基于一般信息結構的非對稱信息交易模型

　　我們建立并求解了兩個基于一般信息結構的非對稱信息交易模型。相關工作建立于筆者所發(fā)表的英文論文以及未發(fā)表的部分工作論文基礎之上。 在**個模型中，市場有若干不同的內部交易者，既有擁有完全信息的內部交易者，又有擁有不完全信息的內部交易者。本模型結果已經全部包含了凱爾（Kyle（1985））模型， 霍頓和沙拔曼（Holden ，Subrahmanyam（1992））模型，以及駱（Shunlong，Luo（2001））模型的所有結果。此外，我們還得出很多這些模型所不具有的結果。 比如從對所有結果進行的直接連續(xù)化和漸近連續(xù)化的表述中我們會發(fā)現：對不同信息持有者，持有信息越精確的交易者其信息釋放速度越快; 而過度自信的交易者交易會隨著自信水平的提高變得更加激進；我們所做的一個創(chuàng)新性貢獻是：在求解極限和連續(xù)情況時，我們使用了不同于前人的方法，即漸近連續(xù)化分析方法。我們利用此方法所得到的結果可以回答以下重要問題， 當交易頻率越來越快時，市場深度，市場流動性，價格有效性，交易策略，交易利潤這些均衡結果是以多快的速度趨于連續(xù)交易時的均衡結果的？而這些問題的回答是用直接連續(xù)化方法得不到的。 在第二個模型中，我們研究了具有分布不確定性質的一類私有信息。這類私有信息前人并未做過研究分析。在前人研究中，代表私有信息的是公司清算價值變量，內部交易者是確定知道此變量實現值的，而其他人只知道此變量的分布函數，并不知道此變量的實現值。我們研究了一種更普遍的情況，即內部信息交易者知道私有信息變量的分布函數，而其他人不知道此變量的分布函數，即他們面臨不確定性的問題。具體而言，分布函數中的均值是作為私有信息的，只有內部人知道此均值，其他人由于不知道此均值從而無法獲知私有信息變量的分布函數。 通過求解均衡結果以及其極限，并利用數值模擬的方法，我們發(fā)現，在此類私有信息的假設下，交易者的交易強度隨著時間趨于市場關閉時刻而增強，市場交易成本在交易結束前大部分時間保持常數水平，但在交易臨近結束時會變大，市場價格揭示私有信息的速度則接近常數。

　　周德清：中科院數學與系統科學研究院 應用數學所博士，中央財經大學金融學院 講師， 副教授；研究方向：市場微觀結構，行為金融學，博弈論，隨機過程的統計推斷，。講授課程：金融工程，期貨與期權，應用隨機過程，博弈論與信息經濟學，運籌學，公司理財。主持基金： 續(xù)時間隨機過程的統計推斷（編號：20110490240，博士后科學基金，3萬）；過度自信理論與內幕交易研究（編號：11301563， 國家自然科學基金青年基金，22萬）；中央財經大學金融學院科研資助基金 （10萬）;