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众所周知,金融市场是变幻莫测的。一直以来,股票价格走势的预测、价格波动产生的原因和内在演化机制等科学问题都是学者们广泛关注的研究重点和难点。在过去的几十年中,随着科技进步、贸易自由化、以及国际贸易合作的飞速增长,金融市场对国家经济的发展和人们日常生活的影响日益加深。一方面,市场参与者的个人收益、投资人的市场表现与股票价格息息相关。另一方面,金融市场的稳定也直接影响了一个国家经济的发展。在这种时代背景下,研究和剖析投资者的决策行为以及这些行为对市场价格的影响就显得尤为重要。本论文的研究内容围绕投资者行为及其市场影响这一研究热点,进行了三项研究。论文的主要内容及创新贡献可以分为以下三部分:第一部分,本文研究了金融市场系统性风险形成的性别依赖性。借助行为金融理论和Agent-Based计算实验金融研究方法,本文将行为实验和仿真模拟相结合提出了基于$-Game的金融市场系统性风险分析框架。首先,我们在法国UNIVERSITE PARIS 1 PANTHEON–SORBONNE的Laboratory of Experimental Economics(行为金融实验室)进行了10组行为金融实验。实验由至少学习过金融知识4年以上的学生参加,分为男性测试组和女性测试组。行为实验的过程分为两步:1.第一步,参与者进入“彩票选择”环节。在这一环节中,根据参与者的彩票选择情况,我们可以得到男性测试组和女性测试组的风险偏好程度(即风险喜好、风险中性或风险厌恶等)。2.第二步,参与者参与“模拟股票市场交易”环节。这一环节对真实的股票市场交易进行模拟,与真实股票市场设计交易一致。参与者可以对股票进行买入、卖出等操作,实验结束时根据参与者的虚拟财富进行结算,并支付给参与者相应的酬劳。其次,我们进行宏观市场风险概率模拟。基于行为实验的结果,本文将男性、女性的不同风险偏好作为Agent-Based模拟的参数加入基于$-Game的Agent-Based计算实验金融仿真模型中,探测不同市场参数(例如市场温度、参与人数、投资者记忆长度及投资者策略个数等)对宏观市场状态的影响。最后,在微观层面,我们对特定的行为实验结果进行分析,对实验结果进行预测。对于特定的行为实验,将其结果(市场价格等)作为$-Game计算实验金融模型的输入项,分析最优策略的解耦状态(“decoupled”),分析正向解耦策略和反向解耦策略之间的关系,进而预测市场的走势。研究发现,男性参与者平均比女性参与者喜好风险。其中一组极端风险喜好的男性参与者推动市场价格急速上升,形成了“超级牛市”现象。相对的,女性参与者在投资时表现的非常谨慎,市场价格上升平缓,但也形成了一定程度的投机市场状态。将不同风险偏好作为变量加入基于$-Game的Agent-Based计算实验金融仿真模型进行模拟后,我们发现市场温度和投资者记忆长度是影响市场风险状态的核心参数。对于给定的市场温度和投资者记忆长度,金融市场形成投机状态的概率几乎相同,与其他参数的设定无关。同时,对于相同的投资者记忆长度,随着市场温度的升高,金融市场形成投机状态的概率逐渐下降。对于指定行为实验结果的微观分析发现:正向解耦策略和反向解耦策略之间的分离可以作为市场状态预测的指标。即,当正向解耦策略和反向解耦策略不出现分离时,市场状态稳定在基本价值状态;然而,当正向解耦策略和反向解耦策略完全分离后,市场出现投机状态,价格异常上涨,价格偏离基本价值,出现大量市场泡沫。第二部分,本文研究了在连续双向拍卖市场上,投资者交易策略的转换对市场价格波动的影响。这一研究创新性的提出了一种通过购买信息产生的投资者策略转换行为。在交易决策前,一些非知情交易者可以选择支付一定的信息购买费用,从而获得股票价格的基本价值,成为知情交易者。本部分研究通过设计不同比例的“转换投资者”,研究由购买信息产生的交易策略转换行为与股票市场价格波动的相互影响。研究表明,投资者购买信息的转换行为与市场的波动确实存在一定的相关性。首先,市场价格的波动程度与转换投资者的比例存在正向相关性。市场上潜在的转换投资者越多,市场的波动越剧烈。转换投资者的存在加剧了股票市场的不稳定。但进一步研究发现,对于特定的转换投资者比例,市场价格的波动与“真实”转换投资者比例(即在特定时间确实购买信息,从非知情状态转换为知情状态的交易者的比例)存在反向相关性。也就是说,对于特定时间,市场价格的波动随着市场上真实购买信息的非知情交易者人数的增加而减少。这一结果表明,随着购买信息成为知情交易者人数的增加,市场透明度增加、信息扩散效果增强,市场价格向基本价值回归,减少了市场的波动。在研究了两种不同决策行为对金融市场价格、价格波动以及市场状态的影响后,第三部分用实证研究方法研究了停牌后的市场反应。停牌是一种特殊的市场环节,是证券交易所避免股票价格异常波动的控制机制之一。我们分析了2009年至2011年间203支上海证券交易所股票的1分钟高频数据。根据停牌的暂停时间长度,我们将停牌分为日内停牌、一日停牌及日间停牌三种情况进行研究。进一步,依据停牌前股票价格的上升或下降趋势,本研究将每种类型的停牌细分为正停牌事件和负停牌事件。首先,本文研究了停牌对于价格发现的影响。对停牌前后对股票平均累积收益的研究结果表明,停牌防止了累积收益的继续上涨或者下跌,停牌后股票的累积收益恢复到稳定状态,停牌对于稳定市场和价格发现起到积极的作用。进一步,本文对停牌前后股票的绝对收益、成交量和买卖价差的变化趋势进行了探讨。研究发现,对于不同类型的正停牌事件和负停牌事件,都存在相似的尖峰模式和幂率衰减状态。从价格变化趋势的角度观察,所有正停牌事件的峰值都高于其对应的负停牌事件的峰值。对于日内停牌和一日停牌,停牌后正事件的幂率衰减速度快于负事件的幂率衰减速度,正事件相对于负事件更为有效。相反,对于日间停牌,停牌后负事件的幂率衰减速度快于正事件的幂率衰减速度,负事件相对于正事件更为有效。从停牌时常和停牌原因的角度考虑,日内停牌的尖峰值最大,一日停牌的尖峰值最小。日间停牌绝对收益的衰减速度最快,日间停牌比日内停牌和一日停牌相对更加有效。