题目：指令驱动市场中信息风险的度量与交易策略研究

指令驱动市场中信息风险的度量与交易策略是近年来金融市场微观结构研究的热点。本论文研究以这两个热点问题作为主题，并通过一条主线将两个主题联系在一起。金融市场微观结构理论研究中，MRR模型是信息风险的度量一种重要手段，给出了信息风险及流动性的度量方法。但由于的MRR模型在参数估计中使用广义估计（GMM），从而使该方法在扩展上受到限制。本论文研究首先针对广义估计（GMM）在实证应用的局限性提出了带ARCH余项的极大似然估计法。极大似然估计法的使用扩展了MRR模型在金融市场研究的范围，与广义据估计比较（GMM），使得MRR在引入市场微观结构变量时不再依赖工具变量的选取，方法更具有灵活性及稳健性。接着以交易强度为例，扩展了MRR模型，分析交易强度对信息风险的影响。由于MRR模型信息风险的度量是建立在交易一期自相关基础之上，因而交易一期自相关成因成为本论文研究的线索。正如Duarte等（2009）对EKOP模型中买卖笔数正相关假设的质疑，本论文对MRR模型信息风险仅用一期自相关提出质疑，利用Hasbrouck的向量自回归模型中对信息风险不可预期的理解，进一步扩展了MRR模型，分析并发现原MRR模型高估了市场中的信息风险并且误差较大。MRR模型是利用交易的一期自相关度量信息风险，然而Parlour(1998)的纯模型研究表明，在没有信息的纯流动指令驱动市场中，交易依然存在自相关性，沿着该线索，本研究进一步深入分析交易策略引发的交易相关性的成因。首先在Parlour(1998)模型框架下，构建一个交易者以泊松过程到达市场的动态指令驱动市场模型，模型刻画了限价指令成交概率随市场深度的变化规律，并分析了交易策略对实时指令到达强度及平均指令到达强度的影响。进一步假设交易者均为耐心交易者，在Parlour(1998)模型框架下得到一个限价指令成交概率递推公式，在交易者到达概率外生条件下，该递推关系可以计算得到限价指令成交概率随买、卖方市场深度、剩余期数及限价指令所在的位置的变化具体值。从而可以定量分析限价指令成交概率随市场深度变化规律，并且首次揭示限价指令累积成交概率的变化规律。综合模型分析，本研究认为交易的相关性成因部分取决于交易规则，是交易者最优策略规则下的基本特征，因此分离交易相关性成因的因素是更准确度量信息风险的首要任务，这必然需要对交易者行为及策略有更深层的认识。继而，本研究从生存分析的角度构建一个市场特征对交易强度影响的模型，分析在市场变化的过程中，知情与非知情交易者行为。最后论文初步分析耐心交易者策略对价格形成的影响，认为指令驱动市场价格形成过程是由信息和交易者的竞争共同决定，同时给出了交易价格的信息决策过程和耐心交易者竞争过程的描述，并利用高频数据对该过程给出实证检验。