市场微观结构理论研究综述，本文主要内容关键词为：微观论文,理论研究论文,结构论文,市场论文，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。
H.Demsetz于1968年发表了《交易成本》一文，证实指令的流动与约束指令成交的规则会影响均衡价格行为，由此正式奠定了证券市场微观结构理论的基础。市场微观结构理论就是研究如何把投资者的潜在需求转化为现实的价格和成交量的过程。对市场微观结构的研究非常重要，它有助于评价市场规则的效率与市场质量的高低。在最近的20多年中，众多影响证券业发展的因素，如市场结构、电子计算机技术、市场监管等所发生的快速变化，都使得市场微观结构理论得到了前所未有的发展。
一、价格形成
市场微观结构理论的一个核心内容就是对交易机制，即价格形成方法的研究。交易机制的关键功能在于，能够在有效交易规则的约束下通过“黑箱”将投资者的潜在需求转化为已实现的价格和成交量。不同的交易机制在价格发现过程中所起的作用是不同的，各交易机制所允许的指令类型、交易发生的时间、指令递交时投资者所能获得的信息数量与质量以及对做市商提供流动性的依赖程度也是不同的。
当前世界各交易所采用的交易方式大致可分为报价驱动(quote-driven)和指令驱动(order-driven)两大类。美国的NASDAQ以及伦敦的国际证券交易所等都属于报价驱动交易机制。在这种市场上，投资者在递交指令之前就能够从做市商那里得到证券价格的报价。这种交易方式主要由做市商充当交易者的交易对手，主要适合于流动性较差的市场。与此相反，在指令驱动制度下，投资者递交指令要通过一个竞价过程来执行。我国各大证券交易所以及日本的东京证券交易所等都采用这种交易方式。在指令驱动机制下，交易既可以连续地进行，又可以定期地进行。前者主要指连续竞价(continuous auction)，投资者递交指令可以通过早已由公众投资者或市商递交的限价指令立即执行。既然指令到达就能够成交，因而这个机制是连续性的；定期交易主要指集合竞价(call auction)。在这种方式下，投资者递交的委托指令并不立即成交，而是存贮起来累积到一定的时间，最后以一个统一的市场清算价格执行。
对不同价格形成方式的实证研究大多集中在市场流动性上。在连续竞价市场和市商市场上存在着明显的买卖报价差(bid-ask spread)，这个价差可用来度量市场流动性。众多的检验（Keim & Madhavan,1996等）发现，连续竞价交易中的价差比较小；在集合竞价交易中不存在明显的买卖价差。Amihud et al.(1997)发现，特拉维夫证券交易所在引入连续交易机制之后也产生了正的异常收益。他们把此归因于连续交易制度具有较高的流动性。另外，他们还发现，有证据表明连续交易的引入提高了市场效率。在价格形成效率方面，E.Theissen(2000)的理论与实证研究表明，集合竞价在汇总不同的信息上是有效的交易机制。集合竞价中的信息汇集优势说明在基本面面临较大的不确定性以及市场可能失败时，集合竞价特别具有价值。因而很多连续性交易市场在不确定性比较大时，如开盘、交易暂停之后的再开盘时都使用单一价格的集合竞价机制。报价驱动市场中的做市商其主要功能就是价格发现，提供流动性和连续性，并稳定证券交易价格。理论研究(Madhavan,1992)表明，当市场中信息不对称到一定程度时，市商可能退出市场，从而导致市场失败，不能继续交易，但这时如果转换为集合竞价方式能够使得市场重新开始交易。
二、买卖报价差的决定
在市商市场中，市商报出两个价格：他们将要买进证券的出价(bid)和将要卖出的要价(ask)，两者之间的差额就是价差。Demsetz(1968)解释，市商在有组织的证券交易所中提供即时性的服务，买卖报价差就是他们在竞争之下提供流动性服务的合理收益。市商市场中，市商扮演着被动的角色，他们面对变化的市场环境只能简单地调整买卖报价差。买卖价差模型可分为两种：一种是库存模型，该模型认为买卖报价差与市商面临的库存持有成本有关；第二种为信息不对称模型，该模型认为价差来自市商面临的逆向信息成本。
Smidt(1971)认为，市商并不像Demsetz所描述的那样是即时性的被动提供者，而是能够根据他们的库存水平变动积极地调整价差。尽管市商的主要功能是提供即时的流动性服务，但市商通常在价格设定上也扮演了积极的角色。因为他们要保证库存快速换手，绝不能在买卖的任何一方上累积多余的头寸。否则，如果持有股票不足将不能交易，所持股票过多则将遭受价格反向变动带来的损失。在此模型中，以最大化单位时间预期平均盈利为目标的市商把价差作为一种机制来设置以维持他所合意的库存水平。
随着信息经济学、理性预期和不完全竞争等理论的发展，国外学者构建了很多有关信息的到达、散布与处理对市场价格影响的模型。当把这些理论与市场微观结构联结在一起时，就发展了买卖报价差的信息不对称模型。该模型假定市商面对两种类型的交易者，一种为流动性交易者，另一种为知情交易者。他们之间的区别在于，流动性交易者没有特别的信息优势，而知情交易者拥有私人信息。知情交易者凭借其信息优势在与非知情交易者的交易中获利，而市商平均来说输给知情交易者，但从与流动性交易者的交易中得到补偿，因而价差包含信息成分。Glosten & Milgrom(1985)、Easley & O'Hara(1987)等发展了这类模型，在这些模型中，买卖报价差纯粹是一种信息现象，而指令规模传递了重要信息，因为知情交易者倾向于在证券价值偏离时做大宗交易，因而该模型暗示成交量应当拆分为成交频数和指令规模，买卖报价差会随指令规模而递增，随指令频数而递减。
结合上述买卖报价差模型，Stoll(1989)等分析认为，买卖报价差由市商面对的三种成本构成，即指令处理成本、库存持有成本和逆向选择成本。Demetz(1968)和Tinic(1972)确定指令处理成本是由交易和清算费用、薄记与内勤成本、市商的时间和努力以及其他商业事务构成。可见，交易越活跃的股票其指令处理成本（交易前）也应越低。指令流的失衡导致了买卖报价差的第二部分——库存持有成本(Stoll,1978)，它是市商为能适应交易而持有必要库存股票的成本。指令失衡的均衡过程导致市商库存头寸偏离最优水平，偏离越大，库存持有成本也越大，买卖报价差也越宽。Copeland & Galai(1983)、Easley & O'Hara(1987)根据信息不对称和知情交易者因素而提出逆向选择成本，市商在价差中包含了逆向成本以弥补与知情交易者交易所遭受的损失。价差中的逆向选择部分与市场中的信息流动密切相关，因而从事信息含量研究时这是最感兴趣的一部分。
三、市场流动性与指令流
1.交易规模的信息效应。市场微观结构研究中有两个分支致力于研究知情交易是否随交易规模而增加。第一个分支集中于研究不同规模的交易对价格的影响。Barclay & Warner(1993)检验了发生在大、中、小三类交易规模中累积价格变动的比例，他们发现大多数的价格变动发生在中等规模的交易中。这个证据支持“秘密交易假设”(Stealth trading hypothesis)，即如果知情交易者诡秘地以中等规模集中指令交易，如果信息通过这些交易揭示出来，则价格变动与中等规模的交易最相关。Lin,Sanger & Booth(1995)发现有效价差中的逆向选择部分随交易规模单调递增。Biais,Hillion & Spatt(1995)运用巴黎证券交易所的限价指令库发现，大量交易引起报价出于库存和信息原因而变动。例如，他们发现如果大的买进指令与卖出报价上提供的所有股份成交，结果将导致卖出报价的提高，但没有立即下跌（如果仅仅是短期的库存影响，应该立即下跌），买进报价也趋向于增加，这反映了交易中的信息效应。总之，研究支持交易规模与知情交易的发生存在正向关系。
Jones,Kaul & Lipson(1994)开创了相关研究的第二分支。他们把Nasdaq股票每天的成交量分为交易频数和平均交易规模两部分。在交易频数保持不变的情况下，发现波动与交易规模之间不存在关联关系。既然波动与信息流密切相关，且他们又发现交易规模与波动之间没有关联，因而得出结论认为，除了包含在交易频数中的信息之外，交易规模没有向市场参与者传递任何信息。然而，Huang & Masulis(1999),Chan & Fong(1999)的研究却确认了交易规模在成交量与波动关系中的重要性。Huang & Masulis(1999)认为，Jones,Kaul & Lipson(1994)计算的是一天中的平均交易规模，毫无疑问这平滑了潜在的差异并降低了信息含量。与其争论一致，他们发现当以小时为单位合计时，交易规模与波动之间具有非常强的正向关系。Chan & Fong(1999)把在NYSE和Nasdaq上市的股票交易和报价数据分成了不同的交易规模种类，检验了不同交易规模的交易频数与价格波动之间的关系发现，股价波动与中等规模交易的频数相关性最强。总之，实证证据支持指令流变动能够解释波动和逆向选择价差变动的假说。
2.指令流和交易成本的季节性。Wood、Mcinish & Ord(1985)以及Harris(1986)发现收益波动在日内成U型分布。既然波动是风险的一种计量方式，以交易成本模型为基础的库存模型表明买卖报价差也应当成U型分布。Jain & Joh(1988)以及Mcinish & Wood(1990)研究发现成交量也存在U型分布。根据已有的研究结果，成交量与交易成本之间呈负向的关系，因而我们又能够预期价差在日内应呈倒置的U型。在第一份对价差的日内研究中，Mcinish & Wood(1992)发现日内价差大致呈U型（作者描述为倒J型）。怎样才能解释日内价差的这种形式，库存模型认为专业商对库存失衡做出反应放宽了他们的价差。如果在交易过程中失衡累积起来，那么价差在收盘时应更大。信息模型认为，既然价格对非知情的流动性交易者来说是重要的信息来源，当市场初次开盘交易时，知情交易者具有最大的信息优势。因而，逆向选择成本应在交易日开始时最大。很多学者对这种信息影响提供了实证证据。
Chung、Van Ness(1999)把限价指令库分拆成公众提供的限价指令和市产提供的股份。他们发现专业商在早上参与交易最为积极，正如信息反映在价格中一样，专业商直到大约中午才收敛价差，之后保持稳定。既然专业商设置的价差在邻近收盘时并没有增加，他们的研究发现就不支持库存模型对U型价差的解释。然而，Bessembinder(1994),Huang & Masulis(1999)发现，在外汇市场中邻近交易结束时，价差中的库存成本部分非常明显，并且比较大。
总之，指令流和交易成本的日内型式表明，交易能够揭示信息，这导致逆向选择成本在一天中逐渐减小。邻近交易结束时的价差增加说明，市商在其后非交易期间持有库存的成本或风险增加。
四、市场结构与市场质量
市场结构就是指监管交易过程的一系列交易规则，如最小变动价位的限制、交易连续性的限制与交易执行的位置等，它们能够影响价格形成和交易成本，而且直接关系到市场质量（如价差、流动性、波动性等）的高低。
1.最小变动价位。为向海外开放市场交易，美国Nasdaq市场和NYSE的大多数股票报价和交易的最小变动价位分别在1997年6月2日和1997年6月24日都从1/8美元降到了1/16美元，这是在美国205年交易历史上对最小为动价位做出的第一次修改。从2000年8月28日开始同一专业商下的7只股票开始实行小数化定价(decimal pricing)，截止到2001年1月29日，所有股票都提前按照SEC的要求实行了小数化定位，最小变动价位全部变为1美分。
Goldstein & Kavajecz(1999)发现，在NYSE采用1/16最小变动价位之后全部限价指令库中的深度下降。Jones & Lipson(1999)以机构交易为样本进行了分析后发现，最小变动价位转向1/16作为对深度有反向影响的一个直接后果是提高了交易成本。NYSE向SEC的报告中(2001)指出，通过最小变动价位变为1美分前的样本与变动后的样本比较，交易成本出现明显下降，这表现在买卖报价差平均下降了一半，有效价差平均减小了43%；其次还发现，交易数量有了比较大的上升，但平均交易规模出现了下降。最后发现，市场最大的成本是透明度出现了下降，因为市场参与者不愿意以限价指令的方式在小数化环境中展示流动性。市场出现了对小数化交易的抱怨，证据表明，进一步的小数化不会提高投资者的福利，长期来看可能会增加投资者的交易成本。
可见，实证证据并不完全支持价格的小数化。正如常规一样，存在着相互消长的关系。尽管通过小数制能够获得较低的价格，特别是对小指令而言降低了交易成本，但执行大宗指令的成本增加，因为小数制对深度具有反向影响。
2.价格限制。从字面上看，每日价格限制就是提前设定价格变动的最大边界，通常包括向上和向下两个方向，价格限制只允许证券价格在单个交易日内在此范围变动。价格限制一般按照上个交易日收盘价的一定百分比来设计，但也有为数不少的市场采用绝对价位设计（如日本东京证券交易所）。价格限制的主要功能是降低股票市场波动，其合理性在于通过约束价格，防止野生的或过度的日内波动发生，从而使市场承受较小的波动。证券监管部门正是希望籍此能够达到降低股票市场风险、保持股票市场稳定、保护投资者利益的目的。
从理论上来分析，价格限制作为向投资者提供冷却期的一种措施，允许投资者重新评价市场信息并形成新的投资策略。另外，价格限制允许失衡指令的公开，从而有利于吸引价值型交易者。从这两方面看，价格限制能够免受剧烈的价格振荡。但Kyle(1988)和Fama(1989)认为，当触及价格限制时，有关价格的均衡位置不确定，这反过来又会增强价格波动，因而严格的价格限制实际上可能会引起更高的波动水平。对此，Kim(1997)利用东京证券交易所达到价格限制的股票为研究样本，同时选择了在样本股票达到价格限制日近乎达到限制的两组股票为控制样本发现，价格限制不但不能降低市场波动，反而会延缓价格发现的过程、造成波动溢出并干预了交易本身，降低了市场流动性。
总之，有关价格限制与市场波动之间的关系虽然没有完全达成一致的结论，但绝大多数的实证研究表明，价格限制并不能降低市场波动，而且也无助于流动性的提高。
五、信息与披露
有关市场微观结构的很多信息研究都集中在信息与披露上。透明度(transparency)可以定义为市场参与者观察有关交易过程信息的能力。这里的信息是指与价格、报价、成交量、指令流来源、市场参与者身份等有关的信息。美国证券交易委员会坚持认为交易和报价信息的公开传播在保证二级市场的有效性和公正性方面发挥了最基本的作用。相应地，所有美国交易所都被要求立即报道所有价格和成交量，并不断更新最优买卖报价。然而世界上不同的市场有不同的要求，例如，伦敦证券交易所和巴黎证券交易所的大宗交易可以延迟90分钟再报道，我国深圳证券交易所则延迟一个交易日再报道。因而，透明度对市场流动性的影响同样成为市场微观结构理论与实证研究的焦点。
Admati & Pfleiderer(1991)给出了一个有关阳光交易(sunshine trading)的模型。在这个模型中，一些流动性交易者能够提前宣布自己交易的指令规模，而其他流动性交易者不允许这样做。他发现，那些能够提前公布其交易的交易者会享受到降低交易成本的好处，因为市场能够正确地推断出它们并不是出于信息驱动而交易。但是，那些不能提前公布其交易的流动性交易者其成本就会提高。从表面上来看，提前宣布意味着交易是非信息性的。但实际上，其他交易者面临的逆向选择成本提高了。Madhavan(1996)研究发现，以披露零星指令流的方式提高透明度能够加剧价格的波动性。其基本原理在于，被露市场系统中有关噪声的信息，提高了信息不对称的影响，从而减少了流动性。从本质上来说，噪声是市场运行所必需的，披露就掠夺了市场的这个润滑剂，市场质量就会因较低的流动性和较高的内在交易成本而降低。然而，透明度能够降低价格波动性，增强市场流动性，在存在大量提供足够噪声交易的市场上，透明度更为有益；但是，在交易冷清的市场上，透明度潜在的逆效应可能最大。
总之，透明度是一个复杂的问题，透明度能够影响指令流的信息性，从而会影响价格发现的过程。透明度越强，价格所包含的信息性就越高。但是，完全透明对市场运行并不一定是有利的。经验证据表明，太高的透明度会降低流动性，因为交易者在高度透明下不愿意暴露自己交易的意图。
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