基于改進(jìn)信息交易概率模型的信息風(fēng)險(xiǎn)測度研究

楊寶臣，郭 燦，常建勇,2

1 天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072 2 首都師范大學(xué)，北京 100048

基于改進(jìn)信息交易概率模型的信息風(fēng)險(xiǎn)測度研究

楊寶臣1，郭 燦1，常建勇1,2

1 天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072 2 首都師范大學(xué)，北京 100048

準(zhǔn)確測度信息不對稱是研究金融市場信息不對稱問題的基礎(chǔ)。在詳細(xì)考察經(jīng)典的信息交易概率模型的建模過程和假設(shè)條件的基礎(chǔ)上，針對信息交易者和非信息交易者在不同信息狀態(tài)下的訂單提交狀況，提出考慮外生信息狀態(tài)概率、異質(zhì)期望和交易活躍度的改進(jìn)的信息交易概率模型；通過帶機(jī)制轉(zhuǎn)換的向量自回歸模型估計(jì)外生信息狀態(tài)概率，綜合考慮多方面的市場交易信息，提高模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。實(shí)證結(jié)果表明，改進(jìn)的信息交易概率模型可以較好地刻畫證券市場的信息不對稱程度。從截面上看，信息交易概率與標(biāo)的資產(chǎn)的壟斷優(yōu)勢和話題性相關(guān)，壟斷優(yōu)勢越強(qiáng)的股票信息交易概率越低，話題性越強(qiáng)的股票信息交易概率越高；從時間上看，信息交易概率的變化受公告信息的影響，公告信息發(fā)布前的信息交易概率較高，公告信息發(fā)布后的信息交易概率較低。因此，在防范信息風(fēng)險(xiǎn)時，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注話題性較強(qiáng)的版塊，特別是股價比較容易受輿論影響波動的個股；同時，在公告信息發(fā)布之前的時段，應(yīng)對市場波動和信息動向給予更多關(guān)注。

信息風(fēng)險(xiǎn)；PIN模型；交易活躍度；異質(zhì)期望；信息狀態(tài)

1 引言

證券市場中的信息不對稱水平是投資者和市場監(jiān)管者都十分關(guān)心的問題。金融市場微觀結(jié)構(gòu)理論認(rèn)為，信息交易者和非信息交易者是證券市場中普遍存在的交易主體[1]，信息交易者有準(zhǔn)確認(rèn)知信息的能力，而非信息交易者則沒有這樣的優(yōu)勢。信息不對稱問題的存在，不僅給非信息交易者帶來額外的或有損失，損害市場的流動性供應(yīng)能力，從而影響市場的有效性和資源配置能力，制約證券市場對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用；而且有可能引發(fā)證券市場的劇烈波動，甚至導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)泡沫化，造成不可估量的損失。但是，由于制度設(shè)計(jì)的不健全和投資者的不成熟，中國證券市場的信息不對稱程度較高，散戶的價值發(fā)現(xiàn)過程有限，加上機(jī)構(gòu)投資者的操控行為和媒體對散戶的引導(dǎo)作用，使中國證券市場中的價值泡沫和投機(jī)交易大量存在。

傳統(tǒng)資產(chǎn)定價理論假設(shè)所有投資者都可以及時、免費(fèi)地獲得充分的市場信息，在這樣的理想市場中，證券的市場價格就是其內(nèi)在價值的完全反映，沒人能利用信息獲取超額收益。但在實(shí)際市場中，信息的搜集成本是不可忽略的，投資者把握信息的能力也是有限的。Grossman等[2]認(rèn)為，只要信息成本存在，完全信息均衡市場就不會出現(xiàn)，由信息不對稱帶來的偏差就不可忽略。但是，迄今為止，學(xué)術(shù)界對于信息不對稱水平的準(zhǔn)確測度方法尚無定論，最為廣泛應(yīng)用的信息交易概率模型及其PIN指標(biāo)[3-5]更是受到國內(nèi)外不少學(xué)者的質(zhì)疑。因此，本研究在詳細(xì)考察信息交易概率模型的建模過程和假設(shè)條件的基礎(chǔ)上，對該模型在模型設(shè)計(jì)和估計(jì)過程中存在的問題進(jìn)行梳理，并提出相應(yīng)的改進(jìn)。

2 相關(guān)研究評述

Bagehot[6]、Glosten等[1]和Kyle[7]最早關(guān)注投資者交易行為的信息現(xiàn)象，并提出序貫交易模型和批量交易模型等信息模型。由于知情交易很難從市場中直接觀測，早期信息風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究大多從信息不對稱的影響因素入手，通過買賣價差、成交量和換手率以及上市公司內(nèi)部的持股比例等指標(biāo)間接測度信息不對稱的水平和程度[6,8]。但是，僅依靠間接指標(biāo)無法準(zhǔn)確測度信息交易的比例及其影響，不能直接反映投資者在市場中面臨的信息不對稱風(fēng)險(xiǎn)的大小。因此，許多學(xué)者更深入地分析信息交易的過程及其影響，并提出逆向選擇成本[9-11]和信息交易概率[3-4,12]等直接度量信息不對稱的指標(biāo)。

Easley等[3-4,12]提出的信息交易概率模型(EKOP模型)和PIN指標(biāo)受到最為廣泛的關(guān)注。因?yàn)楹唵我子茫S多研究都不加驗(yàn)證地直接使用PIN指標(biāo)作為信息不對稱程度的替代變量[13-15]。但信息交易概率指標(biāo)能否合理衡量信息不對稱也受到國內(nèi)外眾多學(xué)者的質(zhì)疑[16-22]，除對于規(guī)模較大、交易頻繁的樣本無法估計(jì)以外，模型自身設(shè)計(jì)的不合理性[18]和模型對不同樣本區(qū)間數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果的不一致[16]是眾多學(xué)者質(zhì)疑的焦點(diǎn)。

信息交易概率模型刻畫的是做市商從交易者提交的訂單中獲得信息的貝葉斯學(xué)習(xí)過程[4]，模型最初關(guān)注的是投資者行為對市場信息的反應(yīng)[23]，而不是市場的信息不對稱程度。信息交易概率模型中有兩類待估參數(shù)，即信息狀態(tài)概率和各類型訂單的到達(dá)率。模型構(gòu)建的依據(jù)是信息交易者和非信息交易者在不同信息狀態(tài)下會有不同的決策表現(xiàn)，但僅通過不同類型訂單的提交量很難同時準(zhǔn)確估計(jì)出信息狀態(tài)概率和信息交易者比例這兩類參數(shù)。值得注意的是，從估計(jì)結(jié)果看，該模型對市場信息狀態(tài)的估計(jì)往往顯示出較大的誤差[3]。Easley等[5,24-25]將基于買賣訂單到達(dá)強(qiáng)度不平衡的信息交易概率(PIN)模型擴(kuò)展為基于買賣交易量不平衡的信息交易概率(VPIN)模型時，甚至放棄了對不可觀測的市場信息狀態(tài)變量的估計(jì)。這也說明該模型在反映市場實(shí)際信息狀態(tài)方面的局限。

事實(shí)上，市場盤面信息中的所有交易指標(biāo)都是投資者行為的反映，都在一定程度上反映了市場的實(shí)際信息狀態(tài)[23,26-27]。正常情況下，這些交易指標(biāo)會按照一定的規(guī)則和模式在一定范圍內(nèi)相互影響變化。沒有新信息進(jìn)入市場，各指標(biāo)間的相互影響關(guān)系就不會改變，而當(dāng)市場信息狀態(tài)發(fā)生改變時，新信息會隨著投資者的交易行為匯入市場[28-31]，在此過程中，各交易指標(biāo)間的相互影響關(guān)系有可能發(fā)生相應(yīng)的改變。因此，本研究在對信息交易概率模型進(jìn)行估計(jì)之前，先通過帶機(jī)制轉(zhuǎn)換的向量自回歸模型(MSVAR模型)估計(jì)出信息狀態(tài)概率，再將其代入信息交易概率模型估計(jì)其他參數(shù)。而且，這種外生確定信息狀態(tài)概率的方法也可以減少信息交易概率模型本身的待估參數(shù)，提高模型估計(jì)的效率和準(zhǔn)確性。

另外，經(jīng)典的信息交易概率指標(biāo)PIN不但與信息交易者和非信息交易者的訂單到達(dá)率有關(guān)，還與信息發(fā)生的概率有關(guān)，這就決定了不同信息條件下的信息交易概率并不具有可比性。其實(shí)，現(xiàn)有的信息不對稱指標(biāo)大都沒有考慮實(shí)際信息狀態(tài)對信息不對稱的影響。需要強(qiáng)調(diào)的是，正如Easley等[5]所認(rèn)為的，在證券市場中，市場所關(guān)心的信息不僅是與資產(chǎn)基礎(chǔ)價值相關(guān)的公司和產(chǎn)品資訊，還包括市場整體的交易狀況和流動性需求。這種廣義的信息定義意味著信息事件的發(fā)生有可能是頻率較高的事件。相對而言，市場中的信息不對稱水平(信息交易者的比例)在一定時段內(nèi)應(yīng)該是相對穩(wěn)定的。特別的，當(dāng)以高頻數(shù)據(jù)為研究對象時，沒有剔除信息狀態(tài)的信息不對稱指標(biāo)很大程度上反映的是實(shí)際信息狀態(tài)的變化，而不是單純的信息不對稱水平。這也是在VPIN模型[5]中VPIN指標(biāo)可以在一定程度上預(yù)測市場暴跌的原因，但這樣的模型并不能保證準(zhǔn)確測度信息不對稱風(fēng)險(xiǎn)的有效性。其實(shí)，最早的信息交易概率模型(EO模型)的信息交易概率[23]原本與市場實(shí)際信息狀態(tài)無關(guān)，由于未提交的潛在訂單量很難直接觀測，EO模型在實(shí)證中的應(yīng)用不多。Easley等[4]曾嘗試以5分鐘無交易的時間間隔數(shù)作為未發(fā)生的潛在交易量的替代指標(biāo)，但當(dāng)時間間隔取不同的長度時，所得估計(jì)結(jié)果差異很大。因此，本研究考慮通過添加交易活躍度指標(biāo)來解決對潛在訂單量的估計(jì)問題。

因此，本研究在詳細(xì)考察經(jīng)典的信息交易概率模型的建模過程和假設(shè)條件的基礎(chǔ)上，針對信息交易者和非信息交易者在不同信息狀態(tài)下的訂單提交狀況，提出考慮外生信息狀態(tài)概率、異質(zhì)期望和交易活躍度的改進(jìn)的信息交易概率模型，外生的信息狀態(tài)概率通過帶機(jī)制轉(zhuǎn)換的向量自回歸模型(MSVAR模型)估計(jì)得到，這樣既綜合考慮了多方面的市場交易信息，又減少了傳統(tǒng)信息交易概率模型的待估參數(shù)，可以在一定程度上提高模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。

3 改進(jìn)的信息交易概率模型的構(gòu)建

3.1 經(jīng)典的信息交易概率模型：EKOP模型

EKOP模型[3]假設(shè)市場中存在唯一的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、單一的風(fēng)險(xiǎn)中性的做市商以及多個信息交易者和多個非信息交易者，做市商連續(xù)給出資產(chǎn)的買賣報(bào)價，并承諾在任意時間以所給報(bào)價與交易者達(dá)成交易。假設(shè)在T個交易日的樣本期內(nèi)，每一個交易日中信息交易者和非信息交易者都與做市商進(jìn)行以風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)為標(biāo)的的交易，每個交易日內(nèi)時間連續(xù)，記為t∈[0,T]。假設(shè)完全競爭的做市商期望利潤為零，那么在任意時刻，做市商提出的報(bào)價應(yīng)該等于其基于自身所知信息推斷出的該風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的期望價值。圖1給出經(jīng)典的信息交易概率模型中做市商視角下的某一個股票在一個交易日內(nèi)的交易過程。

在圖1中，每個交易日開盤前(第1個節(jié)點(diǎn)時刻)，自然(nature，指外生的決定隨機(jī)變量概率分布的特殊機(jī)制，也可看作博弈分析中虛擬的參與人)就已經(jīng)決定了該交易日是否有信息事件發(fā)生。假設(shè)所有信息事件的發(fā)生獨(dú)立，且每天信息事件發(fā)生的概率都為α。在有信息事件發(fā)生的情況下，自然會進(jìn)一步確定信息狀態(tài)為好消息還是壞消息，壞消息發(fā)生的概率為δ，好消息發(fā)生的概率為(1-δ)。同時，假設(shè)所有新信息都會在當(dāng)日完全匯入資產(chǎn)價格，而不會影響下一個交易日的資產(chǎn)價值。

注：α為某交易日信息事件發(fā)生概率，δ為壞消息發(fā)生概率，(1-δ)為好消息發(fā)生概率，μ為信息交易者買、賣訂單到達(dá)率。

圖1EKOP模型中做市商視角下的資產(chǎn)日交易過程
Figure1DailyTradingProcessofAssetsfromthePerspectiveofMarketMakerinEKOPModel

信息交易者和非信息交易者在不同信息狀態(tài)下的交易決策不同，信息交易者是愿意并有能力依據(jù)資產(chǎn)真實(shí)信息做出買、賣決策的投資者。相對于非信息交易者，信息交易者擁有較大的信息優(yōu)勢，他們只在有信息的情況下交易，且交易方向與資產(chǎn)價格的實(shí)際變動方向一致。非信息交易者或者不關(guān)心、或者沒有能力正確把握資產(chǎn)價值的變動方向，所以他們的交易與資產(chǎn)實(shí)際價值變動關(guān)系不大。假設(shè)信息交易者和非信息交易者的訂單到達(dá)率都服從泊松分布，且各交易日之間的買、賣訂單到達(dá)率彼此獨(dú)立。信息交易者的訂單到達(dá)率服從期望值為μ的泊松分布，非信息交易者買入和賣出訂單的到達(dá)率分別服從期望值為εb和εs的泊松分布。那么，好消息發(fā)生時，信息交易者會以μ的到達(dá)率提出買單，非信息交易者則分別以εb和εs的到達(dá)率提出買單和賣單，此時總買單到達(dá)率為εb+μ，總賣單到達(dá)率為εs；同理，壞消息發(fā)生時，信息交易者會以μ的到達(dá)率提出賣單，非信息交易者的交易狀態(tài)不變，此時的總買單到達(dá)率為εb，總賣單到達(dá)率為εs+μ；沒有信息發(fā)生時，只有非信息交易者交易，買單和賣單的到達(dá)率分別為εb和εs。

3.2 最早的信息交易概率模型：EO模型

實(shí)際上，最早的信息交易概率模型并不是EKOP模型，而是Easley等[12, 23]提出的EO模型，EO模型的基本假設(shè)與EKOP模型一致。圖2給出EO模型的資產(chǎn)日交易過程。

注：η為市場中信息交易者買、賣訂單所占比例，(1-η)為市場中非信息交易者買、賣訂單所占比例，γ為非信息交易者傾向于賣出的概率，(1-γ)為非信息交易者傾向于買入的概率，εB為所有傾向于買入的非信息交易者中實(shí)際發(fā)生交易的比例，εS為所有傾向于賣出的非信息交易者中實(shí)際發(fā)生交易的比例。

圖2EO模型中做市商視角下的資產(chǎn)日交易過程
Figure2DailyTradingProcessofAssetsfromthePerspectiveofMarketMakerinEOModel

然而，如圖2所示，EO模型并沒有添加訂單到達(dá)率的分布條件假設(shè)，而是直接假設(shè)市場中由信息交易者提交訂單的比例為η，好消息狀態(tài)下以η比例買入訂單，壞消息狀態(tài)下以η比例賣出訂單；非信息交易者的交易與實(shí)際信息狀態(tài)無關(guān)，假設(shè)任意時刻都會有γ比例的非信息交易者有賣出股票傾向，但其中只有εS比例實(shí)際提交了賣出訂單，而剩下的(1-εS)比例考慮賣出股票的非信息交易者卻因各樣原因沒有賣出；同樣，更傾向于買入股票的(1-γ)比例的非信息交易者中也只有εB比例提交了買入訂單。通過構(gòu)建圖2所示的日交易模型，就可直接估計(jì)出信息交易者提交訂單的比例η。

EO模型的不交易訂單所反映的狀況在證券市場中大量存在，除了相當(dāng)比例以長期持有為目的的不活躍證券外，大多數(shù)證券不交易的原因與證券持有者對市場信息狀態(tài)的無信息判斷有關(guān)。與實(shí)際信息狀態(tài)的無信息狀態(tài)一致，投資者的不交易決策意味著投資者認(rèn)為市場尚未出現(xiàn)足以影響他們對資產(chǎn)價值判斷的新信息。對于非信息交易者，他們在所有信息狀態(tài)下都可能對市場看平，而無信息狀態(tài)下決定不交易的信息交易者依然關(guān)注著市場，且有提交訂單的可能，只是出于信息優(yōu)勢，他們會對市場走勢看平，并做出不交易的決策。由于不交易量難以估計(jì)，后來的EKOP模型通過訂單到達(dá)率泊松分布的假設(shè)回避了對不交易量的估計(jì)問題。但本研究認(rèn)為，可以通過考慮異質(zhì)期望和交易活躍度構(gòu)造更符合實(shí)際的信息交易概率模型，同時也可以解決不交易量的估計(jì)問題。

3.3 改進(jìn)的信息交易概率模型的構(gòu)建

與經(jīng)典的信息交易概率模型一樣，假設(shè)每交易日的信息狀態(tài)由自然在每交易日開盤前決定，信息狀態(tài)依然是無信息(O)、好消息(H)和壞消息(L)3種狀態(tài)之一，各信息狀態(tài)概率取值也與經(jīng)典模型一致，分別為P(O)=1-α，P(H)=α(1-δ)，P(L)=αδ。由于本研究的信息狀態(tài)概率是外生給定的，在模型估計(jì)時不需要對參數(shù)α和δ進(jìn)行估計(jì)。

假設(shè)某具體時段內(nèi)，各類型交易者的比例及其分別可操作的訂單量相對穩(wěn)定。記某證券被投資者關(guān)注且有可能被交易的比例為該證券的活躍度ρ，其中被信息交易者和非信息交易者的交易行為影響的比例，即信息交易者和非信息交易者買賣訂單所占比例分別為η和(1-η)。在此，本研究通過添加活躍度指標(biāo)ρ，剔除了相當(dāng)一部分以長期持有為目的的不活躍證券，因?yàn)檫@些訂單的不交易與市場實(shí)際的信息狀態(tài)無關(guān)，不需要在模型中加以考慮。假設(shè)信息交易者提交訂單的交易方向與實(shí)際信息狀態(tài)一致，即好消息時買入、壞消息時賣出、無信息時不交易；非信息交易者在所有信息狀態(tài)下，主動買入、主動賣出和不交易的訂單比例分別為θB、θS和(1-θB-θS)。那么，一個交易日內(nèi)的交易過程可以用圖3的交易結(jié)構(gòu)圖來表示。

從圖3的交易結(jié)構(gòu)圖中可以看出，好消息H、壞消息L和無信息O共3種信息狀態(tài)下的買、賣訂單和不交易訂單的比例分別滿足

P(B,S,N|H)=[η+(1-η)θB]B[(1-η)(1-θB-

θS)]N[(1-η)θS]S

P(B,S,N|L)=[(1-η)θB]B[(1-η)(1-θB-θS)]N·

[η+(1-η)θS]S

P(B,S,N|O)=[(1-η)θB]B[η+(1-η)(1-θB-

θS)]N[(1-η)θS]S

則，第t個交易日的交易行為可以通過以下似然函數(shù)表示，即

L(θ|Bt,St,Nt)=αδ[η+(1-η)θB]Bt[(1-η)(1-θB-

θS)]Nt[(1-η)θS]St+α(1-δ)·

[(1-η)θB]Bt[(1-η)(1-θB-

θS)]Nt[η+(1-η)θS]St+

(1-α)[(1-η)θB]Bt[η+(1-η)(1-

θB-θS)]Nt[(1-η)θS]St

圖3 改進(jìn)信息交易概率模型中做市商視角下的資產(chǎn)日交易過程Figure 3 Daily Trading Process of Assets from the Perspective of Market Maker in the Improved PIN Model

其中，Bt為第t個交易日活躍證券中總買入的數(shù)量，St為第t個交易日活躍證券中總賣出的數(shù)量，Nt為第t個交易日活躍證券中不交易的數(shù)量，θ=(α,δ,η,θB,θS)。假設(shè)證券交易在T個交易日的樣本期內(nèi)互相獨(dú)立，那么樣本期內(nèi)交易過程的似然函數(shù)可表示為

其中，M=((B1,S1,N1),…,(BT,ST,NT))；i為樣本期中的第i個交易日，i=1,2,…,T。通過對以上似然函數(shù)的估計(jì)，可以得到參數(shù)向量θ。與EO模型相同，模型估計(jì)所得的參數(shù)η就是信息交易概率指標(biāo)。

4 數(shù)據(jù)來源和樣本選取

本研究從滬、深兩市2010年之前上市且一直處于正常交易狀態(tài)的股票中隨機(jī)選取30支股票為研究樣本，其中滬市16支，深市14支，對這些股票在2010年1月至2012年6月的日交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來源于新華社金融數(shù)據(jù)平臺，除基本價量信息之外，日交易數(shù)據(jù)中還包括內(nèi)、外盤指標(biāo)。內(nèi)盤和外盤分別是交易量中以主動賣出價格和主動買入價格成交的數(shù)量，這兩個指標(biāo)通?？梢员豢醋鞫?、空雙方總體實(shí)力的表現(xiàn)。內(nèi)、外盤數(shù)量差距較大，說明市場多、空雙方力量比較懸殊，如當(dāng)總體內(nèi)盤數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于總體外盤數(shù)量時，股價往往會下行，這是很多人積極拋出的結(jié)果。

在估計(jì)信息交易概率模型時，本研究以月度為單位進(jìn)行計(jì)算。以月度作為單位的主要原因在于，股票市場本身是一個充滿變化的市場，過長時間間隔內(nèi)的信息狀態(tài)和交易活動都有可能有較大的差異，相對而言，1個月的時間較短，可以認(rèn)為模型參數(shù)在這段時間內(nèi)比較穩(wěn)定。

為了使讀者了解模型估計(jì)的具體過程，本研究以在上海交易所上市的交易代碼為600000的浦發(fā)銀行股票的日交易數(shù)據(jù)為例演示信息交易概率模型的構(gòu)建和估計(jì)過程。然后，用同樣的方法估計(jì)得到所有樣本的信息不對稱指標(biāo)，并對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

5 改進(jìn)的信息交易概率模型的估計(jì)

5.1 外生信息狀態(tài)概率估計(jì)

通過對價量指標(biāo)的分析和考察，綜合考慮可得性、相關(guān)性和可比性等因素，本研究選取日均價和日收益率作為被解釋變量，選取日內(nèi)波幅、換手率和訂單不平衡程度作為解釋變量，構(gòu)建MSVAR模型，并對外生信息狀態(tài)概率進(jìn)行估計(jì)。各指標(biāo)的計(jì)算方式如下。

根據(jù)前文分析，模型的機(jī)制個數(shù)應(yīng)取3，即模型應(yīng)在無消息、好消息和壞消息3種信息狀態(tài)間轉(zhuǎn)換。通過比較各模型的似然函數(shù)值和信息準(zhǔn)則值，選定MSIAH(3)-VARX(1)的模型形式，得到表1所示估計(jì)結(jié)果。對比表1中不同機(jī)制下指標(biāo)系數(shù)間的關(guān)系可以看出，在機(jī)制Ⅰ的收益模型和價格模型中，換手率、日內(nèi)波幅和訂單不平衡程度3個指標(biāo)當(dāng)期的系數(shù)都顯著為負(fù)，即這種信息狀態(tài)下，股票的交易量越大、波動越劇烈、買賣訂單越不平衡，股票的價格就越低，收益就越少。顯然，這是股票市場處于壞消息狀態(tài)下的表現(xiàn)。同理，機(jī)制Ⅱ中換手率、日內(nèi)波幅和訂單不平衡程度3個指標(biāo)與同期股票收益率和股票價格正相關(guān)，應(yīng)是股票市場好消息狀態(tài)的反映。與前兩個機(jī)制不同，在機(jī)制Ⅲ中，雖然換手率對同期價格和收益仍有顯著的正影響，但日內(nèi)波幅和訂單不平衡程度的影響并不顯著。即在此狀態(tài)下，高換手率會帶來高收益，但此時訂單的增加是買單和賣單同時增加的結(jié)果，高交易強(qiáng)度并沒有帶來股價的大幅波動，這也是市場流動性好的表現(xiàn)。也就是說，在這種機(jī)制狀態(tài)下，交易強(qiáng)度的增加是由于流動性需求的推動，而不是信息交易的需要。因此可以判定，機(jī)制Ⅲ反映了無信息的市場狀態(tài)。因此，機(jī)制Ⅰ、機(jī)制Ⅱ和機(jī)制Ⅲ分別表示的是壞消息、好消息和無信息的狀態(tài)，可將所求得的信息狀態(tài)概率代入信息交易概率模型中做進(jìn)一步分析。

5.2 信息交易概率模型的估計(jì)及替代指標(biāo)的計(jì)算

在實(shí)證分析時需要考慮樣本所處的實(shí)際市場環(huán)境。傳統(tǒng)的EKOP模型是基于報(bào)價驅(qū)動市場提出的，模型分析的主要是做市商的信息獲取過程。但中國的交易所市場并不是報(bào)價驅(qū)動的，而是指令驅(qū)動的。指令驅(qū)動市場并不存在做市商，此時的股價也不再是投資者與做市商博弈的結(jié)果，而是市場中多、空雙方勢力的比拼。其實(shí)，報(bào)價驅(qū)動市場最終的走勢也是由市場中多、空雙方勢力決定的，做市商只不過充當(dāng)了分離股票空頭與多頭的中介，他的存在有利于提高股票市場的流動性，降低噪聲交易對市場的沖擊，但卻不會最終決定股票的實(shí)際價值和市場的整體走勢。因此，針對指令驅(qū)動市場依然可以采用信息交易概率模型對不同信息狀態(tài)下不同類型的投資者的交易狀態(tài)進(jìn)行分析，但由于此時的“做市商”不再是有形的市場主體，而是由所有投資者組成的市場集合，在模型實(shí)證中也需要做出一些調(diào)整，主要是對買、賣訂單筆數(shù)估計(jì)方法的調(diào)整。

表1 機(jī)制轉(zhuǎn)換模型估計(jì)結(jié)果Table 1 Estimation Output of the MSVAR Model

注：r_1為滯后一階的日收益率，p_1為滯后一階的日均價，StB_1為滯后一階的訂單不平衡程度，v_1為滯后一階的日內(nèi)波幅，TR_1為滯后一階的換手率。依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)慣例，對于大樣本數(shù)據(jù)(n>30)，以t>1.700為標(biāo)準(zhǔn)確定顯著性。

傳統(tǒng)的信息交易概率模型主要考察買、賣交易的筆數(shù)，而沒有考慮每筆交易的數(shù)量。Jones等[32]認(rèn)為，報(bào)價驅(qū)動市場的交易次數(shù)幾乎可以解釋波動現(xiàn)象的全部，而每筆交易的大小甚至總交易量對波動的解釋力都相對不足。因?yàn)閳?bào)價驅(qū)動市場中的做市商面對的是獨(dú)立訂單，所以會對直觀的訂單筆數(shù)變化更敏感。但在指令驅(qū)動市場，買、賣訂單的區(qū)分很難再簡單地以筆數(shù)來衡量，市場整體所關(guān)心的也不再是一個個單獨(dú)的訂單，而是等待以不同價格成交的不同數(shù)量的委托買、賣訂單的集合。因此，本研究選取的是內(nèi)、外盤的總交易量指標(biāo)，同時為了避免不同股票流通盤大小的差異，本研究以各股票單位時間內(nèi)的平均交易量為標(biāo)準(zhǔn)對交易量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將交易量化為等價的交易筆數(shù)。實(shí)證結(jié)果顯示，當(dāng)所取單位交易量標(biāo)準(zhǔn)小幅變動時，不會影響模型的估計(jì)結(jié)果。

以2010年1月600000的日交易數(shù)據(jù)為例，除去元旦假期和周末，2010年1月共有20個有效的日交易數(shù)據(jù)。將內(nèi)、外盤交易量以及流通股指標(biāo)和外生信息狀況概率代入似然函數(shù)，可以得到表2所示的估計(jì)結(jié)果。

表2 改進(jìn)的信息交易概率模型的估計(jì)結(jié)果Table 2 Estimation Output of the Improved PIN Model

表2的估計(jì)結(jié)果顯示了在交易數(shù)據(jù)背后的市場信息結(jié)構(gòu)和交易者特征，該股票每天大概有1.917%發(fā)生交易，被信息交易者關(guān)注而發(fā)生的交易比例有近16.130%，而剩下的近84%的交易是由非信息交易者提出的，非信息交易者買入、賣出和不交易的比例分別為28.001%、29.108%和42.891%。

6 信息交易概率指標(biāo)的估計(jì)結(jié)果及統(tǒng)計(jì)特性分析

運(yùn)用同樣的方法，本研究對每一支股票的信息狀態(tài)和信息交易概率參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并通過統(tǒng)計(jì)箱圖和描述統(tǒng)計(jì)分析直觀地展示了不同時段、不同樣本信息交易概率的波動范圍和離散程度，具體見圖4、圖5以及表3和表4。

從圖4和圖5的截面和時序統(tǒng)計(jì)箱圖可以看出，各樣本、各時段的信息交易概率的平均水平都在15%～35%之間，即在通常情況下，市場中各股票發(fā)生的交易中大概有15%～35%的交易量是由信息交易者提出的，這樣的信息交易比例應(yīng)該比較適中。從取值范圍看，各樣本、各時段的信息交易概率的變化幅度及其取值分布情況的差異都比較大。信息交易概率超過50%的情況并不少見，個別樣本某些時段的信息交易概率甚至接近80%。這說明在某些情況下，信息交易者會在市場中占主導(dǎo)地位，他們的交易會影響市場整體的走勢。因此，不能因?yàn)槭袌龃蠖鄶?shù)情況下的正常就忽視其中潛藏的信息風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。

為了更全面、準(zhǔn)確地把握市場中信息交易概率的水平及其變化情況，本研究進(jìn)一步對估計(jì)結(jié)果進(jìn)行時序和截面統(tǒng)計(jì)。均值和方差分別顯示了信息交易概率的平均水平和取值的離散狀況。偏度和峰度主要反映信息交易概率取極端值的概率，峰度越高，分布曲線的尾部也就越厚，信息交易概率取極端值的概率就越大；偏度越高(低)，信息交易概率就更有可能取到較大(小)的極端值。

各樣本的截面統(tǒng)計(jì)結(jié)果按均值排序可以得到表3所示的結(jié)果。從表3可以發(fā)現(xiàn)，信息交易概率水平相近的個股，其所屬的類別也具有一定的相似性。信息交易概率水平較低的股票(如安信信托、貴州茅臺、中興通訊、中儲股份等)，其標(biāo)的資產(chǎn)主要是與金融、物流和資源等與稀有壟斷資源相關(guān)的公司，這些公司較強(qiáng)的競爭優(yōu)勢和行業(yè)壁壘，加上所處行業(yè)較高的市場集中度，使利用信息對這些股票進(jìn)行炒作的可能性相對較小。因此，這些樣本信息交易概率的均值和方差都較小，即這些股票的信息交易概率相對較低，且波動幅度不大。相對而言，信息交易概率水平較高的股票(如深南電A、隆平高科、北京旅游和華新水泥等)主要屬于能源化工、高新科技、房地產(chǎn)相關(guān)和旅游行業(yè)，這些行業(yè)的特點(diǎn)是市場參與者較多，發(fā)展較快，話題性較強(qiáng)，容易被炒作而成為信息交易者關(guān)注的對象，所以這些股票自然擁有較高的信息交易概率。同時，這些股票較大的方差也反映了其信息交易概率分布較高的離散程度，這意味著信息交易者會在不同時期給予這些股票不同程度的關(guān)注，這是投資者對這些股票較強(qiáng)的投機(jī)傾向的反映，這些股票應(yīng)成為信息不對稱風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和管理中重點(diǎn)關(guān)注的對象。信息交易概率中等的股票(如九芝堂、中國聯(lián)通、深圳機(jī)場和美的電器等)大多為醫(yī)藥、家電、公用事業(yè)等與民生相關(guān)的行業(yè)，這些股票的標(biāo)的資產(chǎn)大多沒有太大的壟斷優(yōu)勢，話題性也相對較弱。從偏度和峰度看，市場中大多數(shù)樣本都具有正偏和尖峰厚尾的分布，即使有個別偏度或峰度小于0的樣本，其負(fù)偏和平峰的程度都非常低，更直接地說明市場中的信息交易概率風(fēng)險(xiǎn)不可忽視，即使大多數(shù)的情況下信息風(fēng)險(xiǎn)不會對市場造成太大影響，但信息不對稱水平突然發(fā)生異常升高的狀況并不是小概率事件，圖4和圖5中許多過大的異常值正是正偏和尖峰厚尾分布的直觀反映。

圖4 各股票信息交易概率箱圖Figure 4 Boxplots of Each Stock′s PIN

圖5 各月份信息交易概率箱圖Figure 5 Boxplots of Each Month′s PIN

表3 各股票信息交易概率統(tǒng)計(jì)表(按均值升序排列)Table 3 Statistical Table of Each Stock′s PIN (Ascending Means)

表4 各月份信息交易概率統(tǒng)計(jì)表Table 4 Statistical Table of Each Month′s PIN

從時序角度看，圖5各月份信息交易概率的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)箱圖顯示出一定的季節(jié)趨勢，對信息交易概率按月份統(tǒng)計(jì)可以得到表4所示的結(jié)果。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，PIN數(shù)值最低的3個月份依次是5月、11月和8月，這3個時間分別與股票的年報(bào)、半年報(bào)和季報(bào)的業(yè)績公布時間有關(guān)。一般來說，一季度季報(bào)要在4月底公布完畢，半年報(bào)是在7月起至8月底公布完畢，三季度的季報(bào)需要在10月底公布完畢，而年度報(bào)告則需在第二年的1月中旬起至4月底公布完畢。因此，每年的5月、8月和11月應(yīng)該是上市公司信息集中披露完畢之后未公開信息最少的時刻，這些月份較低的信息交易水平合乎市場實(shí)際。而PIN數(shù)值最高的2月則與春節(jié)較長的年假休市有關(guān)，因?yàn)樵谳^長的不可交易時段會有大量的信息發(fā)生，這些私有信息的存在增加了信息交易者憑借自身的信息優(yōu)勢獲利的機(jī)會，信息交易概率相對較高也是正常的。因此，為了維護(hù)市場的公平和穩(wěn)定，相關(guān)監(jiān)管者應(yīng)該在業(yè)績公告之前的時段和較長的休市時段更多關(guān)注信息風(fēng)險(xiǎn)。

7 結(jié)論

本研究在詳細(xì)考察信息交易概率模型的建模過程和假設(shè)條件的基礎(chǔ)上，通過重新梳理信息交易者和非信息交易者在不同信息狀態(tài)下的訂單提交狀況，提出考慮異質(zhì)期望、交易活躍度和外生信息狀態(tài)概率的改進(jìn)的信息交易概率模型。實(shí)證結(jié)果表明，所構(gòu)建的模型可以較好地刻畫市場的實(shí)際信息狀況，中國證券市場的信息交易概率水平與標(biāo)的資產(chǎn)的壟斷優(yōu)勢和話題性相關(guān)，壟斷優(yōu)勢越強(qiáng)的股票信息交易概率越低，話題性越強(qiáng)的股票信息交易概率越高。因此，在防范信息風(fēng)險(xiǎn)時，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注話題性較強(qiáng)的版塊，特別是股價比較容易受輿論影響波動的個股。從時間上看，信息交易概率的變化也會受公告時間的影響，公告信息發(fā)布前后的信息交易概率變化較大，公告信息發(fā)布之后的信息交易概率會大幅減小。因此，相關(guān)管理者應(yīng)該加強(qiáng)公告信息發(fā)布機(jī)制的制度建設(shè)和監(jiān)管，在公告信息發(fā)布之前的時段更多關(guān)注市場波動和信息動向。

本研究構(gòu)建的模型是在經(jīng)典的信息交易概率模型的基礎(chǔ)上，針對此類信息模型對外生信息狀態(tài)的依賴問題以及經(jīng)典模型對信息交易者在無信息狀態(tài)下的行為特點(diǎn)考慮不足的問題提出的。通過本研究模型的修正，可以排除市場信息水平波動對信息交易概率估計(jì)的干擾，解決現(xiàn)有的信息不對稱指標(biāo)在不同信息狀態(tài)下可比性較低的問題，從而提高市場信息不對稱水平測度的準(zhǔn)確性。在今后的研究中可以將這一指標(biāo)應(yīng)用到資產(chǎn)定價和風(fēng)險(xiǎn)管理中，深入研究信息風(fēng)險(xiǎn)對資產(chǎn)價格行為的影響，并對信息風(fēng)險(xiǎn)的管理提供理論支持。

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StudyonMeasuringInformationRiskBasedonanImprovedPINModel

Yang Baochen1，Guo Can1，Chang Jianyong1,2

1 College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072, China 2 Capital Norman University, Beijing 100048, China

Measuring information asymmetry accurately is the research basis of financial market′s information asymmetry issue. Based on the modeling and assumption of the classical PIN model, this paper examines different order submission behavior of information traders and non-information traders under different information states. Herein, an improved PIN model, which takes the information state probability as the exogenous variable and considers the heterogeneous beliefs and trading activity, is built up. The exogenous information state probability is estimated by Markov-switching vector autoregressive (MSVAR) model, which takes various market trading information into consideration, so the accuracy of the model could be improved. The empirical results indicate that the advanced model is more accurate in measuring the information asymmetry of financial market. First, the probability of informed trading (PIN) is related to the monopolistic advantage and topicality of underlying asset. On one hand, strong monopolistic advantage always results in a lower PIN; on the other hand, high topicality is usually accompanied by high PIN. Furthermore, the PIN vibration is influenced by reports. The PIN is always in a high level before the information being opened to the public, and subsequently decreases significantly after being reported. Therefore, for preventing information risk, it is needed to focus on the stocks that are easy to be influenced by public opinion and to pay more attention on the market fluctuations and the trends of information before announcement of related information released.

information risk；PIN model；trading activity；heterogeneous beliefs；information state

Date:July 17th, 2014

DateOctober 7th, 2014

FundedProject:Supported by the National Natural Science Foundation of China(71171144,71471129) and the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China(20130032110016)

Biography:Dr.Yang Baochen, a Hebei Tangshan native (1966-), graduated from Tianjin University and is a Professor and Ph.D.Advisor in the College of Management and Economics at Tianjin University. His research interests include economic system modeling and analysis, quantitative analysis of the financial markets and fixed income securities management, etc. E-mail：bchyang@tju.edu.cn

F830.9

A

10.3969/j.issn.1672-0334.2014.06.011

1672-0334(2014)06-0121-11

2014-07-17修返日期2014-10-07

國家自然科學(xué)基金(71171144,71471129)；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130032110016)

楊寶臣(1966-)，男，河北唐山人，畢業(yè)于天津大學(xué)，獲博士學(xué)位，現(xiàn)為天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部教授、博士生導(dǎo)師，研究方向：經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)建模與分析、金融市場定量分析、固定收益證券管理等。E-mail：bchyang@tju.edu.cn

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