股票交易的量化交易汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇股票交易的量化交易范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

JEL分类号：G20　中图分类号：F830　文献标识码：A　文章编号：1006-1428(2012)01-0024-04

作为投资者对资本和风险有效配置的实现手段，交易策略一直是资本市场理论界和实务界研究的重要问题之一。随着资产规模的不断增长，机构投资者交易行为对资本市场的影响越来越大。如何在不惊动市场的前提下买进或卖出大额证券并承担较低的交易成本及避免不必要的市场波动，即如何制定科学的、合理的资产交易策略，已经成为机构投资者和证券监管当局关注的问题。随着计算机技术的高速提升、硬件的高速存储能力、软件的高速并行算法以及金融数学的发展，算法交易(algorithmic trading)应运而生，为这一问题的解决提供了帮助。据海外专业机构统计，算法交易在欧美等发达资本市场中已成为主要交易手段。Aite Group LLC的研究显示，算法交易在欧盟和美国的所有股票交易中占到40％，其中在美国的一些市场中，该比重更达到80％以上。

算法交易在中国刚刚起步，与成熟市场相比存在较大差距。这具体表现为，一方面，交易执行技术尚不成熟，目前尚处在初级的算法交易加经验判断阶段，交易大多基于交易人员的经验，主观判断成分占绝大比例；另一方面，系统性地支持算法交易的成熟软件非常少，并且国内对此方面的理论研究还比较薄弱。尽管如此，国内市场日渐扩张的机构投资者资产规模、多样化的投资者需求和各类新型创新产品为算法交易的发展提供了萌芽的土壤。

一、算法交易的概念

算法交易是指把一个指定交易量的买人或者卖出指令放入模型，该模型包含交易员确定的某些目标。根据这些特殊的算法目标，该模型会产生执行指令的时机和交易额。20世纪80年代后期及90年代，美国证券市场的全面电子化成交和电子撮合市场ECN(Electronic Communication Networks)的发展为算法交易提供了发展的前提。区别于程序化交易模型只关注收益和风险的特点，算法交易使用数量化模型，在用户指定基准和约束条件下，通过在冲击成本与等待风险之间的平衡，来算出最佳的交易时机和交易额，并由系统自动执行交易指令。因此，算法交易又称自动交易(Automated Trading)、黑盒交易(Black-boxTrading)、无人值守交易(Robo Trading)。更为严谨地说，算法交易是指遵循数量规则、用户指定基准和约束条件的自动电子交易，包括组合交易(对一篮子股票进行一系列交易)和智能路由(Smart Routing)。

算法交易的内在逻辑在于利用市场交易量的特点。通过一定的数量统计方法，在风险可控、成本可控条件下执行订单。算法交易系统的核心是通过一套计算机程序，在一秒钟内产生若干交易指令(其中许多指令瞬间就可以被取消或被新的指令取代)，来寻求最佳的成交执行路径减小对市场的冲击，以降低市场冲击，减少交易成本。

算法交易的兴起主要受到以下几个因素的影响：

(1)2000年初美国和加拿大的股票最小报价单位由1/8美元调整为0.01美元的“十进制”运动，导致美国股票价差和报价深度的大幅缩小。

(2)电子交易技术和通讯技术的迅猛发展为算法交易提供了技术可行性。

(3)机构投资者管理的资产规模不断增长，其订单相对于市场冲击越来越大，大额订单交易变得更加复杂。

(4)相关的监管部门对交易行为的重视。例如，欧盟MiFID、美国Reg NMS及英国CP176等一系列相关法规的推出与实施推动了算法交易的发展。在上述法令颁布后，纽约证券交易所(NYSE)与伦敦交易所(LSE)的每股订单规模在不断下降，而订单数目迅速增长，表明投资者和证券监管部门逐渐认识到大额订单对价格的冲击影响，为避免交易冲击，投资者开始利用算法交易将大额订单分拆成小额订单进行交易。

二、算法交易的全球发展现状

借助于电脑的高速计算能力，算法交易正在风靡全球金融市场。其交易的证券基本涵盖了市场上包括股票、期货、期权、债券、交易所交易基金(EFT)、外汇等大部分品种。

在欧美成熟市场，算法交易已经成为股票交易的主流模式，大部分的股票交易都是通过算法交易来完成。算法交易的用户主要是经纪商、对冲基金、养老基金、共同基金，以及公司中有自己算法交易系统的自营交易部门。据Elkins/McSherry统计，在美国算法交易已成为基金业界的主流，在2010年，全美90％的投资经理在建立投资组合时至少使用一次算法交易(见图1)。算法交易在欧洲投资界也被大量使用，英国是欧洲地区使用算法交易比例最高的国家，2007年LSE的所有交易中有60％的交易采用了算法交易，有50％的基金经理使用算法交易进行投资管理。

在诸如东京证券交易所、香港交易所和新加坡交易所等亚洲部分成熟市场中，算法交易的发展也很迅速。例如，在日本和香港有超过80％的机构投资者在股票交易时采用算法交易，在2010年香港、日本和新加坡证券市场的算法交易使用率已经超过了30％，并且预测未来增速同样可观。一些亚洲新兴市场的算法交易也有一定的发展，2010年8月4日，雷曼兄弟公司通过印度全国证券交易所提供的直接下单功能(DMA)执行了印度市场的第一笔算法交易委托。

算法交易发展如此迅速，归功于其自身优势，包括：匿名性、减少市场冲击、提高交易执行效率、降低交易成本、减少人力成本、增加投资回报、确保复杂的交易及投资策略得以执行。根据TABB Group的统计，选择算法交易的投资者中，有18％是因为可以匿名交易，其次是可以降低交易成本，占了16％，减少市场冲击和获得最佳成交价量这两者分别占14％和9％。

尽管算法交易存在诸多优点，但其对证券交易所和经纪商交易系统的订单处理能力具有较高的要求，会对交易所系统的安全性产生一定的影响，前文中在Neg NMS法规出台后NYSE订单笔数与换手率出现显著增加的情况就表明了这一点。

三、算法交易应用――交易成本分析

与程序化交易模型通常只关注收益与风险不同，算法交易关注的是被机构投资者忽视的“内生成本”(隐性成本)。而利用算法交易可大大降低内生成本对

投资收益的腐蚀。交易成本分析正是算法交易的应用，是考察投资者的算法交易是否有效的工具之一。所谓交易成本分析是指从算法交易的角度出发，考察投资者证券投资活动中需要付出的隐性成本。交易成本包括外生成本和内生成本。其中，外生成本包括佣金、印花税等，由交易所和监管部门制定收费比率，一般在股票实际交易之前就可以确定大小；内生成本是指股票成交过程中受到市场条件、执行情况等因素影响而产生的成本，也称为交易执行成本，包括机会成本和冲击成本两部分。前者指从投资者下达订单开始到订单执行完毕(或者最终没有执行而撤单)这段时间内的价格风险；后者指订单交易行为对市场价格的影响程度。一般用订单执行前后市场价格的差值来衡量。

一般而言，交易成本分析所指的成本为内生成本分析。Plexus(2007)的研究刻画了美国市场的交易成本的“冰山”模型，指出直接成本(佣金、税费等)约为9BPS，执行差额(价格冲击成本)约为15BPS，交易前成本(机会成本、为交易成本)约为40BPS。这表明内生成本在交易总成本中占有较大比重。

目前，交易成本分析方法分为三类，即基于交易前价格选择的成本分析、基于交易中价格选择的成本分析和基于交易后价格选择的成本分析(见表1)。交易前价格包括：决策时价格、前一日收盘价、当日开盘价、到达价格；交易中价格包括：交易量加权平均价、时间加权平均价、OHLC(开盘、最低、最高和收盘价平均)、交易额加权平均价；交易后价格包括：当日收盘价。

全球范围来看，交易量加权平均价格(VWAP，Volume weighted averaging price)使用最为广泛，其次是执行差额(IS，Implement Shortfall)和到达价格(AP，Arrival Price)。表2以VWAP与IS为例，给出两种算法的优缺点(见表2)。

归纳起来，VWAP的优点在于：应用简单、市场冲击成本较低；其缺点在于：忽视了机会成本、可通过自身交易行为影响基准价格。IS的优点在于：不易操纵、将机会成本纳入评价基准中；其缺点在于：对数据要求较高(需要投资者的决策时间和订单执行情况)、没有具体的执行策略指导而只能单纯作为一种评价基准。

自2005年股权分置改革以来，全流通、红筹股回归、新股IPO等使得A股市场的规模迅速扩大。截至2011年10月底，沪深两市上市公司超过2304家，总市值超过24万亿元。市场的快速扩容也激发了投资者的交易热情，截至2011年10月底，沪深市场投资者开户总数约为2亿户，股票成交金额达4.5万亿美元，全球交易所中排名第三。市场规模和结构的变化直接影响了投资者的交易方法与策略，近年来国内各大券商研究机构对数量化研究逐渐重视起来，纷纷成立相关的研究部门或小组对其进行专门研究，共同基金对数量化投资策略的重视程度也在不断提高。数量化分析不再限于基金的事后绩效评估，而是积极地参与到主动投资、选择股票组合的领域。但是和欧美市场相比，国内由于对算法交易及交易系统认识的缺乏，算法交易还不是很普遍。

本文采用VWAP方法对我国证券投资基金的股票交易行为进行交易成本分析，以探究我国算法交易未来的发展空间。鉴于基金交易规模较大，我们采用剔除自身交易的VWAP模型来计算超额VWAP，即剔除基金自身交易的VWAP与市场平均VWAP的差值。VWAP是目前应用最为广泛的基准价格之一，在欧洲和日本等国家和地区应用较多。VWAP以交易量为权数对价格进行平均，其计算公式如下：

VWAP=∑(交易价格×交易股数)/∑(交易股数)=买卖总额/交易股数　(1)

我们将买入方向的超额交易成本定义为∑∑Cij(pi，j-pi，j)，而卖出方向的超额交易成本为一∑∑Ci,j(pi，j-pi，j)。其中，Ci，j为在交易日i投资者买人(卖出)股票j的数量，Pi，i为在交易日i投资者买入(卖出)股票j的价格，Pi，i在交易日i剔除该基金当日交易后股票j的交易均价。为了能够统一统计口径、方便比较，我们将计算得出的VWAP除以相应买入或卖出金额，得到每交易一元股票时的超额交易成本。

我们以2008年280支证券投资基金作为研究样本，考察我国以基金代表的机构投资者的交易情况。我们利用VWAP指标分别计算了我国证券投资基金交易沪市各板块股票(所有股票、上证50指数成分股、上证180指数成分股以及除去上证50、上证180指数成分股和ST股票外的其他股票)的交易成本(见表3)。结果表明：

(1)我国证券投资基金的交易技术和交易水平存在较大提升空间，如果基金能够按照最简单的VWAP方法进行交易的话，交易技术和水平的提高可以为基金公司节省巨大的成本。

(2)基金之间的交易技术和交易存在较大差距。以2008年期间基金买入上证50指数成分股的超额VWAP为例，交易技术最优的基金的交易成本为-120个基点，而交易技术最差的基金为123个基点，二者相差243个基点。

(3)基金买入股票的交易成本要显著低于卖出的成本。在2008年基金买入时的交易成本平均为10.98，而卖出时基金交易成本为15.64，二者相差近50％。这表明，相对于卖出交易而言，基金在执行买入指令时能更好地控制交易节奏。

(4)基金交易不同板块股票时，交易成本存在较大差距。例如，买入上证50指数成分股票的交易成本较买入180成份股和其他股票的成本要大，而卖出上证50指数成分股票的交易成本较卖出180成份股和其它股票的成本要小。

以上结果表明，算法交易在我国资本市场中具有广阔的应用前景，机构投资者可以通过算法交易来降低交易成本、减少市场波动。算法交易在我国证券市场的应用不仅有助于投资者交易成本的降低，更有助于减少大额交易引起的市场异常波动。

篇（2）

13只转债转股情况

截至2004年2月19日，中国转债市场上共有23只转债，其中2001年以前发行2只，2002年发行5只，2003年发行16只。23只转债中15只已经进入转股期，根据各公司最近一次公布的转股进展情况，15只转债中2只转债(国电转债与西钢转债)今年初刚进入转股期，尚没有公布转股情况，其余13只转债转股进展情况如表所示。

根据13只转债转股情况的数据观察(表1)，可以发现四方面明显特征：一是转债转股进展情况差异显著，6只转债转股情况进展良好，7只转债转股数量相当有限；二是基础股票2003年二级市场表现良好的转债转股进展情况良好，反之亦反之；三是很大部分转股情况进展良好的转债在2003年都采取了大比例送、转增股本等调低转股价格的动作；四是转股情况良好的转债，转股集中效应十分明显，钢钒转债、民生转债与铜都转债月转股比例达到22％，集中转股效应十分明显。

基于上述四方面特征，我们认为，目前在中国市场上发行可转债的公司或多或少都存在通过发动一波二级市场行情，推动转债投资者进行转股的动机。但问题是：上市公司这些行动何时启动，绝大部分投资者是无法得知的。鉴于此，本文以6只转股情况进展良好的转债为样本，实证研究转债各转股时期日均转股量与该时期对应基础股票二级市场总收益率、日均收益率、日均交易量之间的关系，试图发现一定的规律，帮助投资者更好挖掘转债集中转股期，把握转债及基础股票投资时期，缩短证券持有时间。

把握转债集中转股期

6只转股情况良好的可转债(机场转债、万科转债、钢钒转债、水运转债、民生转债、铜都转债)集中转股时期、非转股／转股稀少时期对应基础股票二级市场总收益率、日均收益率、日均交易量与转债日均转债转股量数据如表2所示。

通过汇总表，我们可以总结出四个特征：一是基础股票日均收益率与日均转债交易量没有明显的正相关关系，二是除转债一集中转股阶段一(如表中红字显示)外，阶段总收益率与日均转股交易量呈明显的正相关关系；三是基础股票日均交易量与日均转股交易量呈明显正相关关系，转股集中阶段基础股票日均交易量较上一非转股阶段／转股非集中阶段有明显的放大，四是个别股票个别时期，日均收益率显著提高、日均交易量也有显著放大，但该时期转债转股进展一般，如转债三非转股集中阶段二(如表中红字所示)。

基于以上特征，我们认为：首先，集中转股阶段基本集中在交易量明显放大、基础股票市价整体上扬阶段，其次，转股后的增量股本二级市场的流通、消化可能发生在下一阶段。鉴于此，投资者应该选择基础股票交易量有明显放大、基础股票价格整体上扬的时期介入转债或对应的基础股票。

投资回报参考

投资者如选择在基础股票交易量有明显放大、基础股票价格整体上扬的时期介入转债或对应的基础股票，二级市场将可能带来多大的回报呢?

带着这一问题，接下来我们实证研究目前转股情况良好的6只转债在转股集中阶段转债以及刘应基础股票最大上涨空间，希望能提供一个量化的投资回报参考值。这6只转债及对应基础股票在集中转股时期二级市场涨幅情况如表3所示。

篇（3）

其实在“8.16”事件中，光大证券所犯下的错误是很低级的。根据证监会的调查，光大证券策略投资部自营业务使用的策略交易系统，包括订单生成系统和订单执行系统两个部分，均存在严重的程序设计错误。其中，订单生成系统中ETF套利模块的“重下”功能（用于未成交股票的重新申报），在设计时错误地将“买入个股函数”写成“买入ETF一篮子股票函数”。而且该交易系统于7月29日实盘运行，至8月16日发生异常时实际运行不足15个交易日，“重下”功能从未实盘启用，严重的程序错误未被发现。而订单执行系统错误地将市价委托订单的股票买入价格默认为“0”，系统对市价委托订单是否超出账户授信额度不能进行正确校验。并且光大证券的策略投资部长期没有纳入公司的风控体系，技术系统和交易控制缺乏有效管理。此外根据交易软件提供商铭创科技所言，是应光大证券的要求将交易系统中的风控模块去掉，而改放在策略层面来检查风控。可见，只要切实做好风控工作，严格新技术、新策略的上线流程，在交易系统上线之前，做好严格的测试，各种情景模拟和压力测试，那么，光大证券的乌龙指事件是完全可以避免的。

本人丝毫都不怀疑量化投资会在中国市场得到普及，但如何让量化投资在中国市场规范发展却是管理层必须正视的问题。在这个问题上，至少有这样几个方面是需要引起重视的。

篇（4）

文章编号：1003－4625（2007）06－0039－03中图分类号：F831文献标识码：A

一、文献综述

国际金融中心一般被定义为金融机构和金融市场聚集、有实质性的金融活动发生的城市。金融中心一般体现为金融机构高度集中的大都市区，聚集了主要的银行、证券公司、证券交易所、大量的基金和保险公司。在这个核心功能的周围又围绕着大量的支持业，如会计、律师、信息出售商和出版商等。金融中心金融活动形式多样，金融产业高度发展。

构建国际金融中心的评估指标体系对于度量和评估现有的国际金融中心,预测其发展潜力,以及判别新的国际金融中心的产生都是非常有用的。然而目前这方面的研究数量有限。80年代，H.C.Reed在《The preeminence of International Financial Markers》中采用层级分析法对金融中心分层次，并分别证明各层次的重要因素。之后，随着计量方法与经济理论的发展，许多外国学者也于此作出了有益的尝试。国内，杨再斌等人的《上海国际金融中心建设条件的量化研究》从历史角度出发，分析了国际金融中心形成的基本条件，提出建设国际金融中心应该具有城市微观条件、 国家宏观条件、周边外边环境等三大类。张泽慧总结了国际金融中心所普遍具有的特征，综合了各家的研究成果，从而提出了包括金融机构数量，金融部门产值，金融市场规模等一系列评价金融中心的指标。胡坚等在《国际金融中心评估指标体系的构建》一文中选定了具体的金融中心评估指标，并且建立了相关的回归模型，对于上海作出了实证的分析。

本文拟在已有的研究基础上，对于一些比较重要的经济指标、金融指标作出实证检验，验证这些指标与国际金融中心的相关性，以及这些指标对国际金融中心的评估价值。

二、对几个条件的实证分析

（一）国家的选择

一般认为，全球的国际金融中心大致有40个之多。根据国际金融中心的功能，采用主流的标准始点法对这四十多个国际金融中心进行分类如下：

在国家数据可获得性的前提下，本文尽量覆盖到国际金融中心的各个类别，最终从以上国家中选用了18个金融中心：东京，伦敦，纽约，巴黎，法兰克福，香港，新加坡，米兰，多伦多，马德里，墨西哥城，马尼拉，墨尔本，汉城，阿姆斯特丹，开罗，雅加达，吉隆坡。为了比较的需要，同时随机选取了6个非金融中心的国家：孟加拉国，印度，罗马尼亚，俄罗斯联邦，泰国，波兰。

（二）评价指标的选择

评价国际金融中心的指标很多,如国内金融机构数量，所在城市金融从业人数，金融部门产值，外汇市场交易量，国家的国际竞争力等等。从国际金融中心的历史研究来看，国际金融中心通常具有这样几大特征：

1.大量聚集的金融机构。1994年2月,伦敦就拥有520家外国银行和173家外国证券公司,全世界最大的200家银行就有190多家在伦敦设有分支机构。香港在2003年4月时,就拥有本地银行53家、外国银行126家、保险公司191家、证券机构639家。新加坡在2001年12月时就拥有本国银行8家、外国银行125家、保险公司151家、证券机构81家。具体的评价指标有：所在城市外国银行和金融机构数量，外资银行占银行总数的比率，外国银行和金融机构在金融中心总部数量等等。

2.发达的金融市场。除记账式的国际金融中心外,大部分国际金融中心都有完善的金融市场体系与较大的金融市场交易量。2003年初,伦敦的股票市场总市值为17000多亿美元,纽约股票市场总市值超过了85400多亿美元。具体的评价指标有市场交易规模，证券交易股票市值，国内上市公司数量等。

3.强大的经济基础。这点对金融中心形成具有决定性作用，从伦敦、纽约的发展历史就可以看出。具体的评价指标有GDP值， GDP增长率，投资总额，投资比率= 投资额/GDP等。

4.良好的政治和法制环境。政治环境是否稳定，法律环境是否良好，影响着投资者的信心。良好的外部环境可以减少不确定性，维护投资者利益。瑞士和贝鲁特的例子可以说明外部环境的作用。具体的评价指标有：健全的货币(用本币发行的国际债权数量)， 国际竞争力GCR ，国家政治风险ICRG等。

5.人力资本。金融行业知识密度很高,人力资本是金融业的核心要素。例如，伦敦金融城占地面积略大于1平方英里,常住居民5000多人,白天人口却有20多万,其中一半以上直接从事金融业。具体的评价指标有：金融中心从业人员数量，金融从业人员的熟练程度(从业年限)， 从业人数占城市人口比重等。

6.有利的地理位置优势。有利的地理位置比如说理想的时区，是客观的国际金融中心条件。比如说当伦敦和纽约两个较早并且重要的金融中心确定下来之后,东京、香港、新加坡等地正好填补伦敦和纽约之间的时区空白, 使得这三大地区的营业时间能首尾相接,形成全球不间断的交易网络。不过这个特点没有找到很好的量化指标，更多的是一种定性的判断。

7.良好的基础设施建设。金融行业对电讯设施的依赖程度很高。特别是随着电话银行、网上银行业务的兴起，电讯服务的费用与质量和可靠性对于金融业的发展显得尤为重要。另外,金融中心除了有巨大的信息流、资金流以外,通常还有巨大的人流和物流。因此,除了要有良好的电讯设施外,还必须有便利的交通。具体的评价指标有电讯服务业产值等。

8.金融信息高度集中。金融业对于信息的敏感度很高。如果一个地方靠近信息源，可以尽快获得大量有用信息的话，这个地方就比较容易成为金融中心。这也是许多国家的首都成为金融中心的原因之一。评价指标有交易成本等，但是不好量化。

由上述国际金融中心的特征分析可见：评估国际金融中心是一个复杂的过程，许多因素都对此有影响和关系。更为复杂的是，许多指标不好量化，或者数据难以找到。胡坚等研究了国际金融中心指标评价体系，提出了以下22个可量化指标：(1)GDP增长率；(2)投资比率=投资额PGDP；(3)金融部门产值PGDP；(4)金融创新数量；(5)银行等金融机构的资产总额；(6)银行等金融机构的负债总额；(7)金融业的电子化程度；(8)金融的稳定性：主要相关国的短期利率变动；主要相关国的汇率变动；主要相关国与本地有关的贸易政策变动；主要相关国的股市股价变动；主要相关国对本地投资的变动；(9)金融从业人员占全部就业人员的比例；(10)外资银行占银行总数的比例；(11)银行等金融机构外币存款与本币之比；(12)银行等金融机构海外存款与存款之比；(13)外汇市场日均交易量；(14)外汇自由兑换程度；(15)国际资本流入量；(16)国际资本流出量；(17)金融市场的种类；(18)金融市场绝对容量；(18)金融市场相对容量。

本文暂且只考虑经济因素与金融因素，本着易量化，数据易获得，高度相关的原则，在胡坚等人的研究成果上，选择了以下具体指标：（1）GDP增长率；（2）投资率；（3）金融部门产值贡献率；（4）股票交易额／GDP。

（三）选定国家指标数据面板值

（四）图形分析

选用几个最发达的金融中心（东京，伦敦，纽约，巴黎，法兰克福，香港，新加坡）与非金融中心作比较，得到以下结果：

GDP增长率与投资率表达的是一种经济增长的潜力。从图中可以看出，金融中心的GDP增长率与投资率比较接近，曲线比较平缓，同时其数值不太大；而非金融中心的GDP增长率与投资率各个国家间有较大差异，有些国家有较高的增长率，而一些国家增长率较低。这可以理解为，金融中心一般已有较大的经济存量，因此GDP保持平稳增长，其增长速度并不快；非金融中心的经济存量较小，其经济发展速度因国而异。从图中可以看出，中心与非中心在GDP增长速度与投资率上差别不大。

金融部门产值贡献率与股票交易额/GDP这两个指标反映的是金融产业的发展程度。从图中可以看出，金融中心的指标值明显高于非金融中心。这是否意味着这两个指标对于评价金融中心具有明显的意义呢？如果是的话，这两个指标的相对重要性又是怎样呢?为了解决这个问题，下面运用spss对以上四个指标进行logit 回归。

（五）计量分析

将上文中选定的18个金融中心按功能类别分别回归。Y为因变量，x1为GDP增长率，x2为投资率，x3为金融部门产值贡献率，x4为股票交易额/GDP。

1.Y 对x1x2x3x4同时回归。结果如下：

可见，同时考虑四个因素时，可以得到百分百的判别正确率，同时Nagelkerke Rsquare为1。所以这四个指标作为一个整体是有其指示作用的。

2.从上面每个类别中随机选取一些国家。使Y对x1、x2、x3、x4分别回归。结果如下：

Y对x1回归的percentage correct 为54.5%，同时Nagelkerke Rsquare为0.01。这说明GDP增长率对于评估金融中心意义不大。Y对x2回归的percentage correct 为54.5%，同时Nagelkerke Rsquare为0.02。这说明投资率与是否金融中心也没有太大直接关系。Y对x3回归的percentage correct 为87.9%，同时Nagelkerke Rsquare为0.61。这说明金融部门产值贡献率与是否金融中心直接相关，而且相关度较高，是一个比较重要的指标。但是同时金融中心也不能完全凭借金融部门产值贡献率来判断。Y对x4回归percentage correct 为100%，同时Nagelkerke Rsquare为1。这说明股票交易额/GDP的比值与是否金融中心高度相关。这也是与实际情况吻合的，金融产业发达的国家基本都有较发达的股票市场，股票交易额通常较大。

3.以上所有的回归结果中，变量的wald检验都没有通过，说明logY 对x1x2x3x4 不存在显著的线性关系。因此，此模型只能用来检验x1x2x3x4对Y的判别作用，这可以用percentage correct是否改进来判别。

三、结论

金融中心的存在不仅在于其经济体的强大程度，以及当地宽松的制度环境。 也许其重点更在于金融中心应该有能力提供金融的专业化服务,并且具有完备的金融市场，使金融机构在金融中心所在地可以获取在其他地方不能获取的利益。因此，一国要想拥有国际金融中心的地位，应当特别重视金融业的发展。一方面大力发展金融产业，提高金融部门产值的贡献率；另一方面同时发展金融市场，完善股票市场，提高金融市场容量。

参考文献：

[1]胡坚等.国际金融中心评估指标体系的构建［J］.北京大学学报,2003,(9).

篇（5）

货币政策作为宏观调控的工具大致有了四个字：稳、紧、松、扩。伴随着宏观经济的周期波动，央行选择执行稳健的或宽松的政策基调，特殊时期也会短期执行从紧的或扩张的政策干预。证券包括股票和债券，亦可统称为“第二货币”，所以原则上也存在着宏观调控的必要性和规范化。既然如此，新股发行的市场化也就包含着市场化的宏观调控，不仅要控制发行品质，而且要控制发行节奏，在现行体制内引入新股发行节奏的规范化。

纯粹的市场化发行体制是注册制，早期是交易所的拍卖制，后来产生了做市商制。相对而言，做市商制度是最市场化的，它是由注册的做市商来控制发行品质和发行节奏，监管者负责监管合法注册的做市商和上市公司。这就是早期的纳斯达克市场，即交易商驱动的证券市场。但在2000年互联网泡沫破灭之时，一年之内近40％的纳斯达克上市公司被一次性淘汰。此后，2007年经美国证监会的核准，纳斯达克市场转型为交易所。因此，今天的“后纳斯达克市场”虽然还保持着做市商制度，但公司上市的核准权已经从交易商移转给交易所了，其新股发行的标准和程序与纽约股票交易所几乎没有什么差别。我认为，这就意味着交易商主导的新股发行体制从此走进历史。

新股发行的管控主体是交易所?证监会?还是交易商?在欧美金融业发展的历史上有个过程，简而言之，是先有“所”，后有“会”，再有“商”。而新股发行几乎都是由“所”与“会”主导，各国的股票发行体制虽然不同，但差别只是“强会弱所”还是“强所弱会”。中国A股市场是“强会弱所”的发行体制，在我看来，比较适合中国的国情和社会主义市场经济制度，所以现行体制的基调难以发生重大改变。以现行体制为前提，应如何以市场化的方式宏观调控新股的发行节奏呢?

篇（6）

关键词:高频数据 交易持续期 ACD模型

高频数据是指在细小的时间间隔上抽取的观测值,最极端的高频数据是证券市场中记录每一笔交易或贸易的数据,以秒为单位测量的数据称为超高频数据。由于超高频数据记录了金融市场的实时交易信息,为理解金融市场微观结构提供了基础和可能,因而超高频数据的研究成为近年来计量经济学领域的热点。在实际应用方面,高频数据分析也越来越多地得到投资者,特别是机构投资者的重视。通过对金融高频数据的分析,可以分析实时交易过程,把交易产生的价格冲击和市场定量化,帮助机构投资者选择更优的变现策略,降低流动性风险。此外,对实时交易过程的跟踪,可以帮助投资者避开交易频繁时段,降低流动性损失。

国内外研究

国内关于高频数据及其模型的研究和应用,尚处于起步阶段,具有影响的研究成果较少,主要的研究方向集中在模型的引进和对中国股市的实证分析上。郭兴义、杜本峰、何龙灿(2002)总结了国内外的高频数据的分析与建模思想,认为超高频数据具有离散性和随机性的特点。吴文泽(2002)基于ACD-GARCH模型对流动性度量进行研究,比较分析了ACD模型和GARCH模型。陈敏,王国明,吴国富等(2003)将ACD-GARCH模型引入到中国的证券市场,并进行了实证研究,得出沪市收益率存在明显的自相关性,而深市收益率的残差存在着自相关性,沪市收益率受自身影响比较显著,而深市收益率受外在的影响比较强的结论。蒋学雷,陈敏,王国明等(2004)基于价量结合法所给出的流动性模型,建立了一个分析中国股票市场流动性的市场深度模型,并证明衡量流动性的指标VENT是一个很好的衡量短期流动性的指标,可以为实际的交易提供参考。黄杰琨(2003)研究了交易持续期与知情交易的相关性,通过考察持续期的信息含量得出结论。他认为较长的持续期意味着利空信息的到来。屈文洲(2006)对交易持续期与交易者行为进行分析,探讨流量信息和存量信息与持续期的关系,并对ACD模型进行了一些改进,在国内相关研究中具有一定的代表性。

目前对于不等间隔的高频数据建模主要就是从对随机交易间隔刻画入手,进而提出ACD模型(Autoregressive Conditional Duration Models)。Engle(2000)在ACD模型的研究中所起作用等同于他对ARCH模型发展的贡献。更确切地说,Engle可以看作是对超高频数据计量分析的宣言书,Ghysel给予了积极的回应。ACD模型的雏形形成于Engle and Russell的working paper,后来在1998年他们完善了ACD模型。他们的直接思想是在原有的ARCH模型的柜架下,用一个标记点过程(marked point process)去刻画随机交易间隔,不同的点过程假设自然就得到了不同的ACD模型。

ACD模型

(一)ACD模型

利用类似于波动率的ARCH模型的要领,Engle and Russell提出了用自回归条件持续期(ACD)模型来描述大量交易的股票时间持续期的演变。

首先定义持续期:xi=ti-ti-1为两个事件之间的时间间隔,yi表示第i次交易事件的标记向量,则将这一交易事件表示为{(xi,yi),i=1,2…N},在金融高频数据处理的框架下,它的条件联合分布为:

(1)

θi表示随发生时刻i变化的参数向量。

Engle和Russell(1998)建立ACD模型的一个非常关键的假设在于:持续时间xi的跨期依赖关系可以被其条件期望完全刻画。定义Ψi为第i个持续时间的条件期望值:

(2)

此外,假定:(3)

其中累计扰动项{εi}是独立同分布的非负随机变量序列满足期望值为1,其密度为ρ(ε,Φ),θ和Φ为待估参数。

显然,对εi密度函数ρ0的不同假定可以得到不同的ACD模型,也可以得到不同的危机率函数。当εi服从条件指数分布,这时基准危机函数为1。

(二)EACD模型

标准ACD模型的一个特性是假定隐含的以过去持续期为条件的危机函数(强度函数)为关于持续期的固定函数,或者单调的递增或递减函数,他们假定持续期为指数分布或者具有更宽约束的Weibull分布。本文主要采用EACD模型对上证股票进行分析。一般的ACD模型,延迟一阶就可以足够刻画交易间隔过程。为简化分析,本文的研究以滞后一阶模型为基础。

当εi的密度函数ρ(ε,Φ)为指数分布时,称之为EACD模型,考虑简单的EACD(1,1)模型:

(4)

标准指数分布中E(ε2i)=1,Var(εi)=1,E(εi)= Var(xi)+ E(εi2)=2,所以E(xi)= E [E(Ψ2iε2i|Fi-1)] =2E(Ψ2i),于是有:

(5)

(6)

公式(6)为持续期的非条件方差,表明ACD模型需要满足以下条件:

(7)

通过以上分析,可以得出非条件标准差大于非条件均值,也就是说存在过渡离散现象,这与持续期理论不谋而合。当ACD模型延迟的阶数增加时通过变换仍可以得出ACD模型的各阶矩,只是形式更为复杂。

对上证股票交易持续期的实证研究

(一)数据描述

本文选取上证A股中任意20只股票作为研究对象。所采用的数据包含了每笔交易的详细信息,包括成交时间、成交量、买价、卖价。

为了尽可能地消除日历效应的影响并保持数据的完整性,本文选取2006年6月5日到14日为数据的时间段,共计8个交易日。任意选择的20只股票是:浦发银行(sh600000)、邯郸钢铁(sh600001)、ST东北高(sh600003)、白云机场(sh600004)、武钢股份(sh600005)、宝钢股份(sh600019)、中海发展(sh600026)、南方航空(sh600029)、五矿发展(sh600058)、葛洲坝(sh600068)、ST新天(sh600084)、林海股份(sh600099)、同方股份(sh600100)、上海汽车(sh600104)、紫江企业(sh600210)、江苏阳光(sh600220)、长春燃气(sh600333)、士兰微(sh600460)、天威保变(sh600550)、交运股份(sh600676)。若交易当天有停牌现象或不完整,则删除当天所有的交易数据,以保证正常的交易安排和数据的完整性。因此剔除天威保变(sh600550)在6月7日和五矿发展(sh600058)在6月9日的数据。

(二)数据预处理

在对数据进行分析之前,为了以免明显的日内效应,对原始观测数据进行预处理。具体的调整办法为剔除9:30之前和15:00之后以及11:30到13:00之间的交易数据。

交易持续期具有明显的日内模式早上开盘与下午收盘的交易最活跃,与Engle和Russell(1998)的研究类似。为了剔除日内固定变化趋势的影响,首先对得到的交易持续期数据进行消除“日内效应”的调整,以消除通常的日内效应。

图1为邯郸钢铁的交易持续期日样条,呈现明显的倒“U” 型模式。其他19只股票的交易持续期也具有相同的特征。

本文采用一个分段样条设定,用日内时间对持续期数据进行回归,然后取比率就可以得到日内调整的持续期数据,该持续期表示为大于或小于正常值的分数。样条函数的节点取在9:30、10:00、11:00、13:00、14:00和14:30。然后计算交易持续期xi的预测值g(xi),再通过Xi=xi/g(xi)消除日内效应,使交易持续期Xi能够较为准确的反应市场交易的信息。

(三)样本描述与处理

本文将处理后的实证样本数据导Eviews5.0,利用编程运算出模型参数的估计值,并对模型进行Ljung-Box残差检验分析等。

对数据进行了预处理后,得到了消除日内效应前后的交易持续期序列数据。对其进行描述性分析和自相关性检验。分析结果见表1和表2。

由表1可见,所有股票的偏度S>0,峰度K>3,与正态分布(S=0,K=3)相比,呈现右偏、尖峰的分布形态。即可直接拒绝正态分布。表2给出了消除日内效应后的交易持续期序列的描述性统计。经过调整的交易持续期序列数据的均值皆为1.00,标准差较原始持续期序列大大下降,说明调整后的持续期序列数据方差大大降低。持续期序列的偏度和峰度有所提高,可以拒绝正态分布的假定。

从表3中可以发现,经过调整后的数据明显存在着序列自相关,其他股票的检验结果与之类似。这与前文对持续期的研究一致,即在较长的持续期后,紧接着的持续期也较长,而在较短的持续期后,紧接着的持续期较短。

(四)模型估计结果

EACD模型在预测交易时间间隔、瞬时交易频率方面比较方便且EACD(1,1)对于真实的高频数据拟和效果要明显强于EACD(2,2)。因此在Eviews中编写EACD(1,1)模型,采用软件中的LOGL模型和极大似然法进行估计。估计结果见表4所示。

以邯郸钢铁为例,模型可以写成:

从表4中可以发现,模型系数的估计结果全部显著。当残差项服从指数分布时,α+β估计值皆小于1,说明满足ACD模型需要的条件。α+β估计值皆大于0.95,说明交易持续期的持续性很强。

结论

本文通过实证分析认为ACD模型可以很好的拟合交易持续期序列数据。上证A股中任意20只股票的交易持续期,在日内均呈现倒“U”型模式,即开盘和收盘的交易持续期较短,说明开市和闭市时交易的频率较高,即价格的波动也较大。由此证明上证A股的股票交易持续期也存在明显的日内效应,与国外的研究相似。同时,交易持续期也存在“集聚性”。本文利用EACD(1,1)模型对调整后交易持续性进行实证研究,模型的系统估计结果都很显著且满足ACD模型需要的条件,同时证明了上证A股的交易持续期具有很强的持续性。当进行大额交易时,可利用本文拟合的EACD模型来预测上证A股交易发生的频率或强度,避开不合适的交易时段,尽可能的降低交易成本,这对于机构投资者和一般的投资者来说具有一定参考意义。

参考文献:

1.郭兴义,杜本峰,何龙灿.(超)高频数据分析与建模[J].统计研究,2002(11)

2.吴文泽.基于ACD-GARCH模型的股票流动性分析[D].对外经济贸易大学,2002

3.陈敏,王国明,吴国富等.中国证券市场的ACD-GARCH模型及其应用[J].统计研究,2003(11)

4.蒋学雷,陈敏,王国明等.股票市场的流动性度量的动态ACD模型[J].统计研究,2004(4)

篇（7）

最小报价单位（ticksize）是指证券交易时报价的最小单位，它规定了两个不同的价格下委托价格的最小距离。在金融理论中，一个通常接受的关于市场流动性的定义是：如果投资者在其需要的时候能够以较低的交易成本很快地买或者卖大量的股票而对价格产生较小的影响，则称市场是流动的（Hams，1990）。根据Kyle（1985）和Harris（1990）的定义，在市场微观结构的研究中，市场流动性通常包括以下四个方面：宽度（width），即买卖价差、深度（depth）、弹性（resiliency）和即时性，（immediacy）。值得注意的是上述四个方面是相互作用的。在报价驱动型市场上，做市商（marketmaker）或者特约证券商（specialist）通过连续地报出买卖价格和愿意交易的股份数对市场提供流动性。买卖价差是投资者为及时性所支付的成本，相当于做市商提供及时性而获得的单位收益。买卖价差越小；则交易成本越小，流动性也越好。在委托单驱动型的市场上，买卖价差是“无忍耐力的投资者”（impatienttrader）为及时性所支付的成本。从买卖价差的角度看，不论是对报价驱动型的市场还是对委托单驱动型的市场而言，买卖价差越低，则交易完成的速度就越快，市场的流动性也就越好。最小报价单位，实际上就是最小的买卖价差。因此，最小报价单位的大小对证券市场的流动性有着重要的影响。

市场微观结构理论中最小报价单位对证券市场流动性的研究已经成为证券市场研究的热点之一。我国股票市场走过了十年的风雨历程，但我们对证券市场的微观结构研究还处于起步阶段，国内学术界对最小报价单位的研究仍然是一个空白。尽管目前中国股票市场上没有低于1元以下的股票，也没有高于100元的股票，但是高价位股和低价位股是否应该使用同样的最小报价单位，仍然是一个值得商榷的问题。相信随着高价股的不断增多，开展最小报价单位的研究也就有了重要意义。

最小报价单位大小的理论含义

一般来说，股票价格高低本身对其在市场上的表现没有影响，但是价格的离散程度却会对其在市场上的表现产生影响。在大多数的市场上，最小报价单位（即价格的离散程度）直接同价格水平相联系，因此，价格水平也就间接影响股票的表现。

最小报价单位的大小对市场有如下影响：

首先，报价单位越大，相应地买卖价差也就越大。因此，在关于买卖价差的决定因素中，报价单位是其中的一个重要决定因素。

其次，如果交易对手能够自由选择交易价格的话，大的最小报价单位有排除发生交易的可能性。最小报价单位的存在使得价格产生了不连续性，产生了交易成本。Demsetz（1968）第一个研究价差与交易成本之间的关系。他认为如交易成本太大，或者最小报价单位太大，交易就不能完成。

第三，如果报价单位太小，也会影响市场的及时流动性（immediateliquidity）。为了深入研究这一问题，我们来研究报价撮合人问题（quote-matcherproblem）。报价撮合人的策略是利用包含在已经存在的委托单中的信息。当一个大的限价委托单来到市场的时候，报价撮合人有在那个委托单到来以前进行交易的动机。报价撮合人将试图在大的委托单到来之前提交委托单，并在大的委托单执行之后价格的回复过程中获利。结果，其他做市商进行交易将冒着被报价撮合人跳过的风险。在其他情况相同的条件下，做市商将提交小额委托单，因此市场的深度下降。减少报价撮合人问题的一个方法就是严格执行第二优先原则（时间优先原则）。对报价撮合人来说获得对大额委托单优先权的唯一方法是通过价格。然而如果报价单位太小，则“做市商可以很便宜地提交一个报价或者一个价格稍微有利的限价委托单，从而利用价格优先获得主动权”。一个合适的最小报价单位和时间优先原则的结合可以保护做市商的限价委托单。只有上述两条原则得到加强，报价撮合人的问题才能大大消除。总之，一个较小的报价单位会损害市场的深度，这也就是我们看到许多市场采用较大的报价单位的原因。

从我们的观点来看，报价撮合人的问题对深市和沪市的交易结构来说并不显得迫切。原因在于：第一，市场上没有指定的做市商，市场的流动性是由投资者提交的限价委托单提供的。这样，深度更多地独立于报价单位。另外，Harris（1990和1994）对报价撮合人的讨论主要依据一个隐含的关于匿名的假设，如果报价撮合人必须公开自己的身份，他会破坏自己的声誉，结果在以后的重复博弈中受到损害。由于中国的深市和沪市是高度透明的市场，报价撮合人的问题并不严重。第三，相对较高的报价单位对做市商来说意味着较高的交易成本，同时也意味着对提供做市服务的较高的补偿。在一个没有指定的做市商的市场上，人们可以通过相对较高的报价单位从而希望投资者排队提供流动性。Harris（1992，1994）讨论了这种效果，并且指出，如果做市商面对需求价格没有弹性的投资者的话，将从大的报价单位中获利。然而，如果做市商面对的是价格需求弹性大的投资者的话，例如机构投资者，则较小的报价单位的劣势可以通过不断增加的交易量而获得的利润来抵消。这就意味着一个大的报价单位再加上需求没有弹性将使得做市商提供流动性具有吸引力。Grossman和Mille（1988）认为最小买卖价差对做市商补偿他们做市的固定成本是必须的，但是问题是应该找出“一个合适的报价大小……使得该报价大小对场内做市商来说可以保持一个具有竞争力的流动性的提供，但是却又不至于产生分配和排队等问题”。从上面的分析中可以清楚地看出，最小报价单位的大小有以下的影响：一是影响相对买卖价差，二是影响市场的深度，三是影响交易量。

最小报价单位对不同市场参与者的影响

有以下市场参与者关心报价单位的大小：

首先是做市商。做市商的利润中有很大一部分来源于买卖价差。如果报价单位使买卖价差扩大，做市商的利润将扩大。然而正如前面所说的，如果降低报价单位能够使得交易量增加的话，减小报价单位导致的较低的利润可以通过交易量的增加来抵消。

投资者是对最小报价单位大小感兴趣的人。小额交易的投资者对较小的价差感兴趣，大额交易的投资者对市场深度感兴趣。如一个较小的报价单位能够导致一个较小的价差和较小的市场深度，大额交易的投资者可能更加偏好于较大的最小报价单位。

上市公司可能也对最小报价单位感兴趣。如果一个大的报价单位使得交易成本上升、交易量下降的话，则公司的融资成本可能会增加。交易所的利润来源于交易量的大小。如果因为报价单位使得交易量下降，从而导致交易所利润下降的话，交易所将偏好于采用较小的报价单位。

最小报价单位研究的文献综述

关于最优最小报价单位研究文献，从研究方法上分类，可以分为理论研究和实证研究。在理论研究中，可以分为如下几类：第一类认为最小报价单位的大小起源于流动性的提供者之间类似Bertrand的价格竞争模型所描述的竞争导致的市场摩擦（Anshuman和Kalay（1998），Bernhardt和Hughson（1996），Kandel和Marx（1996））。第二类研究将最小报价单位等同于协商的观点模型化（Brown，Laux，Schachter，1991，和Cordelia，Foucaultl996）。第三类研究最小报价单位与为委托单流所支付的成本（paymentfororderflow）之间关系（Chordia和Subrahmanyam，1995，Battalio和Holden，1996）。第四类研究认为，尽管较小的报价单位将降低价差，但是同时也降低了深度（因此降低了市场的流动性），原因在于提供流动性的边际利润下降（Seppi，1997和Hams，1994）。

对最小报价单位的实证研究一直是市场微观结构研究中的重要领域。随着日内数据库（intra-daydata）的建立和计算机数据处理能力的提高，研究人员已可以从事这项工作。而在10年以前，这样的工作几乎不可能进行。

对最小报价单位对市场流动性的影响的研究是与交易所交易规则的变化联系在一起的。对最小报价单位对市场流动性的影响的研究，主要是围绕纽约证券交易所、纳斯达克市场、美国证券交易所等世界主要交易所而展开的。Peake（1993）、Hart（1993）和Ricker（1993，1996）对纽约证券交易所的$1／8报价单位进行了研究。事实上，所有的研究人员都同意报价单位越小则报价价差（quotedspread）越小的观点。如果价差减小，投资者买卖股票的交易成本将会降低。同样，研究人员也赞同随着买卖价差的减小市场深度可能会下降。这样，如果报价价差缩小但交易量也同时下降，那么市场的流动性如何变化还是不确定的：一般来说，对小额交易的投资者有益；而对大额交易的投资者则未必。Harris（1994）指出，NYSE和AMEX的最小报价单位对市场流动性有显著影响。他分析了最小报价单位变化对相对价差、交易量和市场深度的影响，并且估算了将最小报价单位从$1／8降到$1／16的效果。研究结果发现对股价低于10的股票，降低最小报价单位将导致相对价差减少36％，交易量增加30％，深度降低15％。由于交易成本与深度成反比关系，很难确定是否一个较小的报价单位能够增强总的市场流动性。Hams的结论得到了接下来的一系列实证研究，例如Harris（1996、1997），Bacidore（1997），Porter和Weaver（1997），Goldstei和Kavajecz（1999），Jones和Lipson（1999）的支持。

1997年7月24日，纽约证券交易所把最小报价单位从1/8调整到1/16，这是有两百多年历史的纽约证券交易所第一次降低最小报价单位。Goldstein和Kavaiecz（2000）研究了1997年6月24日纽约证券交易所最小报价单位从1／8减少为1/16后对市场流动性的影响。研究发现报价价差平均减少了38％，深度减少了15％。研究还表明价差和委托单簿上的累积深度的同时减少使得流动性的需求者进行小额交易时有利而进行大额交易时不利。

1997年7月2日，纳斯达克改革了它的报价单位，即对股价在10美元以上的股票的报价单位从1/8降到1/16.一份关于纳斯达克的研究报告（1997）表明：对于那些成交活跃且股价在10—20美元之间的股票，买卖价差平均降低了17，9％；而股价在20美元以上的股票，买卖价差平均降低了16.2％。深度也分别下降了13.9％和12.4％。

Ahn，Cao和Choe（1996）研究了1992年9月份美国证券交易所股价在1-5美元之间的股票的最小报价单位从$1／8降到$1／16时的情况。大部分交易活跃的股票的交易成本下降了18.9％，这样每年可节约640万美元。1995年2月，美国证券交易所把股价在5—10美元的股票的最小报价单位从$1/8调整到$1/16.Chakravarty和Wood（2000）对2000年8月28日美国证券交易所和纽约证券交易所采用小十进制报价进行了实证研究。他们选取13只股票（美国证券交易所6只、纽约证券交易所7只），分析它们在最小报价单位采用十进制报价前后市场的变化情况。采用的数据为该组股票在十进制报价之前15天和十进制报价实施后10天的实时交易数据。研究结果表明，在十进制实施后，买卖价差出现了大幅度下降：美国证券交易所交易的股票平均下降了47％，纽约证券交易所的股票平均下降了38％。同时，他们也发现地区性的交易所（如辛辛那提、波士顿、芝加哥）的报价频率（quotefrequency）显著上升，平均上升了54％。而对深度而言，美国证券交易所和纽约证券交易所分别下降大约19％和15％。

Bacidore（1997）研究了多伦多股票交易所1996年4月15日最小报价单位转为十进制报价后对市场质量的影响。他发现，对那些最小报价单位从1／8美元减为5美分的股票，采用十进制后价差减少了，但是流动性却没有受到影响，同时，这些股票的交易量也没有增加。对那些最小报价单位从5美分减少为1美分的股票，采用十进制后对市场质量几乎没有影响。Ricker（1997）对平均节约的交易成本进行了量化，他通过几种方法测量出每股节约1.7美分，总计每年2160万美元。

1994年12月，Niemeyer研究了斯德哥尔摩证券交易所一些比较活跃的股票1991年11月3日到1992年1月17日期间交易日的交易数据。研究发现，首先，较高的最小报价单位对应着一个较大的买卖价差，因而对市场流动性是有害的。其次，随着最小报价单位的增大，市场深度相应增大，从而市场的总体流动性的影响效果是不确定的。最后，他发现有充分的证据表明较高的最小报价单位对应着较低的交易量。该发现类似于Harris（1994）对NYSE的实证研究。Niemeyer的研究还发现，尽管斯德哥尔摩证券交易所是委托单驱动型的交易制度，但是同纽约证券交易所的报价驱动型的交易制度相比；最小报价单位在委托单驱动型市场中同样重要。而且最小报价单位的降低总会对小额交易者有利，因为他们会从减小买卖价差中获益。然而，较大的买卖价差的负面影响可以被大额交易者的市场深度增加而抵消。当然，降低最小报价单位显然有利于公司，因为这降低了他们的筹资成本（交易成本降低）；也有利于证券交易所，因为交易量会大幅上升。

总之，关于最小报价单位的大小一直是一个公开争论的问题。一个大的最小报价单位会使买卖价差人为地扩大，由于较大的交易成本，减少了市场参与者交易的意愿，结果减少了市场流动性。减小最小报价单位将有助于增强流动性提供者之间的竞争，减少买卖价差，这将有利于流动性的需求者。但是，一个较小的报价最小单位会产生较高的协商成本（negotiationcosts），或者对采用限价委托单交易的投资者不能提供足够的价格保护，从而挫伤投资者的积极性，结果减少了流动性提供者提供流动性的动机。较大的报价最小单位之所以能够减少协商成本是因为它减少了可能的交易价格的范围，投资者为了获得价格优先必须对其价格进行显著的改进。结果，尽管较大的最小报价单位人为地扩大了买卖价差，但同时也减少了协商成本，增加了对限价委托单的保护，从而能够改进市场的流动性。

尽管如此，Aitken，Frino和Madhoo（1995）对澳大利亚股票市场的研究却认为增加报价单位会减少市场的流动性，而减少报价单位能够改进市场的流动性。总之，目前还没有足够的证据说明最小报价单位的增加能够减少协商成本，使得即使买卖价差较大但是却能够改进市场的流动性。

世界主要交易所最小报价单位情况简介

1.纽约证券交易所

纽约证券交易所成立于1792年。最初，报价单位是根据股票票面价值的8％定价的。1915年，定价基准从票面价值的百分比调整为美元，即增量为1／8美元。形式上，调整到1/16定价需要修改纽约证券交易所规则第62条，该条规则规定股价在1美元以上的所有股票报价单位采取1/8定价。很多研究人员提倡实行十进制，这些人包括Peake（1993）、Hart（1993）和Ricker（1993，1996）。他们长期以来辩论说，1/8定价显得过于粗糙，阻碍了股票市场的竞争，并人为地导致了买入和卖出之间过大的价差。既然交易成本是买卖价差的函数，那么改革1/8定价就可以改善交易成本过高的现状。证券交易委员会（SecurltlesandExchangeCommission，SEC）在1991年第一次参与了辩论，并在1994年1月的美国资本市场“Market2000”全体人员研讨会上更多地卷入这场辩论。相关人员赞同十进制的倡议，并建议立即把证券市场调整到1/16定价机制，然后在稍后的某个时间采用基于美分的十进制定价机制。这次研讨会从证券交易者协会（SecuntlesTradersAssociation）等组织那里听取到大量批评意见。

纽约证券交易所对十进制并没有正式表态。1996年9月，SEC委员Wallman再次挑起了十进制的辩论，并发表了意义深远的讲话——《技术和我们的市场：十进制的时代已经到来》（Wallman，1996）。在证券业的一次讨论会上，Wallman继续通过论文、会议、新闻报道等行动阐述实施十进制的证据。

在同一时间，与美国相邻的加拿大提供了有力的证据表明十进制可以很好地运作。1996年4月15日，多伦多股票交易所摒弃了使用长达144年的1/8股票定价机制，现在的股票交易采用5美分增量。据称，这次变换很成功，大量的研究表明股票交易趋于繁荣。这在很多程度上证实了十进制、缩小价差以及更低的交易成本的好处。

1997年上半年，1/8机制开始削弱。首先是美国证券交易所理事会在3月13日批准所有股票采用1/16定价机制。随后，纳斯达克理事会在3月25日批准采用1/16定价机制。纽约证券交易所成了世界上唯一一个仍然使用1/8定价机制交易的主要股票交易所。

美国国会曾经采取行动试图改变纽约证券交易所。1997年3月13日，议员Oxley和Markey提出“H.R.1053”法案，督促SEC规定没有最小的报价增量限制。4月10日和15日，国会举行了该法案的听证会，在听证会上，Ricker以及其他许多学者、交易商和投资者出面作证。来自于不同股票交易所的官员也作证，他们中的许多人赞同更小的报价增量是有益的；某些人支持十进制。纽约证券交易所再一次充当了独自为自己钟爱的1/8机制辩护的角色。纽约证券交易所开始受到来自其他市场的竞争，一些地方性的市场也宣布了向1/16机制转换的计划。

到1997年6月，纽约证券交易所面临着美国国会两院关于十进制定价机制的未决法案。Oxley的法案在议院财政委员会未通过，下一步是全体商业委员会委员投票。更多的压力来自于SEC、学者、一些交易专家和投资者。这时候，关于定价机制的争吵成了各大报纸的头条新闻。

2000年8月28日，7只在纽约证券交易所上市的股票和6只在美国证券交易所上市的股票开始尝试采用十进制的报价方式。该实验性计划标志着华尔街结束了其采用了超过200年的分数报价的历史。接着又于9月25日增加了数十只此类报价的股票。这些股票中包括大型的、交易活跃的股票，如美国在线，也有知名度较低的股票。试行计划的下一阶段将增加美国家用产品公司等股票。

2000年12月4日，纽约证券交易所扩大其十进制报价的试行计划，增加94只股票以十进制进行报价和交易。2001年1月29日，纽约证券交易所对在其上市的所有股票采用十进制报价交易规则。值得注意的是，所有股票不论其股价大小，均采用1美分的最小报价单位。

2.纳斯达克市场

步纽交所的后尘，纳斯达克市场于2001年3月12日开始对15只股票采用十进制报价。2001年3月26日，又增加了199只股票采用十进制报价。2001年4月9日纳斯达克开始对所有上市交易的股票采用十进制的报价。

一份早先的研究报告指出，买卖价差的降低不会增加日内的波动性。尽管交易次数下降，但是平均交易的大小增加了。十进制报价的倡导者认为，采用一分的增量将增加竞争，同时也将降低交易成本。至此，包括纽约证券交易所、美国股票交易所，地区性的交易所和期权交易所全部采用十进制报价。采用十进制报价使得美国的股票市场和外汇市场都采用十进制报价，相互协调一致。

3.主要交易所的最小报价单位比较

篇（8）

可能很多投资者都操作过股票，对股票的操作有一定的了解，股指期货虽然具有股票的特性，但其操作与股票操作还是有很大差别的，有几点需要投资者注意：

第一，区分两类品种不同的交易与结算机制。两类品种交易机制的最大不同是，股指期货采用了保证金交易，并且做多与做空同样方便。而股票是全额交易，只能做多不能做空。在结算机制上，股指期货采用每日无负债结算方式，而股票是采用T+1交收。

第二，摒弃只做多不做空思路。与股票市场的投资者谈起投资股指期货时，他们常常会说，等市场跌下来，他们就全部杀入。由于长期从事股票市场投资，股票投资者没有建立卖空投资思路。在股指期货市场上，卖空与买多同样方便。

第三，充分认识保证金交易的风险性。由于采用了保证金交易，导致一些风险喜好的投资者资金杠杆比率过高，一旦价格反向运动，就会造成大于初始保证金的损失。而在股票市场投资，最好的损失只是初始资金。因此，对于普通投资者，要取得与股票投资同样的风险与收益，就必须把部分资金作为股指期货的保证金，而用另一部分资金买入国债。资金经过这样分配之后，它的风险与收益就与投资股票一样了。

第四，每天须跟踪市场价格动态。由于股指期货采用无日每负债结算制度，如果价格向不利于投资者持有头寸的方向变化，每日结算之后，投资者就须追加保证金，如果保证金不足，投资者的头寸就可能被强制平仓。这与股票投资是十分不同的。在股票市场上，投资者买入股票之后，可以长期不管市场价格涨跌，因为你支付了全额资金。所以投资股指期货市场，投资者每天需跟踪市场价格动态信息。

保持良好、理性的心态

期货交易执行保证金交易制度，具有“以小搏大”和高风险高收益的特点。投资者在参与股指期货交易之前，一定要深入了解期货交易的特点，确认股指期货交易是否适合你，始终要保持良好的、理性的心态。

从市场功能及市场作用来分析，参与股指期货交易目的有以下两种：1、回避股票市场风险。2、赚取股指期货市场高额差价利润。

以回避股票市场风险为目的股指期货交易者，必须以理性的心态，在严密组织和深入研究市场的基础上，科学有序地围绕入市目的制订交易计划和交易计划执行制度。不能盲目随意交易，更不能无组织、无纪律、无指挥、无制度地参与股指期货交易。

以投机为目的的交易者，要以理性的心态参与交易，必须不断研究期货市场的特点，以科学的哲学思想指导投资行为，深入细致研究市场，掌握市场的价格规律。同时要把参与股指期货交易作为一项投资项目来管理。要有分析决策、拟订计划、严格执行计划等必要的制度、程序。

操作原则

认识股指期货的基本操作原则，第一重要的就是每月到期。由于每个月结算，手中的仓位被强迫平仓，亏损的交易被迫离场。所以，股指期货不是长线交易的交易工具。所以，股指期货投资看重的是短期趋势。因此，交易股指期货不可恋战，如果行情与自己的预期不符，应该迅速离场。由此而生的是，股指期货的交易人，甚至包括分析师，都比较看重技术分析甚于基本分析，重趋势轻消息。另外一个重要的操作原则，与股指期货的杠杆特性有关。一般而言，股指期货的杠杆倍数大约是10左右，可以想像成10万本金的交易，实际上反映的是100万的资产的损益。所以，把所有资本投入股指期货风险是很大的。有一个案例，2004年中国台湾曾有一位投资人，投入7千万资金买进股指期货，却不巧遇上2004年3月下旬连续两根跌停板，结果总计亏损1亿1千万，还需要再补足4千万的资金给经纪商。这是与股票投资最大不同的地方，股票交易的本金最大只亏损到零，但是股指期货的可能会到零以下。所以，资金控管与风险概念是很重要的。

至于如何判断股指期货多空的方面，可以分为三个方法，第一是技术分析，可利用量化指标(如：MA，MACD，CDP等)，或是图表型态。当中需要注意的是，尽量使用现货的价格和交易量来分析。因为股指期货只要十分之一的金额就可以操作价格，所以现货的价量比较准确。

第二是未平仓量，未平仓量是指买方或卖方的单边持仓量，也就是市场上的存续合约量。我们可以依照指数变化与未平仓量的关系来判断后市(如表1)。

篇（9）

三类企业参与股票投资，是它们作为企业法人所具有的一项基本民事权利能力。《民法通则》规定：“法人是具有民事权利能力和民事行为能力，依法独立享有民事权利和承担民事义务的组织，”“法人的民事权利能力和民事行为能力，从法人成立时产生，到法人终止时消灭”（第36条）股票投资属于民事、经济活动，任何以盈利性为目的的法人都应当具有参加的资格，三类企业也不应例外。因此，自我国证券交易市场形成以来，三类企业一直是证券市场上主要的机构投资者。

从政策层面看，我国之所以在1997年5月对国有企业和上市公司作出限制进入股市的规定，主要是基于以下认识：证券市场尚处于发展初期；过度投机和违规现象比较严重；国有商业银行的资金大量流入股市，很多企业用信贷资金炒股，有的国有企业将自有资金投入股市，有的上市公司将募股资金投入股市；国有企业或国有控股企业加入股市以后，使国有资金处于高风险状态，同时容易助长股市投机；操纵证券市场。

正是基于以上判断，我国在亚洲金融危机爆发前两个月对国有企业、上市公司进入股市的资金来源和运作方式作出了严格的限制，使当时的股市泡沫未能吹起来。但同时规定：国有企业和上市公司可以为了长期投资而持有已上市流通的 股票，可以以本企业名称在交易所开设一个股票账户。在1999年7月1日生效的《证券法》中，也没有禁止三类企业进行股票投资和交易，只是限制其不得进行“炒作”。中国证监会这次公开发文支持三类企业进入证券市场，不但符合市场需要，也完全符合法律原则和精神。

二、如何区别“炒作”与“投资”？

三类企业进人证券市场的一个最重要的法律禁令，是不得“炒作”股票。这一禁令来自 《证券法》第76条，该条规定：“国有企业和国有资产控股的企业，不得炒作上市交易的股 票”。但对什么是“炒作”，法条中未下定义。追溯到1987年三部委的《关于严禁国有企

业和上市公司炒作股票的规定》中，则对“炒作”有一个定义：“炒作股票是指在国务院主管部门规定的期限内买入股票又卖出，或者卖出股票又买入的行为。”

“炒作”在汉语中相当于炒买炒卖，指“就地迅速转手买卖，从中牟利”，在英语中相当于Speculate，即投机。因此，炒作股票实际上就是进行股票的投机交易，即在短时间内买进卖出或卖出买进。证监会在1999年9月8日《关于法人配售股票有关问题的通知》中虽然未直接提到“炒作”这一概念，但其规定内容显然是将买入又卖出或卖出又买入的行为视为“炒作”。因此，如何区别“炒作”与“没资”的概念，在目前条件下是判断三类企业的股票交易行为是否合法或合规的重要依据。

证监会1999年9月8日的通知中规定，三类企业“所开立的股票账户，可用于配售股票，也可用于投资二级市场的股票。但在二级市场买入又卖出或卖出又买入同一种股票的时间间隔不得少于6个月。”这一规定表明，6个月的期限是判断一笔特定的股票交易在性质上属于“炒作”还是“投资”的唯一标准。亦即：6个月之内对同一种股票进行的买卖行为是“炒作”，超越6个月的期限对同一种股票进行的买卖行为是投资。

以6个月为期限来限制三类企业的股票交易行为，有助于减少股市中的投机现象，有助于培育股市中的中长期战略投资者，也有助于上市公司中流通股股本结构的相对稳定，从而可以强化股东对上市公司的关注程度和监督力度。但其负面作用也是显而易见的，因为三类企业购入股票后的变现周期太长，使其投资于股市的资金长期处于一种不能根据市场情况及时回收的高风险状态，并进而影响企业的资金使用计划，这在客观上增加了投资风险和企业决策者的压力，因此能否承受这一现实的风险，将是三类企业能否成为二级市场中的投资主力的关键所在。

三、“战略投资者”的实质条件

证监会在1999年7月29日的《关于进一步完善股票发行方式的通知》中，首次引进了国际上通行的“战略投资者”的概念。在发行市场上，凡是公司股本总额在4亿元以上的发行人，除向一般投资者上网发行外，可以向战略投资者和一般法人配售。所谓战略投资者，是指与发行人业务联系紧密且欲长期持有发行人股票的法人，包括三类企业。战略投资者的实质条件，体现在三方面：1.与发行人业务联系紧密；2.欲长期持有发行人的股票；3.不能与发行入存在股权关系。

篇（10）

我们不妨把艺术品“股票”看做是艺术品金融化的又一个尝试。所谓艺术品金融化，其含义是在艺术品领域融入金融的手段和工具，使金融与艺术品投资相结合，实现两者相互促进发展。

应当说，艺术品市场非常需要金融机构的参与，把金融投资的一些理念融入艺术品行业，可以扩大市场想象空间，激活市场，带动更多的人参与市场，快速提升市场活跃度。

最近几年，艺术品金融化亦被寄予厚望。天津市文化艺术品交易所的艺术品“股票”模式正是在这样的背景下推出。其模式简以言之，是把单件艺术品分割成等额股份，由投资人认购，股票可在交易所买卖。模式形同股票市场，等于把企业的股票买卖模式植入艺术品行业。它对投资者的意义在于投资手续简单化、便利化，提高了流动性。

过去投资者对艺术品往往难以下手，首先因为艺术品是非标准化产品，价值难以评估，主观性较强。其次是投资购买颇费周折，时间成本高，鉴赏要求高，不易于完成交易。再次即使购买回来，退出又是一个难题，需要较长的周期。

如果说份额化交易模式是个创新，那么，其创新体现在，尝试为小额资金投资者提供了参与分享市场的机会，同时尝试解决艺术品流动变现问题。众所周知，艺术品属于高端投资领域，投资亿元也不是什么新鲜事，艺术品变现速度慢，且如果没有充裕的闲置资金，根本不敢投到艺术品上。这是一般投资人在艺术品投资上面临的两大难题，此模式一定程度上解决了这两个问题。

致命的缺陷

但是，我们也注意到，这个模式存在一个缺点，是其本身无法解决的内在缺陷。因为艺术品股票把本可以存在的投资者与艺术品情感交流割裂开，艺术品股票模式缺乏支撑投资回报的基础。

艺术品投资有一定感情黏度，这可能是其他投资领域所不具备的。

过去十几年，中国艺术品市场参与人数不断增多，而离开的人很少，因为无论藏家还是投资者，接触艺术品以后都会投入一定的感情，最后对艺术品充满感情，无法割舍，从中获得艺术享受。许多人更愿意自己来参与操作。以在线交易方式完成艺术品投资，把艺术品本身的魅力与投资者割裂开，消灭了艺术品的魅力。

艺术品投资基金同样面临这个问题，但毕竟涉及人数有限。现实中人们可以通过鉴赏会、投资者大会等方式实现投资者与所投资的艺术品建立情感交流，投资者既可实现收益目的，又可以获得艺术享受。这也是为什么艺术品投资基金能够发展得好、前景更乐观的重要原因。

艺术品股票存在一个致命缺陷，是模式本身无法解决的问题。让我们来比较一下艺术品股票和企业股票。企业股票有企业利润作为价值评估基础， 哪怕不在二级市场交易股票，持有股票本身即享有企业利润分配权。企业源源不断的利润是股票价值的基础和保障。我们不禁要问，艺术品“股票”投资者是否具备这样的基础呢?艺术品“股票”拿什么回报投资者?换句话说，投资者的收益来自何方?

艺术品股票缺乏这样的基础，艺术品价值虽然有一个自然增长率，即时间价值，它随着时间流逝而自然增值，但是，谁也无法判定这个自然增长率到底有多高。也就是说，投资人只有把股票在市场上卖出后才有收益，如果不交易，收益根本无法体现。这无异于设计了一个游戏，只有投资者源源不断地加入才是保证市场运行下去的基础。万一没有人愿意投资了，原来的投资者怎么办呢?那可能的结果是：无期限地持有下去，直到有人来接手，或者是把作品拿到拍卖会拍卖分钱，估计这将是一个漫长的过程。

目前解决艺术品投资期收益问题的途径不多，出租收费、有偿展览、复制品出售等方式是其选择项，如果此项工作开展顺利则可以成为艺术品日常收入来源，部分解决艺术品股票的利润问题。但这些业务开展在国内还不太成熟，收效甚微，不过，前景值得期待。

三点思考

当前，艺术品份额化作为一种新的投资模式，其未来发展有三点值得我们深入思考：