基于一般信息结构的非对称信息交易模型

　　我们建立并求解了两个基于一般信息结构的非对称信息交易模型。相关工作建立于笔者所发表的英文论文以及未发表的部分工作论文基础之上。 在**个模型中，市场有若干不同的内部交易者，既有拥有完全信息的内部交易者，又有拥有不完全信息的内部交易者。本模型结果已经全部包含了凯尔（Kyle（1985））模型， 霍顿和沙拔曼（Holden ，Subrahmanyam（1992））模型，以及骆（Shunlong，Luo（2001））模型的所有结果。此外，我们还得出很多这些模型所不具有的结果。 比如从对所有结果进行的直接连续化和渐近连续化的表述中我们会发现：对不同信息持有者，持有信息越精确的交易者其信息释放速度越快; 而过度自信的交易者交易会随着自信水平的提高变得更加激进；我们所做的一个创新性贡献是：在求解极限和连续情况时，我们使用了不同于前人的方法，即渐近连续化分析方法。我们利用此方法所得到的结果可以回答以下重要问题， 当交易频率越来越快时，市场深度，市场流动性，价格有效性，交易策略，交易利润这些均衡结果是以多快的速度趋于连续交易时的均衡结果的？而这些问题的回答是用直接连续化方法得不到的。 在第二个模型中，我们研究了具有分布不确定性质的一类私有信息。这类私有信息前人并未做过研究分析。在前人研究中，代表私有信息的是公司清算价值变量，内部交易者是确定知道此变量实现值的，而其他人只知道此变量的分布函数，并不知道此变量的实现值。我们研究了一种更普遍的情况，即内部信息交易者知道私有信息变量的分布函数，而其他人不知道此变量的分布函数，即他们面临不确定性的问题。具体而言，分布函数中的均值是作为私有信息的，只有内部人知道此均值，其他人由于不知道此均值从而无法获知私有信息变量的分布函数。 通过求解均衡结果以及其极限，并利用数值模拟的方法，我们发现，在此类私有信息的假设下，交易者的交易强度随着时间趋于市场关闭时刻而增强，市场交易成本在交易结束前大部分时间保持常数水平，但在交易临近结束时会变大，市场价格揭示私有信息的速度则接近常数。

　　周德清：中科院数学与系统科学研究院 应用数学所博士，中央财经大学金融学院 讲师， 副教授；研究方向：市场微观结构，行为金融学，博弈论，随机过程的统计推断，。讲授课程：金融工程，期货与期权，应用随机过程，博弈论与信息经济学，运筹学，公司理财。主持基金： 续时间随机过程的统计推断（编号：20110490240，博士后科学基金，3万）；过度自信理论与内幕交易研究（编号：11301563， 国家自然科学基金青年基金，22万）；中央财经大学金融学院科研资助基金 （10万）;