中国股市中的噪声研究

我国证券市场信息质量型噪声交易分析【摘要】在标准金融理论中，噪声交易者最终将被市场所淘汰，但是近年来我国证券市场中的各种异象和投资者的非理性表现均证实我国证券市场长期存在着大量的噪声交易者，因此以投资者有限理性为前提的噪声交易理论被引入到对我国金融市场的研究中来。

本文首先介绍了我国噪声交易存在的必然性，其次阐述了信息质量型噪声交易的内涵和形成原因，并提出相关对策建议。

【关键词】证券市场；信息质量型噪声交易；对策一、引言标准金融学起源于1952年马科维茨的证券组合理论，其模式与范式基本上局限在理性的分析框架之中，理性人假设是标准金融学的第一个理论假设。

标准金融理论是以投资者追求效用最大化为前提的，指出由于投资者的理性而使证券市场至少达到弱势有效，即所有证券应当是被有效定价的，不可能长时间存在异常超额收益。

进入20世纪80年代以来，传统金融理论面临着越来越大的挑战，一方面在理论上，两大理论支柱资本资产定价模型（capm）和有效市场假说（emh）存在着“联合假设”问题，即两个假设互相依赖，使得它们实际上不可检验；另一方面，在实践上，出现了大量传统金融理论所无法解释的市场异象，如股票价格的异常波动与股价泡沫，股价对市场信息的反应不足与反应过度，格罗斯曼-斯蒂格利茨悖论等，这使人们对投资者完全理性的假设产生怀疑。

噪声交易理论表明股票市场的噪声是不可避免的，在我国同样如此，因为噪声产生所依赖的两个基本前提在我国是现实存在的。

首先，噪声及噪声交易者的存在根源于交易者拥有的信息不完全、不对称、信息有成本。

事实上，由于经济运动自身的不确定性，以及不同交易者的资本实力、投资理念、风险厌恶程度都不同，从而付出不同的信息收集成本，导致交易者掌握不同的信息。

所以，噪声交易者总是长期存在的，他们对价格的影响也是始终存在的。

其次，由于我国正处于市场经济体制深化改革的攻艰阶段，长期性经济因素变动的不确定性大，证券市场还很不成熟，不完善，因此众多投资大户常常拆入巨额资金，较少关注基本面，而企图通过内幕交易、人为操纵股市进行短期炒作，以谋求高额利润。

浅析噪声交易对我国证券市场的影响【摘要】在标准金融理论中，噪声交易不会对证券价格产生影响，但是近年来我国证券市场中的各种异象和投资者的非理性表现均证实非理性交易者行为可对证券市场产生影响，因此以投资者有限理性为前提的噪声交易理论被引入到对我国金融市场的研究中来。

本文首先介绍了噪声交易的涵义，其次阐述了噪声交易会对我国证券市场造成的影响，并提出相关对策建议及展望。

【关键词】噪声交易；证券市场；影响引言噪声是与信息相对应的概念。

信息是证券市场存在的生命线，因为理论上说，除了必要的流动性交易需求以外，所有交易都应该基于信息。

但在证券市场上，有时投资者交易的基础却是扭曲了的信息，或者虚假的信息，这就是噪声，而噪声交易理论是相对于有效市场理论出现的。

有效市场理论认为，如果与基础资产相关的所有信息能够完全充分地反映在价格上，那么该价格基本接近于金融资产的内在价值。

然而在一个真实的金融市场中，信息是异常复杂的，信息的获得也是要花费成本的，不同的交易者由于自身情况的限制，收集、分析信息的能力存在差异，因此，交易者在市场所占有的信息是不完全的，与金融资产的价值存在一定的偏差，这一偏差导致了噪声交易的产生，那么噪声交易对我国的证券市场有什么样的影响呢？一、噪声交易使股票交易成为可能并对市场效率产生影响噪声交易的存在使股票市场得以顺利运行。

这一点可以从反面予以证明。

假定存在一个没有噪声交易而只有理性交易的市场，同时假定参与交易的每一个交易者都拥有同样的信息，且都理性地参与交易。

从旁观者角度来看，他们不可能进行交易。

假如信息有利于卖方，由于己经假定买卖双方信息相同且都是理性交易者，那么就不可能有买方。

假如情况刚好相反，信息有利于买方，那就只有买方而没有卖方。

显然，一个正常运行的股票市场上，除了有理性交易者以外，还必须有噪声交易者的存在。

同时，噪声和噪声交易的存在对股票市场效率也产生很大影响。

一方面，如上所述，股票市场的运行离不开噪声交易，当交易增加时，股票市场上的流动性也会随之增强。

我国股票市场噪声交易实证分析噪声交易是指投资者在股票市场中基于非理性的决策，受到情绪和噪音的影响，而非基于合理的分析和信息。

本文旨在通过实证分析，探讨我国股票市场中存在的噪声交易现象及其对市场的影响。

首先，我国股票市场中普遍存在着大量的散户投资者，他们相对缺乏专业知识和经验，更容易受到市场情绪和噪音的影响。

研究表明，噪声交易者往往会在市场情绪高涨时跟风入市，而在市场情绪低迷时恐慌出局，导致股票市场的波动加剧。

其次，噪声交易也与投资者的信息获取渠道有关。

在我国，股票市场的信息不对称较为普遍，大量的噪音信息通过媒体、社交媒体等渠道传播，引发投资者的情绪波动和决策失误。

由于噪声交易者倾向于根据这些信息进行交易，股票市场中的买卖压力将更加剧烈，市场价格也更容易受到噪音的扭曲。

进一步分析发现，噪声交易可能导致市场价格与股票的基本面脱钩。

由于噪声交易者的交易决策不基于合理的分析和信息，而是受到情绪和噪音的驱动，市场价格可能与公司的真实价值存在较大的偏离。

这将导致市场上出现大量的投机行为，增加了市场的不稳定性和风险。

然而，噪声交易并非完全是负面的影响。

有研究指出，噪声交易者在市场中起到了一定的信息传递作用。

他们的交易行为可能包含一些隐含信息，为其他投资者提供了市场情绪和预期的参考。

这对于市场的流动性和效率有一定的促进作用。

综上所述，我国股票市场中存在着噪声交易现象，并且对市场产生了一定的影响。

噪声交易者的情绪和噪音会加剧市场波动，导致市场价格与基本面偏离，增加市场的不稳定性和风险。

然而，噪声交易也有一定的信息传递作用，对市场的流动性和效率有一定的促进作用。

因此，监管部门和投资者应该加强对噪声交易的认识，通过改善信息披露和教育投资者等措施，减少噪声交易对市场的负面影响，提升市场的稳定性和效率。

资本市场噪音交易研究综述●于雪彦摘要:噪音交易是行为金融学的重要研究分支。

文章从噪音交易行为模型、噪音交易者的存在性问题、噪音交易对资产市场的影响和我国资本市场噪音交易比例几个方面对噪音交易研究进行了综述。

最后结合研究不足和我国资本市场现状，提出了未来研究方向。

关键词：噪音交易；股市异象；资本市场一、引言噪音交易是行为金融理论的重要研究分支。

噪音(Noise)与信息(Information)相对应,最早应用在自然科学领域,指发声体做无规则运动时发出的不规则不和谐的声音。

Kyle(1985)最早在经济金融领域提出“噪音”概念。

Black (1986)将噪音交易者定义为无法获得内部信息、非理性的把噪音当信息进行交易的投资者。

资本市场中的噪音主要指被投资者作为决策基础但与基本价值无关的信息,噪音即可能来自于信息本身,也可能来自对信息的处理过程。

依据噪音进行的交易即为噪音交易,进行噪音交易的投资者即为噪音交易者。

噪音交易于资本市场是一把“双刃剑”,为资本市场提供必要流动性的同时也会降低市场效率。

噪音交易研究对于新兴加转轨市场至关重要。

本文从噪音交易行为模型、噪音交易者的存在性问题、股市异象和噪音交易对资产市场的影响几个方面对该研究进行综述,并结合我国资本市场噪音交易研究,提出未来研究方向。

二、噪音交易研究综述1.噪音交易模型研究。

噪音交易模型中最经典的是DSSW模型,由DeLong等(1990)提出。

该模型认为噪音交易者的存在使理性交易者承担“噪音交易风险”,进而“创造生存空间”并获利。

Shefrin和Statman(1994)提出考虑噪音交易风险的行为资本资产定价模型,从理论上论证了噪音交易者的错误信念是影响股票价格和收益的系统因子,并得到实证支持。

Easley等(1996)基于流动性、信息和交易频率提出知情交易者、非知情交易者和做市商并存的EKOP 模型,该模型最大的贡献在于提供了计算知情交易概率PIN的框架。

浅谈我国股票市场噪声交易者风险测算一、背景介绍二、股票市场噪声交易者的定义和分类三、股票市场噪声交易者的风险测算四、股票市场噪声交易者的影响因素五、对策与展望随着我国经济市场的发展，股票市场的重要性越来越大。

股票市场是一个相对自由的市场，由于交易者有着各种背景和动机，其交易的行为和结果存在一定的随机性，因此出现了许多噪声交易者。

由于噪声交易者无法正确预测市场走向，其交易行为会对股票市场产生很大的影响，同时也会带来一定的风险。

因此，了解和测算噪声交易者带来的风险是非常重要的。

一、背景介绍股票市场噪声交易者是指那些不基于可靠信息做出交易决策的交易者，他们的交易行为会对股票市场造成噪声。

由于噪声交易者无法预测市场走向，他们的行为通常是随机的，这就使得股票市场变得更不确定和不稳定，可能导致股价的不合理波动，从而增加投资者的风险和损失。

因此，了解和测算噪声交易者带来的风险是非常重要的。

二、股票市场噪声交易者的定义和分类股票市场噪声交易者通常可以分为两种类型：一种是真实投资者的交易误差，另一种是无法理性解释的小波动。

前者通常指那些由于信息不足、分析不足或错误判断等原因而产生的误差交易；后者是指那些由于一些难以理解的市场因素（如技术分析、量化交易等）而产生的小波动。

这两种交易行为均会对股票市场造成噪声，从而影响市场的稳定性和可预测性。

三、股票市场噪声交易者的风险测算股票市场噪声交易者的风险测算通常是基于股票市场波动性的计算。

波动性是指某一类股票的价格变化幅度，即市场上某一项交易产生的价格变动。

一般来说，波动性越大，股价波动性就越大，市场就越不稳定。

通过研究股票市场噪声交易者的交易行为，可以计算出市场的波动性，从而测算噪声交易者带来的风险。

四、股票市场噪声交易者的影响因素股票市场噪声交易者的交易行为会受到许多因素的影响，这些因素包括市场走势、宏观经济环境、政策法规、投资者心理等。

一般来说，市场走势越不稳定，宏观经济环境越不利，政策法规越复杂，投资者心理越激动，噪声交易者对市场的影响就越大，风险就越高。

行为金融噪声理论探析摘要：“有效市场假说”已经成为近40年来金融理论的核心命题，然而随着有悖于有效市场假说的实证研究结果不断出现，人们开始试图用新的理论解释，行为金融由此应运而生。

结合我国股市现状，其中噪声理论研究价值当属最大。

本文从有效市场和噪声理论入手，分析我国股票市场中存在的噪声交易。

关键词：有效市场假说；噪声交易者；噪声风险；噪声交易中图分类号：f830 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0127-01一、有效市场假说及其局限20世纪60年代，美国金融学家法玛（fama）提出了著名的有效市场假说（efficientmarkethypothesis，emh），对经典金融投资学进行了基于一般均衡分析框架的总结。

该假说认为，在一个充满信息交流和竞争的社会里，一个特定的信息将能够在证券市场上立即被投资者知晓，而证券市场的竞争将会驱使证券价格充分且及时地反映该信息。

有效市场假说（emh）的理论基础是由三个逐渐弱化的假设组成：第一，假设投资者是理性的，因此投资者可以理性地评估资产价值；第二，即使有些投资者不是理性的，由于他们的交易随机产生，其交易会相互抵消，因而不至于影响资产的价格；第三、即使投资者的非理性行为并非随机而是具有关联性，他们在市场中将遇到理性的套利者，后者将消除前者的风险。

当人们是理性人时，市场是有效的。

当有些投资者非理性时，由于大量的交易是随机的，所以他们也不会对市场造成系统的价格偏差。

同时，套利者的竞争保证了价格即使产生了系统性的偏差，也会回归基本价值。

此外，如果非理性交易者进行非基本价值的价格交易，他们的财富逐渐减少，最终将不能在市场上生存。

然而，实际情况中，投资者完全理性的假设并不成立，而且信息业并非充分，许多投资者在决策时依据的并非是证券基本价值相关的真实信息，而是“噪声”——一种非有效信息。

它的来源可能是投资者的情绪等非理性因素，也可能是投资者自身的认知偏差。

金融市场的噪声交易与市场动态的影响金融市场是一个充满噪声与动态的环境，噪声交易在金融市场中扮演了重要的角色，对市场的动态产生了一定影响。

本文将探讨金融市场中的噪声交易，以及这种噪声交易对市场动态的影响。

一、金融市场中的噪声交易噪声交易是指投资者在缺乏合理信息的情况下进行投资决策的交易行为。

这种交易行为主要是基于主观判断、传闻、情绪等因素，而非基于详细的分析和信息。

噪声交易的特点是投资者对于市场的信息不完全，容易受到市场噪声的影响，并且往往出于追逐利润的目的进行交易。

噪声交易往往是一种短期行为，更多的是基于短期的趋势判断，而非长期的价值投资。

二、噪声交易对市场动态的影响1. 噪声交易导致市场波动加大由于噪声交易是基于主观判断和情绪的影响，而非详细的分析，因此噪声交易往往引起市场的波动加大。

当一部分投资者基于噪声交易盲目追涨杀跌时，市场价格波动加大，市场动态也变得更加剧烈。

2. 噪声交易扰乱市场平衡在金融市场中，噪声交易的存在可能会扰乱市场的平衡。

噪声交易往往基于错误的判断和情绪，可能会导致市场的价格与价值脱节，从而扰乱市场的正常运行。

3. 噪声交易影响市场预期噪声交易中的投资者往往是基于短期趋势判断进行交易的，他们的行为会影响市场参与者的预期，进而产生连锁反应。

当噪声交易引发市场上的买卖潮，市场参与者的预期也将因此而发生变化，从而影响市场的动态与走势。

4. 噪声交易给大盘带来压力由于噪声交易往往涉及的资金规模较大，因此在市场中出现大量噪声交易时，会给整个市场带来较大的压力。

这种压力可能导致市场的剧烈波动，进而影响市场的动态与运行。

三、如何应对噪声交易的影响1. 加强投资者教育加强投资者教育是降低噪声交易影响的重要措施之一。

通过提供更加全面、准确的金融知识，引导投资者正确的投资理念和行为，可以减少投资者受到噪声的影响，降低市场波动。

2. 完善信息披露制度完善信息披露制度是防范噪声交易对市场动态产生影响的关键措施之一。

30. 量化模型如何应对市场中的噪音数据？30、量化模型如何应对市场中的噪音数据？在金融市场这个复杂多变的领域中，量化模型作为一种重要的分析工具，为投资者提供了决策依据。

然而，市场中充斥着大量的噪音数据，这些数据可能会干扰模型的准确性和有效性。

那么，量化模型究竟该如何应对这些噪音数据呢？首先，我们需要明白什么是噪音数据。

简单来说，噪音数据就是那些与市场真实趋势和内在价值无关的、随机的、杂乱无章的数据波动。

它们可能是由于短期的市场情绪、突发事件、错误的交易记录或者其他非本质的因素引起的。

这些噪音数据会使得市场价格的波动看起来毫无规律，增加了预测的难度。

为了应对噪音数据，量化模型的构建者通常会采用数据清洗和预处理的方法。

这就像是在烹饪前对食材进行筛选和清洗一样。

在数据收集阶段，会过滤掉明显错误或异常的数据点。

例如，某个股票在短时间内出现了价格的极端波动，但经过调查发现是由于交易系统故障导致的，这样的数据就会被剔除。

同时，还会对数据进行平滑处理，以减少短期随机波动的影响。

常见的平滑方法包括移动平均、指数平滑等。

除了数据清洗，增加数据的样本量也是一种有效的策略。

更多的数据意味着模型能够更好地捕捉到市场的长期趋势和规律，从而降低噪音数据的相对影响。

就好比在一堆沙子中寻找金子，沙子越多，找到金子的可能性就越大。

通过积累大量的历史数据，并结合不同市场环境和经济周期的数据，量化模型可以更全面地理解市场的行为模式，从而在面对噪音数据时更加稳健。

在模型的设计上，引入适当的统计方法和数学模型也是至关重要的。

例如，采用稳健回归模型而不是传统的线性回归模型。

稳健回归对于异常值和噪音数据具有更强的抵抗力，能够更准确地拟合数据的真实趋势。

另外，一些基于概率和随机过程的模型，如马尔可夫链模型，也可以帮助捕捉市场状态的转换和不确定性，从而更好地应对噪音数据带来的挑战。

模型的定期更新和优化也是必不可少的环节。

市场是不断变化的，新的噪音数据类型和特征可能会不断出现。