏｒｍｅｄＴｒａｄｅｒ）。他认为，作为交易中介的做市商知道知情交易者所掌握的信息比他多，并且这些知情交易者在知道股价被低估时买入，在知道股价被高估时卖出。不仅如此，由于知情交易者具有不交易的选择权，而做市商有义务按其买卖报价进行交易，因此，这些知情交易者在与做市商进行交易时总是获利者。为了避免破产，做市商不得不用与未知情者交易所获得的盈利来冲销这些损失，而这些盈利的来源就在于做市商设定的买卖报价价差。因此，价差反映了做市商用来自未知倩交易者的盈利来冲销来自知情交易者的损失的这一事实。Ｂａｇｅｈｏｔ提出的这种观点时对做市商性质的一种全新的认识。
堑逵盔堂殛±堂毽：ｌ佥塞虫国照墓直扬越动性搓式的塞迓珏塞此后，Ｔ．Ｃｏｐｅｌａｎｄ和Ｄ．Ｇａｌａｉ予１９８３年首次正式引入信息成本概念，建立了一个关于做市商定价问题的单时期模型。但是，他们的模型是一个静态的一次交易模型，做市商的决策问题也仅仅是平衡收益和损失，有点类似于存货控制问题，这说明它仍然没有完全摆脱存货模型的桎梏。
Ｇｌｏｓｔｏｅｎ和Ｍｉｌｇｒｏｍ（１９８５）提出的序贯交易模型首次将动态因素引入信息模型，从而将交易视为传递信息的信号。考察了做市商根据从指令流中学习到的信息对价格进行动态调整的过程，这～过程被称为贝时斯学习过程，它也是信息模型中分析价格动态调整过程的重要工具。
随后，Ｅａｓｌｅｙ和Ｏ’Ｈａｒａ（１９８７）考察了交易规模对价格行为的影响，其研究表明，做市商的定价策略与指令规模有关，数量较大的指令往往以较差的价格成交。在１９９２年，他们又证明了交易的时间性对价格行为的影响，而且交易间隔会影响价差大小。
在这以后，信息模型的对象从做市商报价行为扩展到知情交易者和未知情交易者的交易策略。但是，分析做市商行为的序贯交易模型不能用于分析交易者的交易策略，因此，为了分析交易者的交易策略，必须使用批量交易模型。（ｂａｔｃｈｔｒａｄｅｍｏｄｅｌ）。在批量交易模型中，知情交易者拥有私人信息，并且未知情交易者也知道知情交易者拥有私人信息这一事实，因此，他们都根据各自对做市商定价策略以及对方交易策略推测事先提交买卖指令，所有这些买卖指令都在做市商随后设定的唯一价格上出清。批量交易模型的分析工具式理性预期分析框架。它的主要特点是，行为主体依据观察到的做市商数据所作的有关他人信息的推测将影响行为主体的决策问题。在批量交易模型中，知情交易者关于做市商定价策略的推测，以及做市商关于知情交易者信息的推测，将分别决定知情交易者的交易策略和做市商的定价策略，从而决定均衡的性质，甚至决定均衡的存在性。在均衡状态下，所有市场参与者的预期必须是正确的，即知情交易者、做市商都按被预期地那样进行交易。１９８０年，ｓ．Ｊ．Ｇｒｏｓｓｒｎａｎ和Ｊ．Ｅ．Ｓ＿【ｉｇｌｉｔｚ都建立了后来被广泛采用的，用于分析拥有不同信息的交易者的交易策略的理性预期分析框架。后来，Ｏ’Ｈａｒａ进一步提出了一个简化了的两个交易者的理性预期分析框架。
在知情交易者交易策略的分析中，主要内容是单个、多个知情交易者如何利用交易策略使其来自私人信息的收益最大化，以及这种交易策略对价格行为