现券市场做市报价点差的微观特征分析，本文主要内容关键词为：市报论文,微观论文,特征论文,市场论文,价点差论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
金融市场微观结构理论的最初建立起始于1968年Demsetz的学术论文《The cost of transacting》[1]。在该文中作者阐述了这样的一个观点：买卖价差实际上是在有组织的市场中为得到即时交易所支付的成本，这个成本也称为即时性的价格。由于交易实际上都是发生在不同的时点上，因此虽然整个市场可供交易的标的物总量没有发生变化，但在不同的时点上，交易标的物的供求并不是均衡的。这种不均衡的直接反映是交易标的物价格的不断变化[2]。在这一观点的指导下诞生了存货成本理论[3]，即做市商需要存储一定规模的交易标的物以保证交割，点差的大小反映了存货成本的高低。而当今电子交易平台的发达程度，已可做到使做市商存货成本接近于零。并且存货模型没有考虑信息传递与交易策略对价格发现的影响，也就无法解释微观环境下的市场价格形成过程。随后研究者发现，在做市商制度下，做市商设定点差的主要目的是防范知情交易者。但做市商不知道交易对手的类型，只能被动地通过买卖价差以避免和知情交易者交易的损失。因此，只要存在知情交易者，买卖价差就必然存在[4,5]。然而研究结果之间的彼此矛盾暗示着做市报价行为的复杂性。
从业务角度来看，以报价行为研究为代表的金融微观结构理论之所以值得关注，是因为通过借鉴其分析思路和方法，有助于我们加深对市场行为的认识和理解，为改进和提高市场交易服务的水平和内容提供依据和方向。中国外汇交易中心正式运行的数据仓库系统保存了现券市场全面完整的做市报价明细数据，使得定量分析做市商报价行为特征成为可能。本文将着重分析做市报价的点差特征，为后续深入研究做市商的报价和交易行为提供各种可能的切入点。
二、债券选择与点差计算
本文选用报价数据的样本期为2009年8月1日至2009年8月31日，在这一期间发生做市报价的639只债券中，选择了三类报价最为频繁的券种，并按照报价笔数分别取报价最为活跃的2只债券作为代表性样本。
从表1中可以看出，国债、央行票据、政策性金融债三类债券的报价笔数都位于前三名，约占全部现券做市报价笔数的70%，并且这一比例在2009年1月至8月都保持稳定，因此后续分析将针对这三类债券展开。为使分析具有代表性，本文从三类债券中选取了报价最为活跃的2只债券，列示如表2，这六只债券均为固定利率债券。
由于固定收益证券的收益率标示了债权人的投资回报，可将收益率看做是借款资金的价格，因此文中所指价格均为收益率，而报价点差均为报价收益率的点差①。定义报买价和报卖价的点差序列为：
公式(1)表明报价点差取决于报买价和报卖价两个因素。从单个做市商的角度来看，虽然做市商可以设定报买卖价格区间，以保证自己的点差收入，但在竞争性做市制度下，同一债券的不同做市商会根据自身情况给出不同的买卖报价。交易者若可以看到市场的所有价格，则可以选择市场最优的买卖报价进行交易。因此从“做市商制定自身的报买卖价格使收益最大化”与“交易者在所有报买卖价格中使自己成本最小化”这两个角度所计算出的报价点差是不相同的，后者反映了市场层面为交易需求者所能提供的最低成本。因此笔者采用如下的报价点差计算公式：
根据报买卖价格优劣可以排列成买卖两个方向的报价队列，利用买卖队列中相同位次的价格点差可以计算出一列报价的点差队列。由于该序列点差具有快照特征，因此本文称为静态报价点差。静态报价点差可以较好地反映某一时点上的市场供求状况，但不能反映出成交行为对于市场供求的影响。为了弥补静态报价点差仅能反映某一时点上截面信息的不足②，本文在每一笔报价发出和撤销（或完全成交）的时点都计算一次最优报价点差，由此得到高频的静态点差序列。
三、点差分布
以政策性金融债(080222)为例，图1描绘出了该券在2009年8月份内所有交易日的静态报价点差的分布情况。红线为最优报价的中间值，数值参考右轴。左轴为点差，每个蓝色箱线是对一个交易日内所有报价点差的分布统计：中间位置的方块覆盖了当日出现的报价点差均值上下共50%的范围，方块内的横线标示了该日点差平均值，而箱线图上下尾线则标示出当日均值上下95%的点差变动区间，超出95%以外的报价点差用蓝色实心点标出。从图1中，可以发现以下几个事实（其余债券的箱线图略）。
1.总体来看，现券市场每个交易日的做市报价点差均值均保持在2BP～3BP区间内，50%的点差集中在1BP～3.5BP区间内，而95%的点差集中在0BP～5BP区间内。这表明现有做市报价机制能够产生稳定的报价点差，有利于货币市场提供持续稳定的流动性交换的定位；
2.从点差波幅来看，比较多的交易日报价点差波动程度较大，最高波幅可达5个点差（例如2009年8月7日），这从一个方面表明各做市机构对于该券的流动性供给意愿和供应能力存在较为显著的差异。但在竞争性做市制度安排下，单个做市机构做市意愿和做市能力的差异被市场以汇总择优的形式弱化了，因而交易者总是能够寻找到合理且持续的买卖报价；
3.结合点差和中间价来看，当最优中间价发生变动时，点差的波动幅度也随之增大，但当日的点差均值却保持稳定。这是因为，作为衡量市场做市效率的最优报价点差，直接受到最优报价的影响（见公式(2)）。即当最优报价变化时，点差必然随之变化，但报价变动日的当日点差均值变化最多仅为1个点差，这可以理解为做市报价方能够在日内吸收理解价格变动所包含的信息并恢复稳定的报价点差。但从日数据中我们只能观察到整个市场对于价格变动的反应的结果，很难观察到某一家做市商应对价格变动的反应过程；
4.极少数最优报价点差表现为负值，即市场上的最优报买价低于市场上的最优报卖价，存在免费套利的机会。以080222为例（见表3），两个负点差的发生时刻为2009年8月7日的9:03:16和10:10:31，分别在73秒和51秒后消失（被成交或被撤销）。其余5只债券也分别出现程度不同的负点差情况，国债080026出现了三次负50BP的点差。由此可见，做市商需要进一步提高捕捉市场报价行情的能力，以免出现负点差而导致不必要的损失。
四、相关性
相关系数可以用于定量地描述两个变量线性变动一致性程度，相关系数的符号反映两者是同向变动还是反向变动，数值大小则给出了两个变量变动方向一致性的定量描述。对于两个变量序列X(t)和Y(t)，则其相关系数corr(X(t)，Y(t))的计算式如下：
其中Var(X(t))、Var(Y(t))和cov(X(t)，Y(t))分别表示变量序列X(t)和Y(t)的方差和协方差，由于分母是两个变量的标准差乘积，因此相关系数的取值范围为-1至1之间。计算公式(2)给出的直观认识是：点差应和最优报买价保持较强的正相关性，且与最优报卖价保持较强的负相关性，但随后的分析发现事实并非如此。
表4左起第2至4列给出了6只债券8月份的报价点差与最优报卖价(YTM_S)、最优报买价(YTM_B)相关性。从数据上看，点差并没有和最优报卖价存在较强的相关性，虽然央票(0801047)点差与最优报卖价的负相关系数达到-0.76，但其余债券均为-0.3左右，政策性金融债(080221，080222)还出现了正的相关系数，这与式(2)给出的直觉认识并不一致；而点差和最优报买价也没有很强的相关性，最高为0.58(080026)，而最低仅为0.02(0801047)。而最优报卖价(YTM_S)与最优报买价(YTM_B)的相关系数普遍较强，最小为0.54(080026)，这表明在报价撤销或成交后，做市商倾向于同时抬高或压低双边报价以避免持续被点击成交。
对照最优报价和点差序列图，笔者发现点差具有不同的变化特征：(1)国债080018较符合直觉认识，即点差和报卖价负相关，与报买价正相关（见图2）；(2)而央行票据0801047在上半月和下半月的报价特征存在较大变化，上半月与国债080018的报价特点类似，点差与报卖价出现非常显著的负相关，但与报买价的相关性很弱，这可能是因为报买价已经达到市场认可的保留收益率水平所致；(3)国债080026的报卖价一直保持稳定，但报买价却多次出现低于报卖价的情形，点差也随之大幅跳水，可能由于某做市商需要从市场吸收筹码，或是做市商的报价策略没有实现市场最优等原因所导致。
五、日内波动性
波动性一般指统计学上的标准差（或方差）。在金融市场分析中，标准差主要用于度量资产价格的变化幅度，因为市场价格变化直接决定了交易者和做市商的盈亏状况，故一般将标准差作为市场风险的评价指标。其具体的计算公式如下：
考虑到做市报价行为特征是基于市场行情的变化而发生的，市场行情的时效性决定了点差的波动性具有强时效性，常规的以交易日为单位时间窗口不足以反映价格的日内波动特征，对于分析和研究微观层面做市报价策略的参考意义不大。因此，笔者将时间窗口定为60分钟，并在每个时间窗口计算一次标准差。一般情况下，均值水平上下两个单位的标准差能够覆盖95%的点差波动范围③。图3列示了6只债券按小时统计的点差均值和上下两倍波动性的区间。图中可以发现各只债券的点差均值都保持相当平稳的态势，但波动性差别较大：央票0801017和政策性金融债(080221，080222)几乎在每个小时段内点差都有较大的变动范围，而国债(080018，080026)和央行票据0801047的报价点差则相对稳定，仅在极少的小时段内出现大的波动。
值得注意的是，在点差波动性序列图中，可以观察到点差的波动性具有明显的周期性，并且周期约为8～10小时，表明点差波动性具有显著的日内效应。为得到较为直观的结果，笔者假设波动性和小时段存在二项式关系，并对各券进行回归分析，将回归结果叠加图上作为参考。
图3 按小时统计的点差变动
以央票0801017为例，图4中的横坐标表示小时段，纵坐标为点差标准差。散点为各点差标准差值的描点，曲线为回归线，上下方的虚线给出了95%的置信区间，详细的回归方程列在下方。
回归方程的结果表明所有的点差标准差对小时段具有明显的凹性，因为其二次项系数均为负数。由一阶条件可以发现，回归方程都有最大值的内部解，表明小时段的波动性在开盘时较小，在盘中时达到最大，随收盘时段临近，波动性逐渐减小。这种波动性的时间凹性从一定程度上层示了市场对价格信息的吸收理解过程，即：前日的价格信息在当日收市后被理解，当日开盘市场对于价格的看法较为一致，因而开盘时点差波动性不大；但随着交易持续，各做市商的成交情况不同，各自接收到的价格信息也不相同，市场对于价格理解就出现差异，表现为点差波动性加大；而在接近收盘时刻，随着当日新的价格信息逐渐释放，市场对于价格的看法逐渐恢复一致，各做市商的报价调整趋于稳定，因而市场的点差波动性降低。
六、时间持续性
由于报价点差会随着做市商报价的更新而不断变动，而做市商的竞争关系也会驱使做市商更主动地报出市场最优价，这种竞争性的强烈程度可从最优点差的有效持续时间长度来体现。具体可以分为两种情况。
其一，在市场的报价点差趋于稳定时，优于市场公允报价的价格将会很快消失。例如某做市商在得到当前市场的最优报价后，报出了比当前市场现有报价更好的价格，这就使得市场最优点差缩小。这一价格发出后，会立即吸收该价位上所有可成交的交易量，而做市报价的量若小于该价位的待成交量，则这一价格会在最后一笔可成交交易发生后消失，市场重新回到原先的最优报价，最优点差也相应加大。整个过程表现为市场最优点差经过很短时间的收缩后回复。
其二，做市商通过报价寻找市场公允报价时，各家做市商会根据自身情况对报价更新，点差不断收缩。例如A做市商会根据市场中的报价提供更好的价格，随后B做市商会观察到市场中的报价发生了变化，进而会考虑更新报价，依此类推直到所有做市商都认为无法提供更优报价时，市场点差不再收缩，这时就达到了均衡。
利用前文得到的带有时间标签的市场最优点差数据，可以非常便利地计算出每一个点差的持续时间④。笔者对所有最优点差的有效时间（以分钟为单位）进行了统计（见表5）。从表5可以看到6只债券最优点差的平均持续时间在30～48分钟之间。这或许与做市商30分钟内需进行报价的制度性安排具有内在联系，或仅是一种偶然，有待进一步剖析单个做市商的报价行为才能找到确凿的依据。
从分位数来看，6只债券的50%的分位数均不足4分钟，25%的分位数均不足1分钟，这表明市场中对于这些券的报价还是非常活跃的，有50%的市场最优点差会在4分钟内出现并消失，有25%的最优点差会在3～37秒内出现并消失。另一方面，6只券几乎都有5%的点差保持了1小时以上才消失。可见，做市报价既有持续平稳的整体印象，也有快速更新的特点。
由于竞争性报价，点差变动会出现连续放大或缩小。因此，笔者将各只债券的点差连续放大和缩小的时间整理出来，并进行了统计，结果见表6和表7。表中“次数”列表示：从平均意义上，点差连续缩小／放大的过程要经历多少次点差变动；”均值”列表示点差的一次放大或缩小过程所需要的时间，其后的标准差与分位数均是对过程所需时间的统计。
以国债080018为例，表6中显示，其点差缩小过程中平均会出现2.2次点差变动，需要52.33分钟，但分位数显示50%的点差缩小只需要16.62分钟，75%只需要34.98分钟；而表7显示其点差放大过程中平均会出现1.2次点差变动，需44.55分钟，但50%的点差扩大在5.85分钟内即可完成，75%的需要29.20分钟。
综合6只债券的结果，可以看出点差缩小的变动次数基本要比点差放大的变动次数多1次，这意味着点差缩小的趋势要大于点差放大的趋势；而分位数的统计表明，点差缩小需要更长的时间，相同分位数下，点差缩小时间要比点差放大时间多10～20分钟。这表明在市场点差逐渐缩小的驱使下，做市商需要更多时间来报出优于市场的报价（50%的新报价约需8～15分钟才报出），以进一步缩小最优报价点差；而对于市场点差扩大的情形，做市商则会非常敏感。在市场最优点差发生1.1～1.3次扩大变动时，就会发出报价（50%的新报价约需1～2分钟出现），进而结束点差放大的趋势。
七、总结
理解和运用最优点差持续时间的规律特征对于市场各方都有重要意义。做市商需要考虑如何更好地完成做市义务，交易者则会希望提高捕捉最优价格的能力、降低交易成本，监管者关注市场配置资源的效率、制定更完善的考核和评估机制。本文对最优报价点差的微观特征进行了一定的分析，主要的结论如下：
第一，竞争性做市制度可以明显地降低市场的最优点差，并将其保持在非常稳定的范围之内。由于采用了价格驱动的交易机制，不同债券的点差之间并没有表现出显著的相关性，主要取决于该券的做市商报价习惯。
第二，逐笔报价点差存在日内波动性和周期性。开盘时期的点差波动性较小，但随着交易进行，各做市商接收到的成交信息不尽相同，导致盘中点差波动加大，而在收盘时，当日的价格信息基本反映完毕，点差的波动性恢复至开盘水平。
第三，最优报价点差能够持续的时间是不断变化的，从时间上看。25%的最优点差在1分钟内会出现并消失，也有15%的最优点差能够持续25分钟以上。
第四，分析中还发现了一定比例的零点差和负点差，这表明这些做市报价并没有实时地参照市场行情，可能的原因有多种，如未得到最新行情、报价策略不完善等，有待进一步深入分析。
注释：
①由于报价和收益率成反比例关系，正常情况下报卖价要高于报买价，而报卖收益率要低于报买收益率。
②与静态报价点差相对应的概念是动态报价点差。即市场最优报价会随着不断成交而消失，新的最优报价所得到的报价点差与原先的次优静态报价点差一般不同，即市场中的动态报价点差还受到当前已发生交易量和交易方向的影响。因此静态报价点差可以理解为时点上的快照，而动态报价点差则是不同时点上静态报价点差的变换过程。
③这是在点差服从正态分布假设下得到的结论，正态分布是最普遍最简单的分布。但由于金融数据的分布一般具有明显的尖峰厚尾特点，因此两倍标准差范围只能作为参考，详见下文波动性的数量分析。
④特别地，对于连续相同价格的报价记录，点差的持续时间为第一条记录开始时点到末笔记录的结束时点。