市场微观结构理论在实践中的应用

林旭东 孙婷婷

摘要:市场微观结构研究的是投资者潜在的需求如何转化成现实交易的过程。随着信息技术的进步,市场环境,交易规则等都发生了很大的变化,理论研究也迅速发展起来。但是目前大多数的理论观点和实证结果都没有有效的运用到市场中去。故而我们从市场微观结构的四个方面讨论了市场微观结构理论对实践的指导作用。

关键词:市场微观结构;价格发现;市场机制;透明度;应用

1.引言

市场微观结构研究的是如何将投资者潜在的需求转换成现实交易的过程。现今信息技术的迅速发展使得证券市场发生了巨大变化,不仅要在理论研究上有所扩展和深化,同时必须研究理论对实践的指导作用。市场微观结构的一个中心观点是,由于市场中各种摩擦因素的存在,使得资产价格并非等于完全信息下的期望值。因此,市场微观结构这个研究资产真实价值的理论就与投资领域密切相关,受到投资组合经理人和市场监管者的青睐。最近几年,市场微观结构的知识有了长足的进展,但是理论与实践却没有很好的接轨。

Biais, Glosten, and Spatt (2002), Lyons(2001), Harris (2001), Madhavan (2000), Keim andMadhavan (1998), and O'Hara (1995).对市场微观结构理论在实践中的应用都做了很好的研究。Madhavan (2000)的一篇经典的文献综述中,将市场微观结构的理论分为四个方面,一是价格形成与发现的研究,包括静态的交易成本和动态的信息如何融入价格过程的研究;二是市场结构与设计的研究,研究交易规则与价格形成的关系,不同的交易规则如何影响价格形成过程、市场流动性与市场质量;三是关于市场透明度的研究,研究不同的信息披露制度如何影响交易者的行为和交易策略;四是关于市场微观结构与其他金融学分支交叉领域的研究。我们从以上四个方面探讨理论对实践的指导应用。

2.价格形成与发现

2.1 信息模型的应用

信息模型的一个重要应用是研究大宗交易对价格的影响。Keim and Madhavan (1996)认为大宗交易对价格的影响可分解为持久影响和临时性影响两部分。持久影响反映的是与信息有关的影响,即由于交易带来的新信息引起的价值变化。临时性影响主要与买卖报价反弹、价格的离散型等因素有关。

区分这两项影响对交易者和投资组合经理人来说很重要。例如,一个积极型指数基金,可以通过和不利用信息进行交易的对手进行交易来避免价格持久影响的发生。因此,许多证券市场对大宗交易会采取不同的交易机制。其一,大宗交易可直接送到场外市场进行交易,其二,也可以通过场内市场进行交易。

2.2交易前成本的估计

日交易模型在精确预测交易成本的作用上是显而易见的。交易者利用成本模型来评估交易策略、交易者和经纪人在交易后的表现等,因为成交成本能显著影响投资绩效。这些模型可以利用计算机来生成自动的交易策略。我们知道投资策略的净 值等于期望的 值减去成交量与双向交易成本的乘积。 值与成交规模成线性关系,但成本与交易规模却是非线性关系。故而许多投资经理人在利用投资组合策略的时候使用成本模型来避免投资组合中包含流动性比较差的证券。

一个成功的模型必须解决下面三个主要的问题。①因为大多数的投资者都不是一次性提交交易指令,而是将指令分多次提交。建立模型时必须认识到现在的交易会通过对价格的持久和临时性效应影响未来的交易。②成本不仅与股票本身的特性有关如流动性、波动率、价格水平和市场情况等,同时也与指令本身的复杂性有关。③因为成本函数只是一个形式上的函数,没有任何一个模型能够根据指令流预测出来,通过折现方法的预测模型也会因指令累计数的变化而有所不同。尤其是,使用市价指令进行频繁的短线交易所引起的成本会比使用限价指令进行长线投资成本要高的多。但是被动的限价指令却面临着价格反向转变的风险。

3.市场结构与设计

许多学术研究发现市场结构影响价格发现的速度和质量、流动性和交易成本等。市场结构是由一系列的属性决定的,例如连续性交易与否、做市商的存在与否、自动化程度、指令形式、价格稳定措施等。

我们着重分析了自动化竞价制度下的研究。纯竞价市场可认为只存在单一价格的卖价,更一般的说,一个自动化的限价指令市场,电子通讯网络系统即ECN系统是一个典型的自动化竞价市场。投资者利用限价指令进行投资,所有的市价指令都可以看作是限价指令,一个市价的买入指令可看作是一个限价的买入指令,而限定的价格就是当前的买入价格或更高。因此,研究者对限价指令的执行建立模型。

这些模型能够帮助交易者评估他们的交易策略,可进行自动化交易如自动提交或取消限价指令,或者它们也是自动化市场形成的基础。当环境改变时,限价指令的提供者充当了期权提供者的角色。因此,限价指令交易者需要加大对市场的监管,但这显然是有成本的,因此,竞价市场中帮助交易者监督交易的机构很多。

4.信息

指市场透明度和信息的披露,即市场参与者通过交易进程观察到信息的能力。信息包括:价格、交易量、指令流的来源和市场参与者的特征。包括交易前透明度和交易后透明度。交易前透明度指在交易执行前市场上买卖订单和数量的披露情况。交易后的透明度指在交易匹配成交后交易情况的公布,包括成交的数量和价格和交易双方身份等的信息。

理论研究者对透明度影响,持有不同的观点。OHara(1995)认为透明度能够减少逆向选择问题,因为做市商通过买卖价差会将那些利用私有信息进行交易的知情交易者识别出来。

Madhavan(1996)认为,市场越透明,价格就越接近真实价值。不透明市场的价差更大,该项研究表明,透明性降低了市场深度。如果市场深度不够,透明度将增大波动性。透明度有效的减少了噪音交易,在深度不够的市场将引起更大的价格敏感性,从而降低流动性,也就是说,过高的透明度将影响交易的即时性和流动性。

这些结果对政策制定有很好的启示作用。例如可对传统的大厅交易和完全自动化交易之间进行比较。交易大厅中,交易者拥有关于指令流更多的信息,但相比自动化交易系统而言,交易大厅的价格却是缺少弹性的。这些也很好的解释了为什么 流动性交易者不愿意进行“阳光交易”。

5.在其他领域中的应用

证券期望收益的变化与交易成本有关。而测量交易成本又是非常困难的。考虑一个极端的情况,假设市场中投资者是风险中性的且有两种资产,一个证券资产有交易成本,另一个没有交易成本。在流动性不高的市场中,交易成本也即股票的买卖价差,用s表示。T表示交易对价格的影响。Keim and Madhavan(1998)认为t>s。均衡时,两类资产的净收益与价格的比率应等于无风险利率。而实际中发现证券的收益溢价r-r璮>1,就是说许多股票需要对交易成本进行补偿(研究过程中,我们已经控制了其他会影响收益的因素)这种现象可能会解释,对流动性低的资产来说交易成本比较高。

如果流动性是影响资产收益的一个因素,那么传统的风险模型若忽略了流动性的影响,就不能正确的衡量风险。而投资组合经理人在股票的选择模型中风险是必须要考虑的因素。市场微观结构在其他领域中的应用还包括企业金融和国际金融方面,我们只是列举了资产定价一个方面,而这两方面的理论对实践的指导作用也是很重要的。

6.结论

市场微观结构理论研究,对市场监管者来说能够帮助识别市场异常状况,对市场制度制定者来说能帮助完善交易制度,而对市场投资者来说为我们投资决策提供指导作用。所以研究理论在实践中的应用很重要。

本篇从市场微观结构的四个方面探讨了对实际操作有帮助的几点,但还有研究我们没有涉及到。理论研究的目的是对实际现象的解释,并为其提供理论依据。实证研究是对理论模型的检验。实际交易者若能很好的利用这些经过检验了的理论,对本身交易会有很大的帮助。但是我们也应认识到随着科技的进步和市场的日益发展,理论和实证都有待进一步的研究。

参考文献:

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[10] O'Hara, Market Microstructure Theory [M], Cambridge, MA:Blackwell, 1995.

(作者单位:深圳大学管理学院)