ParK's 論文后花園

Y 76．9S67
饭旦大学
博士学位论文
中国股票买卖价差的跨市场实证研究
学校代码： 10246
学号；021015087≮
院系(所)： 经济学院国际金融系
专业：
姓名：
指导教师：
完成日期：
金融学
郦彬
刘红忠教授
2005年4月15日
辎纛蓼意勿全支公布一
论文指导小组成员
刘红忠教授
张金清教授
熊继洲教授
许少强教授
图表索S
表格
图表索引
插图
表2．1
表4-1
表5—1
表5-2
表5-3
表6-1
表6-2
裘6-3
附袁1
附袁2
附袁3
附表4
附表5
附表6
附表7
四种买卖价差衡量方法的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯27
A股、B股、ADR、H股和红筹股的交易活动指标的描述性统计51
不同交易规模下A股买卖价差的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯64
不同流通股比例下A股买卖价差的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯70
不同股价下买卖报价差达到最小报价单位的概率分布⋯⋯⋯⋯⋯74
股票买卖价差的跨市场比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯80
股票买卖价差构成比例的跨市场比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯80
股票的平均知情交易概率(PIN)跨市场比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．85
在国内市场和海外市场交易的中国股票概况的统计分析⋯⋯⋯，，100
沪深A股买卖价差的分类统计分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．102
沪深A股买卖价差的日内变动模式统计分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯，104
不同交易规模下的沪深A股买卖价差统计分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．106
不同股权结构下的沪深A股买卖价差统计分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．108
B股、ADR、H股和红筹股的买卖价差统计分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1l 1
买卖价差与个股属性的回归分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一114
图4．1
图4—2
图4．3
图4．4
图4．5
图5．1
图6—1
图7．I
A股、B股、ADR、H股和红筹股的平均买卖价差
按市值规模对A股的买卖价差的横截面分析⋯⋯一
按交易量规模对A胶的买卖价差的横截面分析⋯．．
按收益波动率对A股的买卖价差的横截面分析⋯．．
A股买卖价差的日内变动模式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
价差回归模型中各市场对应虚拟变量系数的比较
信息交易概率与交易过程树状图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
部分国家(地区)交易所的平均有效价茬⋯⋯⋯
4
"弱拍卯趵乃鹊％
中文摘要
中文摘要
买卖价差是反映证券交易成本的一个重要指标，因此，从买卖价差的角度考
察证券市场的交易执行成本问题长期以来一直是国内外金融市场微观结构研究
的关注焦点。从现状来看，目前学术界缺乏对新兴市场和采用自动撮合交易系统
市场的买卖价差、价差构成以及决定因素等问题的深入探讨和系统研究，另外，
从中国股票市场实践的角度来看，从降低市场平均交易成本为着眼点，完善市场
交易制度和提升交易质量，也缺乏中国股票市场买卖价差的相关深入实证研究作
为依据。
中国是目前国际上采取限价委托指令驱动为交易机制的最大的新兴市场之
一。另外，与国外市场相比，作为转型经济的产物和历史发展的原因，中国股票
市场存在一些非常有趣的特征：AB股市场的分割、高比例的非流通股本的上市
公司股权结构、中国企业的跨市场上市融资使得在国内(沪深AB股市场)和海
外市场(NYSE的ADR市场、香港的H股和红筹股市场等)都有中国股票上市
交易。这些特征都为深入研究中国股票的买卖价差及其分布、构成、影响因素等
提供非常好的素材。因此，以“中国股票买卖价差的跨市场实证研究”为选题开
展研究无论从学术研究还是指导实践的角度都很有意义和可行性。
本文选择了国外市场研究中基本成熟的买卖价差模型，以中国股票国内市场
(包括沪深A、B股)与海外市场(包括香港H股、红筹股red-chips、ADRs)
的买卖价差为主要研究对象，利用在这些市场上市交易的所有中国股票全样本的
交易和擐价高频数据，借助统计和计量等方法，对中国股票在国内市场与海外市
场的的买卖价差水平、构成以及变动模式进行全面深入的实证分析和比较研究。
我们发现：中国股票的平均买卖价差存在着个股性和市场性的多层次显著差异。
与国内投资者相比较，中国股票的海外投资者承担了更多的买卖价差成本；
这种交易成本的差异来源于国外投资者在信息获取上的劣势造成逆选择交易成
本的加大，以及海外市场中国股票的交易活跃程度较差而产生的流动性获取成本
上升等两个方面。
从截面变化模式分析来看，买卖价差水平都与股票的流通市值、日均交易量
存在较为明显的反向变动关系；而与收益的波动性存在一定正向变动关系：从趋
势上来看，规模较大、成交活跃的股票交易中，由于非对称信息产生的交易成本
下降幅度，明显要大于由于指令处理规模效应产生的纯粹流动性交易成本下降幅
度。
从日内变动模式分析来看，中国A股市场，不管股票的规模，开市后15分
钟区间股票交易的价格冲击、实现价差以及有效价差均要明显高于其他交易时
中文摘要
段。有效价差的日内变动大致呈“L形”曲线。而从价差构成上，反映信息不对
称成本的价格冲击部分，除了最后下午收市前半个小时大致成“u形”曲线，而
反映纯粹流动性成本的实现价差部分，则呈“w型”曲线。我们的实证结果与
Admati和Pfleiderer(1988)的理论预测也是基本一致的。
接下去，本文从个股性因素和市场性因素两个角度分别进行展开，建立和检
验相应的实证模型，并且通过与国外证券市场价差研究得出的结论和解释进行比
较，考察中国股票价差成本的影响因素和成因，对股票交易成本之间存在的差异
性做出更深层次的合理解释。我们认为：
个股性因素会对股票买卖价差产生显著影响：从股票交易特征上来看，交易
规模上升导致交易成本的上升，主要来源于由于信息不对称导致的逆选择成本的
上升：从股权结构上来看，流通股比例较高的股票，对应较低的有效价差和价格
冲击，可见由于信息不对称造成的交易成本较低。这个实证结论非常好的符合了
我们的理论假设(流动性假说(Amihud and Mendelson，1986)和投资者基数假
说(Merton，1987))；从个股属性上来看，反映交易成本的有效价差、价格冲击
与股价、股票市值规模、交易活跃程度成显著地负相关，与股价波动性成显著地
正相关；从最小报价单位上来看，单一的最小报价单位使得价差水平和价格水平
高度相关。国内市场设置的单一最小报价单位人为限定了买卖价差的下限，使得
低价格股票的最小报价单位存在过大的可能性。
市场性因素是导致股票买卖价差的主导性因素：尽管从构成上来看，这种价
差水平的差异性同时体现在：代表信息不对称成本的价格冲击部分和代表市场纯
粹流动性成本的实现价差部分，但是，我们也发现买卖价差中价格冲击部分均显
著大于实现价差部分，或者说信息不对称产生的成本是构成交易成本的主导因
素，其中，上市公司在信息披露以及市场透明度方面的市场差异性是主要原因。
通过对照NYSE的ADR市场和香港H股、红筹股市场的买卖价差分布来分析，
我们认为股票市场在信息效率方面的优势给投资者带来的交易成本下降可以抵
消投资者在信息获取上的劣势带来的交易成本上升。
最后，本文根据上述实证研究得到的结论，提出一些有针对性的政策建议，
主要包括：提高市场信息透明度；有效控制内幕信息操纵行为：改善上市公司股
权结构；完善市场交易制度；通畅海外信息披露渠道等等。
【关键词】交易成本买卖价差价格冲击信息不对称
【中图分类号】F832．5
英文摘要
Abstract
Bid—ask spread is a good proxy to measure trade execution costs．The issue of trading
costs from the point of view of spread in equity markets has long been a focus of
market microstructure research．There is surprisingly little genuine spread research
on emerging markets or markets adopting automated trading system in the form of
electric limit order book．China is one of the largest emerging markets in the world
that adopts the limit order trading mechanism．In addition to the complicated
ownership structure——a consequence a transitional economy——Chinese firms also
actively seek to list and raise funds from a variety of overseas markets．Chinese
stocks are being listed and trading both on oversea exchanges(ADRs，H—shares，and
red—chips)and on the domestic exchanges(A—shares and B—shares)．Despite the fact
that china stock market are characterized by a number of such important features，
there has not yet been a systematic study simultaneously comparing the trading costs
or spread on these different stock markets．This research provides a comprehensive
study on bid·ask spreads，spread components，and their determinants for Chinese
stocks listed on domestic and international exchanges．Our research makes an
important contribution to academic research and practical guidance．
We find that domestic investors trading A·-and B·shares inside China face lower
bid—ask effective spreads than foreign investors trading ADRs in New York or trading
H—shares and red—chips in Hong Kong，The wider effective spreads on international
exchanges can be attributed to both a higher degree of information asymmetry(price
impact)and higher revenues(realized spread)collected by liquidity suppliers．
The CROSS—sectional patterns of spread and spread components indicate that higher
effective spreads associated with large，active，and low-return—volatility stocks can be
mainly attributed to smaller price impact，which reflects the impact of information
asymmetry more than the economies of scale in execution costs．We examine the
intraday pattern spreads and spread components for 01．1r sample of A—shares．The
intraday pattern in the effective spread of China stock market exhibit the unique
L·shape one．The higher effective spreads in the morning essentially level off as the
trading hours elapse during the rest of the day．The intraday price impacts exhibit
the familiar U—shaped paRern，except during the last two 1 5一minute intervals．The
7
英文摘要
pattern is in general consistent with the prediction ofAdmati and Pfleiderer(1988)
We examine the relation between trade size and spread components．The results
suggest effective spreads associated with transaction initiated from a large uade are
higher than spreads associated with transactions initiated from a small or
medium—sized trade．The differences in effective spreads can be primarily attributed
to the differences in price impacts．Large打ades early more information than small
or medium-sized trades，resulting in a larger price impact and higher effective spreads，
We also examine the implication of ownership structure on spread and its components．
Interestingly,we find that firms with a higher proportion of tradable A—shares face
lower effective spreads and price impacts，Our evidence is consistent with both the
liquidity(Amihud and Mendelson，1986)and investor base hypotheses(Merton，
1987)．We also find that the single tick size in domestic market maybe set a
man—made limit to 10wer spread．
In order to find out the reaI determinants of spread further‘we in仃oduce stock match
technology to make meaningful in compare spreads between different markets and
probability of information—based trade model to evaluate the degree of information
asymmetry of market Our empirical results highly suggest that in general，the
differences in effective spreads cannot be primarily attributed to the differences in
individual factors such as firm and trading characteristics，but the differences in
market factors such as the degree of information asymmetry in the exchanges，which
depends on listed company information enclosure system and transparence of stock
market．The lower spread(trading costs)due to higher efficiency of total market in
finding private information Can offset the higher spread(trading costs)that investors
face for the reason of inferior situation in information collection．
Based on above conclusions，we offer some policy suggestions including：improving
market transparence；controlling private information-based trade；reforming listco’S
owner structure；ameliorating market trading system；expanding oversea information
enclosure tunnel．
【Key words]Trading costs Bid-ask spread
Price impact Information asymmetry
[CLCI F832．5
8
第一章导论
一、问题的提出
第一章导论
第一节选题及其意义
(一)缺乏对新兴市场的微观结构的研究
证券市场的交易执行成本问题长期以来一直是金融市场微观结构研究的关
注焦点。早期关于交易执行成本的研究文献主要集中在对发达经济体市场的考
量。尽管新兴市场由于发展的不成熟存在着许多特有现象，例如资本投资进入壁
垒、市场层面的巨大差异性以及较高的收益波动性，使之具备了独特的研究价值，
但是很多研究综述表明目前针对这些新兴金融市场的微观结构开展的学术研究
并不多见(Bekaert和Harvey，2003)。当然，已经有人进行了初步的尝试：例如，
Glen(2000)对新兴市场的微观结构进行了简单的介绍：Domowitz,Glen，
Madhavan(2002)、Jain(2001)对世界主要的证券交易所(包括新兴市场)的
交易成本进行了时间序列与市场横截面的分析；Ghysels，Cherkaou(2003)对摩
洛哥的卡萨布兰卡股票交易所(Casablanca Stock Exchange)进行了深入的研究。
(--)缺乏对市场自动撮合交易系统的研究
大多数新建立的新兴交易市场均采取以电子限价委托指令簿记录(electronic
limit order book)为形式的自动撮合交易系统(automated trading system)
(Domowitz，Glen，Madhavan，2002)。原因是自动撮合交易系统的建造、运行和
维护成本要远远基于做市商和大宗楼上交易的系统(dealer and floor based
systems)，而后者则为大多数成熟交易市场所采用(Domowitz和Steil，1999)。
自动撮合交易模式的优点在于使得众多投资者提交的市场委托和限价委托指令
可以通过非现场的电脑终端直接进行撮合成交，而不需要借助做市商、楼上经纪
商(floor broker)或者交易所专家(exchange specialist)的中介进行。因而，制
度上的差异性导致了关于自动撮合交易系统的全方位研究显得更有学术和现实
的价值。然而，目前众多对限价委托指令交易制度微观结构的研究文献基本上集
第一章导论
中在对发达成熟市场的考察2，很少有人对新兴市场自动交易系统的运行规律做
出相应的实证研究。
(三)ADR的出现为研究比较不同市场的微观结构提供了素材
在最近的十年中，以海外股票上市与交易为形式的企业跨国股权融资活动有
了非常迅猛的发展，并有不断加速的趋势。美国预托证券(American Depository
Receipts，以下简称ADRs)是一种以证书形式面向美国投资者发行的可转让证
券，一般是由美国银行发行的，代表一个或多个存放于原发行国托管银行的非美
国发行人股权份额的可转让证书。3因此，ADRs就为许多新兴市场国家的企业，
前往国际上流动性更好、发展更健全的成熟交易所进行跨境股权融资，提供了一
个非常便利的渠道。目前对ADR的微观结构相关领域研究主要集中在通过事件
研究(event．study)方法考察ADR上市交易前后特定事件(例如交易量、收益
率波动、买卖价差的变动)对市场流动性的影响(Karolyi，1998)。Bacidore和
Sofianos(2002)研究比较了部分ADR与美国本地上市股票在买卖价差、价差
构成、专家做市商的持仓头寸与参与比率等市场微观结构衡量指标的差异性。除
此之外，因为ADR背后对应的是本国上市公司的同等股权，因此，其交易报价
数据也为我们研究不同交易所在市场流动性与效率的差异性等方面提供了丰富
的素材。
(四)流动性与买卖价差的相关研究对证券市场的意义
流动性是证券市场的生命力所在，而且是市场行为的决定因素。二级市场的
流动性为投资者提供了转让和买卖证券的机会。而价差指标作为最常用的一种流
动性衡量方法，受到了市场参与者和学者的广泛重视。Black(1971)指出流动
的市场是这样一个市场：“买卖报价总是存在，同时价差相当小，小额交易可以
被立即执行而对价格产生较小的影响”。Kyle(1985)也指出，市场流动性最重
要的衡量指标是买卖价差，如果买卖价差越小，则表示立即执行交易的成本越小，
市场流动性越好。买卖报价差的研究是金融市场微观结构理论的重要组成部分，
其旨在研究金融资产价格在某一周或一天中的一系列相对短暂的交易时段内的
连续变化特征和规律。买卖价差的构成决定着买卖价差的大小和相应的变化。关
于买卖价差以及价差构成在报价驱动市场(做市商市场)中已得到了广泛的研究。
然而在指令驱动市场中的相关研究却非常有限。
第一章导论
(五)中国资本市场的发展和特殊性
首先，中国股票市场经过十多年的迅速发展，已经成为仅次于日本、香港的
亚洲第三大股票市场，也是目前国际上采取限价委托指令驱动为交易机制的最大
的新兴市场之一。4
其次，由于历史发展的原因，中国股票市场存在一些非常有趣的特征：
1．国内市场存在A、B股市场的分割：设立之初，国内投资者只能投资于A
股市场，而B股市场只对外国投资者开放：B股市场投资者的单～性导致市场流
动性的相对缺乏，最终使得中国政府决定B股市场在2001年对国内投资者开放。
2．高比例的非流通股本的上市公司股权结构：与国外市场相比，作为转型
经济的产物，中国上市公司的所有者结构非常复杂，主要分为国有股、法人股、
流通A股、内部职工股、外国投资者持股等5类。这些股票所对应的投资者在
持股动机、公司日常经营活动的监管权与控制权等方面存在很大的差异。这种差
异性对股票交易成本会产生什么样的影响，目前国内外均没有做过系统的研究。
3．中国企业积极寻求国内市场与海外市场的跨市场上市融资的机会：纽约
证券交易所(NYSE)和香港联交所(SEHK)是目前国内企业寻求海外上市的
主要目标市场，而且这两个市场发展比较成熟、流动性相对较高，同时存在大批
真正对中国企业拥有浓厚投资兴趣的投资者。然而，目前关于对这两个主要交易
所(包括香港H股、红筹股red，chips、ADRs)与国内交易所(包括A、B股)
在交易成本比较方面的系统性研究并没有在国内外的文献检索中见到。
因此，这些因素都为深入研究中国股票的买卖价差及其分布、构成、影响因
素等情况提供非常好的素材。
(六)我国目前关于市场微观结构深度研究的缺乏性
尽管我国证券市场经过十余年的发展，已经在市场规模和交易制度完善等方
面取得了相当大的成绩，相关的学术研究开展得也非常多，但是总体来说，这些
研究基本上集中在个股、行业、投资行为等方面，缺乏从市场建设高度上，在证
券交易市场的微观结构基础上，对市场总体进行系统性的深度研究，而且我们也
缺乏比较国内交易市场与国际交易市场在交易成本、流动性等差异性进行深度研
究的文献。目前市场政策制定也缺乏对市场整体流动性、信息不对称、效率、透
明度等现状深入了解的基础性支持。
第一章导论
二、研究内容与意义
买卖价差是反映证券交易成本的一个重要指标，因此，从买卖价差的角度考
察证券市场的交易执行成本问题长期以来一直是国内外金融市场微观结构研究
的关注焦点。
本论文根据股票市场微观结构理论，选择了国外市场研究中基本成熟的买卖
价差模型，以中国股票国内市场(包括沪深A、B股)与海外市场(包括香港H
股、红筹股Red—chips、ADRs)的买卖价差为主要研究对象，利用在这些市场上
市交易的所有中国股票全样本的交易和报价高频数据，对这些市场的买卖报价差
水平、构成以及变动模式进行实证分析5，同时从个股性因素和市场性因素等多
个角度，研究股票买卖报价差的影响因素和成因，并建立和检验相应的模型，并
且通过与国外证券市场价差研究得出的结论和解释进行比较，从而揭示我国股票
市场的微观结构特征。因此，作为一种尝试，对市场部分流动性现状的进行实证
研究，此选题具有相当深远的理论意义。不仅如此，本选题所用样本数据均完全
来源于我国股票市场的真实交易数据，实证研究做出的解释与市场实际情况紧密
结合，因而也具有较强的现实意义。
首先，对证券市场建设者以及监管者而言，证券市场交易体系建设和发展的
核心是交易制度的建立和完善，而证券市场交易制度的核心是证券交易市场的微
观结构，即证券交易机制。在研究和了解我国股票价差分布特征以及影响因素的
基础上，提出以不断改进与完善市场微观结构，增强市场流动性为目标的一系列
政策建议。可以通过改变一些股票市场的交易制度性因素，来改善我国证券市场
的效率，降低交易成本以及由于信息不对称产生的逆向选择成本，进一步完善和
健全我国的证券市场。
其次，对投资者等市场参与者而言，尽可能的规避资产的波动性风险，获得
更高的收益是其行为的主要目的。价差指标很大程度上体现了资产个体和市场总
体的流动性状况。因此，通过研究和了解我国股票价差分布特征以及影响因素，
一定程度上在投资过程中就可以选择那些即时交易成本较低，流动性较高的资
产，同时尽可能回避逆向选择交易成本。
最后，对上市公司而言，通过了解和改变影响股票价差的个体差异性因素，
提高公司股票的市场流动性，有利于提高企业的市场形象，改善公司的融资环境，
12
第一章导论
降低再融资的成本。
一、国外相关研究综述
第二节研究文献综述
综合国内外关于证券市场价差的研究文献来看，价差衡量指标主要有以下四
种：买卖报价差=(quoted spread)、有效价差(effective spread)、实现的价差(realized
spread)以及定位价差(positioning spread)等。
从有关研究文献看，买卖价差可分解为三个组成部份：逆向选择成本(adverse
selection cost)、订单处理成本(orderprocessing cost)午H存货成本(inventory holding
cost)。其估计模型主要分为两类：第一类模型是基于交易发起方指示变量(the
trade initiation indicator variable)来构建的(Glosten和Harris，1988；Hasbrouck，
1988、199l；Madhavan平llSmidt，1993；Huang和Stoll，1994；Lin，Sanger}llBooth，
1995a；De Jong，Nijman和Roell，1996；Madhavan，Richardson和Roomans，1997；
Huang平tlStoll，1 997等)：第二类模型是依赖交易价格的序列协方差特征(the serial
cova^ance properties ofobserved transaction prices)构建的(Roll．1984；Choi，
Salandro和Shastri，1988；Stoll，1989；Conrad，kaul年HNimalendran，1990；George，
kauI和Nimalendran，1991；Lin，1992等)。
基于买卖价差的衡量指标以及价差构成的估计和分析模型，许多国外学者在
买卖价差水平及构成方面做了相当数量的实证研究，特别是在20世纪90年代开始
对各国和地区的股票市场的报价价差模型进行了深入的实证研究，这些研究基本
上可以分为三种类型：
1．买卖价差的横向比较(横截面)研究。
不同证券交易市场(不同国家之间、不同地域之间、不同交易机制【连续竞价
市场、集合竟价市场以及做市商市场】条件下)之间买卖价差比较：Affleck．Graves，
Hegde干DMiller(1994)、Lin，Sanger和Booth(1995b)、Porter和Weaver(1995)、
Huang和Stoll(I 996)、Stroll(2000)、Venkataraman(2001)等。
同一证券交易市场上按股价、股本规模、市值、换手率、交易规模、最小价
第一章导论
格变化单位(tick size)、最小交易单位(minimum trading unit)等交易特性指标
对不同股票进行分类，对买卖价差进行比较：Huang#llStoll(1997)、Menyahjf[1
Paudyal(2000)、Stroll(2000)、Venkataraman(200 1)、Alan，Cai，Hamao&Ho
(2002a)等。
2．买卖价差的纵向比较(时间模式)研究。
主要考察买卖价差水平以及构成随时间变化的规律，来揭示市场流动性、信
息不对称等情况的变化：
Lee，Mucklow平ⅡReady(1993)、Madhavan，Richardson和Roomans(1997)、
Ahn年DCheung(1 999)、Chung，Van Ness，B．和Van Ness，R．(1 999)、Menyahj『N
Paudyal(2000)、Chtmg和Van Ness，R．(2001)、Aim，Cai，Hamao＆Ho(2002a)
等对分别对不同市场价差的日内模式进行实证研究结论表明：价差在交易日内和
交易周内变化都呈现明显的“u”形；价差与交易深度(depth)存在显著的负相
关关系。
Levin#llWright(1999)等通过实证研究认为：信息交易、市场需求的非价格
弹性、价格发现、统计假象以及市场集中度等效应，可以来解释的价差变化的日
内模式。
3．买卖价差的影响因素研究。
主要考察影响价差水平及构成变动的主要因素：Brennan和Subrahmanyam
(1995)、Chung，Mclnish，Wood$EIWyhowski(1995)、De Jong，Nijman，Roell
(1996)、Stroll(2000)、Van Ness，B．，Van Ness，R．*nWarr(2001)等。
Alan，Cai，Hamao&Ho(2002b)通过实证研究结论表明：决定逆向选择成本
价差的因素主要包括：公司规模(firm size)、股票价格(share price)、股票收
益波动性(return volatility)、交易规模(trade volume)、所有权结构(ownership
structure)、交易佣金(brokerage coverage)等等。
实际上，以上三个方面研究方向并没有很明显的界限，目前很多关于买卖价
差的实证研究很多都是将这些内容联系起来进行检验分析的，这样也更加有助于
综合的考察市场的真实价差水平及构成，并做出解释以揭示市场流动性、信息不
对称情况。
我们认为，金融市场微观结构理论中的买卖价差模型研究已经成熟，目前迸
第一章导论
入实证研究阶段，而实证研究主要集中在三个问题：一是买卖价差的变动模式，
由于买卖价差与各市场交易制度相联系，不同市场因交易制度不同，可能形成不
同的买卖价差变动模式：二是买卖价差的影响因素，由于买卖价差受多种因素的
影响，目前发现其主要受交易量、风险和价格的影响；三是数据的采集和数据库
建设，由于金融市场微观结构的实证研究所需的数据量十分庞大，这是一项艰苦
和需要耐心的工作。
二、国内相关研究综述
另外，关于我国证券市场买卖价差的研究，随着我国证券市场的发展，价差
问题才逐渐被人们所关注，对价羞的实证研究更是刚刚起步。
Chan，Menkvld和Yang(2002)以76家同时在A股和B股市场上市的公司为样
本，对中国上市公司的买卖价差进行了研究。他们主要利用Glosten#llHarris
(1988)提出的模型比较了A股和B股市场的买卖价差以及逆选择成本与订单处
理成本。他们的主要目的是希望通过估计买卖价差以及构成，来衡量两个市场在
信息不对称与流动性等方面的差异性，从而试图解释B股价格对A股的普遍折价
现象。
屈文洲、吴世农(2002)以我国深圳成分指数40种股票为样本，对一周内各
交易日中各交易时段的买卖报价差的变动模式进行实证分析，并应用回归分析方
法研究股票买卖报价差的影响因素。结果表明：深圳股票市场的买卖价差呈现出
“L”型，风险、价格、上午开盘后的l小时和下午开盘后10分钟以及下午收盘
前的20分钟都对相对买卖价差产生显著的影响。
孙培源、施东晖(2002)以上证30指数成分股为研究样本，运用分钟交易数
据分析买卖价差的特征及决定因素。结果表明：上海股市的买卖价差总体上低于
纽约、香港特区等成熟市场，在交易日内呈现“L形”的变化趋势，并且受到股
价波动性、绝对股价水平及买卖委托数量的影响。
何佳等(2003)利用MRR模型对深圳股票市场的价差构成成分进行实证分析。
结果表明：在横截面数据分析中，非对称信息成本均大于指令处理成本。隐含价
差、非对称信息成本、指令处理成本以及非对称信息成本占隐含价差的比例随着
第一章导论
股票价格的降低也随着降低，随着换手率的降低而增加。在日内变动分析中，非
对称信息成本、指令处理成本以及隐含价差大致呈“L形”曲线，每日开盘后的
十分钟内，非对称信息成本、指令处理成本以及隐含价差较大。
可见，与国外研究文献相比较，目前国内对买卖价差的实证研究还是浅层次，
缺乏深入的、系统全面的研究，对我国证券市场的价差特性挖掘及其现象解释尚
未开始。
第三节研究创新之处
一、本文首次针对中国股票在国内市场(沪深A股和B股市场)与海外市
场(NYSE的ADR、香港H股和红筹股)上市交易的全部股票作为研究样本，
利用他们的交易和报价高频数据，系统全面地对中国股票在国内市场与海外市场
的买卖价差水平、构成以及变动模式进行全面深入的实证分析和跨市场比较(借
助构造的股票匹配技术)研究，从而得到很多有意义的结论：
1．从总体上来看：与国内投资者(A、B股)相比较，中国股票的海外投资
者(ADR、H股和红筹股)承担了更多的买卖价差成本，这些成本差异基本上来
源于国外投资者在信息获取上的劣势造成逆选择交易成本的加大，以及海外市场
中国股票的交易活跃程度较差而产生的流动性获取成本上升等两个方面。
2．从截面分析来看：反映交易成本的有效价茬、价格冲击与股价、股票市
值规模、交易活跃程度成显著地负相关，与股价波动性成显著地正相关：交易规
模上升导致交易成本的上升，主要来源于由于信息不对称导致的逆选择成本的上
升；单一的最小报价单位使得价差水平和价格水平高度相关。国内市场设置的单
一最小报价单位人为限定了买卖价差的下限，使得低价格股票的最小报价单位存
在过大的可能性。
3．从日内变动模式分析来看：中国A股市场，不管股票的规模，开市后15
分钟区间股票交易的价格冲击、实现价差以及有效价差均要明显高于其他交易时
段。有效价差的日内变动大致呈“L形”曲线。而从价差构成上，反映信息不对
称成本的价格冲击部分，除了最后下午收市前半个小时大致成“u形”曲线，而
反映纯粹流动性成本的实现价差部分，则呈“w型”曲线。
16
第一章导论
二、从中国股票市场特有的交易制度性因素、个股差异特性和其他反映市场
微观结构的指标等多个方面，考察中国股票市场价差的影响因素和成因，从而揭
示我国股票市场的微观结构特征。
例如，上市公司复杂的股权结构是中国经济目前处于转型阶段的一个非常有
意思的特点，因此，我们就利用样本中A股数据，通过实证检验来考察不同股
权结构对交易成本可能产生的影响，主要结论为：流通股比例较高的股票，对应
较低的有效价差和价格冲击，可见由于信息不对称造成的交易成本较低。这个实
证结论非常好的符合了我们的理论假设(流动性假说(Amihud and Mendelson，
1986)和投资者基数假说(Merton，1987))。
三、引入知情交易概率估计模型，考察买卖价差水平与市场信息不对称程度
之间的关系，从深层次上解释价差产生的原因。
我们认为：总体看来，中国股票不管在国内市场还是海外市场上交易，买卖
价差中价格冲击部分均显著大于实现价差部分，或者说信息不对称产生的成本是
构成交易成本的主导因素。我们同时也通过实证检验发现股票市场在信息效率方
面的优势带来的交易成本下降可以抵消投资者在信息获取上的劣势带来的交易
成本上升。
四、尝试从市场价差研究得到的结论出发，对中国股票市场交易制度改革、
投资者投资策略等问题提出有针对性的建议。
这些建议主要包括：提高市场信息透明度；有效控制内幕信息操纵行为；改
善上市公司股权结构；完善市场交易制度：完善海外信息披露渠道等等。
第四节研究方法及结构安排
本文对中国股票国内市场与海外市场的买卖价差水平以及价差构成进行了
全面深入的比较研究。在研究方法上，本文采取了利用大量股票交易的历史数据
进行实证研究为主、理论分析为辅的方法，运用统计与计量的方法发现隐藏在大
量市场交易数据背后的规律性现象和特征，发掘影响中国股票的交易成本及其构
成的深层次因素。具体来说，我们在文中运用的主要方法包括：横截面与时间序
列双向的统计分析、归类比较分析方法、回归检验分析方法、利用极大似然函数
第一章导论
的非线性估计方法等等。
从章节安排上，论文主要可以分为三部分：
第一部分是关于价差研究理论模型部分(第1～3章)，在对国内外相关研究
文献进行综述的基础上，并且结合中国股票交易制度背景特点和市场微观结构的
组成部分分析，提出下文用于中国股票市场价差实证研究的理论模型，包括：价
差水平的衡量指标、价差构成的估计模型、以及检验影响价差因素的分析模型，
并根据要求对实证分析中的样本数据做了细致的筛选。
第二部分(第4～6章)是全文的主体，是关于市场价差的实证研究部分，
主要运用数理统计方法、金融市场计量经济学方法(包括回归分析方法、虚拟变
量方法、面板数据分析方法、非线性估计方法等)对中国股票市场买卖价差的水
平、构成以及变动模式在横截面和时间序列两个层面上进行比较分析。然后，在
此基础上，与国外市场价差研究的结论相比较，从交易制度性因素、个股差异特
性和反映市场微观结构的其他指标等方面进行量化分析，考察中国股票价差成本
的影响因素和成因，对股票交易成本之间存在的差异性做出更深层次的合理解
释。
第三部分(第7章)是全文的结论和政策建议部分，在前文实证研究的基础
上得出一些中国股票市场现状的结论，最后提出以市场微观理论为基础，不断改
进与完善市场微观结构，增强市场流动性的一系列政策建议。
本章注释
‘Domowitz，Glen，Madhavan(2002)利用1996—1998年的季度交易数据对42
国集团成员国的市场隐性和显性交易成本进行了研究。Jain(2001)收集并分析
了51个交易所各自前25只股票的每日买卖报价情况，其中包括新兴市场的28
个交易所在内。Perold，Sirri(1993)利用从美国的一家资产管理公司取得的报价
单和交易撮合数据，对国际股权交易成本进行了研究。Domowitz，Glen，Madhavan
(1998)研究了在美国跨市场上市交易的墨西哥股票在指令流移动(order flow
migration)冲击效应下的交易成本变动。Cho，Russell，Tiao，Tsay(2003)调查研
第一章导论
究了台湾股票市场的涨跌停板制度的磁性效应(magnetic effect)。Lesmond(2002)
利用非交易方向法(indirect approach)定量分析了新兴市场的交易成本。
2参见Glosten(1994)和Seppi(1997)对限价委托市场的均衡交易模型的详细
综述研究。相关实证研究包括Biais等(1995)、Harris和Hasbrouck(1996)、
Hedvall等(1997)、Chung等(1999)、Kavajecz(1999)、Aim和Cheung(1999)、
AIul等(2002)。
3 ADR种类又可分为非参与型ADR和参与型ADR。参与型ADR又可分为第一
级ADR(OTC交易)、第二级ADR(挂牌上市)、第三级ADR(公开发行)、RADR
(144A规则下私募)及GDR(全球交易)。从美国投资者的立场看，投资者在
取得外国公司发行股票时，要想股票在国内证券市场上流通，有种种不便。ADR
为美国投资者投资非美国公司股票提供了便利。存托凭证最初出现于二十世纪
20年代末，它通过减少或消除诸如交割延误、高额交易成本以及其他与跨国交
易有关的不便之处，来方便美国投资者购买非美国证券和让非美国公司的股票可
以在美国交易。从清算、交割、过户和所有权的角度来看，存托凭证都可以像美
国证券一样地被买卖。利用美国存托凭证程序来募集新股(或上市)，一般要涉
及五种人：①外国发行人；②存托银行(在美国的银行)；③保管行(一般是存
托银行在发行人国家的分支机构或有代理关系的银行)；④承销商；⑤美国投资
者。
4截至2004年底，我国国内交易所(上海证券交易所和深圳证券交易所)上市
股票(含A股和B股)的总市值为3．706万亿元，约合0．448万亿美元，流通市
值为1．169万亿元，约合O．141万亿美元。而同期日本东京股票交易所和香港联
交所的股票市值分别为3．513万亿美元和O．853万亿美元。数据来源：CEIC。
5这里需要特别界定的是：我们考察的对象为在这些市场上市的中国股票的买卖
价差水平及其构成，并不是对所有这些市场平均买卖价差全貌的描述和研究，
中国股票在这些市场上交易成本的差异程度并不等同于这些市场全部股票的平
均交易成本的差异性。这一点特别需要提醒读者注意。
第二章买卖价差相关研究的理论模型
第二章买卖价差相关研究的理论模型
第一节流动性的概念以及主要指标体系
一、流动性定义
流动性是证券市场的一个重要属性，但同时又是一个很难定义的概念。尽管
大多数人对一个特定的市场是否具有流动性都有一个直观的看法，但是却发现对
市场流动性给出一个全面的定义非常困难。’
Keynes(1930)年lJHicks(1962)对流动性的定义是“市场价格将来的波动性”
或者“立即执行一笔交易的可能性”。O’hara(1995)认为，流动性就是“立即
完成交易的价格”。Amihud和Mendelson(1989)认为，流动性是在一定时间
内完成交易所需的成本，或寻找一个理想的价格所需要的时间。Massimb jfNPhelp
(1994)把流动性概括为“为进入市场的定单提供立即执行交易的一种市场能力
和执行小额市价委托单时不会导致市场价格大幅变化的能力”。Glen(1994)把
流动性界定为迅速完成交易且不造成大幅价格变化的能力。Schwartz(1988)认
为流动性是以合理价格迅速成交的能力。Lippman和Mceall(t986)则指出，若
某资产以可预期的价格迅速出售，则该资产具有流动性。当讨论一个市场是否流
动时，Bagehot(1971)强调由于信息不对称而存在逆向选择的影响，一笔交易
的价格影响力，以及由于做市商的价格政策而导致的交易成本的比例。Grossman
和Miler(1988)指出，我们可以通过看“当前报价和时间下执行交易的能力”
评价一个市场的流动性。
在国外的市场微观结构研究中，通常从四个角度来衡量市场流动性(Kyle
(1985))：宽度(Width)、深度(Depth)、即时性(Immediacy)和弹性
(Resiliency)。
宽度是指交易价格(指买方报价或者卖方报价)偏离市场中间价格的程度(也
就是为了使资产流动的交易成本)，通常用买卖价差来衡量。
深度可以既代表在不影响市场价格的条件下可能的交易量，也可以指在一给
定时间做市商委托单上的委托数量。深度指标反映了在某一特定的价格水平下的
第二章买卖价差相关研究的理论模裂
可交易数量，可以用来衡量市场的价格稳定程度。
从即时性的角度衡量，流动性好是指投资者者一旦有交易的愿望，总是能立
即得到满足。
弹性是对上述三个方面的综合，即由于～定量的交易引起的价格波动消失的
速度，或者委托单不平衡的调整速度。
二、流动性衡量指标体系
为了更好地衡量，还需要对流动性给出严格的数学定义。学术界对流动性的
衡量进行了大量的讨论，但由于流动性的四个基本属性存在差异，一直没有办法
建立统一的标准。通常给出的衡量指标可以分为四类：价格法、交易量法、量价
结合法和时间法。
价格法主要是根据宽度出发定义的，主要包括价差衡量指标、价格改善指标、
价格自相关模型、方差比率和机会成本模型等。
基于交易量的流动性度量方法主要有：市场深度、成交深度、深度改进率和
深度改进比例、成交率、换手率等。
为了综合考虑深度和宽度，一些文献还给出了结合价格和交易量来衡量流动
性的方法，如价格冲击模型和流动性比率等。价格冲击模型包括市场深度模型、
Glostem—Harris交易成本模型、Hasbrouck的刺激反应模型、
Hasbrouck．Foster．Viswanathan的交易成本模型等。流动性比率包括Amivest流动
性比率、Martin流动性比率、Hui．Heubel流动性比率、Marsh—Rock流动性比率、
市场调整的流动性指标等。2
从交易的即时性出发定义的指标主要有执行时间(从委托单下达到成交之间
的时间)和交易频率(一定时间间隔内的交易次数)。
第二节买卖价差指标的衡量方法
买卖价差实际上是衡量交易成本的直接指标，作为最常用的一种流动性衡量
方法，受到了市场参与者和学者的广泛重视。
第二章买卖价差相关研究的理论模型
Black(1971)指出流动的市场是这样一个市场：“买卖报价总是存在，J司时
价差相当小，小额交易可以被立即执行而对价格产生较小的影响”。Kyle(1985)
指出，市场流动性最重要的衡量指标是买卖价差，如果买卖价差越小，则表示立
即执行交易的成本越小，市场流动性越好。
买卖报价差的研究是金融市场微观结构理论的重要组成部分，其旨在研究金
融资产价格在某一周或一天中的一系列相对短暂的交易时段内的连续变化特征
和规律。
买卖价差衡量指标主要有以下四种：
一、买卖报价差
也称为买卖价差(quoted spread)，是衡量流动性的一个最基本的指标。几乎
所有对价差进行研究的文献部首先需要计算这个指标。计算方法是当前市场上最
佳卖价和最佳买价之间的差额。
买卖价差衡量潜在的订单执行成本。Demsetz(1968)、Stoll(1978)、Amihud
和Mendelson(1980)、Ho年lStoll(1983)、0Hara和Oldfield(1986)等把买卖
价差定义为对做市商提供即时交易服务的补偿，主要强调存货成本以及订单处理
成本等。而Copelandjfl：lGalai(1 983)、OlostenjflJMilgrom(1 985)、EasleyjflJO’ham
(1987)等则强调买卖价差是对做市商在提供流动性时可能与知情交易者进行交
易，从而产生逆向选择成本的补偿。
理论上，买卖报价差只适用于做市商市场，因为做市商提供的是双向报价，
并且买价低于卖价，应而有一个价差；但在竞价市场，所有一对一匹配的买卖订
单都是按照相同的价格撮合的，故不存在价差，因此，分析竟价市场的价差通常
采取市场上未成交的有效订单的最高买价和最低卖价之间的差额，这两个价位上
反映了下一笔可能的实际成交价格，也是当时投资者买进和卖出所愿意接受的最
佳价格。
衡量买卖价差有两种方法：一是绝对买卖价差，即计算买卖价差的绝对值(等
于卖出报价减去买进报价)；二是相对买卖价差，即计算百分比买卖价差，由于
买卖价差通常随价格而变化，故可以用绝对买卖价差除以最佳买卖价格的平均
值，即得到百分比买卖价差。
第二章买卖价差相关研究的理论模型
以S表示绝对买卖价差，RS表示相对买卖价差(百分比买卖价差)，A表示
最佳(低)卖出价格，B表示最佳(高)买进价格，M表示价差中点(Mp=“二J÷_po)，
则
S=P。．P8
胁竿
从理论上看，最小的买卖价差就是所允许的最小价格升降档位。但事实上，
在很多市场(特别是流动性差的市场)，买卖价差通常大于最小价格升降档位。
Stoll(2000)提出了日成交价差(daily traded spread)的衡量指标：
TSl=再。一再5或者嬲2=磊。一夏8
其中，再。=i1午m‘,，再8=去辜P。，m i n)表示当天在卖价(买价)附近成
交的交易次数，P4(P8)表示卖价(买价)附近成交的第i次交易价格；
P2A丁≥车w，ap，A，胃=-≥车彬只。，w?(w?)表示卖价(买价)附
近成交的第f次交易数量。
买卖价差是衡量流动性的一个简便的指标，但也存在很多局限性，买卖价差
实际上是衡量交易成本的直接指标，而不是流动性。买卖价差衡量流动性的局限
在于对交易规模不敏感等多个方面，如：
(1)买卖价差不能反映在价格不受干扰的情况下，市场机制吸收每一单位
成交量的能力。做市商的买卖报价通常只适用于小额订单，因此，买卖价差最多
只能衡量小额交易证券的情况；在限价订单市场，也是如此。
(2)买卖价差不反映对大额交易来说十分必要的价格变化。也就是说，不
能反映大额市价订单可能对价格产生的影响。一个具有足够流动性的市场可在价
格变化极小的情况下，吸收大额订单。
(3)买卖价差不能说明在买卖价差以外和价差以内成交的交易，因而可能
会低估或高估了实际的买卖价差。例如，大额交易通常在报价之外成交(即高于
第二章买卖价差相关研究的理论模型
卖出报价或低于买进报价)，而可协商定价的交易通常在报价之内成交(即低于
卖出报价或高于买进报价)。
(4)绝对买卖价差没有考虑股票的价格情况，而通常情况下，价格越高的
股票，价差相对越大，但高价格的股票的交易不一定不活跃。
(5)理论上，买卖价差最小可为一个价格升降档位，如果对不同价格的股
票规定有不同的价格升降档位，则价格升降档位较大的股票其价差可能就会较
大，但这不能说明该股票的流动性不足。
二、有效价差
有效价差(effective spread)反映订单成交的平均价格和订单达到时买卖价差
的中点之间的差额。有效价差衡量订单的实际执行成本。Glosten茅l：lHarris(1988)，
Lee(1993)，Huang和Stoll(1996)，Bessembinder和Kaufman(1997)以及其
它学者已经证明报价差显著地大于有效价差。国际清算银行(BIS，1999)在研
究美国债券市场的价差时发现报价差大于实际价差，实际价差大于有效价差。
PeterSen和Fialkowski(1994)证明了买卖价差和投资者支付的有效价差之间存在
着明显的差异。在他们所使用的纽约证券交易所的样本中，有效价差的平均水平
通常只有买卖价差的一半，此外，当买卖价差扩大时，仅对有效价差产生10--22％
的影响。
以ES表示有效价差，以P表示交易价格，则
ES=IP—MI
有效价差可根据买卖方的不同而标记正负号，即有正负号的有效价差(signed
effective spread)。设ESB为买方的有效价差， ESs为卖方的有效价差，则
ES月=P—M
ESs=M·P
有效价差(包括有正负号的有效价差)也可以计算其相对值，即相对有效价
差。设RES为不含正负号的相对有效价差，则
第二章买卖价差相关研究的理论模型
lP一^驯
RES=!———．-——!
肘
有效价差在一定程度上克服了买卖价差不能反映订单在买卖价差之外和之
内成交的情况(即高估或低估执行成本)，因此可用来衡量订单的价格改善：当
执行价格比相关的买卖报价更好时，则称之为价格改善，否则，当执行价格在买
卖报价之外成交时，则发生价格变坏。
三、实现的价差
实现的价差(realized spread)衡量订单执行价格和订单执行后一段时间的买
卖报价中点之间的差额。
有效价羞和实现的价差实际上是衡量交易价格与交易前(后)均衡价格的差
额，但取何种价格为均衡价格学术界存在一定的分歧，通常有效价格取订单到达
时的价差中点为均衡价格，但也可以采用交易前若干笔(或若干时间)的平均价
格或交易前第若干笔的价格。与有效价差一样，实现的价差也一样有多种均衡价
格选择方法。女l：lStoll(1989)把实现的价差定义为交易商某一时点的卖出价格与
更早时的买进价格之间的差额，即每笔交易的预期利润(以股价的百分比计算)。
Huang和Stoll(1996)把有效价差分解为实现的价差(有正负号)和逆向选
择的价差成份两个部分，逆向选择的价差成份等于有效价差减去实现的价差。
Kavajecz(1999)的研究表明，纯粹用价差中的逆向选择成份不能反映由于信息
不对称而导致的全部逆向选择成本，因为价差无法反映流动性提供者调整的买卖
价格上所愿意接受的买卖数量，若在最佳买卖价格上的订单数量减少，则隐含着
下一笔交易更可能使价差扩大。
Huang和Stoll(1996)、Venkataraman(2001)提出将有效价差分解为价格冲
击(price impact)和实现的价差(realized spread)两个部分。由于知情交易者拥
有～定私人信息情况下，会进行持续的单方向交易，而他们的参与活动会通过指
令流得以揭示出来，在这些交易发生后，市场可以通过自动调整报价来反映这些
交易所揭示的信息。这部分影响就是价格冲击部分，～般表示为：
Pencentage price impact=2004Dif|呼√+。-Midll}Mid|t
第二章买卖价差相关研究的理论模型
其中，¨；。为交易发生后资产的真实经济价值，一般可以用交易发生(f时刻)
至少30分钟(”)之后的第一笔报价的价差中点(Qmid30)来表示：DI，为一I项
式变量，表示市场订单的方向，买入订单为l，卖出订单为一1。。因此，实现的
价差就可以表示为：
PentPntage realized spr8口d=200
4 Di,+◇，一¨。。)／Mid。
实现的价差反映订单执行后的市场影响成本。
可见，己实现价差电分为绝对实现价差和相对实现价差，设绝对实现价差为
ARS，相对实现价差为RRS，设Mt为交易发生以后一段时间的价差中点，则
ARS=5JD—M，l
RRs：划埘
绝对实现价差和相对实现价差可根据买卖方向不同计算其正负号。以相对实
现价差为例，设RRSB为买方的相对实现价差，RRSs卖方的相对实现价差，则
膦。=等
RRS：型s 吖
四、定位价差
Naik．fFIYadav(1999)使用了定位价差(positioning spread)的概念。3定位价
差衡量由于逆向选择而损失的价差收益，反映了交易后的价格变化。如果投资者
中的某一个群体拥有优势信息，那么平均看，他们将从交易后的价格变化中获利，
因此，他们付出的实现的价差应比有效价差低(数额为定位价差部分)。或者说
等价于Venkataraman(2001)中的价格冲击部分。
定位价差的计算方法是实现的价差减去有效价差。定位价差也可分为绝对值
和相对值，并分为买方和卖方。以相对定位价差为例，设RPSB为买方的相对定
位价差， RIPSs为卖方的相对定位价差，则
第二章买卖价差丰目关研究的理论模型
RRSe=半
RRS：业M
在以上四种价差中，买卖价差实际上衡量的是双边价差(包括买方和买方的
价差)，而其他三种买卖价差均衡量的是单向的价差。因此，为便于比较，在计
算买卖价差时，通常计算的是内部半价差(inside half-spread)，即把买卖价差
除2，内部半价差也称为平均价差(average spread)。
这四种价差的基本特征和差别可表示为表2．1：
表2-1 四种买卖价麓衡量方法的比较
定义前提意义缺陷
妥奥价茬￡鳊竹碱击量懈价嚣寰擎控量优买卖报鬻粟蜘黼执要鏊{蔓嚣薯糯髋晶量糕省辩孙
有簸价差黧价格靳整申点的黼婴筛中点为≯如执行戚善豁器嚣雾糕裟∥7交
实现价差黼赫耋蓄量雷毖￡鏊i主磐茬中点需惹星嚣慧后的籍嘉禳篙妻蔫?装薯嚣妻．竹忽略7变
定位价差有效竹羞碱击实现价羞同有效竹榔实现竹羞晏黔茄后的骱格§萎筹赛幂莆嘉蔼罐籁宰妻诛髫薅7文
第三节价差构成估计及分析的理论模型
从有关研究文献看，买卖价差可分解为三个组成部份：逆向选择成本(adverse
selection cost)、订单处理成本(order processing cost)和存货成本(inventory
holding cost)。4订单处理成本和存货成本通常也称为交易成本。在不考虑订单
处理成本时，经济学家把交易成本称为临时价差因素，因为与该因素相关的价格
变化是临时的。临时价格变化定期反复，即价格由买价跳到卖价后，紧接着就是
卖价跳回到买价。这类在买卖报价之间的上下蹦跳行为称为买卖报价反弹
(bid／ask bounce)。买卖报价反弹是价格波动的一个较次要的组成部分，是由于
缺乏耐心的交易者进行即时交易而造成的，或者说临时性价差因素引起了买卖报
27
第二章买卖价差相关研究的理论模型
价反弹。
在做市商市场，逆向选择成本实际上是对提供流动性的交易商(做市商)的
一种补偿，因为交易商在提供流动性时可能面临与知情交易者进行交易的风险
(Copeland＆Galai，1983)。简单地说，逆向选择成本就是由于拥有私人信息
的交易者提交订单后所导致的交易商(做市商)对股票价值预期的修正(Brennan
＆Subrahmanvam，1996)。在做市商市场，流动性交易者为获取即时交易而支
付价差成本，但知情交易者的交易则导致做市商的损失，因此，做市商会设定一
个更大的价差，以弥补与知情交易者进行时可能带来的损失。在竟价市场，逆向
选择成本是对流动性提供者(下达限价订单的交易者)的一种补偿。逆向选择成
本通常与该笔交易规模成正比。
存货成本是指交易商(做市商)管理存货的成本，即交易商需要根据订单流
的不断变化情况而更新报价以确保一个稳定的存货水平。5
订单处理成本是交易商撮合买卖双方订单的固有成本(Tinic，1972)，主要
是提供交易服务的成本(工资、软硬件等)。在竞价市场，订单处理成本通常低
于做市商市场，因此，竞价市场的买卖价差中的订单处理成本因素也低于做市商
市场。
关于买卖价差构成部分的实证研究中，国外～般有两类统计模型。
一、基于交易发起方指示变量构建的模型
有代表性的基于交易发起方指示变量(the trade initiation indicatorvariable)
来构建的模型6包括以下三类：
(一)Giosten＆Harris(1988)
Glosten平l：lHarris(1988)的信息不对称价差模型将买卖价差分解成两个组成
部分：
(1)即时交易成本部分(transitory component)：实际上包括了订单处理成
本(orderprocessing cost)和存货成本(inventoryholding cost)两部分总和。交
易商从这部分价差获得的收入来补偿存货管理成本、订单清算成本以及垄断利润
第二章买卖价蔫相关研究的理论模型
(monopoly profits)等。流动性交易者为获取即时交易而这部分支付价差成本。
这部分价差对股票价格时间序列的影响与交易发生规模无关。
(2)逆选择成本部分(adverse．selection component)：交易商(做市商)从
这部分价差获得的收入来补偿，他们在提供流动性时可能面临与拥有私人信息的
知情交易者进行交易的风险。同样，在竞价市场上，逆向选择成本是对流动性提
供者(下达限价订单的交易者)的一种补偿。逆向选择成本通常与交易发生规模
成正比。
令m，：表示，时刻股票的真实价格，反映了当期所有可获得的市场公开信息；
p，：表示t时刻的交易价格；
Q：表示买卖交易指示变量(bid—ask classification)，如果交易是买方(buyer
or ask)发起的，则Q，=_1；如果交易是卖方(seller orbid)发起的，则9，=一1；
q，；表示，时刻的交易数量：
互：表示r时刻的逆选择成本的价差部分；
e：表示f时刻的即时交易成本的价差部分。
则一般的两部分信息不对称价差模型可表示为：
P，=m，_QC (2—1)
m，=mH 1 Qr互1 eI (2—2)
e=co_clq， (2—3)
Z，=气1 zl gr (2—4)
由(2—2)式，假设真实价格是一个随机漫步过程(random walk)加上两个
漂移项。第～项9f五，为逆选择成本的价差部分，因此买入订单(Qf=1 1)使
得真实价格上升互，而卖出订单(Q，=一1)使得真实价格T g年Z,。第二项e，，
表示由于新到达的公开信息对真实价格产生的影响。
由(2—1)式，市场成交价格P，等于真实价格加上9fC，可见做市商通过“低
买高卖”的策略获得收入以补偿其提供即时交易的成本。
29
第二章买妾价蔗相关研究的理论模型
模型还假设即时交易成本部分和逆选择成本部分都是交易数量的线性函数
由(2-3)和(2-4)式表示。
由(2-1)式，可知：
PH=肌H_9一】Cf_l (2-5)
(2-1)式减去(2—5)式，得到：
P。‘PH=m，-mH d 9f c，‘9一lC—l
=Qtzt+et+AQtC。
=Qrb。+三．q，)+q+△Q(c。+clg，)
整理后，即得：
4p，=cO△Q 1 qAtq，QI J_ZoQf d Z1q．Qr_e。(2．6)
因此，由上式，我们可以根据历史的报价及成交数据，估计出参数C。、q、
z。和z，，从而得到C，和Z，的表达式。
另外，由(2．1)和(2—2)式，可以得到：
Pf=m，_】_QfZ，1 e，一9c
贝0：p?=m川+z，+e，+C
P：=m|_1一zt+et—C
所以：
s；p?一P?：2(c+互) (2—7)
也就是说买卖价差实际上就等于2G_2Z，，其中逆选择成本的价差部分比
例为壶。
De Jong，Nijman，Roell(1996)也提出一个类似的模型巴黎证券交易所的情
况进行了实证研究。
(二)Madhavan．Richardson＆Roomans(1997)
Madhavan，Richardson羊l：lRoomans(1997)的方法对证券交易市场的股票价差
构成进行分析，其优点主要包括三方面的内容： (1)MRR方法对Glosten和
第二章买卖价差相关研究的理论模型
Milgrom(1985)的模型进行了扩展，考虑了指令流的相关性。(2)MRR对分
析价差构成的日内模式特别方便。(3)MRR把价差分解为非对称信息成本和指
令处理成本，没有考虑存货效应，因此特别适应于指令驱动市场。
指令驱动市场中，流动性是由投资者提交的限价指令提供的。不能立即成交
的限价指令进入限价指令薄中等待成交，其中买方限价指令构成了需求曲线，卖
方限价指令构成了供给曲线。如果投资者提交一个买入指令，能够与指令薄中等
待的卖出指令成交，那么这样的交易便是由买方发起的交易，指示变量记为+1；
而如果投资者提交一个卖出指令，能够与指令薄中等待的买入指令成交，那么这
样的交易是由卖方发起的，指示变量记为一1。7
令P，表示≠时刻的交易价格，Q表示买卖交易指示变量。如果交易是买方发
起的，则Qf=1 1：如果交易是卖方发起的，则QI=一1。实际发生的指令流和预
期指令流之间的差额以及公共信息会对预期股票价值产生永久性影响，股票价值
可以用下式表示：
， h
，o=∥．1+Ⅱ娩一EIo,I 9f一1 9+‘ (2·8)
其中，∥，表示股票的预期价值， 仅匕一EbIQr一，9表示实际发生的指令流和预期
指令流之间的差额对股票价值产生的影响，a(盘≥0)表示信息不对称的程度，
即非对称信息成本，E．表示公共信息对股票价值的影响。
除了非对称信息的影响，流动性提供者的报价也要反映指令处理成本的成本
补偿。指令处理成本只会对股票价格产生影响，而不会对股票价值产生影响。因
此股票价格可以用下式来表示：
P，=H_卢Q_仇(2—9)
其中，卢(芦≥0)表示指令处理成本，即流动性提供者在提供流动性时每股成
本，，．表示价格离散性引起的修整误差。
将(2-8)式代入(2．9)式中即可得到：
p，=∥．，+a妇，一￡blQ，一，9+声Q，+q+r／， (2．t0)
令刀表示在卜r时刻与f时刻交易方向相同的概率，则交易指示变量在t时刻
第二章买卖价差相关研究的理论模型
的条件期望是昱(QJ2一，)=(易一1)9f一，=pQ-1，其中P(P=2五一1)是交易方向
自相关系数，表示交易方向的一阶自相关。
当Qf=1时，P?=卢H+研(1一pQH)+p+8，+仉，
当9f=．1时，P?=，f，一1+a(-I—pQ,一【)一声+q+仉，
所以，_p?一p?=2(a+∥) (2．11)
根据(2-9)式可知：
Pfll=，fH_崩9f-1_Vf_1 (2-12)
将(2—12)式和Ebl Qr一，)=pQf一，代入(2．10)式中可得：
p邓襞浅：p协Q,意≤端0 协m
=p，一，+nlQf一一，J+卢【9一Q一1 J+“，
⋯⋯
其中，“，表示定价误差。在不存在逆向选择(即日=0)以及指令处理成本(即
正=0)时，模型表示为价格服从随机游走盼睛况。
考虑自相关和条件异方差性的存在，Madhavan，Richardson和Roomans(1997)
通过广义矩估计方法(GMM)和(2—14)式的约束条件来对参数进行估计：
El／∞，，9f，Q+口，芦，p)】=0，
其中f(Ap。，Q，，9f。Or"，∥，p)：
QQ一．一pQ}-
“f—U0
0，一Uo：娩
0．一Uo娩一。
(2．14)
其中，E娩Qf一。一PQ}-．)=o用来设定买卖交易指示变量的自相关，E0。．‰)：0
表示平均价格误差为常数，E№，一／20娩】=o和E陋，一f'／0)Q。]=0是将平均股票
定价误差与工具变量Q和Q一，正交。
Aim，Cai，Hamao&Ho(2002a)利用MRR模型，考察了东京证券交易所(TSE)
不同股票交易规模下对价差构成的影响，我们按每笔交易的成交数量将交易规模
分为小、中、大三类，并将(2一13)式扩展为：
△p?=硝”妇一p”O／_，)+卢”乜一0／_。)+“? (2．15)
第二章买卖价差相关研究的理论模型
其中，f，，=smatl，medium，large，分别表示f一2时刻和t一1时刻的交易规模；
口”，卢”，p”就反映了从f一2时刻iN模的交易变为t一1时刻，规模的交易对买卖
价差构成的影响。
实证检验的结论是随着交易规模的扩大，逆选择成本价差上升，而订单处理
成本(即时交易成本)价差下降。8
r=蛐。Ql吼Qf]7，
伽(；i；l孳]
其中，肼，=立专立一蔓i}星量，Q表示订单成交的方向指示变量，g，表示
Ao项表示当期交易价格的变化取决于当期的交易买卖方向Q，以及带方向的交易
差水平为2(a。I_a02q，)。
考虑到股票交易规模的截面效应，通常略去gfQ项，Hasbrouck VAR一般模
第二章买卖价差相关研宄的理论模型
型可以简化为两个方程形式，令‘=刖订，，则可以表示为
o=Σa，r，一，+Σ6⋯O，+v。，
Q=Σ¨一，+Σd，Q一。+v：。
其中，买卖报价差变为2b。，价差水平与交易规模无关。
二、基于交易价格的序列协方差特征构建的模型
首先给出基于交易价格的序列协方差特征(the serial covariance properties of
observed transaction prices)构建的一般模型9：
令p。：表示f时刻的交易价格；
Q：表示买卖交易指示变量(bid-ask classification)，如果交易是买方(buyer
or ask)发起的，则Q，=_1；如果交易是卖方(sellerorbid)发起的，则Q=一l；
m，：表示，时刻股票的真实价格，反映了当期所有可获得的市场公开信息；
E，：表示基于t一1期交易之后揭示所有公开信息，t—I期到t期之间可获得
的期望收益。
U，：表示由于新到达的公开信息对真实价格产生的影响；
Sq：表示做市商的买卖报价差；
刀：表示订单处理成本产生的价差比例；
I·刀：表示逆选择成本产生的价差比例。
交易价格模型可以表示为：
胪"石誓Qf (2-16)
_=E+％一．+(1一万)誓Q+U， (2．17)
第二章买卖价差相关研究的理论模型
令R。=P。-P，。一l，贝0由(2—16)和(2—17)，得至0
R。=E。一B。_U．， (2’18 J
其中，
占户一了Sqi b，一O。一1)+(1一曩S：qi-g
交易收益率的序列协方差可以表示为：
c。v(Jjt，Rj,t_I)=∞vk，，巨一一曩荨(z哪)
改写后，我们可以得到交易收益率的序列协方差与买卖报价差之间的关系：
2√二陆瓦ij百砸孓捌=届， (2．20)
根据模型的前提假设和具体形式的不同，可以分为两类：
(一)Roll(1984)
Roll(1984)假设：(I)证券真实预期收益率是不随时间变化的常数，即Ei．=Ei
(b，)：(2)证券市场信息是完全充分及时的，不存在逆向选择成本，刀．=l(bf)，
在此假设条件， (2—20)式，可以简单表示为： Si=2√=赢网(2．21)
Glosten(1987)认为如果考虑买卖报价差中的逆向选择成本，假设刀，<I及
Cov忙。E。一【j=0，通过比较(2．20)和(2．21)式，可知，Roll估计的价差s，小
于真实的价差水平5一进一步考虑股票预期收益的时变性(time-varying)，即
Coy忙。&。)>o，则将导致Si低估程度变大。事实上，如果cbVk Eit t)>曩孚，
那么基于交易收益率序列估计得到的价差为负。Roll(1984)做的实证结果表明：
利用日数据和周数据估计的价羞中分别有50％和35％的比例为负数。
Choi，SalandroSfllShastri(1988)对Roll(1984)进行了扩展，假设菇。(f)是一
个可变动的指标。
第二章买卖价差相关研究的理论模型
(二)George．kaul＆Nimalendran(1991)
George，kaul&Nimalendran(1991)考虑了证券预期收益的时变性
(time·varying)，因此假设某证券f预期收益服从一阶自相关过程(AR(1))，
即
E12 H?^4．E十、^￡jl (2—22)
E。尢法从父易_颏话甲亘j姜得剑，罱妥利用别的万珐采迸仃估计(Conrad，kaul
f阳Nimalendran(1990)也提出了类似的方法)：
令R。=p7一pT-。，则
尺商=E，，+(1-互)-：Sq_t Q。+u。(2—23)
定义RD,，；R。一Rm，，(2—18)减去(2—23)式，有
RD．屯孚b。吧。】(2．24)
所以，cbvcRD。，月口，．)=一刀?誓2 Sli=2F面画而=碱， (2．25)
利用R。和月。序列就可以估计得到订单处理成本产生的价差水平，而J。一s。，
就是逆选择成本产生的价差水平。
Stoll(1989)提出的模型与GKN(1991)相类似，模型以相邻两个价格变化
的协方差和价格变化中的价差成份变化的协方差相等的性质．作为估计价差的基
础。只是用月m{M，一M一-(M。：立{篮)代替‰，则
C0。(％&。)：萼胁：(1一万)一列1一万)】(2-26)
COVk。，％。)=导硝l一石) (2．27)
第__二章买卖价差相关研究的理论模型
甘其由中。’戤J=。—雠—磊铲，2一s q江
George，kaul&Nimalendran(1991)利用此模型对AMEX／NYSE：}[JNASDAQ
市场进行的实证研究结论表明：逆向选择成本占买卖报价差的比例仅为8％至
13％(至少对小额交易而言)，而买卖报价差的主要部分是由订单处理成本产生
的。
Stoll(1989)对NASDAQ全国市场买卖价差的三个要素进行了实证研究，
各要索的比重分别为：逆向选择(信息)成本为43％，存货成本为10％，订单
处理成本为47％。
第二章买卖价蔓拥关研究的理论模型
本章小结
本章从流动性衡量、买卖价羞衡量、买卖价差构成的估计等三个层次展开，
系统地阐述了买卖价差相关研究的主要理论模型。主要内容包括：
1．在国外的市场微观结构研究中，通常从四个角度来衡量市场流动性：宽
度、深度、即时性和弹性。通常研究中给出的衡量指标可以分为四类：价格法、
交易量法、量价结合法和时间法。
2．买卖价差作为最常用的一种流动性衡量方法(价格法)，实际上是衡量
交易成本的赢接指标。买卖价差衡量指标主要有四种：买卖报价差、有效价差、
实现价差和定位价差等。
3．买卖价差可分解为三个组成部份：逆向选择成本、订单处理成本和存货
成本。关于买卖价差构成部分的实证研究中，国外一般有两类统计模型：基于交
易发起方指示变量来构建的模型(主要包括Glosten和Harris(1988)、Madhavan．
Richardson年11Roomans(1997)、Hasbrouck(1991)等)；基于交易价格的序列
协方差特征构建的模型(主要包括Roll(1984)、George，kaul和Nimalendran(1991)
等)。
第=章买卖价惹相关研究的理论模型
本章注释
1这是因为市场流动性具有多重性，而已有的定义都只强调了流动性的某个方
面。
2参见刘逖(2000)等。
3 Naik和Yadav(1999)同时也使用了报价差(内部半价羞，inside half-spread)、
有正负号的有效半价差(signed effective half-spread)和实现的半价差(realized
halGspread)，并把定位价差称为定位半价差(positioning half-spread)。该文对报
价差以时间为权重进行加权，其他三个指标采取交易金额加权方法。
4这里的成本均指经济成本，即实际成本加上一个合理的利润。
5存货理论是市场微观结构理论中的一个重要理论。
6参见Glosten和Harris，1988：Hasbrouck，1988、1991 i Madhavan和Smidt，1993；
Huang和Stoll，1994；Lin，Sanger和Booth，1995a；De Jong，Nijman和Roell，1996；
Madhavan，Richardson和Roomans，1 997；Huang和Stoll，1 997等。
7通常，由于数据库中没有提供买卖方向，国外一般通行来判断买卖方向的办法
为：如果本笔交易的成交价格等于最优卖出价格(ask price)，就认为是交易是买
方发起的；如果本笔交易的成交价格等于最优买入价格(bid price)，就认为是交
易是卖方发起的；其他情况下由于无法判断买卖方向，在实证分析中一般不予考
虑。
8这与EaStey和0’hara(1987)、Lin，Sanger和Booth(1995)关于知情交易者
行为的理论和实证分析结论是一致的。
’参见Roll，1984；Choi，Salandro和Shastri，1988；Stoll，1989；Conrad，kaul和
Nimalendran，1990；George，kaul和Nimalendran，1991；Lin，1992等。
第三章实证模型与数据选取
第三章实证模型与数据选取
第一节实证模型
本文用于衡量买卖价差，并且对价差构成进行分析的指标和模型如下
一、买卖价差模型
也称为买卖报价差(quoted spread)，是衡量流动性的一个最基本的指标。几
乎所有对价差进行研究的文献都首先需要计算这个指标。计算方法是当前市场上
最佳卖价和最佳买价之间的差额。
衡量买卖价差有两种方法：一是绝对买卖价差，即计算买卖价差的绝对值(等
于卖出报价减去买进报价)；二是相对买卖价差，即计算百分比买卖价差，由于
买卖价差通常随价格而变化，故可以用绝对买卖价差除以最佳买卖价格的平均
值，即得到百分比买卖价差，即：
Percentage au。tea s—reaa=!旦!!!‘：；；}}：÷j：--星业，
其中，Ask。表示最佳(低)卖出价格，Bid。表示最佳(高)买进价格，Mid。表
示价差中点。
考虑到交易通常是在最优买卖报价之间发生，因此，买卖报价差指标过高的
估计了实际的交易成本，我们还需要引入其他价差衡量指标。
二、有效价差模型
有效价差(effective spread)反映订单成交的平均价格和订单达到时买卖价差
的中点之间的差额。有效价差衡量订单的实际执行成本。Glosten和Harris(1988)，
Lee(1993)，Huang和Stoll(1996)，Bessembinder和Kaufman(1997)以及
其它学者已经证明报价差显着地大于有效价差。
第三章实证模型与数据选取
hrcentase effective spread=婴等等等d燮，
其中，p，为二项式变量，表示市场订单成交的方向，买入订单为1，卖出订单
为一1。因为A股、B股、ADR、H股和红筹股的交易和报价数据都没有提供交
易的方向信息，所以我们利用Ellis、Michaely和O’Hara(2000)1提供的方法来
确定交易的方向。
三、价差构成模型
买卖价差衡量潜在的订单执行成本。在大量关于报价驱动交易市场买卖价差
的研究文献中，对这种成本的产生原因给出了不同的解释：Demsetz(1968)、
Stoll(1978)、Amihud署gMendelson(1980)、Ho和Stoll(1983)、O。Hara和Oldfield
(1986)等把买卖价差定义为对做市商提供即时交易服务的补偿，主要强调存货
成本以及词单处理成本等。而Copeland和Galai(1983)、Glosten平llMilgrom(1985)、
Easley和O’hara(1987)等则强调买卖价差是对做市商在提供流动性时可能与知
情交易者进行交易，从而产生逆向选择成本的补偿。
因此，相应地在中国AB股市场、HKSE的H股和红筹股市场、NYSE的ADR
市场等指令驱动交易市场上，由于不需要考虑做市商的存货成本，一般可以把买
卖价差分解为二个组成部份(spread components)：逆向选择成本(adverse
selection cost)或者称为信息不对称成本(information asymmetry cost)和订单
处理成本(order processing cost)。
在本文中我们利用Huang辛1]Stoll(1996)、Venkataraman(2001)提出将有效
价差分解为价格冲击(price impact)和实现的价差(realized spread)两个部分。
由于知情交易者拥有一定私人信息情况下，会进行持续的单方向交易，而他们的
参与活动会通过指令流得以揭示出来，在这些交易发生后，市场可以通过自动调
整报价来反映这些交易所揭示的信息。这部分影响就是价格冲击部分，～般表示
为：
Percentage pri刚删=竺号鬟}竺业，
第三章实证模型与数据选取
其中，l。为交易发生后资产的真实经济价值，一般可以用交易发生(f时刻)
至少30分钟(,v1)之后的第一笔报价的价差中点(Qmid30)来表示。
交易参与者为了获取流动性，相应就要承担一定的交易成本。因此，这部分
影响就是实现的价差部分，反映订单执行后的市场影响成本。它衡量订单执行价
格和订单执行后一段时间的买卖报价中点之间的差额，可以表示为：
Percentage realized spread：型坐!里坚!：坠!!， 1 Mid．．
’
第二节市场微观结构分析与数据选取
一、上海证券交易所与深圳证券交易所的A股市场
与欧美成熟证券市场自然演进的发展过程有所不同，中国国内股票市场是在
政府积极推动下，通过上市公司和投资者在数量和空间上的拓展，迅速地实现了
市场规模的扩大。在这种发展架构下，电脑竞价交易因具有高效、简单、低成本
的特点而成为一种必然选择，并极大地推动了中国证券市场的发展进程。
上海证券交易所与深圳证券交易所的交易体系与规则完全相同。
市场交易时间为每周一至周五。上午为前市，9：15至9：25为集合竞价时
间，9：30．11：30为连续竟价时间。下午为后市，13：oo至15：00为连续竞
价时间，15：00．15：30为大宗交易2的申报受理时间。周六、周日和上证所公告的
休市日市场休市。
市场对上市交易的证券买卖价格，一般实行随行就市、自由竞价。目前，对
所有的A股均实行每个交易日10％的涨跌幅限制(上市首日除外)。对特别处理
股票3实行每个交易日5％的涨跌幅限制。
交易所只接受会员的限价申报(1imit order)，不接受市价委托指令(market
order)。A股的申报价格最小变动单位(Tick Size)为0．01元人民币。买入股票
的申报数量(Minimum Trade Unit)应当为100股(或者1手)或其整数倍。市
场采用集中竞价成交方式交易的所有上市证券的买卖均须通过电脑主机进行公
开申报竞价，由主机按照价格优先、时间优先的原则自动撮合成交4。按交易指
第三章实证模型与数据选取
令传输方式不同可分为场内有形报盘和场外无形报盘5。连续竞价时，成交价格
的确定原则为：(一)最高买八申报与最低卖出申报价格相同，以该价格为成交
价：(二)买入申报价格高于即时揭示的最低卖出申报价格时，以即时揭示的最
低卖出申报价格为成交价；(三)卖出申报价格低于即时揭示的最高买入申报价
格时，以即时揭示的最高买入申报价格为成交价。
我们从上海证券信息有限公司(Shanghai Stock Information Co．Limited)取得
所有国内市场A股的实时交易和报价数据。数据库最小的交易时间记录更新单
位为秒，主要数据包括每笔交易成交价格、成交量、成交金额、交易发生对应的
最优委托价格(买入价和卖出价)(the best bid and ask quotes)等，而没有交易
发生隋况下的报价数据更新并不计入该数据库。选取样本的时间区间为2002年
lO月8日到2002年12月31日期间的总共61个交易日。我们的原始样本包括
1167家A股上市公司，其中沪市684家、深市483家6。
为保证数据的有效性，尽量消除样本中异常值对实证研究结论的影响，我们
按以下原则和步骤对原始数据进行了筛选和处理：
(1)为减少股票交易量过少对买卖价差分析的影响，我们保证每只股票在
样本选取时间区间内的有效交易日在30天以上，每天的有效交易笔数超过20
笔。这样筛选后得到的A股股票样本为1131家，其中，沪市664家、深市467
家。
(2)为消除股票交易价格达到涨跌停限制时，造成买卖价差的不可测性，
我们界定选取样本股票在这段期间所有交易日中均没有达到过涨跌幅(A股的
日涨跌幅限制为10％；特别处理股票的日涨跌幅限制为5％)的限制。这样筛选
后得到的A股股票样本为854家，其中，沪市508家、深市346家。
(3)另外我们选取样本股票在这段时间区间内均没有发生过红利派发、配
股、拆细、增发再融资等影响股本结构的公告事件。这样筛选后得到最终的A
股股票样本为819家，其中，沪市492家、深市327家。
(4)最后，由于开盘时段以及收盘后的大宗交易均采取不同于一般连续竞
价的交易机制，我们选取样本股票的交易和报价数据剔除了开市前的集合竞价阶
段(9：30之前)和收市后(15：00之后)的大宗交易等非正常交易的数据。
第三章实证模型与数据选取
二、上海证券交易所与深圳证券交易所的B股市场
B殿的正式名称是人民币特聃股票。它是以人民币标明面值．以外币(上交
所为美元，深交所为港币)认购和买卖，在境内(上海、深圳)证券交易所上市
交易的。它的投资人限于：外国的自然人、法人和其它组织，香港、澳门、台湾
地区的自然人、法人和其它组织，定居在国外的中国公民7，中国证监会规定的
其它投资人8。现阶段B股的投资人，主要是上述几类中的机构投资者。B股公
司的注册地和上市地都在境内，只不过投资者在境外或在中国香港、澳门及台湾。
B股市场的交易体系与制度与A股市场大体相同。其中需要说明的是，B股
的申报价格最小变动单位上交所为O．00I美元、深交所为0．0I港元。
我们同样从上海证券信息有限公司(Shanghai Stock Information Co．Limited)
取得所有国内市场B股的实时交易和报价数据。与A股相同，B股交易与报价
数据库最小的交易时间记录更新单位为秒，主要数据包括每笔交易成交价格、成
交量、成交金额、交易发生对应的最优委托价格(买入价和卖出价)(the bestbid
and ask quotes)等，而没有交易发生情况下的报价数据更新并不计入该数据库。
选取样本的时间区间为2002年10月8日到2002年12月31日期间的总共61
个交易日。我们的原始样本包括109家B股上市公司，其中沪市53家、深市56
家9。
同样，为保证数据的有效性，尽量消除样本中异常值对实证研究结论的影响，
我们按前文提到的原则和步骤对原始数据进行了筛选和处理：剔除，因为期间内
流通B股比例发生变动的为1家，因为达到涨跌停板限制的为22家。经过筛选
后得到最终的B股股票样本为86家，其中，沪市43家、深市43家。
三、纽约证券交易所的ADRs市场
美国纽约银行(Bank ofNew York)网站10提供了各个国家在美国发行ADRs
的所有最新的列表。列表提供了这些ADR的股票名称、简称、交易代码、上市
所在的交易所、ADR折换比率、发行人、所属国家、所属行业、发行承销商、
发行上市日期等等。我们首先找出所有由中国上市企业发行的，并在NYSE、
NASDAQ、OTC以及其它美国境内市场上市交易的47只ADRs。然后我们利用
“
第三章实证模型与数据选取
NYSE提供的Trade and Quote(TAQ)实时交易报价数据库进行了检索，获得了
在NYSE上市交易的，并拥有完整的实时交易报价数据的16只ADRs，作为我
们的样本数据。根据美国证券交易委员会(Securities and Exchange Commission，
SEC)相关规定，这16只ADRs基本上属于允许在美国市场公开融资并发行上
市的三级ADRs“。
纽约证券交易(NYSE)所采取的是辅之畎专家制度(specialist)的指令驱动
的竟价市场”。Hasbrouk，Sofianos和Sosebee(1983)提供了关于NYSE交易体
系与过程的完整描述。简单的来说，限价委托指令通过两个渠道进入专家的指令
薄系统进行自动撮合：一个是通过NYSE的电子SuperDot系统自动提交，另一
个是通过楼上经纪商的人工方式提交。当然，专家对市价委托(market order)
可以直接根据当前指令薄中排队等待的限价委托单直接执行成交，也可以利用自
己的头寸或者楼上经纪商提交的委托指令执行成交。
TAQ数据库最小的交易时间记录更新单位为秒，主要数据信息包括每笔交易
成交价格、成交量、成交金额、所有发生变动的最优委托价格(买入价和卖出价)
以及最新委托单数量(the best bid and ask quotes and depths)、特殊报价与交易的
指示代码、开盘与收盘交易的指示代码等。选取样本的时间区间为2002年10
月1日到2002年12月31日期间的总共63个交易目。同样出于交易机制不同的
考虑，我们选取样本股票的交易和报价数据中剔除了开盘交易、协议的大宗交易、
以及所有美国东部标准时间9：30之前和16：OO之后的交易等非正常时段交易
的数据记录。
四、香港联交所的H股和红筹股13市场
香港联交所(SEHK)也是采取集中的电子竟价交易制度。开盘阶段，以公
开的集合竟价的方式确定当日开盘价。在连续竞价阶段，市场采用集中竞价成交
方式交易的所有上市证券的买卖均须通过电脑系统(Automatic Order Matching
and Execution System)进行公开申报竞价，由主机按照价格优先、时间优先的原
则自动撮合成交。
香港联交所向我们提供了所有所需样本的交易与买卖报价的数据记录。经过
第三章实证模型与数据选取
类似的筛选工作，我们从中选取的中国上市公司样本包括31只H股和27只红
筹股。选取样本的时间区间为2002年10月2日到2002年12月31日期间的总
共63个交易日。同样出于交易机制不同的考虑，我们选取样本股票的交易和报
价数据中剔除了开盘交易、协议的大宗交易、以及所有开市时间之前和收市时间
之后的交易等非正常时段交易的数据记录。市场正常交易时间分为两段：上午为
前市(10：00至12：30)；下午为后市(14：30至16：00)。
交易数据库最小的交易时间记录更新单位为秒，主要数据信息包括每笔交易
成交价格、成交量、成交金额等。买卖报价数据库每隔30秒提供更新的序列中
五个最优限价委托的价格(买入价和卖出价)以及数量等。
第三章实证模型与数据选取
本章小结
本章主要对下文实证检验中用到的股票买卖价差水平及其构成的衡量模型
进行明确的界定和计算过程解释，同时本章也针对不同市场不同类型的微观市场
结构条件下，对股票交易数据样本的选取和筛选过程做出必要的说明。
1．我们选取有效价差指标来计算股票交易成本；从交易成本构成上，选取
价格冲击指标来衡量信息不对称成本，或者说投资者承担的逆选择交易成本，选
取实现价差指标来衡量投资者承担的订单处理成本，或者纯粹的流动性获取成
本。
2．出于保证数据的有效性，尽量消除样本中异常值对后文实证研究结论有
偏影响的考虑，我们分别对沪深A股、沪深B股、纽约ADR、香港H股和红筹
股这4个市场的股票交易原始数据，按照一定的规则进行细致的筛选和预处理。
本章注释
1根据Ellis、Michaely和O’Hara(2000)方法，所有按卖出价成交的交易都视
为买入交易，所有按买入价成交的交易都视为卖出交易，其它交易则按照tick rule
确定成交方向。我们同时也利用Lee和Ready(1991)提供的方法做过实证检验，
结果表明是基本一致的。
2证券单笔买卖申报达到一定数额的，交易所可以采用大宗交易方式进行交易：
A股单笔交易数量不低于50万股，或者交易金额不低子300万元人民币；B股
单笔交易数量不低于5万股，或者交易金额不低于30万元港币。大宗交易的成
交价格，由买卖双方在当日已成交的最高和最低成交价格之间确定。该证券当日
无成交的，以前收盘价为成交价。
3即ST股票：沪深交易所在1998年4月22日宣布，上市公司出现财务状况异
常或者其它异常情况，导致其股票存在被终止上市的风险，或者投资者难以判断
公司前景，其投资权益可能受到损害的，该公司股票交易将被实行特别处理
(Special treatment)。由于“特别处理”，在简称前冠以“ST”，因此这类股票称为
第三章实证模型与数据选取
ST股票。
4证券交易按价格优先、时间优先的原则竟价撮合成交。成交时价格优先的原则
为：较高价格买进申报优先于较低价格买进申报，较低价格卖出申报优先于较高
价格卖出申报。成交时时间优先的原则为：买卖方向、价格相同的，先申报者优
先于后申报者。先后顺序按交易主机接受申报的时间确定。
5交易指令通过会员设在交易所交易大厅的交易席位输入电脑主机的，称为场内
有形报盘；通过会员营业部的前置终端和通信电子系统输送至电脑主机的，称为
场外无形报盘。
6我们选取的原始样本为A股市场中挂牌交易的，除了PT股票、该样本时间区
间内新上市或者有长时间连续停盘的股票之外的全部股票。PT股票：PT是英文
ParticularTransfer(特别转让)的缩写。依据《公司法》和《证券法》规定，上市
公司出现连续三年亏损等情况，其股票将暂停上市。沪深交易所从1999年7月
9日起，对这类暂停上市的股票实施特别转让服务，并在其简称前冠以PT，称
之为PT股票。
7 2001年2月19日，中国证监会决定允许境内居民以合法持有的外汇开立B股
帐户，交易B股。
8根据2003年上海证券交易所市场资料(Factbook)，B股投资者(按B股帐号
统计)地区分布情况为：中国(境内)占82．05％为，中国(境外)占12．71％，
中国香港占1．58％，美国占0．97％，中国台湾占0，59％，其它国家和地区占2．10％。
9我们选取的原始样本为B股市场中挂牌交易的，除了PT股票、该样本时间区
间内新上市或者有长时间连续停盘的股票之外的全部股票。
⋯参见http：／／www．adrbny．com／。
“目前，ADRs一般可以分为四种：一级ADR、二级ADR、三级ADR和144A
规则ADR。其中，144A规则下的ADR面对的是美国私募市场，以牺牲流动性
来换取较低的发行费用和较宽的信息披露要求；一级ADR只允许在美国OTC
市场或粉单市场上进行报价交易，允许外国公司无须改变现行的报告制度就可以
享受公开交易证券的好处，也就是说可以不完全按照美国SEC的规定进行公司
的信息披露；而二级ADR可以在美国证券市场(NYSE、AMEX、NASDAQ等)
上挂牌交易、三级ADR除可以上市交易外还允许在美国市场上公开发行筹集资
第三章实证模型与数据选取
本，则必须严格按照美国SEC相关规定来进行公司的信息披露。ADR的级别越
高，对上市公司的信息披露要求也就越高，当然公司越公开透明，对机构投资者
和零售投资者而言，该ADR的可见性和吸引力就越大，市场流动性也就越好。
幢纽约证券交易所是一个辅之以专家制度的竞价市场，大多数交易通过交易所
的电子竞价系统完成。专家是纽约证券交易所指定的特种会员。其主要职责是维
持一个公平而有秩序的市场，即为其专营的股票交易提供流动性并维持价格的连
续和稳定。纽约证券交易所上市的每只股票均由而且只由一个专家负责，但是一
个专家同时可以负责多只股票的交易。对于～些大公司，则一名专家仅负责该公
司一家的股票专营事务。为维持市场秩序，专家有义务在股票市场价格下跌超过
一定限度时买进该股票，或在市场价格上涨超过一定限度时卖出该股票。专家可
以利用买卖价差赚取利润，或者接受委托收取佣金。专家的职能主要是组织市场
交易和维持市场均衡，保证市场的流动性和稳定性。
”rH股J在中华人民共和国(f中国J)注册成立并获得中国证券监督管理委员
会(中国证监会)批准来港上市的公司称为H股公司。这些在联交所上市、以
港币或其它货币认购及买卖的中国企业股份称为『H股J，自从《证券上市规则》
容许『H股J上市后，rH股J一词已为市场接受并广泛使用。rH股J中的『H J
字代表香港(Hong Kong)。
『红筹股J指至少有30％股份由中国内地实体直接持有的公司，及／或该公司由
中国内地实体透过其所控制并属单一最大股东的公司间接持有，又或由中国内地
实体直接及／或间接持有的股份合共不足30％，但达到20％或以上，而与中国内
地有联系的人士在该公司的董事会内有重大影响力的公司所发行的股票。中国内
地实体包括国营企业及由国内的省、市机关所控制的实体。
第四章中国股票买卖价差的统计分析
第四章中国股票买卖价差的统计分析
第一节买卖价差的总体性统计分析
一、买卖价差的统计分析
附表l给出了所有样本股票的相关指标的描述性统计值。我们根据不同市
场，将全部样本股票分为以下8个组合：所有A股、沪市A股、深市A股、沪
市B股、深市B股、ADRs、H股以及红筹股等。我们对各组内的数据进行了描
述性统计分析，包括样本股票个数、买卖报价差(quoted spread)、有效价差
(effective spread)、价格冲击成本(price impact)、实现价差(realized spread)、
股票价格、流通市值、收益率波动、成交价格分布、日平均报价与成交情况等等
各种衡量报价与交易情况的指标。
我们可以从附表1中看到：沪市A股市场与深市A股市场的平均买卖报价
差分别为O．269％和0．263％；沪市B股市场与深市B股市场的平均买卖报价差分
别为O．398％和I O．658％；NYSE的ADRs的平均买卖报价差为O．874％；SEHK的
H股和红筹股的平均买卖报价差分别为O．974％并FI 1．348％。
沪市A股市场与深市A股市场的平均有效价差分别为0．242％和O．252％；
沪市B股市场与深市B股市场的平均有效价差分别为O．380％jfl]0．594％；NYSE
的ADRs的平均有效价差为O．690％：SEHK的H股和红筹股的平均有效价差分
别为0．914％和I．219％。
我们可以直观地从图4—1中发现，在所有市场中，未经因素调整的买卖价
差和有效价差最高的是香港红筹股市场，然后是香港H股市场、NYSE的ADR
市场、国内B股市场、国内A股市场，依次减小。
第四章中国股票买卖价差的统计分析
图4-1 A股、B股、ADR、H股和红筹股的平均买卖价差
(单位：％)
粗略来看，国内市场的A股与B股的流动性状况要好于海外市场的ADR、
H股和红筹股，但是因为我们这里尚没有对不同市场股票的市值和流通股本等衡
量交易活动的指标进行调整，有待接下去做进一步考察。
二、股票交易活动相关指标的统计分析
为了便于比较，我们把一些有代表性的交易活动指标概况摘取出来，汇总在
表4一l。
表4-1 A股、B股、ADR、H股和红筹股的交易活动指标的描述性统计
r娘j幽腱
I{j1墟i；t{^璇≯：．AK i篓鼻ij量蠢“臻B段i一‘：
撂奉羹_ ≈” 冀t c曩9 且7：$弧一j舞孽田rj一城-螅3l 0+⋯一瓢
l碰醅院，。．：j■i 9跏■矧㈡∞瑚9脚蒜越蟊鬟基_j鸷尊4椰爱嚣Ⅲl戢，斟2诺一薯’。、j鳓
越孟蒲徂庸f蠹竞，．．。、lQ粥．j：一∞Ib蚺l暾一*。。il《∞o—j确妊}柏叮⋯囊。矧l；；_
。1 ㈠j"％， “i‘1『： ㈨一÷一o }矗童擅每牵饵收益率每她omg一徊够Ⅲ8。^麓霉≥鳓0019。‘礁啦。蟠_：≥．嘲
日坶攘舒笔囊i m“一：·曲D_ 2靠+；，，蔓戮盯，：_4明I曲。1{l∞ d掏触笔蠹233 ¨j协孙3一?H舛酊Ⅱ l勰t"
， r 平煳氅献釜攮c千元≯ 18 19 16∞矗。”铷8 t3一譬∞ 115 ■I始
”=?1 。、
日均总交蠹置【午虚)『％1 “t 1∞ -Ⅲt 11， 口' ⋯t口^t
第四章中国股票买卖价差的统汁分析
(1)公司规模
沪市A股市场与深市A股市场的平均流通市值分别为10．94亿元和10．98亿
元；沪市B股市场与深市B股市场的平均流通市值分别为9．44亿元和6．00亿元
1；与此相比较，NYSE的ADRs的平均流通市值为415．64亿元：SEHK的H股
和红筹股的平均流通市值分别为40．07亿元和257．16亿元。显然，在国内上市的
中国企业规模要远远小于在海外上市的中国企业规模。
(2)收益波动率(标准差)
市场的收益波动性也表现出了类似的差异性。A股市场和B股市场的平均
日收益波动率约为1．8％，而ADR、H股和红筹股的平均日收益波动率约为2．4％。
折算成年收益波动率则分别为29％和39％2。可见在海外上市的中国股票的波动
性要高于在国内上市的中国股票波动性。
(3)成交价位置
A股和B股市场为限价指令驱动的竞价市场。在正常的双边报价竞价条件
下，交易通常会在买入价或者卖出价成交。实证结果表明，沪市A股市场和深
市A股市场中交易发生在买入价或者卖出价的比例分别为91．2％和92．7％，交易
发生在买入价与卖出价之间的比例分别为4．9％和5．2％。沪市B股市场和深市B
股市场中交易发生在买入价或者卖出价的比例分别为90．4％FF日88．2％，交易发生
在买卖价差区间内的比例分别为7．0％和10．6％。
与此相比较，ADR市场中交易发生在买入价或者卖出价的比例仅为56．9％，
交易发生在买卖价差区间内的比例为42．9％。造成这种明显差异性的原因可能是
NYSE的交易机制的特殊性。在NYSE，专家作为市场流动性的最后提供者，有
义务在市场交易不平衡时利用自己的头寸充当交易对家，以满足普通市场投资者
的流动性需要。当然，在正常情况下，公共委托指令享有对专家报价的优先权。
因此，在这种市场结构下，交易恰好发生在买入价或者卖出价的比例相对就低，
而交易发生在买卖报价差区间内的eE例则会较高(Huang和Stol|，1996)。当一笔
新的市场委托进来时，一般情况下专家会将这笔委托显示给公众，然后专家可以
选择在委托指令薄的已有委托单执行成交，也可以选择公众随之提交的对应委托
单进行成交。这种情况下，交易才会恰好发生在买入价或者卖出价(Hasbrouk，
第四章中国股票买卖价差的统计分析
Sofianos和Sosebee．1 983)。
对H股市场和红筹股市场，交易发生在买入价或者卖出价的比例分别高达
97．6％和96．5％，而交易发生在买卖价差区间之内或者之外的比例可以忽略不计。
可见，交易成交发生的位置更多取决于交易制度安排的原因，而与买卖价差
之间的联系并不显著。
(4)交易活跃程度
具体指标包括日均报价笔数、日均成交笔数、平均每笔成交金额、日均总交
易量等。
以日均成交笔数来衡量，国内A股市场无疑是交易最活跃的市场，沪市和
深市分别为220笔和253笔。以日均总交易量来衡量，H股和红筹股市场则成为
交易最活跃的市场。很显然，海外市场的ADR、H股和红筹股平均单笔成交金
额远远要大于国内市场的A股和B股。
但是，我们在考察交易活跃程度的时候并没有参照该股票的流通股数进行比
较，另外，ADR存在折换比率3，也就是每股ADR都等价于若干股本国市场的
股票，要准确考察ADR的平均交易数量和金额需要按照ADR折换率进行调整。
综上所述，直观上来分析，上市公司规模、收益波动率、股票交易活跃程度
等因素与买卖价差之间一定的相关性，有待接下去做进一步的考察。
另外，总体看来，所有市场平均有效价差中价格冲击部分与实现价差部分的
比率基本保持一致，但是价格冲击部分均大于实现价差部分，或者说不对称信息
成本占交易成本中的比例(基本都集中在60％左右的水平)均高于指令处理成本。
可见，无论在国内交易所，还是在海外交易所上市交易的中国股票，投资者面临
的非对称信息成本都要高于纯粹意义的流动性获得成本，或者说中国股票市场在
信息披露方面的效率显得较低。
第二节买卖价差的横截面模式分析
最早建立的买卖价差理论模型(Demsetz(1968)、Stoll(1978))认为，
交易成本与交易活动特征(股票市值、交易数量、收益波动率等)存在比较稳定
的联系。从大量实证研究的结果来看，这种联系也是显著而且一致的4。
第四章中国股票买卖价差的统计分析
我们接下去集中对A股市场的买卖价差及其构成根据流通市值、日均交易
量、日收益率波动等角度进行了相应的横截面数据分析(cross-sectional pattern)。
而关于B股市场、ADR、H股以及红筹股的分析我们将在本论文后面章节进行
展开。
为了研究买卖价差及其构成(非对称信息成本和指令处理成本)随流通市值、
日均交易量、曰收益波动率等控制指标变化而变化的规律，我们把样本股票分别
按照控制变量从小到大进行排列并分为十等分(decile)，其中第一组所包含股票
对应的控制变量最低，第十组所包含股票对应的控制变量最高。接着分别对各个
类别中各个股票的有效买卖价差及其构成(价格冲击与实现价差)进行估计，然
后将样本股票在该类别的估计结果再进行平均，得到各类股票的平均总交易成
本、平均非对称信息成本和平均指令处理成本，实证结果参见附表2，为了直观
地得到我们的主要结论，可以参考图4—2、图4—3、图4—4。
一、有效价差的横截面模式分析
我们发现，买卖报价差以及有效价差都与股票的流通市值、日均交易量存在
较为明显的反向变动关系；而与收益的波动性存在一定正向变动关系。具体来说：
附表2A的分类控制指标为流通市值，结果显示有效价差从最小市值组的
O．299％下降到最大市值组的0．175％，并且下降趋势基本呈单凋的。说明，规模
较大的上市公司的股票交易成本较低。
附表2B的分类控制指标为日平均交易量，结果显示有效价差从最小交易量
组的O．337％下降到最大交易量组的0．181％，并且下降趋势基本呈单凋的。说明，
交易较为活跃的股票交易成本较低。
附表2C的分类控制指标为日收益率标准差(收益波动率)，与我们预期基
本相一致，结果显示波动性较大的股票有效价差相对较高，尽管这种趋势的单调
性并不显著。波动性越高的股票买卖价差也越大，这主要是因为高波动性意味着
较高的价铬变化频率和幅度，价格变化的连续性较差，从而导致买卖价差增大。
第四章中国股票买卖价差的统计分析
二、价差构成的横向比较
从价差构成来看，反映非对称信息(information asymmetry)成本的价格冲
击(price impact)普遍大于反映流动性成本的实现价羞(realized spread)。总体
趋势上来看，规模较大、成交活跃的股票交易中，由于非对称信息产生的交易成
本部分下降幅度，明显要大于由于指令处理规模效应产生的纯粹流动性交易成本
下降幅度。
附表2A的分类控制指标为流通市值，结果显示价格冲击成本从最小市值组
的O．219％单调显著的下降到最大市值组的O．089％，而实现价羞仅仅从最小市值
组的O．098％略微的下降到最大市值组的O．089％。因此，我们观察到规模较大的
上市公司的股票有效价差较低主要缘于较低的价格冲击成本。因为规模较大的上
市公司更容易被广大投资者所关注，进而能够吸引到更多的投资者——特别是机
构投资者：另外，这些公司也更容易收市场专业分析人事和行业研究人员的关注，
因此大公司在信息披露方面通常做得更好，市场透明度更高，相应的信息不对称
程度就会较低。
类似的结论也可以在按交易量分类的附表2B中得到。价格冲击成本从最小
交易量组的O．243％单调显著的下降到最大交易量组的O．093％，而实现价差仅仅
从最小交易量组的0．114％缓慢的下降到最大交易量组的O，092％。表明我们观察
到交易较为活跃的上市公司的股票有效价差较低主要缘于较低的非对称信息成
本。
第四章中国股票买卖价差的统计分析
图4-2按市值规模对A股的买卖价差的横截面分析
(单位：％)
图4-3按交易量规模对A股的买卖价差的横截面分析
第四章中国股票买卖价差的统计分析
(单位：％)
图4-4按收益波动率对A股的买卖价差的横截面分析
(单位：％)
第三节买卖价差的日内变动模式分析
大量的研究文献几乎一致地认为，无论在做市商市场、指令驱动市场还是在
混合市场，买卖价差在交易日内和交易周内变化分布都呈现明显的“U”形。而
从国内的实证结果来看，结果并不一致。5
对此，Stoll(1978)、Amihud和Mendelson(1982)提出传统的存货成本说
(inventory considerations)，认为做市商(专家)如果在收市阶段发现自己持有
的存货头寸严重不均衡时，就会设置对自己有利的较宽的买卖报价差。Stoll和
Whaley(1990)、Brock$11Kteidon(1992)提出的做市商优先权说，认为做市商
在市场上的特殊地位，可以优先察觉到市场委托指令的不均衡状态，从而提高买
卖价差，导致市场开盘与收盘阶段的买卖价差较高。Admati和Pfleiderer(1988)、
Madhavan(1992)、Foster和lViswanathan(1994)提出的信息模型，认为市场开
第四章中国股票买卖价差的统计分析
盘与收盘阶段的新到来信息相对集中，另外，在这个时间段交易量较大，信息知
情通常会选择进行交易，这都导致信息不对称成本就会比较突出，使得买卖价差
较大。这些理论都能较好的解释买卖价差日内变动“u”形模式这种现象。
中国A股市场是典型的限价委托指令驱动的竞价市场，不存在做市商，因此
基于股票价值的内幕消息解释的模型则比较适合，而做市商调整存货考虑或者做
市商垄断指令薄的解释并不适合。
关于买卖价差以及价差构成的日内变动模式(Intraday—Pattern)的解释，许
多学者也从实证的角度进行了检验，结果也存在着很多差异性：Madhavan，
Richardson和Roomans(1997)选取混合型市场NYsE的部分股票作为样本，研究
发现逆选择成本(adverse selection)部分在整个交易目内呈不断下降的趋势，而
订单处理(order—processing)成本部分则呈逐步上升，两种趋势叠加的结果导致
了买卖价差日内变动“U”形模式。Chug，VanNess，B．和VanNess，R．(1999)
将NYSE市场上来自普通投资者的报价指令与来自专家的报价指令做了分别考
察，他们发现价差日内变动“U”形模式更多来源于众多普通投资者的报价行为，
而不是专家做市商行为的结果，然而他们并没有对价差构成进行分解研究。Ahn，
Cai，Hamao和Ho(2002a)考察了限价委托指令驱动的竞价市场东京证券交易所
(Tokyo StockExchange)，这里由于不存在做市商因而可以不考虑做市商存货成
本，他们发现无论是逆选择成本还是订单处理成本都呈日内变动“u”形模式。
因此，我们针对中国A股市场的买卖价差及其构成的目内变动模式进行考察，希
望能够提供一些有意义的证据。
在A股市场的价差以及价差构成的日内变动分析中，我们首先将我们把全部
样本A股股票按照流通市值从小到大排列并分为五等分(quintile)，其中第一组
所包含股票对应的流通市值最小，第十组所包含股票对应的流通市值最大。同时
将每天4d,时(A股市场的交易时间段分为前市9：30一11：30和后市13：oo一15：
00)的交易时段划分为16个15分钟的交易时间区间．分别对每一时间区间各组别
股票的有效价差、价格冲击、实现价差等指标进行估计，然后进行平均得到该组
别所有A股在该时段的平均买卖价差及其构成(逆选择成本和指令处理成本)。
附表3给出了全部的实证结果，同时我们也可以从图4—5中直观的考察全部A股
样本的平均买卖价差及其构成的日内变动模式。6
58
第四章中国股票买卖价羔的统计分析
图4-5 A股买卖价差的日内变动模式
(单位：％)
实证结果显著地表明，不管股票的规模，开市后15分钟区间股票交易的价格
冲击、实现价差以及有效价差均要明显高于其他交易时段。这主要是因为沪深A
股市场开盘集合竞价过程是完全封闭的，投资者无法从中得到任何信息，因此，
投资者对价格信息的判断必然存在较大分歧，拥有内幕信息的知情交易者更愿意
在这个阶段进行交易，因此，开盘后进行交易所必须承担的逆选择成本为最大。
随着时间的推移和交易的进行，信息逐步通过价格走势反映出来，投资者对
信息的获取和了解也基本趋于平稳，有效价差的日内变动大致呈“L形”曲线。
而从价差构成上，反映信息不对称成本的价格冲击部分，除了最后下午收市前半
个小时大致成“U形”曲线7，而反映纯粹流动性成本的实现价差部分，则呈“w
型”曲线。可见，由于知情交易者(informed traders)通常会选择开市及收市这
个市场交易量相对活跃的阶段进行交易，以减少信息的向外传递，因此流动性交
易所承担的逆选择成本在早市后半个小时(9：30一10：00)以及收市前半个小
时(14：30一15：00)到达最大，从而引发较大的价格冲击；而同时上下午的开
市、收市阶段集中知情交易的比例较大，而且这个时间段纯粹寻求流动性的普通
第四章中国股票买卖价差的统计分析
投资者(1iquidity traders)的数量也较多从而带来较大的流动性成本。这实证结
果与Admati$口Pfleiderer(1988)的理论预测也是基本一致的。
第四章中国股票买卖价差的统计分析
本章小结
本章针对中国股票分别在国内市场(沪深A股和B股市场)与海外市场
(NYSE的ADR、香港H股和红筹股)上市交易的全部股票作为原始数据样本，
利用他们的交易和报价高频历史数据，系统全面地对中国股票在国内市场与海外
市场的平均买卖价差水平、构成以及变动模式(分别考察随横截面变化模式和随
时间变化模式)进行全面深入的实证分析和比较研究，从而得到很多有意义的结
论：
1．从总体上来看：与国内投资者(A、B股持有人)相比较，中国股票的海
外投资者(ADR、H股和红筹股持有人)承担了更多的买卖价差成本；从构成上
分析，这些交易成本差异基本上来源于国外投资耆在信息获取上的劣势造成逆选
择交易成本的加大，以及海外市场中国股票的交易活跃程度较差而产生的流动性
获取成本上升等两个方面。
2．从截面变化模式分析来看：买卖价差水平都与股票的流通市值、日均交
易量存在较为明显的反向变动关系；而与收益的波动性存在一定正向变动关系；
进一步考察价差构成，反映非对称信息成本的价格冲击普遍大于反映流动性获取
成本的实现价差；从趋势上来看，规模较大、成交活跃的股票交易中，由于非对
称信息产生的交易成本部分下降幅度，明显要大于由于指令处理规模效应产生的
纯粹流动性交易成本下降幅度。
3．从日内变动模式分析来看：中国A股市场，不管股票的规模，开市后15
分钟区间股票交易的价格冲击、实现价差以及有效价差均要明显高于其他交易时
段。有效价差的日内变动大致呈“L形”曲线。而从价差构成上，反映信息不对
称成本的价格冲击部分，除了最后下午收市前半个小时大致成“U形”曲线，而
反映纯粹流动性成本的实现价差部分，则呈“w型”曲线。我们的实证结果与
Admati和Pfleiderer(1988)的理论预测也是基本一致的。
第四章中国股票买卖价差的统汁分析
本章注释
1我们使用的换算汇率为8．28元(人民币)／美元和1．06元(人民币)／港币。
2如果我们假设每个月平均交易日为22天，那么年收益波动率为1．8％X(22)o 5
×(12)o 5=29％、2．4％x(22)o 5×(12)o 5=39％。
3我们选取样本中的16只ADR，对应的ADR折换率为l：5与1：100之间不
等。
4参见Stoll(2000)一文所做的文献综述。
5参见屈文洲、吴世农(2002)孙培源、施东晖(2002)何佳等(2003)等。
6按流通市值划分的A股子类的平均买卖价差变动模式与A部样本一致，故只
画出全部A股的变动模式图。
7这可能是我们在估计前市和后市收盘阶段的价格冲击时计算K。所选择的不
同时间延迟有关。正常市场情况下我们选取30分钟，但是前市收盘前的两个时
段(1l：00—11：15和11：15一11：30)，我们取前市收盘(11：30)前的最后
一个报价来计算¨。；类似的，后市收盘前的两个时段(14：30--14：45和14：
45—15：00)，我们取后市收盘(15：00)前的最后一个报价来计算K。，此时
时间延迟介于0与30分钟之间不等。
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
第一节买卖价差与股票交易特征的相关性分析
一、A股市场
对证券交易成本与交易规模之间关系的考察一直是买卖价差研究的重要内
容。Easley和O’Hara(1987)研究认为，知情交易者倾向于市场发生较大交易规
模的情况下参与交易，这样会相应地导致交易的逆选择成本上升。交易量越大，
做市商(或者竟价市场上的一般投资者)与知情交易者发生交易的可能性越大，
获取流动性时所承担的非对称信息成本也就越大。
Lin，Sanger芹flBooth(1995)、Ahn，Cai，Hamao和Ho(2002a)的实证研究也
证实7"Easley芹120’Hara(1987)的预测。他们均发现交易成本中，逆选择成本部
分随着交易规模的扩大而上升，而订单处理成本部分则下降。相反，Huang和Stoll
(1997)通过对NYSE市场考察则认为大规模交易伴随的逆选择交易成本较低，
原因是大多数大宗交易者是通过楼上市场(floor market)协商成交的，做市商就
可以辨认出这些交易，从而降低逆选择交易的成本。Barclay和Warner(1993)提
出隐蔽交易假说(stealthytradinglaypothesis)认为，知情交易者为了隐藏自己的
真实交易企图，就会选择在中等规模的交易中分散成交。Chakravary(2001)进
一步实证研究发现，机构投资者参与中等规模的交易时，对股价的影响程度是不
成比例的，换而言之，知情交易者选择在中等规模交易中进行的情况下，不容易
被市场投资者发现。在本节中，我们接下去侧重考察A股市场每笔交易量的大小
与买卖价差及其构成之间的相关性，希望可以提供一些独特的结论。
沪深A股市场的最小交易单位(minimum trading unit，MTU)为100股，因此
我们按500--5000股的标准，分别将样本中所有A股的交易记录分为小(500股以
下)、中(500--5000股之间)、大(5000股以上)三组。根据我们对A股样本在3
个月内的全部交易数据的统计，它们所占的比例分别为37％、53％、10％。
对每只股票我们都把所有交易分为三类。对于连续发生的每笔交易(t期)，
根据前溯t．2期与t一1期发生交易的规模分类情况，可以分为9种情况，即小到小、
第矗章影响中国股票买卖价羞的个股性因素分析
小到中、⋯、大到大等等。接着分别对各个类别中各笔交易的有效买卖价差及其
构成(价格冲击与实现价差)进行估计，然后将该9个交易规模类别的所有估计
结果再进行平均，得到各交易类别的平均总交易成本、平均非对称信息成本和平
均指令处理成本。其中，我们利用两维方差分析方法(two．way variance analysis)，
分别考察连续(t．2期与t一1期)交易量规模的变化对当前交易的有效价差及其构
成(价格冲击与实现价差)的影响。具体实证结果参见表5—1。
实证结果显示，t期交易的有效价差与t．1期发生交易的规模大小呈单调的正
相关关系，同时F统计量的结果也显示趋势是非常显著。类似的，t期交易的有效
价差与t-2期发生交易的规模大小呈显著正相关关系。因此，我们可以认为较大
规模的交易量对应较大的有效价差。
从构成上来看，结论也与Lin，Sanger和Booth(1995)、Ahn，Cai，Hamao和Ho
(2002)是基本一致的。大规模的交易引发较大的价格冲击，或者说由于大规模
交易含有较多的信息，使得由于逆选择产生的交易成本大大提高，而且这种趋势
在统计检验上也是非常显著的。而反映纯粹流动性成本的实现价差随交易量的变
动趋势并不显著。因此，我们认为，交易规模上升导致交易成本(有效价差)的
上升，主要来源于由于信息不对称导致的逆选择成本的上升。
另外，从实证结果中，我们可以发现与t一2期相比较，t．1期发生交易的规模大
小的分类对当期交易有效价差以及价格冲击的影响趋势基本一致，但是单调显著
性要更高。可以说明，交易规模大小的持续时间也是影响交易成本的一个重要因
素。
表5-1不同交易规模下A股买卖价差的比较
5．1．a有效价差
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
Nt-1 Small Medium Large F．value
0 225 0．226 0．258
69．26¨
Small (O．055) (0．056) (0．079)
0．224 0．228 0．253
45．07¨
Medium (O．055) (O．060) (O．081)
0．248 0．249 0．283
33．73¨
Large (0 072) (0．077) (0．1 32)
41．41” 30．36．． 20 94．． 53．64．．
F．value
5-1-b价格冲击成本Nt-1． Small Medium Large F-value
0．14l 0．145 0．172
26．3l“
SmalI (O．055) (O．056) (O．142)
0．145 0．150 0．171
18．34“
Medium (O．055) (O．058) (O．141)
0．158 0．173 0．190
4．11”
Large (0．1 36) (0．146) (O．345)
7．70” 19．74” 1．81 9．9l¨
F．value
5-1．c有效价差
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
弋t-l Small Medium Large F—value
0．084 0．08l 0．086
061
SmalI (0．048) (0．045) (0．1 36)
0．080 0．077 0．082
0 51
Medium
(0。043) (0．048) (0．127)
0 091 0．075 0．092
l，33
Large (0 132) (0．130) (0，355)
3 43”0．95 0．45 l 17
F．value
为了检验我们结论的可靠性，我们按3个月的平均流通市值标准，将样本中
的819只A股股票分为小中大三组。然后按不同公司规模，分别做了三组与前
文相类似的实证检验过程。我们得到的结果是完全相同，不论公司规模大小，较
大规模的交易量总是具有较多的信息，从而导致较高的交易成本(有效价差)以
及逆选择成本(价格冲击)，丽交易规模对纯粹的流动性获取成本的影响几乎可
以忽略不计。
二、B股、ADR、H股和红筹股等市场
我们接下去同样对B股、ADR、H股和红筹股市场的价差及其构成做了类
似的分组对比分析。首先，我们根据平均日成交笔数为标准，将各个市场的样本
股票分别分为交易活跃组和交易不活跃组(active和inactive)1。接下去对每组
股票，按前面相同的方法把全部交易数据按交易规模划分为小中大三类2。我们
分别对各个分组中各笔交易的有效买卖价差及其构成(价格冲击与实现价差)进
行估计，然后将该分组的所有估计结果再进行平均，得到各分组的平均总交易成
本、平均非对称信息成本和平均指令处理成本。我们最后对交易活跃程度对价差
影响差异性做了t检验，以及对交易规模对价差影响的差异性做了F检验。附表
6给出了最终的统计结果。
B股市场：交易不活跃组的平均有效价差(0．458％vs．O．299％)、平均价格
冲击(0．268％vs．0．196％)、平均实现成本(O．190％vs．0．103％)都高于交易活
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
跃组的水平。说明交易相对不活跃股票的投资者将承担更高的逆选择成本和订单
处理成本。另外，不管股票交易的活跃程度如何，规模较大的交易总是产生较高
的有效价差与价格冲击。在B股市场，外国机构投资者参与重要程度要高于外
国个人投资者。这些外国机构投资者有动机而且有能力，花费更多时间和精力去
收集B股市场的信息。他们将基于自己获得的信息进行大额的交易。
NYSE的ADR市场：交易不活跃组的平均有效价差(1．057％VS．0．324％)、
平均价格冲击(O．667％VS．0．183％)、平均实现成本(O．390％VS．0，141％)都远
远高于交易活跃组的水平，前者是后者的3倍以上。另外，我们也发现规模较大
的交易对应的平均有效价差与平均价格冲击相对较高。尽管F检验很多情况下并
不显著，但是我们认为这很有可能是样本股票数(每组仅有8只股票)太小的缘
故。
SEHK的H股市场：结论比较有意思。交易活跃程度分组对平均有效价差
(O．939％VS．0．887％)、平均价格冲击(O．598％VS．0．584％)、平均实现成本
(0．34l％VS．O．303％)影响非常小，而且不存在显著的差异性。另外，我们也发
现有效价差对交易规模大小也是不敏感的。原因是由于价格冲击部分随交易规模
的扩大而上升，而实现价差部分则与交易规模大小存在显著反向变动的关系。这
两种效应综合叠加的结果使得交易成本的变动并不显著。
SEHK的红筹股市场：交易不活跃组的平均有效价差(1．570％vs．O．841％)、
平均价格冲击(0．816％VS．O．482％)、平均实现成本(O．754％VS．O．359％)都远
远高于交易活跃组的水平。另外，交易规模对交易成本及其构成的影响模式与H
股非常类似。由于大交易量伴随较多的信息，从而不对称信息成本较高；另一方
面发生大交易量对应的单位指令处理成本则较低。
综上所述，实证结果表明，一般情况下3，成交活跃的股票的交易成本要明
显低于成交不活跃的股票。而且，随着交易量的提高，信息不对称成本的上升抵
消了规模效应带来指令处理成本的下降，使得个股不同交易量之间的有效价差变
动并不显著。
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
第二节买卖价差与股权结构的相关性分析
一、中国上市公司的股权结构状况分析
复杂的股权结构是中国上市公司的一个非常有意思的特点。以A股为例，按
投资主体来分，中国上市公司的股权结构中通常包括5个部分：国有股、法人股、
流通A股(社会公众股)、内部职工股和外国投资者持股等。
国有股指有权代表国家的部门或机构以国有资产向公司投资形成的股份，包
括以公司现有国有资产折算成的股份。由于我国大部分股份制企业都是由原国有
大中型企业改制而来的，因此，国有股在公司股权中占有很大的比重。法人股指
企业法人或具有法人资格的事业单位和社会团体以其依法经营的资产向公司非
上市流通股权部分投资所形成的股份。国有股、法人股以及流通A股构成了股权
结构主体，根据我们样本数据进行统计，分别占N33．7％、25．6％、36．4％。尽管
按照同股同权原则，这些不同的投资者享有同等的所有权和决策权，但是实际上
他们的动机、对上市公司的监督和控制的能力是存在显著差异的。
二、相关性分析
我们利用样本中A股数据，通过实证检验来考察不同股权结构对买卖价差以
及价差构成的影响。4我们将下列变量作为控制变量：国有股所占比例、法人股
所占比例、法人股相对国有股的控股比例(=国有股比例一法人股比例)、流通
A股所占比例以及外国投资者持股比例。我们把所有样本A股股票分别按照控制
变量从小到大进行一维排列并分为四组(quartile)，其中第l组所包含股票对应的
控制变量最低，第4组所包含股票对应的控制变量最高。接着分别对各个类别中
各个股票的有效买卖价差及其构成(价格冲击与实现价差)进行估计，然后将样
本股票在该类别的估计结果再进行平均，得到各类股票的平均总交易成本、平均
非对称信息成本和平均指令处理成本，实证结果参见附表5。
(一)国有股比例
国有股比例最高组(平均为69％)的148只股票的平均有效价差为0．244％，
而国有股比例最低组(平均为19％)的148只股票的平均有效价差为0．249％，两
第五章影响中国股票买卖价差的个般性因素分析
者相差不大。而且，最高组与最低组的均值差异性t检验结果也是不存在显著的
差异性。同样，4组均值差异性F检验也得到类似的结论。另外，考察价差构成，
价格冲击部分与实现价差部分的结论也基本类似。我们可以认为国有股比例并不
是影响价差及其构成的显著因素。
(二)法人股比例
法人股持有比例较大，有助于发挥机构投资者对上市公司的监督功能，减少
信息不对称的问题，相应导致交易成本降低(Qi，Wu和Zhang，2000)。然而实证
结果却显示：法人股比例最高组(平均为67％)的163只股票的平均有效价差为
0．255％，而法人股比例最低组(平均为3％)的162只股票的平均有效价差为
O．238％。从有效价差构成来看，这种显著差异性主要来自于平均价格冲击的显著
差异性(0．178％VS．0．163％)，并且均值差t检验的结果也是显著的。但是无法得
到F检验的支持，可见法人股比例与交易成本之间的这种反向变动趋势几乎是不
存在的。
(三)法人股相对国有股的控股比例
为了进一步考察国有股与法入股比例对买卖价差以及价差构成的影响，我们
选取法人股对国有股的相对控股比例作为控制变量进行分类度量。我们可以发
现，无论是有效价差还是价格冲击，t统计值依然为负值，而且不存在显著性。
我们认为法人股比例与交易成本之间的这种反向变动关系不存在，主要原因
可能是法人持股的高集中度，也就是说在中国上市公司的法人股大部分都是集中
在少数法人手中。在这种情况下，股权结构的高度集中，导致上市公司的信息不
对称程度加重，使得买卖价差变大。因此，要检验这种假设，我们需要考察买卖
价差与前十大法人实体持股比例之间的关系。但是，不幸的是，目前中国A股市
场并没有提供这种关于股权集中度的数据，无法做进一步的实证分析。
(四)流通A股比例
Amihud希IMendelson(1986)认为投资者数量增加有助于改善股票流动性，
Megon(1987)提出的投资者基数假设认为上市公司投资者数量上升能提高公司
信息透明度，因此，基于这些假说，我们可以假设流通A股比例与买卖价差成负
相关。
从实证结果(见表5-2)来看，流通A股比例晟高组(平均为54％)的205只
第五章影响中囤股票买卖价蔗的个股性因器分析
股票的平均有效价差为0．236％，而流通A股比例最低组(平均为20％)的204只
股票的平均有效价差为0．245％。尽管t检验的结果并不显著，但是4组股票有效价
差的同均值F检验值为7．20，远远高于5％的显著性水平。从价差构成来看，结果
显得更有意义，平均价格冲击上的差异’胜(0．157％vs．0．169％)非常明显，其中
t检验值为2．04，F检验值为5-34，均满足5％的显著性水平。
由此可见，流通A股比例较高的股票，对应较低的有效价差和价格冲击，或
者说由于信息不对称造成的交易成本较低．这个实证非常好的符合了我们的理论
假设(流动性假说和投资者基数假说)。
表S．2不同流通股比例下A股买卖价差的比较
有效价差
价格冲击
实现价差
漉通^肢比倒(％)
胶票个敷
0 246
0162
0 0@9
36 38
819
(五)外国投资者持股比例
从理论上来分祈，外国投资者持股比例对有效价差、价格冲击的影响是不确
定的，存在两种完全相反的效应：
Chakravary．Sarkar私wu(1998)认为由于语言障碍、采取会计制度的差异、
对本地公司可靠信息的获取渠道的缺乏等原因，使得A股的外国投资者与本国投
资者相比面临更大的信息劣势，因而外国投资者持股比例越商，平均有效价差与
平均价格冲击就会越大。
相反，Chui$llKwok(1998)、Wang和Jiang(2003)则认为由于新闻制度严
格管制等原因，国内信息传导渠道不通畅，使得外国投资者与本国投资者相比可
以更快的获取上市公司相关准确信息，因此，外国投资者持股比例越高，平均有
效价差与平均价格冲击就会越小。
我们通过实证检验发现，外国投资者持股比例与交易成本之间存在并不显著
的正相关关系。由于外国投资者平均持股比例(3．52％)非常低，而且样本股票
数(102P．)少，我们的实证结论缺乏统计显著性支持，并没有太大的意义。
㈣舭删胁钟Ⅻ
蜥㈣嗽删拟愀㈣嘣耋|；言啪㈣慨她螂嘣咖懈洲{毛
第五章影响巾国股票买卖价差的个股性因素分析
综上所述，我们通过对A股样本股票数据的实证研究发现，流通A股比例较
高的股票，对应较低的有效价差和价格冲击，可见由于信息不对称造成的交易成
本较低，而且统计结果较为显著，符合了我们的理论假设。
尽管如此，但是从全部股权结构上看，在个股之间国有股、法人股、以及外
国投资者持股比例的差异性并不能显著地反应到交易中买卖价差及其构成的差
异性，而且没有出现统计意义上的显著性，具体原因有待今后做进一步的考察。
第三节买卖价差与个股属性的相关性分析
前面章节我们研究买卖价差都是针对国内市场与海外市场的某种类型的股
票单独的进行分析。在本节中，我们把全部股票样本放在一起，综合的来考察影
响价差水平及构成变动的主要因素。
国外学者做过很多相应的理论与实证研究。5Ahn，Cai，HamaojfDHo(2002a)
认为决定逆向选择成本价差的因素主要包括：公司规模(firm size)、股票价格
(share price)、股票收益波动性(return volatility)、交易规模(trade volume)、
所有权结构(ownership structure)、交易佣金(brokerage coverage)等等。
我们希望利用回归模型，对股票价格、流通市值、交易活跃程度、收益波动
性等影响买卖价差及其构成的～些因素，以及控制上述因素后，不同市场间价差
以及构成的差异性做出具体分析。我们的回归模型为：
Yi=dlIn(1，E)+d 2ln(MV．)+d 31n(N．)+d4In(o，)+
d5D?“锄gh82“+d6D}。“d1即“+d 7D?“卸8““8+d8D?k“zh印B+
d9D?YS5t“DR十dloD?嘴‰蚪曲帆+dllDH娟8蜘昏Red曲甲+￡
其中，Y，表示有效价差、价格冲击或者实现价差；D，表示虚拟变量6，分别对应
7个股票市场：上海A股、深圳A股、上海B股、深圳B股、NYSE的ADR、
香港H股和香港红筹股；控制变量包括股票价格只、流通市值^彤、平均日交
易笔数ⅣJ和日收益波动珥。股价取每天收盘价，流通市值取每天收市对应的流
第五章影响中两股票买卖价差的个般性因素分析
通股本×收盘价。为了减少单一交易日数据波动对回归结果的影响，我们对每个
股票数据(包括日平均有效价差、价格冲击、实现价差等)在样本时间区间(61
天)内进行了平均，得到回归分析所需的样本观测数据。7
回归结果见附表7。所有控制变量的t检验结果都是高度显著性的。与我们
前面横截面分析结论相一致，表示交易成本的有效价差、价格冲击与股价、股票
市值规模、交易活跃程度成显著地负相关，与股价波动性成显著地正相关。
经过在上述市场交易特征进行控制后，考察不同市场虚拟变量的回归系数，
我们依然可以直观地发现(参见图5．1)，国内市场(A、B股)的交易成本(有
效价差)要明显小于海外市场(ADR、H股和红筹股)。这与我们一开始对各市
场做的描述性统计得到的结论是完全一致的。在调整后的基础上，红筹股的平均
有效价差最大为0，905％；沪市B股的平均有效价差最小为0．205％。从价差构成
来看，平均价格冲击成本与实现价差成本最大也是红筹殷分别为0．475％与
O．430％，最小也是沪市B股分别为0．123％与O．078％。另外，我们还对各市场平
均价差水平及其构成做了成对比较检验分析(pair—wise comparison)，结果证实
了各市场间在交易成本上的这种显著性差异。
因此，我们认为与国内投资者相比较，中国股票的海外投资者承担了更多的
交易成本，这些成本差异基本上来源于国外投资者在信息获取上的劣势造成逆选
择交易成本的加大、以及海外市场中国股票的交易活跃程度较差而产生的流动性
获取成本上升等两个方面。
最后我们在实证结果中也发现了一个有趣的现象：香港的H股和红筹股的
交易成本要高于纽约的ADR。从地域角度来看，香港要比纽约更靠近中国大陆。
而且，香港的投资者与国内投资者在道德伦理、语言以及文化背景上的相通性使
得在信息获取上有着美国投资者所无法比拟的优势。香港投资者也更有兴趣去了
解上市公司的经营活动、盈利能力以及预期成长空间等信息。应该说，这些都有
助于降低香港投资者在交易中可能面临的非对称信息成本。我们的实证结果却与
这个分析截然相反。这有待我们下面章节做进～步的研究。
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
图5．1价差回归模型中各市场对应虚拟变量系数的比较
第四节买卖价差与最小报价单位的相关性分析
单一的最小报价单位使得流动性指标和价格水平高度相关。从上文的实证结
果我们发现，股票价格水平对买卖价差具有负向影响，即高价股的买卖价差较小，
而低价股的买卖价差较大，考虑到目前国内股票市场的最小报价单位均为O．01
元，它决定了价格的离散程度和价差的最低边界。不存在相邻两个报价之间的价
格差小于交易所规定的最小买卖变动单位，因为投资者在申报交易价格只能是最
小买卖变动单位整数倍。因此，对低价股而言人为加大了买卖价差。
最小报价单位(Tick Size)是指证券交易时报价的最小单位，它规定了两个
不同委托价格的最小距离。根据国外大部分证券市场的实践，最小报价单位的设
计一般是与股票的价格水平联系在一起的。8国内A股市场目前采用的最小报价
单位是独立于价格水平的，统一规定为0．01元。目前国内市场股票的价格一般
在10．20元之间，从价格水平和最小报价单位的比较看，国内市场目前采用的最
小报价单位是很小的。
最小报价单位的大小对市场的影响主要表现在：
第五章影响中国般票买卖价差的个股性因素分析
(1)报价单位越大，买卖价差也就越大，在关于买卖价差的决定因素中，
报价单位是一个重要的决定因素。
(2)最小报价单位的存在使褥价格产生了不连续性，Demsetz(1968)认为，
如果最小报价单位太大，交易就不能完成。在交易者可以自由选择交易价格的条
件下，设置过大的最小报价单位，使得买卖价差被迫扩大，可能排除一部分交易
的发生，
我们以A股样本股票为例，对买卖报价进行横截面统计，考察了不同股票价
格水平下，绝对买卖报价差达到最小报价单位的统计概率。根据分析结果(参见
表5—3)，随着股票价格的上升，绝对买卖报价差达到最小报价单位O．0I元(下
限)的频率越来越低。对价格低于5元的低价股票来说，绝对买卖报价差达到最
小报价单位O．OI元的频率高达87．4％，而对价格高于30元的高价股票来说，绝
对买卖报价差达到最小报价单位的频率只有l 5，4％。
表5．3不同股价下买卖报价差达到最小报价单位的概率分布
由此可见，国内A股市场设置的0．0l元单一最小报价单位人为限定了买卖
价差的下限，从而会影响市场流动性和交易成本。特别是低价格(15元以下)
股票的最小报价单位存在过大的可能性。如果最小报价单位可以设置更低，低价
股票的买卖价差水平将会出现一定程度的下降。
Angel(1997)认为最优的最小买卖变动单位不是零，而是在限价委托的交
易者从非零最小买卖变动单位获得的好处和由于最小买卖变动单位给市价委托
的交易者带来的交易成本之间的折中选择。
因此，我们认为在最小买卖变动单位设置上可采取差别策略，在买卖价差和
市场深度上寻求一个平衡点。在交易价格高的股票可设置较大的最小买卖变动单
位，在交易价格低的股票设置较小的最小买卖变动单位，这在不影响买卖价差的
基础上提高市场的深度，如西方证券市场上也采用了这样的策路。通过这样的交
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
易制度，交易价格低的股票以较小的买卖价差提高交易效率，交易价格高的股票
以较大的市场深度提高交易效率。从而使国内A股股票市场的交易效率得到整
体的提高。
第五章影响中国股票买卖价差的个股性因素分析
本章小结
本章在第四章对各类型中国股票在不同市场买卖价差以及构成的总体性统
计分析基础上，重点考察股票买卖价差与个股性因素之间的相关性，以期找到各
股票在交易成本存在显著差异性的合理解释。我们选取的个股性因素包括：股票
交易特征(交易规模以及交易活跃程度等)、股权结构(各类投资者的持股比例)、
个股属性(股价、规模大小、交易频率、波动性等)、个股最小报价单位等。我
们得到的主要结论包括：
1．交易规模上升导致交易成本的上升，主要来源于由于信息不对称导致的
逆选择成本的上升。
2．流通股比例较高的股票，对应较低的有效价差和价格冲击，可见由于信
息不对称造成的交易成本较低。这个实证结论非常好的符合了我们的理论假设
(流动性假说(Amihud and Mendelson，1986)和投资者基数假说(Merton，
1987))。
3．反映交易成本的有效价差、价格冲击与股价、股票市值规模、交易活跃
程度成显著地负相关。与股价波动性成显著地正相关。
4．单一的最小报价单位使得价差水平和价格水平高度相关。国内市场设置
的单一最小报价单位人为限定了买卖价差的下限，使得低价格股票的最小报价单
位存在过大的可能性。
第五章影响中国股票买卖价差的个殷性因素分析
本章注释
1出于样本股票数较小的考虑，我们不可能对交易活跃程度做更细致的划分。
2下面给出各个市场股票交易规模的划分以及分布比例：
3指正常的市场交易情况，不包括成交接近零和大额交易的情况。
4目前已有很多文献研究了上市公司股权结构与公司经营业绩之间、上市公司股
权结构与公司股票收益率之问的关系。参见Qi，Wu和Zhang(2000)、Bailey,Cai，
Cheung和Zhang(2004)等。然而目前考察上市公司股权结构与股票价差之间
关系的实证文献鲜有所见。
3 Brennan和Subrahmanyam(1995)、Chung，Mclnish，Wood和Wyhowski(1995)、
De Jong，Nijman，Roell(1996)、Stroll(2000)、VanNess，B．，VanNess，R．和Warr
(2001)等。
6指市场类别虚拟变量，当该股票属于该市场类别时取1，否则取0。
7除了虚拟变量，我们对其他独立变量的观测值做了规范化处理，即在原始观测
值的基础上减去所有观测值的均值，得到我们实际采用的观测值。
8例如香港交易所按不同的价格水平将股票分为10档，并根据不同的价格水平
设置不同的最小报价单位，股票的价格越高，最小报价单位也越大。
77
第六章影响中国股票买卖价差的市场性齿素分析
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
经过前面章节的实证分析，我们认为股价、股票市值规模、交易活跃程度、
波动性、交易规模、股本结构等等个股因素对股票交易的买卖价差及其构成都会
产生显著影响，但是，即使我们对上述各股因素进行了一定的控制，这种交易成
本的市场间差异性还是显著地存在着的。换言之，是交易机制上的差异性因素，
还是市场信息反映效率上的差异性因素导致的，我们并不了解。因此，在接下去
的章节，我们将对这种现象以及背后的成因试图进行更深层次的分析。
第一节买卖价差的跨市场比较分析
一、相同股票或者相类似股票匹配的标准以及样本选取
基于以下几个原因的考虑，我们进一步按相同股票或者相似股票匹配(match
stocks)的标准，对不同市场的买卖价差水平以及构成进行比较分析，以期可以
找到更深层次的原因。
(1) 不同市场上完全不同上市公司‘的股票交易成本之间的比较分析，对
交易成本市场间差异性缺乏合理的解释力：
(2) 尽管前文对买卖价差水平及其构成的分析过程中，我们对股价、股
票市值规模、交易活跃程度、波动性、交易规模、殷本结构等等个
股因素进行了统计计量分析上的控制和调整，但是并不能完全消除
这种个股性差异对交易成本的影响：
(3) 各交易所之间可选取的股票样本数(上海A股(492)、深圳A股
(327)VS．上海B股(43)、深圳B股(43)、NYSE的ADR(16)、
香港H股(31)、香港红筹股(27))的明显差异性也可能在一定程
度上容易造成我们前述比较分析结论的失真。
我们这里所说的相同股票或者相类似股票匹配的标准是指：
(1)相同上市公司在不同市场同时挂牌交易的股票。
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
随着改革开放的进程，中国企业都在积极寻求国内市场与海外市场的跨市场
上市融资的机会。纽约证券交易所(NYSE)和香港联交所(SEHK)是目前国
内企业寻求海外上市的主要目标市场，同时国内市场由于历史原因存在着A、B
股市场的分割的现状。因此，不少上市公司(或者其母公司)的股本结构中同时
包括了A股、B股、H股甚至以H股转换的ADR，尽管这些股票在不同交易所
进行交易，但是按照同股同权的原则，这些的股票是完全同质的，他们之间进行
的比较是完全可以消除个股性因素的影响。这就为我们对买卖价差水平以及构成
进行跨市场比较分析提高了天然的素材。
(2)相类似股票是指在(1)条件不具备的情况，利用一定的匹配技术从
众多股票池中挑选与源公司相似的股票，作为参照对象。
对此很多文献中提出了各种可借鉴的匹配方法(matching techniques)。2
另外，从前面章节的实证研究中，我们发现股票价格、流通市值、成交量等
反映个股交易活动的指标会对股票交易成本产生无法消除的影响，为了尽量减少
对股票间的这种个股性差异对我们实证结果的影响，我们在选取类似股票时候，
就需要使得观测组与对照组股票之间的这些指标的差异性尽可能的小。
我们在这里采用的匹配方法如下： M／n【告苏+踹+器器]
其中，下标A表示观测组股票，下标B表示对照组股票；P表示样本时间区间
(3个月)内的平均股票收盘价(close price)，MV表示样本时间区间内的平均
流通市值(flee，float market value)，Tv表示样本时间区间内的日平均交易股数
(trading volume)。
我们分别选取了小样本股票市场上海B股(43)、深圳B股(43)、NYSE的
ADR(j6)、香港H股(31)、香港红筹股(27)为观测组，分别以A股市场以
及HK市场(H股和红筹股)3为参照备选组，按照前文定义的相同股票或者相
类似股票匹配的标准进行筛选，分别得到同等数量的五组对照股票样本。
第六章影响中国段票买卖价差豹市场性因素分析
二、实证结论以及分析
接下去我们对这五组对应的观测组与对照组的股票买卖价差水平以及价差
构成(价格冲击部分与实现价差部分)分鄹骰出统计检验，结果如表6一l所示：
表6-1股票买卖价差的跨市场比较
通过对相同(类似)股票价差水平的跨市场比较分析，我们从上述实证检验
结果可以发现，尽管我们通过选取相同(类似)段票剔除了由于个段因素差异性
而对市场平均的交易成本考察产生的偏差，但是我们还是清楚的看到这种中国股
票在不同市场间(B殷与A股、ADR与H股以及红筹殷、H股与A股、红筹段
与A股等等)的交易成本的显著差异性4。可见，非个股性因素，或者说市场间
差异性因素，是导致中国股票在不同市场的买卖价差存在差异性的主导因素。从
构成上来看，这种价差水平的差异性同时体现在：代表信息不对称成本的价格冲
击部分和代表市场纯粹流动性成本的实现价差部分。两相比较，进一步验证了我
们前面的结论，也就是说，与国内投资者相比较，中国股票的海外投资者承担了
更多的交易成本，这些成本差异基本上来源于国外投资者在信息获取上的劣势造
成逆选择交易成本的加大、以及海外市场中国股票的交易活跃程度较差而产生的
流动性获取成本上升等两个方面。
表6-2股票买卖价差构成比铡的跨市场￡￡较
80
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
我们考察买卖价差的构成(参见表6—2)大致可以发现，中国股票不管在
国内市场还是海外市场上交易，买卖价差中价格冲击部分均显著大于实现价差部
分，或者说不对称信息成本占交易成本中的比例均高于指令处理成本。
同时，我们也发现了一个有趣的现象：股权结构中有H股或者红筹股的上
市公司的A股股票的平均买卖价差水平(0．235和O，231)甚至要略低于A股市
场的平均买卖价差水平(0．246)，从构成上来看，这类股票的平均价格冲击成本
(0．099和0．10I)也明显低于A股市场的平均价格冲击水平(0．168)，而他们的
平均实现价差成本(O．139和0．133)则明显高于A股市场的平均实现价差水平
(0．089)，从而使得构成中价格冲击部分所占的比例(40．8％)要明显低于其他
市场(60％左右)。
我们认为可能的解释是：同时在国内市场和海外上市的A股公司在公司治
理结构与信息披露程度上要普遍好于一般的国内A股市场上市公司。Moel(1999)
建立了与跨境上市条件相符的模型，实证检验的结果是那些跨境上市的公司会披
露更多的信息，改善公司的信息环境并增加公司价值。由于在海外市场上市对公
司的内幕信息披露有更加严格的规定，而且海外市场的信息可以与国内市场共
享，加上跨境上市公司由于置身于信息披露充足、透明度高的环境中，可引起更
多分析师的关注，进而对公司进行的预测并提出精确的估值建议，因此，投资者
具有更好的信息环境，使得这些公司的投资者之问的信息不对称性程度相对来说
要小很多，因此，投资者在交易中承担的逆选择交易成本就会比较低。
另一方面，由于这类公司目前在A般市场所占的比重较少，加上公司整体
的盈利水平和公司治理方面都较好，A股市场上高质量上市公司资源的希缺性使
得这类公司的投资价值相对更高，作为投资者更愿意长期持有获得稳定的投资回
报，使得这些公司的股票换手率以及流动性就会低一些，投资者交易时就要承担
相对较高的纯粹流动性获取成本。两方面因素综合考虑，前者因素对买卖价差总
体水平的影响会高于后者，使得在国内市场和海外上市的A股公司投资者承担
的交易成本将低于普通的A股投资者。
综上分析所述，我们认为不对称信息成本(价格冲击)是决定股票交易成
本买卖价差水平的主导因素，上市公司在信息披露以及市场透明度方面的差异性
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
是不可忽视的。因此在下一节，我们将重点对市场平均交易成本与市场的信息不
对称状况之间的关系，进行深入的考察。
三、上述分析的不足之处
尽管我们通过上述分析认为不对称信息成本(价格冲击)构成了股票交易
成本买卖价差水平的主导因素，但是，对市场交易方式与安排等制度性因素的分
析是我们目前在对中国股票的买卖价差水平及其构成进行跨市场分析时所欠缺
的。
国内的A股、B股、香港的H殷以及红筹股市场均是以电子限价委托指令
簿记录为形式的自动撮合交易系统，而NYSE的ADR市场则是采取报价驱动的
做市商或者说交易所专家制度的交易形式。在不同交易制度下的直接跨市场比较
(例如ADR和香港H股、红筹殷市场)可能会对结论产生一定的偏差，这可能
是我们目前还无法对香港的H股和红筹股的交易成本要高于纽约的ADR的现象
做出一个合理的解释。我们试图再接下去做出合理的解释。
第二节买卖价差与市场信息不对称程度
一、信息不对称与知情交易概率模型
有关信息不对称程度方面的研究有很多，许多学者对于相关的衡量变量也提
出各自不同的见解，Hasbrouck(1991)认为信息不对称应该是下列三项的函数：
(1)潜在内部交易者的比率：(2)发现内幕信息(private information)的概率；
(3)内幕信息的准确性。
虽然Hasbrouck提出的观点不错，不过其在实证研究上却会面临相当的困难，
因为该三个变量皆无法直接从市场数据获得，因此须找出相关的非外生间接代理
变量(proxy)，不过Hasbrouck并没有提出有哪些衡量指标可以套用。
Chiang和Venkatesh(t998>提出以内部持有入集中度当作为信息不对称程
R2
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
度的代理变量。Lobo和Tung(1997)以分析师对季盈余预测的全距与离散(range
and dispersion)5做为衡量信息不对称程度的指标。Glosten和Harris(1988)、Stoll
(1989)、Hasbrouek(1991)、Foster和Viswanathan(1990)、Hasbrouck(1991)
等提出以交易对价格的影响作为衡量信息不对称的代理变量。上述的分析方法，
大都在衡量股市间信息不对称情形的方向或是和其它市场行为间的关系，并无法
估计出市场上到底有多少的交易属于信息交易，因此有许多学者纷纷提出如何估
计信息交易概率的方法，例如：Easley，Kiefer和O’Hara(1997)、Handa，Schwartz
和Yiwari(1998)、Nyholm(2000)等都提出了如何估计市场上的信息交易概率。
由于我们得到的A股市场的实时报价与交易数据中没有提供买卖报价的深
度(数量)，所以，我们只能利用报价数据6来估计信息交易概率。为此，我们选
取Easley,Hvidkjaer和O’Ham(2002)提出的信息交易概率模型(probability of
informmion-based trade)来估计股票市场的信息不对称状况。
图6-1信息交易概率与交易过程树状图
湖A耐’甜R|雠E，十¨
自埘^rriVllR咖：耳+p
．qe¨An,ivnR鼬w“
B时A耐v吐R_le：“
sc¨^一v缸轴峨E．
我们可以假设市场存在两类交易者，一是知情交易者(informed traders)；二
是未知情交易者(uninformed traders)。
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
知情交易者拥有关于资产价值的私有信息，他们根据其所拥有的内幕信息和
对真实资产价值的判断决定是否交易和如何交易(包括买卖的方向和数量)，当
然受资金规模的限制，假设其可运用的资金是确定，因此，当有好消息的情况下，
其提交为单方向的买单比例为爿；当有坏的情况下，其提交为单方向的卖单比例
为丑。
未知情交易者只根据其对资产价值的判断和对信息的推理决定是否交易和
如何交易。在众多未知情交易者的共同作用下，不管市场的真实信息如何，市场
上未知情交易者提交的买单和卖单比例都是相对稳定的，设为岛和￡，。
因此，根据不同信息状况下的交易过程树状图(图6—1)的分析，我们大体
可以得到市场全部买单和卖单的分布比例。
接下去，我们可以构造以下似然函数：
三m s)=(1一口k嘞争岛蔷
+．施Ⅳ嘞忌笪嘞g一《(。∥+一岛∞)坚托!)圭@+it』广
B! S!
+凹(1一万)e一(／1w。)∞+岛尸
B!
fS
e一岛三L
S!
其中，B和s分别表示一交易日内的所有主动性买单成交笔数和所有主动性卖单
成交笔数，目=o，卢，岛，t，￡)表示待定参数相量， D表示信息事件发生的概率，
e表示是坏消息的概率，委托指令达到撮合系统满足泊松过程(Poisson
processes)，∥表示知情者交易者提交的委托到达率，岛表示非知情交易者提交
买单到达率，占。表示非知情交易者提交卖单到达率。
这个似然函数是交易发生数量的概率分布，按事件发生概率(包括“好消息
日”o(1一纠、“坏消息曰”(删)、“无消息日”(1一￡))加权得到的。
假设每个交易目到来的消息是独立事件，那么我们可以给出，天的似然函数：
第^章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
矿=￡p弦)=rIL删E，S，) fI l，⋯，
i=I
其中，(嚣，，S．)表示i目的交易数据，M=《蜀，S，≥⋯，(马，S，))表示各天交易数据
的集合。
然后我们利用最大似然法(Maximum Likelihood Estimation)，根据一段时间
的历史交易数据观测值，即可估计出目标函数中的待定参数目=0，∥，毛，‘，￡o
我们最后可以根据以下计算公式，估计出信息交易概率PIN值：
PIN： 坠
a雒七￡b+￡≮
其中，掣1岛一岛表示所有买卖委托的到达率，呀则表示知情者交易者提交委
托(information—based orders)的到达率。
我们可以利用PIN值的大小来反映市场中内幂信息交易的严重程度，或者说
就是市场的信息不对称状况的直接衡量指标。
二、实证结果分析及其理论解释
我们接下去对前文根据相同股票(类似)股票匹配的标准筛选分别得到同等
数量的五组对照股票样本，利用知情交易概率模型，估计这些股票在样本时间区
间内的PIN值，然后进行平均，得到各个交易市场的平均知情交易概率。我们
最后对各观测组与对照组股票PIN值的差异性做了t检验。具体实证结果参见
6．3：
表6-3股票的平均知情交易概率(PIN)跨市场比较
从知情交易概率(PIN)指标来分析，PIN越高说明市场中利用内幕消息进
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
行知情交易的比例就越高，换言之作为一般的非知情交易者在进行股票交易时成
为知情交易对手的机会就会增加，市场中信息分布不对称状况的加剧，使得一般
市场交易者承担的逆选择交易成本就会上升，因此，投资者在买卖股票的过程中
就会要求相对更高的买卖价差。
我们可以发现按照PIN值反映的市场信息不对称程度来看，从佳到差，依次
为A股市场、B股市场、H股市场、红筹股市场、ADR市场，从市场间PIN值
的差异性从t-test的统计检验来看也是显著的。这就比较好的解释了中国股票在
这些市场上市交易的信息不对称成本(价格冲击)的差异性，进而影响到买卖价
差总体水平的差异性。
这里与前面结论比较不一致的地方在于：从实证结果中我们可以发现NYSE
的ADR市场的信息不对称状况要明显地差于香港市场的H股和红筹股，但是另
一方面，从买卖价差水平及其构成的实际衡量中来看，ADR的买卖价差以及价
格冲击部分都要明显低于H股和红筹股。换言之，尽管中国股票ADR市场的美
国投资者因为地域距离、道德伦理、语言以及文化背景上的相通性、经济活动
的关联性等方面与中国股票的香港投资者相比，在上市公司信息获取上处于明
显的劣势，从而在交易中可能面临较高的非对称信息成本，但是两个市场之间
存在的某种因素使得这种成本的差异性基本消失，甚至反转。
我们认为合理的解释在于，股票交易中的信息不对称成本不仅仅取决于投资
者在信息获取方面的容易程度，而且还取决于在股票市场对信息反映的及时充
分性。
现代微观市场结构理论认为：衡量证券市场的质量有六个主要标准：流动性、
透明度、稳定性、高效率、低成本和安全性。其中，透明度和高效率与我们这里
所说的股票市场对信息反映的及时充分性是直接相关的。
透明度是维持证券市场公开、公平、公正的基本要求。从维护市场公平的角
度看，透明度指证券交易信息的透明，即有关证券买卖的价格、数量等信息的公
开披露，以及能够影响交易行为的信息，如上市公司信息的即时和准确披露。高
透明度的证券市场是一个信息尽可能完全的市场，要求信息的时间和空间分布无
偏性，即信息能够及时、全面、准确并同时传送到所有的投资者。
证券市场的效率主要指信息效率、价格决定效率和运行效率。信息效率也称
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
价格效率，指证券价格准确、迅速和充分反映可得信息的程度，也就是Fama有
效市场假说所指的效率：价格决定效率指价格决定机制的有效性，如做市商市场、
竞价市场中价格决定的效率；运行效率指交易执行系统的效率，如交易系统处理
订单的速度和系统容量等。在其他条件不变的情况下，自动化和通讯技术决定了
交易系统的运行效率。
美国NYSE的ADR市场与香港的H股和红筹股市场在交易机制安排、发展
历程、投资者素质、经济环境等方面存在着巨大的差异性，从交易所(全部股票)
的平均有效价差上来看7，美国的NYSE市场作为全球最成熟的交易市场，要远
远低于香港证券市场。可见，尽管美国投资者在对中国上市公司的信息获取上处
于绝对的劣势，但是其市场的高透明度以及对信息反映的高效率带来的交易成
本上的优势，超过了信息获取劣势对交易成本的负面影响，使得两种因素综合
后的交易成本不升反降。相反，香港市场与中国国内股票市场在信息效率方面
的优势尚不足于弥补其H股和红筹股投资者在信息获取上的劣势，因而，其交
易成本仍然要高于国内市场(A股和B股)。
当然，受现有研究数据以及文章篇幅的限制，有待我们将来做进一步的理论
与实证研究。
87
第六章影响中园股票买卖价差的市场性因素分析
本章小结
尽管在第五章我们影响买卖价差的个股性因素进行了一定的控制，但是这种
交易成本的市场间差异性还是显著地存在着的。因此，我们在本章进～步按相同
股票或者相似股票匹配(match stocks)的标准，对不同市场的买卖价差水平咀
及构成进行跨市场比较分析，考察市场性因素对交易成本的影响；同时引入了知
情交易概率估计模型，考察买卖价差与市场信息不对称程度之间的关系，从深层
次上解释价差产生的原因。我们的主要结论包括：
1．尽管通过选取相同(类似)股票剔除了由于个股因素差异性而对市场平
均的交易成本考察产生的偏差，但是中国股票在不同市场间(B股与A股、ADR
与H股以及红筹股、H股与A股、红筹股与A股等等)的交易成本的差异性还
是显著存在。可见，非个股性因素，或者说市场问差异性因素，是导致中国股票
在不同市场的买卖价差存在差异性的主导因素。从构成上来看，这种价差水平的
差异性同时体现在：代表信息不对称成本的价格冲击部分和代表市场纯粹流动性
成本的实现价差部分。
2．总体看来，中国股票不管在国内市场还是海外市场上交易，买卖价差中
价格冲击部分均显著大于实现价差部分，或者说信息不对称产生的成本是构成交
易成本的主导因素。其中，上市公司在信息披露以及市场透明度方面的差异性是
不可忽视的。
3．股票市场在信息效率方面的优势给投资者带来的交易成本下降可以抵消
投资者在信息获取上的劣势带来的交易成本上升。
第六章影响中国股票买卖价差的市场性因素分析
本章注释
1指每个市场使用的股票样本对应的上市公司是不对应的，个股性差异太显著。
2参见Huang和Stoll(1996)、Chung，Van Ness和Van Ness(1999)、Bessembinder
(2003)等。
3需要说明的是：NYSE上市的中国股票ADR都是以在香港上市的中国上市公
司(H股和红筹股)发行的，因此，我们选取H股和红筹股作为参照备选组。
4我们对观测组与对照组的买卖价差及其构成的差异性做了统计t-test检验，结
论都是通过5％的显著性水平。
5全距与离散(range and dispersion)是统计中衡量离散趋势(tendency of
dispersion)的指标：从中心到两侧，频数分布是逐渐减少的，反映了数据的离
散程度或者变异程度。全距(range，R)或者极差：表示一组变量值中最大值和
最小值之差。
6指根据最优买卖报价变化趋势来判断主动性卖单和买单的数量。
7参见本文第七章的图7一l。
第七章结论与政策建议
第七章结论与政策建议
第一节主要结论
本文对中国股票在国内市场与海外市场的买卖价差水平以及价差构成进行
了全面深入的比较研究，并从个股性因素和市场性因素两个角度，考察中国股票
价差成本的影响因素和成因，对股票交易成本之间存在的差异性做出更深层次的
合理解释。
全文的主要结论为：
一、中国股票的平均买卖价差之间存在显著的差异性
1．从总体上来看：与国内投资者(A、B股持有入)相比较，中国股票的海
外投资者(ADR、H股和红筹股持有人)承担了更多的买卖价差成本：从构成上
分析，这些交易成本差异基本上来源于国外投资者在信息获取上的劣势造成逆选
择交易成本的加大，以及海外市场中国股票的交易活跃程度较差而产生的流动性
获取成本上升等两个方面。
2．从截面变化模式分析来看：买卖价差水平都与股票的流通市值、日均交
易量存在较为明显的反向变动关系；而与收益的波动性存在一定正向变动关系；
进一步考察价差构成，反映非对称信息成本的价格冲击普遍大于反映流动性获取
成本的实现价差；从趋势上来看，规模较大、成交活跃的股票交易中，由于非对
称信息产生的交易成本下降幅度，明显要大于由于指令处理规模效应产生的纯粹
流动性交易成本下降幅度。
3．从日内变动模式分析来看：中国A股市场，不管股票的规模，开市后15
分钟区间股票交易的价格冲击、实现价差以及有效价差均要明显高于其他交易时
段。有效价差的日内变动大致呈“L形”曲线。而从价差构成上，反映信息不对
称成本的价格冲击部分，除了最后下午收市前半个小时大致成“u形”曲线，而
反映纯粹流动性成本的实现价差部分，则呈“w型”曲线。我们的实证结果与
第七章结论与政策建议
Admati和Pfleiderer(1988)的理论预测也是基本一致的。
二、个段性因素会对股票买卖价差产生显著影响
1．交易规模上升导致交易成本的上升，主要来源于由于信息不对称导致的
逆选择成本的上升。
2．流通股比例较高的股票，对应较低的有效价差和价格冲击，可见由于信
息不对称造成的交易成本较低。这个实证结论非常好的符合了我们的理论假设
(流动性假说(Amihud and Mendelson，1986)和投资者基数假说(Merton，
1987))。
3．反映交易成本的有效价差、价格冲击与股价、股票市值规模、交易活跃
程度成显著地负相关，与股价波动性成显著地正相关。
4．单一的最小报价单位使得价差水平和价格水平高度相关。国内市场设置
的单一最小报价单位人为限定了买卖价差的下限，使得低价格股票的最小报价单
位存在过大的可能性。
三、市场性因素是导致股票买卖价差的主导性因素
1．尽管通过选取相同(类似)股票剔除了由于个股因素差异性而对市场平
均的交易成本考察产生的偏差，但是中国股票在不同市场间(B股与A股、ADR
与H股以及红筹股、H股与A股、红筹股与A股等等)的交易成本的差异性还
是显著存在。可见，非个股性因素，或者说市场间差异性因素，是导致中国股票
在不同市场的买卖价差存在差异性的主导因素。从构成上来看，这种价差水平的
差异性同时体现在：代表信息不对称成本的价格冲击部分和代表市场纯粹流动性
成本的实现价差部分。
2．总体看来，中国股票不管在国内市场还是海外市场上交易，买卖价差中
价格冲击部分均显著大于实现价差部分，或者说信息不对称产生的成本足构成交
易成本的主导因素。其中，上市公司在信息披露以及市场透明度方面的差异性是
不可忽视的。
第b章结论与政策建议
3．对照NYSE的ADR市场和香港H股、红筹股市场的买卖价差分布来分
析，我们同时也发现股票市场在信息效率方面的优势给投资者带来的交易成本下
降可以抵消投资者在信息获取上的劣势带来的交易成本上升。
第二节政策建议
基于上述研究结论，我们提出以下建议
一、提高市场信息透明度
从股票市场建设和交易制度完善的角度来说，为了降低投资者的交易成本，
增加市场流动性，提高市场效率，需要做的不仅仅是提高市场运作效率，降低指
令处理成本，而工作重点应该放在：设法从根本上降低股票市场的信息不对称状
况，保证市场信息的透明度，保护中小投资者的利益。
作为以信息为支撑的市场，资本市场信息披露的规范化以及信息的真实完
整，是整个市场有效运行的前提，也是保护投资者合法权益的基础。更重要的是，
信息披露是否真实完整，将直接关系投资者交易风险的可控程度，从而影响投资
者对交易成本的合理预期。正因为如此，不断提高市场信息披露的规范化水平，
增强市场的透明度和诚信度，早已成为监管部门为之不懈努力的重要工作。监管
部门应进一步完善各方面的信息披露机制，降低整个市场的信息非对称的程度，
以减少投资者的逆向选择成本，这是改善市场流动性，进而促进资源有效配置的
有效手段。
=、有效控制内幕信息操纵行为
从前文分析中我们知道，知情交易概率或者说市场交易中持有内幕信息交易
的比例的下降有助于降低市场平均的交易成本。尤其是在我国股票市场处于发展
过程中，目前无法在短时间内通过提升市场信息反映效率的情况，如何有效控制
内幕信息操纵行为，减少不同投资者在上市公司信息获取上的不对称性，是我们
亟待研究的问题。
92
第七章结论与政策建议
(1)必须依靠科学的监管手段和监督体系。
高效证券监管体系包括一系列有效性制度安排，即建立甄别内幕信息操纵的
技术操纵系统、引进与完善知情人报告制度、建立证券违规惩戒机制、推进与完
善法制与司法制度、强化与规范上市公司信息披露制度、实施上市公司信息披露
动态监控等等。
(2)对证券信息内幕操纵行为特征进行研究。
传统的证券监管方法，主要是市场监察部门根据有关股价异动的交易性市场
反应，并根据具体情况作出处理，如某些股价异动和信息披露有关，则由有关人
员对上市公司进行专门的调查和询问。而随着市场参与者行为日趋复杂，为了进
一步提高交易所对上市公司进彳亍信息披露监管的效率，需要对上市公司信息披露
的行为以及市场反应的模式进行研究，从而可以针对这些行为的特征来提高信息
监管水平。可见，如何对证券信息操纵行为特征进行深入研究，是对信息操纵行
为监管的重要课题。
(3)开发信息操纵的技术监控系统。
目前，对证券信息内幕操纵行为和交易行为的监控并不能确认行为人的行为
动机，只能根据交易过程中的一些异常行为或非理性行为来推测行为人的目的或
动机，并且根据行为结果(如价格的异常波动或交易量的异常放大)来判断行为
人操纵股价的情况。如何开发信息操纵动态监控技术系统，是加强证券监管有效
性的有力技术手段。
开发信息技术监控体系，重点应对证券交易账户进行动态监控。目前，我国
证券市场上法人使用个人账户及个人使用他人账户等问题一直没有解决，这直接
削弱了市场监控系统的效能，增加了案件稽查难度。Garfinkel和Nimalendran
(1998)研究表明，匿名交易账户越少，越有利于证券市场价格发现，减轻逆向
选择问题，并降低交易成本。因此，下一阶段，如何规范我国的证券交易账户，
是技术监控体系有效发挥的重要前提。
(4)构建有效的证券信息披露机制。
经研究表明，强制性信息披露制度对内部人信息操纵动机具有重要影响，证
券信息披露质量与披露强度同证券信息操纵行为呈反比例关系(Huddart等，
2001)。因此，如何构建一个高效的证券信息披露制度，是对证券信息内幕操纵
第七章结论与政镱建议
行为进行有效监管的关键问题。
(5)完善证券监管法律法规体系和司法程序。
信息内幕操纵的复杂性呈现“三难”特征，即内幕交易行为发现难、稽查查
处难和法庭举证难。如何构建一个有效的证券信息内幕操纵查处机制和信息内幕
操纵的诉讼机制，是证券市场法制化的重要课题之一。借鉴西方发达国家的经验，
降低处理信息内幕操纵案件的成本，提高执法效率，也是推进中国证券市场可持
续发展的重要研究课题。
三、改善上市公司股权结构
改善上市公司股权结构，加大流通股权比例，加强投资者对上市公司的监督
作用，是降低交易成本的重要措施。
中国经济逐步从原先高度集中的计划经济向市场经济转变。这种转变的一个
明显特征就是中国上市公司复杂的股权结构。特别是很多国家或者法人实体持有
了上市公司相当比例的股份，而且这些股份一般是不可在股票市场上流通的。因
此，这就涉及一个非流通股存量的流通问题，限于篇幅，本文不可能大范围展开，
提前原则以期起到抛砖引玉的作用。
应通过股权协议转让等方式，降低公司国有股比例，并给公众流通股股东以
国有股优先受让权，以使公众流通股股东得到一定的利益补偿。考虑到民营资本
和外资的产权主体明晰，参与公司治理的积极性较高，也应鼓励民营资本和外资
更多地参与国有股流通转让的市场竞争，受让国有股。
四、完善市场交易制度
交易制度是保证证券市场在公开、公平、公正原则下运作的一项制度。交易
制度的目标在于提供健全的交易机制，保证证券价格公平、有效地形成。完善股
票报价与交易制度，使得市场信息更加透明及时地披露，能够降低由于信息不对
称造成的交易成本。
(1)国内市场没有必要引入做市商制度
第七章结论与政策建议
近年来，关于借鉴NYSE、NASDAQ等海夕}成熟市场，在国内股市建立做市
商制度的建议日渐增多(施东晖，2000)。我们认为，上述观点反映了对西方市
场教科书式的认识， 而根据这种认识提出的政策选择是不现实的。事实上，引
入做市商制度的最主要目的是增强市场的流动性，本文的研究结果却表明，国内
市场(沪深A股和B股市场)的实际交易成本(买卖价差)在全球处于较低水
平，而且平均有效价差(最低为沪市A股0．242％，最高为深市B股0．594％)
远低于目前单向交易成本(O．75％)1。做市商存在的前提是买卖价差必须大于交
易成本，因此做市商的引入必将人为的加大买卖价差，降低市场的流动性和效率
性。可见，根据我们实证结果判断， 目前建立做市商制度在实践中既不可行，
也缺乏必要的理论支持。
以买卖价差衡量，与国际上发达市场相比较，中国国内股票市场(A股和B
股市场)的流动性都是非常好的(参见图7．1)。这主要是因为散户投资者的买卖
委托量非常巨大，大量竞争性的买卖委托使国内股市的买卖价差维持在较低水
平。这也表明，目前的电子竟价交易机制符合中国股市的具体运行环境，是一种
高效率、低成本的交易方式。
巴西
墨西哥
A～畎
中国B股市场
荚国
新加坡
德国
． 日本
中国香港
NASDAQ
法国
中国A股市场
韩国
中国台湾
NYSE
0 0 5 1 1 5 2 2．5 3
第七章结论与政策建议
图7-1部分国家(地区)交易所的平均有效价差2
(单位：％)
(2)应根据股票的不同价格水平制定不同的最小报价单位
最小报价单位限定了买卖价差的下限，因而会影响市场流动性和交易成本。
目前沪深A股市场采用O．01元的均一最小报价单位，而B股市场的申报价格最
小变动单位上交所均为O．001美元、深交所均为0,0l港元。在一定程度上人为增
加了低价股票的买卖价差。因此，可参考日本、香港特区等股市的做法3，根据
股票的不同价格水平制定不同的最小报价单位， 以改善低价股的流动性。
(3)采取开放式集合竞价的开盘交易方式
开盘价是交易日的第一个交易价格，通常反映了开盘之前没有交易的较长一
段时间的累积市场信息。因此，开盘价格对当日的价格发现具有较大的影响，能
为当日的价格变化提供一个信号。在实践中，市场一般采取集合竟价产生开盘价，
其中集合竟价可分为两种情况，即开放式集合竟价和封闭式集合竞价。前者指在
集合竟价过程中，即时显示买卖盘信息和指示性集合竟价价格：后者指在集合竞
价过程中不披露任何信息，仅仅在集合竞价过程结束后披露价格和成交情况。伦
敦、巴黎、德国、澳大利亚、香港等市场采取开放式集合竞价模式。
我们学者们4通过对国内对现行集台竞价制度进行实证研究，认为封闭式集合
竞价降低了价格的发现效率，也削弱了我国证券市场的资源配置功能，开放式集
合竞价却有助于克服上述不足。从我国的实践过程来看，自2004年6月25日起，
深交所中小企业板块新股开始上市，与主板市场交易制度相比，中小企业板块股
票的开盘集合竞价以开放式集合竟价的方式进行。
我们实证发现我国国内市场开市后15分钟区间股票交易的价格冲击、实现
价差以及有效价差均要明显高于其他交易时段，这与集合竟价过程中的透明度较
差有关。
因此，我国的证券交易所可考虑修改交易规则，改变目前国内股市全封闭式
的集合竞价方式，对集合竟价的相关信息进行实时的披露，例如，在集合竞价过
程中能够及时公布开盘指示价信息，这样有助于改善目前股市开市阶段不对称信
息成本高的现状，提高市场的透明性。
第七章结论与政策建议
五、通畅海外信息披露渠道
通畅上市公司的信息渠道，减少外国投资者在信息获取上的劣势，降低交易
成本，有助于我国上市公司在海外市场扩大融资渠道，减少因为交易成本过高和
流动性较差导致的公司估值水平的折价，提高国际市场领域中的资本形成和资本
配置效率。
如何增强企业财务咨询的透明度，提高投资者信心，是必须加以认真对待的
问题。目前，中国股票在海外上市估值明显偏低，交易成本过高进而导致股票流
动性受到严重影响。固然有许多原因，但与投资信息披露的不真实、不及时、不
充分和不完善有一定关系。如国内普遍存在关联交易，上市公司利用关联交易调
节利润使得利润指标严重失实；再如资产重组中的暗箱操作，不及时披露相关信
息造成股票价格的剧烈波动，利用内幕消息操纵股市的事例等。这些现象的存在，
海外投资在对中国上市公司信息获取以及真实信息甄别方面所花费的成本很大，
就导致了海外投资者在交易中承担了过重的交易成本。发达资本市场的经验告诉
我们：越是信息披露好、投资者保护水平和公司治理水平高的国家及地区的公司，
外部融资就越便利。
国内企业要到海外交易所上市，必须加强信息披露，必须严格遵守海外交易
所上市规则以及通行的国际会计准则(IAS)，及时、准确地披露信息，求得投
资者的理解和信任。
因此，目前中国跨境上市企业的国际监管协作工作重心应放在协调和建立证
券多国发行和上市的统一信息披露及会计标准上，从而降低本国发行与上市的运
行成本和管制成本，促进资本在全球范围内的有效配置。多国(多市场)发行和
跨境上市的迅猛增长是证券市场日趋国际化的显著特征。信息披露及会计标准的
国别差异成为阻碍国际资本流动的额外的管制壁垒。因此，监管制度对上述标准
的统一和协调将直接有助于减少成本、促进进入机会和信息共享，并提高国际市
场领域中的资本形成和资本配置效率。
其次，在信息披露的企业行为上要注意：
(1)提高经营管理水平，在募股资金使用、未来盈利预测等方面经过科学
论证、避免盲目立项的失误。科学安排资金使用，提高资金的使用效率：
(2)要研究国内国际经济环境、国家的宏观经济政策和产业政策，充分估
第七章结论与政策建议
计环境变化和政策调整的效应，并准备防患于未然；
(3)要有高级管理人员负责信息披露工作，按照上市规则的要求，根据投
资者的需要，统一协调信息披露工作，既要充分披露信息，又要保守商业秘密。
第三节本文研究的不足和未来研究的展望
尽管本文利用现有的数据已经尽可能对中国股票在国内市场与海外市场的
买卖价差水平以及价差构成进行了全面深入的比较研究，但是受到各种条件的限
制，研究中或多或少存在着各种不足，我在这里撷取一二，提出来讨论，也算是
对未来进一步可能的研究方向的展望。
一、国内的A股、B股、香港的H股以及红筹股市场均是以电子限价委托
指令簿记录为形式的自动撮合交易系统，而NYSE的ADR市场则是采取报价驱
动的做市商或者说交易所专家制度的交易形式。由于受数据获取限制，我们暂时
无法获得同市场(SEHK、NYSE等)上其他国家股票的交易报价数据，缺乏一
种市场内的横向比较，因此，我们在不同交易制度下的相同股票之间直接跨市场
比较(例如ADR和香港H股、红筹股市场之间的比较)可能会对结论产生一定
的偏差，很难对市场交易方式与安排等制度性因素对交易成本的影响做出定量地
分析。希望有可能将来在条件具备的情况下，结合同市场不同国家股票之间的情
况进行比较分析，得出一些更有说服力的结论。
二、我们现有样本数据中只能取得最优买卖报价的数据，而没有相关价格下
的委托订单数量数据，或者说深度数据。因此，如果条件具备，我们也可以从市
场深度因素出发，考察买卖价差与交易深度、以及变动模式之间的相关性。这样
尤其对于市场非正常交易(交易不活跃和大额交易等)情况下，分析交易成本的
变化无论对现有学术研究，还是从市场建设实践的指导上来看，都更有意义。
三、我们研究中发现，股票市场在信息效率方面的优势给投资者带来的交易
成本下降可以抵消投资者在信息获取上的劣势带来的交易成本上升。如何定量化
来衡量股票市场的运行质量以及在信息效率方面的优势，对于我们将来进一步研
究交易成本的市场性因素将是一个重点。
第七章结论与政策建议
本章注释
1目前中国股市的交易印花税为0．4％，交易佣金为0．35％，两者合计为0．75％。
2根据郭剑光，孙培源，施东晖(2003，p37)一文提供的数据整理得到。
3东京证券交易所将股价分为1000日元以下、1000至9999日元，以及10 000曰
元以上三个区间，与之对应的最小报价单位分别为l、lO以及loo日元；香港交
易所则将股价分为十个区间，最小报价单位从O．001港元至2，5港元不等。
4参见赵骅和杨武(2003)、刘逖和攀登(2002)、周锋(2004)等。
，挺《悟嘴嫠冬餐忙龌～如鼎牛∞卜五采求眯垫博棼希甜舆．霹怛匠悟蜡掣晕繇。趔盎螺趟矧辍g蜷匙冰霉蛊垛墼埒鞋忙龌卜丑妇一琳篚怔工焉uJd∞哥苓nbv删S晕啉球，纂牛眯整博婪颦回．辖求‘螺逝一蝌逗卜姑孑i；}曙鞴g慢鼎啦莨暑精。妒釜妻5蚓嗡§警=，蛊n乏，罄∞梧璐整框S S鞲霹睁叮，豫隶蜒$似镊臀鲻褂捆釜，坦枉鳃蛙耀$雠整×焉2ds它N案oJ)利$群体工芑＆g≮u1Jd)埒镁懵是蜒$、(葛oJd：^Ilu尝u删$耧：m球霹睁眨能僵恹七陵旧糍颦景累世厦鲁辎嗥赫啸倒赚嫠埒棼剜求雌赔罪嗽迥墨螺。錾靼餐露磐姆杈坤$鞲螭妪悬雌拈辩露磐杈援野。蜓岳鲁(1l告《v§习斌罢一哥萄S<眯采：pl芝d]域．【pIJ蔷Iak学《章0。一状锖冬琳盘譬悄奉警林冰靛罂搓淀抓最疗ud—H．-占斟林掣蒋州辑悟扣霞一+L—o．斟眯趟，罨州霹悟巾靛．导林l[音一I，受哥差k。盘Jdv*dIoH一状柘☆淋4}g榭$糕忙按霉。S塑试魑末』毕丑型《删婚，基譬釜鞘$娶忙皿靛罂馨<盥，蕈丑蛰燃基盛帜哑鞲固．塔求蠹擦露娶嚣爨好、r忙蛾g眯醚划煅羽好犁j}秣．釜<士莨。赢雎鬻辍抖g廿NoN幡臼怛叫划溜鞋罂喇姆搽彀避S霹娶整。洚拈墨彗鞋淋鞲褂聪1螺稻希善孵妊稚理怪赠蟮，辔S雕整制$林眯莨舒墨雠墼刨罂琳七罐暑帮善回。忙出<哦佟趣$盘譬躲蚓足罄}{iqv，整∞采目。憾忙呶<口o．『Ii怯浆一峡旧嗽<∞q∞i撇d】球。鞲娴晤略<镊
辖求幕嚣g赠搴躲墼皿乎窖罅双辑悟武嫩冥姆怛霍皿蚶醛菠
僻釜搽蓝
翥箬
岛喜鬟童詈蓉裘襄彗F。-銎兰景季强暑銎兰墨囊
d』c；一6 c=d 一罱d 6 d 6 n
甘罟譬g器
系銎毫孽§巷墨蓍詈畏若詈墨兰§
g o d e,i寸6 一一d 6 6 型
荨三= 寰§吾黔盆豁
nH寸o 帆也qo 口寸心．o
N∞∞．o 岫。一o 20．o
卜心
乱_【o．o
oo蚰
n∞心，寸
寸o∞．o o￡，oo ∞g．o
寸口
∞10．o
寸可小
—一o．o o∞c．o nnN，o 卜!．o 乱寸∞．o 心∞Ⅵ”
∞a
nNo．o Ero
n寸
毫c￡吨寸N 蕊．∞． 卜．∞n 昏，一卜N口．o ^价o．o 『I咎o
n”一
心“o．o Sqo nNo．o HnN．o ＆一．o n小o．o nno．o 母n01乱∞昏。一∞叫o．o
卜Nn
oNN 西一一寸n
一『I益．o 西寸o．o o寸o．o
∞16．o o价o．o Nno．o
nnN
ono．o 卜∞qo 寸No．o 心甘一。Ⅷn∞．乱心西。一竺o．o
6l∞
搽滕嫠幡婪^∞e制皋鞲啉眯莨基^掌)州睾鞲秣涨捉罂一憾一辎$凝忙靛嚣^琴v粼$裁忙贺罢^暴u佰是鞋睾^嚣v制$熙馘^剁$群糍+懵是瓣$v话是蜒$ 一喉_)$蛰厦k陋v姆船鼎嚣一柑磐肇糌稽餐日)斟臀鲻蝈攀蛏抑$鞲嚣缸一嫠々。．v避斑$林霹} 一苍。．1)越翳$眯霹牟^摹v蕈：H譬杈噔叫$习林稚锚S<眯姑^享v举彗g粼镬屋N荆$貅眯姑^爨u摹基譬材镁隶N躺§啉眯挂籁钾杈键嚣墨一候巾一骚嘲馘槎聊坩霹争謇巾一嘲啸烈蹈霸盈^紧v墼她匦塾<蜒墼蜒皿。警<堪墼《蹦媾墼晕f牲末
遂瓣蚓
岳自《
蓦辩釜∞
嶷q 整∞
暮璜整《
螗叫餐《
样落
矗! 兽
霜翌筮
矗昌g!
旨竺答
焉旦兽
篙昌8
蜜竺器
盆盆
萌∞
舄；
d
卜
薯g
。= 、o
g g
d ”
磊窨
g 呐
一
景昌
二门
寸∞，乱
寸o．一一
噜“口
∞卜，∞
一寸。一
oN、a
懵是漳$ 稍$辞诛一恨v$嫠霜} ^喉R陋)|犟怛魁蟒霹}
置《
-器警啊rI
乱
皤
卜
。
哦
甘
n
一
葛，i置∞
删$搽忙
勰求姆怪卿媾辎．vN群莲
燃搔柱抓采】b星‘¨一．-=口井啉拦臀州爨悟，上莨。一+o：o．辞眯掣臀州蝰枉睁莨．导域‘【：pI苫葛兰oulJd一，：口苦。巳状K对琳#譬制$较诞．：∞芒d)L一凸．o。N状懈&琳#岛删S醛抹而鼍I，炙lp—p圣；，．A)：与1Rq盘惯京母}$呱廿芸^：兹《“$丑秣品靠p1日)S<眯采寸一譬。$整
。玳旱；塔求皇攥旧挺蜒S荆$露林
，懵是鞋$，埘$较蜒S整《醛S．呈『糕求始剖最鉴罂辩趟捋蜉耀娶删曝骰覃}怪暇鳝匿堪‘丑如N僻釜。州咚霸睁眨杈匡恹牛匿旧蟮逛品赢世亘苔辎嗥辍酶烈涨罄祷龚}鼎求雄骧驿嚷趔士螺
塔求基撩糕求g鞘$精眯越《蛞羁N擗莲
精差
； 苫暑永∞
q — q 曲啦
q 一9 承寸
篇盅器苫窨：
q l 穹d n
罱0 ； S 霜
q ● 穹o
m
g 三暑童一
翟凛g 2竺
g 苫暑童
N
s! 答g g 葛
州一■ o 一
暑g 苫￡!
一
专萱
8 6
篙：
6(-q孑
-7-2
g 苫
荨客
g 苫
器器
6(-q三
器卷
g 三
尊磊
6(-q苫
蠹豁
g 苔
= 嚣
g 苫
暴跷
g 苫
寸H
萤量
矗竺
d 鲁
一“o．o
oNo．o
小一o．o
*一o．o
卜一o．o
∞一o
o
讥一o
o
寸一告．o
o—o．o
寸一心
甘卜∞
小m．吼
n∞∞
n“口
m小心
口∞o．o
oo_【．o
∞∞o．o
∞卜o
o
一∞o，o
∞∞o，o
卜卜o．o
卜∞o．o
oo_【．o !．g
删$籁船宿是痒基珊$霹俅一恨一S整露} ^辅始些聿需捌蛘血)|许蒋辫褶婪
=《
蔷∞j粤II
袅
∞
卜
∞
坼
寸
n
N
苗∞亭o‘
矧求哥耨嚣糕擎匪辎0H琳莲
搬车接忙懵嚣球$ 榭$薛铱一惺v$鬻露} ^爨。0H一魍噫馘叮霹}
II《
葛u儡一霉
乱
∞
卜
心
呐
l，
n
N
lsQ亭口厂I
黑求咖曝馘匪辎=ⅡN秣莲
擗妻
。赢台}霹以制叵碡七睦旧蟮颦巽最性垦莒鞋孵薪曝权雕蛰埒棼臣；求摊嗽喏嫩螋#螺。垛柙靶嚣踞神荆$屡林，帽是辔S，躺糕忙g童{言鳍～ 愀挺柱耵状鼍崔4。一．I=Q聃啉掣蒋州姆怛峰靛一I+生石．牡眯掣臀州姆怛上莨．d]蜮云童≮§若一=未。3IJd)毛凸丰oN一收疆窜琳#盆州$秘辩．1luI】d)唪l口．oN一采幅匈球毒譬州$露林舌爱≮畚1lp曼女+1．IA一生。各包R铽匈琳基S佰是班{殍。呱岳墨合酱《一S丑脉冥岔pl邑§<冰状善一至¨蠡逛，憾懈米咂哥制$S$鞲卿。躲鲁哩N嚣求n怠卅．书撼蟪似旺墨口凝1．姆螓吲林蕈盆牝螺崾州越略农u+1．1人七b球古爱I，‘，(lIA $礤七l崾蜡g柱^。n．1Hv翎掣但褪盛暑辑‘(on．I—In一I是n-。二一v艇苔÷睦S控制錾掊辗喇翠．嚣求。n签划晕；j垂卜露逛．蠼忙牲甘薯1．IA琳士求$鞲牛l诞嚼g柱^。矗【u龌警拉妲笛一』}2j}‘(。承Jn々2娶n目导一，。!v鄙营÷匿S韫蚓擎怛嶂．窨誊粼～i一>琳4{* 。盼海量N嚣求on胛巾太掣艘垦窖茁。S娟掣曰}Ⅲx赫整警《赠臻巾蜘埋怛暇蟋S匪媳莲骡求
幕鼹雉星邕垦甚I坩莨幕趣苗一区屋留嗥恻g嚣隶2÷∞一状求爱鄙兽酶倒g^。o戚HIo
《u鲁÷々似措龌酶嬖暑槔。眯婚鼙求扛螺帽攀臀制翟皿譬剁$爵林，帽鹭斑$，喇榛妊譬嫠《账冬．崾粼容工}制趔悟嘤嫱睡辎。卜习船n蝌警Ic一据呈f犀on．I【，。n．6怛柱最隶鄙垦蓉蟪烈g霹培整
辖求基螺铽辎褥制翟皿g删$琳球墼《蟥嚣n琳婆
样釜
罱等
南崩
一一
请o
=囊
譬0
占tn
景鼍
2 0
●
：2景
=：
星晋
；二
一_
等宕
占；
=李
罟三
。。
罟苫
“n
最置
。。
2罱
g苫
In叶
高昌
。。
罱瓮
H 9
。。
趟薹
。。
高高
罟苫
一∞
高譬
。。
鼍等
2三
荨g
H●
o。
露寻
g苫
。．n
夏号
。。
荨罱
d 6
凸卜oo N∞一．o o型o n叼oo
卜2
咕。一，o o
o寸qo 寸￡I．o 岫。一．o
口N，o ∞一_【．o ∞乱一．o
蜊$崧姆啊是姆$ 剁$爵锗
皇《
删$鼹扭懵是母}车删$辞俅
-器竽_‘
榭$凝忙懵是鞋$ 州$辞林州皋糕妊懵鸯鞋$ 珊$薛棘铷$较怔带是母}车州$群林制$鬃怔佰是痒$ 州$爵林
葛∞=H皇曲
访一：0一喜clo_
晶葛吼oo．0_【
鼎隶靼怛赠器辎
懈茳
附表
附表4不同交易规模下的沪深A股买卖价差统计分析
附表4给出了：按照交易规模分组后，沪深A股的有效价差、价格冲击、实现价差的统计分析结
果。统计值是根据各分组样本股票交易数据按时间序列和横截面两个方向交叉平均得到。
对每只殷票我们都把所有交易分为三类。沪深A股市场的最小交易单位(MTU)为100股，因此
我们按500—5000股的标准，分别将样本中所有A股的交易记录分为小(500股以下)、中(500
--5000股之间)、大(5000股以上)三组。对于连续发生的每笔交易(t期)，根据前溯t-2期与
t．1期发生交易的规模分类情况，可以分为9种情况，即小到小、小到中、⋯、大到大等等。接着
分别对各个类别中各笔交易的有效买卖价差及其构成(价格冲击与实现价差)进行估计．然后将该
9个交易规模类别的所有估计结果再进行平均，得到各交易类别的平均总交易成本、平均非对称信
息成本和平均指令处理成本。
有效价差的计算公式为：【200+Dit+(Priceit—Midit)／Midit]，其中，对于市场主动性买单，Dit=+l：
对于市场主动性卖单Dit=一l：Priceit为当前成交段价：Midit为买入价(Bidit)和卖出价(Askitl的
中点。价格冲击的计算公式为[200+Dit·(vi，t+n—Midit)／Midit]，实现价差的计算公式为
【200+Dit+(Priceit·Vi，t+n)／Midit]，其中Vi，什n为交易发生后资产的真实经济价值，一般可以用交易
发生至少30分钟之后的第一笔报价的价差中点来表示。
我们也给出了检验每行每列差异显著性的F-statistics统计值，··和+分别表示5％和10％的显著性
水平。
附表
附表4A：有效价差
≯弋Small Medium Large F．value
0．225 0．226 0．258
要i Small (0．055) (0．056) (O．079)
O．224 O．228 0．253
Medium (0．055) (0．060) 【0．081)
0．248 0．249 0 283
barge (O．072) (0．077) (O．132)
41．41¨ 30-36¨ 20．94¨ s，64¨
F．value
附表4B：价格冲击
≯≮ Small Medium Large F—valHe
0．141 0．145 0．172
26．31“
Small (0．055) (0．056) (0．142)
0．145 0．150 0．171
18，34“
Medium (o．055) (O．058) (o．t4t)
0．158 0，173 0．190
4．1l”
Large (0．136) (0．146) (0．345)
7．70” 19．74t‘ I．81 9，91．I
F．value
尉表4C；实现价差t．2＼t-I Small Medium Large F．value
0．084 0．08 1 0．086
O．6l
Sinail (0．048) (D．045) (0 136)
0．080 0，077 0．082
O．51
Medium (O．043) (0．048) (0 t27)
O．091 0．075 O，092
1．33
La唱e (0．132) (O．130) (0，355)
3．43¨ 0．95 0．45 1．17
F，value
107
制雕塾博雄g求谁蜷喹嗽理虹撂。眯蛞辖求告爆蛊剁S霹椿，怕鸯瑶$，删S柽忙$墼《嫩拳．崾囊求罩丑爨姐醛整匿皓摹}。卜名繇t群菠oM靶露}以制叵投÷整陋镒耀犀赢怔星譬辎孵豁曝舸氓专。lJ“一『I．1I凸普林裁罨州坶怛扣莨¨一+1舀．斟眯掣蠡州霹仨*靛导蜮舌趸q晏著一乏-1Iu芒d)叁。色N一最韬臼琳4{g悄S糕忙最懈审琳#g州$瑟诮÷量q皇看一n卜口+1‘lAv垒0毛舄一状稍审瓣舞g怕是蜒$。《廿窨莒v$丑球嬖岔PI巴$<眯状毫一=。$整杈援柱廿制$gS器舯1躲譬呈fN$焱。n黾州蜒曝杈旺墨工堕贳i．靼$蟋鲻林蜮露钆艇崾科越晦糕采E+1。lA七b琳．譬p1至u+：>止8乞d)羔口冬。毡。憾琳米幔。壮淞暴丑整睾}斑畚，《图媾基鞭蛊罄妊哑靛罂盛<摸嚣丑整崽，羞嫠忙吼盆导霉好靶蛊滕罄划盟呈}圃删锹蜒姆辎整：M嗽孵鼎辚廿譬N。oH面对梧■割溜曙璐嗽孵巅投隧g蜒姆馨整摹”憔僻蘸求。是；．趔基螺苗卑g掣梆嘲昧州删$憾眯鼎单嚼坤挺嘣越墨趔拳螺材。}-“S掣椰嚼昧悄林冰球求谁梨轻h丑船犁套匿g辞。}*越№叫餐摹o【黑
塔求扛堪蝴$球眯嫠《醛转g卜寝棵辎墼暄乓m僻篷
琳蓝
毫窭墨
冯荟曼
；
受甍矍
量善冒
=《
萄釜
美墨磊
“o N
也一
o}；S品
既。一
一一．一葛．o ¨口．o
N∞小noN
卜qn心
¨oN
∞寸qo n∞一．o 160．o 小心．o— nNN一
N寸qo 卜口一．o 心∞o．o
皇o■矗
稍$鬃瓣懵囊蜂$ 糊$辞谜^摹v整她随l罄、r爨^候R陋一趔任明器豁谦整埒婪
m暑磊；口on
廿暑k再j口；N
羽求嚣翌罄辙盆釜忙砸靛罢整<军}辎6m懈莲
：=q N∞．o．
nnN．o ∞￡．o o乱o．o
甘一【【n心一
卜寸H．o 卜心一．o 160．o nm．；
删$鬃忙带是婆$ 制$爵林一摹v趟<蠼^唳R阻一避悟翳塔籁陕整*龚}
_笛五兽II
曲署k骷jd：n
ulIlk矗，口gN
爨。
鼎隶嚣基整<燃辍．Ⅱm琳莲
卜心．nn 心乱。一
一摹v整忙匝^唳妖忸一趔枉嘤媛豢雠罄恃棼
譬。
葛o．
oA。．。
品o
o
160．o
。Ao．o
△∞o．o
a∞。．o
榭$辞椿
≈．。
n∞。
口∞Io
o譬o
S三
o￡I．o
A口10
∞口r0
懵是瓣$
跫。
逸。
荨q。
导N．。
窨q。
m高。
导qo
口葛；
廿等i>正
葛皇J—
Is∞上等墨
∞llIk矗；9
2n
蕾暮k蒋善口，钿
葛茁}o—心小o
=《
囊彘奉彗整忙匠辍．vm醛莲
僻蓝
寒罨善囊器甍
詈至甍
运萋基萎量嘉
曼景磊
蜜是鬲
莹至”F-
辞誊詈
口寸N．o ∞口一．o 乱∞o．o
蝴$荣忙佰是臻$ 榭$薛琳^摹一墼鞭斌畚一候R忸一趔僻凰爆骚涨墼幡地
_器_l曲
JI矗譬葛u蛊兽II
JI矗II葛∞每o，I
墨。
囊求翠丑整卓}椒畚辎齑m辈莲
：t，o．N oo．o．
n∞∞ 叽oN
寸心H．o 一∞一．o 心ao．o No．Nn
荆$鬃忙懵是蟾$ 猁$辞林一享一整《暇壤一候按陋一划忙鼎螺骚眯整幡丧}
芑o_J一
茜QII矗l盘
。罾-矗=a
2n
三Il-s目a
iN
妤求墨丑整《卿娉辎宣m摧莲
擗蓝
窜琳舡岛埘$群林丢爱乏2PI苫6十r罗一皂Q．0。N状《翅赫士g佰蹙瓣$。《d]譬(1)ISv一$詈林娶毒Ia—S<冰状备主一$整制援襁和$辚靴1撩g嶂N靠焱。n色州然晦似旺§E《I．姆蟋烈林斌墨扎姐呈f删蜒崤挂状u+．1人廿髯吾童蒌(u+rlA未Du≮d)垒凸．o。巳状稍。惜群米《导悄S 耐昧埘制S球眯《畦称娘毯裂蜓蝤吣骰辎越墨覃}斗t螺苗卑‰g烈渐吲酞州蝌§腻眯鼎雌S糕求K哥、f，辎累蟪杈黎霸卜苗船掣菪匣罨雠。}爱鞋：譬蛸g式o【娶摹n惦秣最求。罴：．趔表轿苗：盆蛰榔
状鼍暑‰：|I．旦舀斟林掣罨州蠼悟：}靛¨I十j
鼎求牛婶莨蒹晕辞0N涎媸怅姗n躲g憾一h啄抵警蜷糕求攮球v⋯长七b÷求爱辎累嗥杈泌孵纂酶似箍剞取燃牝g匾罂口僻莲蕈} 锄S牛暑患彘谁赢姑．露}靶期瞳眯姆毒坦枢餐g舞求蝰璋崾《．蠹卑}姑搿n辅蠡爵林胛啊殳蝮$一锓霎球《槲林眯榛梅S曝杈捌摊} 。埒援耐文争靼露牛巽恃趟唾晕}睡莨特霸}，祷镊舔杈liQ．斟眯掣臀州蠼摇n靛．cb琳丢爱q∈(1lpI羔lIu名d)笺凸毛。N一状晡匈琳+tS制$较忙
．垛整酶坩靛呈f蜒o(u^l{S
罄博壮鼎求却职骚峭靼#螺。咔好$求g刹爵林，冉是蜂$，删$较忙露掣皱矧是甾z螋啦蔷Q《蠹暴，嫠皿鹱冬卜丑盘∞懈茳：吼台}霹牛双烈厦投牛般匿骚蜒熏赢坎垦茁辎暗搽曝权腓ul巽u占2v蚓妪呈{恃晦烈瑟襄匿燠曝杈状求秦涨鳍埒击幸g霹程牛谁冀．磐蟾状赫辩粼铤皿￡}f}曝璐{}稼．求粗
嚣求拳媾喇$斌冰g整浆蟪足罄lI＆盘《，嫠盟口僻萑
矿将群匝
粪矗曼
箍n t
剞’。
量g毫誉里
毪叶Ⅵ峥。
系；g基窨
q q呻1≮
q q q叩。
莩基挚錾宝
q呻q电ci
g 2夏葛昌
q q—q o
一一q一诘
*。nN寸
：on￡．o ：寸N￡．o ：均小￡-o -。Ⅳ卜寸，o
NN 卜n
罄烬睁
一H 落蜒
n昏．『l
．。o吼I．o ：可口『I．o ：卜￡I．o 。*o乱qo
．oo．n
：∞∞qo **卜寸qo ．*心∞qo ．．筒nn，o
：N∞．”
**∞n寸。：一寸寸o ：N婚qo ：∞N心．o
心N 卜n
《磐洚
．o¨．乱
心小『【．o o心一．o !qo ∞寸qo
}=，n
oNqo
N
卜!．o ∞竺。cI．o
话斜曝双鼙嚣÷ 蟪烈辎霎骖导蟪杈辎累K ∞；；》童
撇$鼹能
辕斜酶杈鼙辗、f， 晦双辎鬃靴哥酶能鲻累必u；葛>吐
佰是蜒$
箍研嗥杈端辏÷ 啸杈辎餍妙壬蟪杈嚣褒K oj_目}●■
赫陕墼*搀鞯辨骰援缸雾} 瓤S聚妞
蓦翳醛∞
察叫貉盛
罄曲媾冬：v口秣莲
样靛
耀
蓝
型
埭
翊
罄
警
E
尝
监
蜒!蕞
囊=甍
焉高兰
妪
!ig!葛
粪：2曼
箍罱蛰
塔
蜒∞、D
饕”兰
辕、。”
稍一”
妊
婶
强烈
雌餐
塾叮
幡曩
壮睁
宅宅龟吨6
铃Q∞oq．6
+甘
蹙
蜂
蠡
i釜i!i
c；d d一、。
萎萎暑墨刍
6 d 6 d—i-q
摹嚣聋墨曼
霹善笺銎导e5
室叁寮当鬲
詈苫g苫6
寻磊昌8磊
噙
馘
j避i
爨
K
i*崎，甘
-*甘竹￡．o ：o：『I #；呐o ．篁一o
：=．N— ¨∞寸o 卜卜c．o 寸o”．o o呐to ：no＆ 饥们叶o on”．o lo￡-o Noo．o
””啦．o 岈ono 髻∞，o o寸小-0 *-卜节N—
一呻n．o ∞协气。呐o￡．o n母一。：ho．一『l
no一．o N寸■o ”∞qo ￡80．o **∞o．6I
．-西叶口
叶∞”o 寸A—o ∞∞乜。Ho哩o
舟o∞．口*．Im．卜一
oo
16叶o No竹，o 9．o
t．￡．一
．．卜也∞．o 。．n∞寸．o *二”8-o *0no一
∞n一
．*卜”o．一*．卜∞价．o ：10l【：on冀一
．．N“．n
n婚一．o nollo 小NN．o 小卜叫。
罄躲避辱整lI龅帐，目Ⅱv露嗣’Ⅱ口僻莲
最州晦杈鼙辗、f， 啸能i肆餍渺乎
捌$辞袜
箍甜晦双辎骧、『， 媳制醛鼹妒哥啸戤鲻辏K ；一g正箍钾酶杈端黎÷ 嗥制辎辗转壬曝杈；舜辗K ∞；一目>．凶
躺$糕忙
。眯螵醛辎辕鲁骧赫拈姆悟暇避，蝰$眯整Sg毯巽琳拳槲暑2|垂鲁目．忙毗、r特睡妪$告盆整涞蝌足墼}{，配o《，整∞状函始脚吲整％0一巽求n惜秣罱。足：恨晤呶<∞一i弛暇忙瞰叫∞j候涨一廿琼。瞪州妊磁、r搔琳塔斛嬉1 。}簧
繇键8薯爿锰．d
婚艇惭黑蛰誓瓣收≤^司霹∞∽≯z，越竺毒避，醚∞嫩叫拦《慕隧，蛰嫩■。蠼忙昧翻牛h毯莨幕求．蛹锹辅螳。嫠躲}n卜具罂唰斟潍琏．上博议N匿睁辖求始蝴N酬辎里凰匿犀稳；舔．罄、，m茛越匾．墼《*鹾皤嗽妊霹好醛鼹h母。愀难咚糕辖廿蛊goN霄对据叫剖拇嗥罂喇转赫嫂隧g晕船辎整。匿丑釜<赠媾罢墨篷燃，暴基釜忙匝g拦、昧撇岳叫稍$辞林，啊蹙密$，椭S株洙埘．星N跳塑副糕匿降g嗥杈怔叫爨怛匣悻卜丑船∞-琳靛
<示心呈2睡。^州掣蟾瓣婀擎叮v
lI一冥^糕瑚蟪俄口霹})|一工姆忙赠蝇霹串v
uI工堆$槲擎眯警叮嚣}≥v
^2。lsp岛§jF∞p目∞一bglpj。v截鼙县凰翅，鲻S蜷罂掣哩÷蚺塾莨榭$惑戗，懵是蜒$，州林眯酶罄卜宙躲《h僻蓝。拈爨撤辐《墨餐}{域惭＆Q蠹嗣，∞蠖冬嫠《熊糕础*丧}。鼎抵鐾$，躺S较忙日降皿呈}面v曙巅垛釜牛增莨；帮I(2。tu芒l￡：％ugu督碡S账姆Efi凰靛薄鲻啭妊叮酶例1番怠黛卜状懈醛黠g酣蘩霉回。孵赫器鼷博妻}S帷怒嚣求皿回丽孵．嚣}卜始裁怪^怅19v屋凶厦莒埒击聿挂^静柑$曝林，侣足臻E一娌回蛹
嚣求目i叵S掣唾篷七师删$张眯h懈菠
琳茳
荤熏窑妻薹童荤霉童蓥萎窆喜主喜蓬耋藿
蓥堇莩釜塞警喜毫詈
警瓷鼙蒿晷每曼苌
d岂宁：2d皂宁呈
薹襄兰毫薹藿薹堇耋蓬量童彗熏
§藿善§S至专量誉
￡6毫6邑c；至d曼
蔓富墨蓉銎§曼酉最釜莩露誉曼
6 g。斟。釜。=。!。罱。冷
一盖
篇g
。霜
是喜爱富善舍爱富誊三运拿
6器。窨。=o 2 o=o羚
曼冀
∞ 盘
n寸乱．o
Q卜a
∞卜a．o
西一∞
；^N∞．一9
n∞N．o
．t(鲁．∞Nv
”o乱．o
；一一￡-。q一
o一一．o ：^葛．o 口竺．o．
o【o．o． _【N哼l-一
：一纣．。『【一
160．o
釜口暑∞jIp《
mao一矗>hom口o
Ho
口量臣pE；o矗。贮p口i越oj 8-至∞、，当口罟苦。；蛊扎o v．。{。扎o ∞；矗乳o ∞岳自。ll：|凸_。t甜∞}ho I∞．HⅡl#蓄善≥4sg}“o h叶D璺拿Z
d1量∞矗仁每o
(anId>苗I矗E丽。一^蚤董甚一宝基暑DJ)∞o，1 一％。q2￡o≈。毫：E一∞。广l o_曩∞
一uulJA
02}邑警一
N剥璐
H剥醛
删$薛林
N截醛
H剥辎
佰是漳$
_剃璐
制$较怔
蛹锹纠糕
辖采日i囡g制S林冰
．vn琳蓝
僻蓝
**N小．”小
∞g焉c兰∞j《芒口焉cu磊o等专∞0馨焉《go《j善；∞《￡对1∞}{o怠哥《aIl口勺q笛。薹焉《已日《0蕃‘m∞ o是qs}{0≈焉∞ dIlo叼u已o旨【l叽∞ 2田t{∞}{0醋o《dlI{u勺u醋。篮o《IquqQ匣iu≈{}{
：i∞一
∞葛最磊i《≮最辱蒉
删$舔诮
曙是瓣$
蝴$较辩
辎单嚣爨詹螺
碟姆lsu_‘星
匠k担球珊挥悟樾$貅眯靛rI辛看h琳釜
群茳
参考文献
参考文献
一、英文部分
[1】Admati，A．，Pfleiderer,R A theory of intraday patterns：Volume and price
variability[J】Review ofFinancial Studies，1988，1，3-40．
[2】Affleck—Graves，J．，Hegde S． Miller R．Trading Mechanisms and the
Components ofthe Bid—Ask Spread【J]．Journal ofFinance，1994，49，1471—1488．
[3】Ahn，H．J．，Bae，K．，Chan，K．Limit orders，depth，and volatility：evidence from
the Stock Exchange of Hong Kong[J】。Journal of Finance，2001，54，767—788，
【4]Ahn，H．J．，Cai，J．，Haman，Y，Ho，R．The components of the bid-ask spread in
a limit—order market：Evidence from the Tokyo Stock Exchange[J]Journal of
Empirical Finance，2002a，9，399-430．
[5】Ahn，}LJ．，Cai，J．，Hamao，Y，Ho，R．Adverse Selection，Brokerage Coverage，
and Ownership Structure on the Tokyo Stock Exchange[R]．Working paper，
University of Southern California，2002b．
【6]Alan，H．J．，Cheung Y L．The inlxaday patterns of the spread and depth in a
market without market makers：The Stock Exchange of Hong Kong[J]．
Pacific—Basin Finance Journal，1999，7，539—556．
[7]Amihud，Y，Mendelson，H．Dealership market：market—making with inventory【J]
Journal ofFinancial Economics，1980，8，3l一53。
【8]Amihud，Y，Mendelson H．Asset pricing behaviour in a dealership market【J]．
Financial Analysts Journal，1982，38，50—59．
【9】Amihud，Y，Mendelson}L Asset pricing and the bid-ask spread【J]． Journal of
Financial Economics，1986，17，223—249．
[10]Amihud，Y，Mendelson，H．nle effects of beta，bid—ask spread，residual risk and
size on stock returns[J]．Journal ofFinance，1989，44，479-486．
【1 1]Angel，J．Tick size，share price，and stock splits【J]．Journal ofFinance，1997，
52．655．681．
117
参考文献
[t2]Bacidore，J．，Sofianos，G．Liquidity provision and specialist trading in
NYSE—listed non—U S．stocks【J】．Journal of Financial Economics，2002，63，
133—158．
【13]Bagehot，W 111e only game in town．Financial Analyst Journal，1971，22(27)，
12-14．
【14]Bailey，、Ⅳ_，Cai，J．，Cheung YL．，Zhang，Z．The cross—sectional determinants of
stock returns in China：Further evidence on characteristics，factors，and
momentum[R】．Working paper,Cornell University,Ithaca,NY，2004．
[15]Barclay，M．，Warner，J．Stealthy trading and volatility：which trades move
prices?[J1．Journal ofFinancial Economics，1993，34，281-305．
[16]Bekaert，G，Harvey，C．Emerging market finance[J】．Journal of Empirical
Finance，2003，10，3-55．
【17]Bessembinder,H．Quote·based competition and trade execution costs in
NYSE-listed stocks【J】．Journal of Financial Economics，2003，Elsevier,v01．
70(3)，385—422．
【1 8]Bessembinder,H，Kaufman，H．M．A cross—exchange comparison of execution
costs and information flow for NYSE—listed stocks． Joumal of Financial
Economics，l 997，Elsevier,46(3)，293—3 1 9．
【19]Biais，B．，Hillton，P．，Spatt，C．An empirical analysis ofthe limit order book and
the order flow in the Paris Bourse[J]．Journal ofFinance，1995，50，1655—1689．
【20]Black，F．Toward a fully automated stock exchange：Part I【J]．Financial
Analysis Journal，1971，27：28—35．
[2 1]Brennan，M．J．，Subrahmanyam，A，Investment analysis and price formation in
securities markets【J】．Journal ofFinancial Economics，1995，38，361．381．
[221 Brennan，M．J．，Subrahmanyam，A．Market microstructure and asset pricing：on
the compensation for illiquidity in stock returns【J]．Journal of Financial
Economics，1996，4l，441—464．
【23]Brock W，Kleidon，A．Periodic market closure and trading volume：A model of
intraday bids and asks[J]．Journal of Economic Dynamics and Control，1992，
16，451—489．
11R
参考文献
[24]Brockman，R，Chung，D．Y Bid—ask spread components in all order-driven
environment[J]．Journal ofFinancial Research，1999，22，227—246．
【25]Chan，K．，Menkveld，A．，Yang，Z．Evidence on the foreign share discount
puzzle in China：Liquidity or information asymmetry?[R]．Working paper，
Hong Kong University of Science and Technology，Clear Water Bay,Hong Kong，
2002．
[26]Chart，Y．C．The price impact oftrading on the Stock Exchange ofHong Kong[JJ．
Journal ofFinancial Markets，2000，3，1一16．
[27]Chakravarty,S．Stealth trading：Which traders’trades move stock prices?[J]
Journal ofFinancial Economics，200l，61，289．307．
[28]Chakravarty,S．，Sarkar,A．，Wu．L．F Information asymmetry,market
segmentation and the pricing of CROSS—listed shares：Theory and evidence from
Chinese A and B shares【J1． Journal of International Financial Markets，
Institutions and Money,1 998，8，325—356．
[29]Chiang，R．，Venkatesh，RC．Insider holdings and perceptions of information
asymmetry：A note[J】．Journal ofFinance，1988，43，104l一1048．
[30]Cho，D．C．，Russell，J．，Tia0，G C，，Tsa，R．The magnet effect of price limits：
Evidence from high frequency data on Taiwan Stock Exchange[J】．Journal of
Empirical Finance，2003，10，135—170．
[31]Choi，J．Y．，Salandro，D．，Shastri，K．On the estimation of bid—ask spreads：
theory and evidence【J]．Journal ofFinancial and Quantitative Analysis，1988，23，
219—230．
【32]Chui，A．，Kwok，C．Cross-autocorrelation between Ashares and B shares in the
Chinese stock market[J]．Journal ofFinancial Research，1998，21，333—353．
【33]Chung，K，，McInish，T．，Wood，R．，Wyhowski，D．Production of information，
information asymmetry，and the bid—ask spread：Empirical evidence form
analysts’forecasts【J]． Journal ofBanking and Finance，1995，19，1025—1046．
[34]Chung，K．H．，Van Ness，B．F．，Van Ness，R，A．Limit orders and the bid-a【sk
spread[J]．Journal ofFinancial Economics，1999，53，255-287．
【35]Chung，K．H．，Van Ness，R． Orders handling rules，tick size，and the intraday
119
参考文献
pattern ofbid—ask spreads for Nasdaq stocks[J]．Journal ofFinancial Markets，
2001，4，143—161．
[36]Copeland，t and Galai，D．Information effects on the bid ask spread[J】
Journal ofFinance，1983，38，1457．1469．
[37]Demsetz，H．The cost of transacting[J】Quarterly Journal of Economics，
1968，82，33-53．
[38]De Jong，F．，Nijman，T．，Roell，A．Price effects oftrading and components ofthe
bid—ask spread on the Paris Bourse【J】．Journal of Empirical Finance，1 996，3，
193—213．
[39]Domowitz。I Glen J．，Madhavan，A．International cross listing and order flow
migration：Evidence from an emerging market[J】．Journal ofFinance，1998，53，
200l一2028．
[40]Domowitz，I．，Glen J．，Madhavan，A．Liquidity，volatility,and equity trading
costs across countries and over time[J】．Journal ofInternational Finance，2002．
[41]Domowitz，I．，Steil，B．．Automation，trading costs，and the structure of the
securities trading industry【J]．Brookings—Wharton Papers on Financial Services，
1999，2，33—92，
[42]Easley,D．，Hvidkjaer，S．，O’Hara，M．Is Information Risk a Determinant of
Asset Returns?【J]．Journal ofFinance，2002，5，2185—2221．
【43]Easley，D．，Kiefer，N．，O’Hara，M．One day in the life of a very colrunon stock
[J】．The Review offinancial studies，1997，3，805-835．
[44】Easley,D．，Kiefer,N．，O’Ham，M．，Paperman，J．Liquidity,information and
infrequently traded stocks[J】．Journal&Finance，1996，4，1405．1436．
[45]Easley，D．，O’Hara，M．Price，trade size，and information in securities market
[J】．Journal of Financial Economics，1 987，1 9，69-90．
【46]Ellis，K．，Michaely R．，O’Hara，M．The accuracy of trade classification rules：
Evidence from NASDAQ阴．Journal of Financial and Quantitative Analysis，
2000，35，529—552．
【47]Foster,FD，Viswanathan，S．A Theory of Interday Variations in Volumes，
Variances and Trading Costs in Securities Markets【J】，Review of Financial
120
参考文献
Studies，1990，4，595—624．
[48]Foster,F．，Viswanathan，S． Strategic trading、vim asymmetrically informed
investors and long-lived information[J]．Journal of Financial and Quantitative
Analysis，1 994，29，499—5 1 8．
f49]Garfinkel，J．A．，Nimalendran，M．Market structure and trader anonymity：An
analysis ofinsider trading[R]．RSRN paper,Junel998．
【50]George，T，Kaul，G，Nimalendran，M．Estimation ofthe bid—ask spread and
its components：a new approach【J]．Review ofFinancial Smdies，1991，4，623—
656．
【5 1]Ghysels，E．，Cherkaou，M．Emerging markets and trading costs：Lessons from
Casablanca【J】．Journal ofEmpirical Finance，2003，10，171-200。
[52]Glen，J． An introduction tO the microstructure of emerging markets[R]．
Working paper,International Finance Corporation，2000．
【53]Glosten，L Is the electronic open limit order book inevitable?[J]-Journal of
Finance，1994，49，1127一1161．
【54]Glosten，L．，Harris L．Estimating the components of the bid—ask spread明．
Journal ofFinancial Economics，1988，21，123-142．
【55]Gtosten，L．，Milgrom，E Bid，ask，and transaction prices in a specialist market
with heterogeneously informed agents【J】Journal of Financial Economics，
1985，14，71—100．
[56lGoodhart，C．，O’Hara，M，High frequency data in financial markets：Issues and
applications[J】．Journal ofEmpirical Finance，1997，4，73—114．
[57]Grossman，S．J．，and Miller,M．H．Liquidity and Market Structure【J]．Journal
ofFinance，1988，43，617—663．
[58]Handa，P，Schwartz,R．A．，Tiwari，A．The ecology of an order-driven market
system【R]．Proc．31“Annual Hawaii International conference on system
sciences，IEEE，1998．
【59]Harris，L．，Hasbrouck，J．Market versus limit orders：the SuperDot evidence on
order submission strategy【J】．Journal of Financial and Quantitative Analysis，
1996，31，213-231．
12l
参考文献
【60]Hasbrouck，J．Trades，quotes，inventories and information[J]Journal of
Financial Economics，1 988，22，229—252．
【61]Hasbrouck，J．Measuring the information content ofstock trade【J]．Journal of
Finance，1991a，46．179—207．
[62]Hasbrouck，J．The summary informativeness of stock trades：ttn econometric
analysis【J】．Review ofFinancial Studies，199lb，4，571—595．
[63]Hasbrouck，J．，Sofianos，G，Sosebee，D．New York Stock Exchange systems
and trading procedure[J】．New York Stock Exchange，New Y0rk，1993．
[64]Hedvall，K．，Niemeyer,J．，Rosenqvist，G Do buyers and sellers behave
similarly in a limit order book?A high—frequency data examination of the
Finnish Stock Exchange．Journal ofEmpirical Finance，1997，4，279．293．
【65]Ho，T．，Stoll，H．The dynamics of dealer markets under competition[J]
Journal ofFinance，1983，38，1053—1074．
[66]Huang，R．，Stoll，H．Market microstmcture and stock return predications阴．
Review ofFinancial Studies，1994，7，179—213．
【67]Huang R．，Stoll，H．Dealer versus auction markets：A paired comparison of
execution costs on NASDAQ and the NYSE[J】． Journal of Financial
Economics，1996，41，313．357．
[68]Huang R．，Stoll，H．The components ofbid—ask
Review ofFinancial Studies，1997，10，995—1034
【69]Huddart，Hughes，Levine．Public Disclosure
Trades【J]．Econometrica，2001，69．
spread：A general approach[J】J
and Dissimulation of Insider
【70]Jain，P Institutional design and liquidity at stock exchanges around the world
【R]．Working paper,Indiana University,Bloomington，IN，200 1．
[71]Karolyi，A．Why do companies list shares abroad?A survey ofthe evidence and
its managerial implications【J】．Financial Markets，Institutions＆Instruments，
1998，7，1—47．
[72]Kavajecz，K．A specialist’S quoted depth and the limit—order book[J1．Journal
ofFinance，1999，54，747—771．
【73]Keynes，J．M．Treatise on Money[M]．1 930，London，Macmillan．
122
参考文献
[74]Kyle，A．S．Continuous auctions and insider trading[J】．Econometrica，1 985，
53，1315-1365．
[75]Lee，C．，Ready,M．Inferring trade direction from intra-day data[J】Journal of
Finance，1991，46，733—746．
[76]Lee，C．M．C．，Mucklow,B．，Ready，M．J．Spreads，depths，and the impact of
earnings information：an intraday analysis[J]．Review of Financial Studies，
1993，6，345—374．
【77]Lesmond，D．A，The costs of equity trading in emerging markets[R]．Working
paper,Tulane University，New Orleans，LA，2002．
[78]Levin，E．J．，Wright，R，E．Note Explaining the intra-day variation in the bid—
ask spread in competitive dealership markets--A research note[J]．Journal of
Financial Markets，1999，2，179—191．
[79]Lin，J．C．Order persistence，adverse selection，and gross profits earned by
NYSE specialists[J]．Working paper,Louisiana State University，1 992．
[80]Lin，J，C．，Sanger,G，Booth，G．Trade size and components ofbid—ask spreads[J]．
Review of Financial Studies，1 995，8，1 1 53—1 1 83．
【81]Lippman，S．A．，McCall，J．J．An operational measure of liquidity[J]．The
American Economic Review,1986，76，43-55．175—203．
【82]Lobo，G．J．，Tung S．Relmion between Predisclosure Information Asymmetry and
Trading Volume Reaction around Quarterly Earnings Announcements．Journal of
Business Finance&Accounting，1997，v01．24，no．6，851—867．
【83]Madhavan，A．Trading mechanisms in securities markets[J】．Journal of
Finance，1 992，47，607—642．
【84]Madhavan，A．Market microstructure：A survey[J]．Journal of Financial
Markets，2000，3，205—258．
[85]Madhavan，A．，Richardson，M．，Roomans，M． Why do securities prices change?
A transaction·level analysis of NYSE stocks[J】． Review of Financial Studies，
1997，10，1 035—1064．
【86]Madhavan，A．，Smidt，S．An analysis of changes in specialist inventories and
quotations【J]．The Journal ofFinance，1993，48，1595—1628．
123
参考文献
[87]Massimb，M．N．，Phelps，B．D． Electronic Trading，Market Structure and
Liquidity[J]．Financial Analysts Journal，1994，39—50．
[88]Merton，R．C．A simple model of capital market equilibrium with incomplete
information[J】．Joumal ofFinance，1987，42，483-510．
【89]Mclnish，T．H．and Wood R．A，An analysis of intraday patterns in bid／ask
spreads for NYSE stocks[J】．The Journal of Finance，1 992，47，753—764．
【90]Menyah，K．，Paudyal，K．The components of bid-ask spreads on the London
Stock Exchange【J]． Journal ofBanking&Finance，2000，24，1767-1785．
[9 1】Moel，A．The role of information disclosure On stock market listing decisions，
the case of foreign firms listing in the US[R]．Working Paper，Harvard Business
School，1 999．
[92]Naik，N．Y，Yadav,P．K．The Effects of Market Reform on Trading Costs of
Public Investors：Evidence from the London Stock Exchange[R]．EFA 0372，
London Business School，Institute of Finance&Accounting，1999 Working
Paper No．296．
【93]Nyholm，K．Analyzing Specialist’S Quoting Behavior：A Trade—by-Trade Study On
the NYSE[R]．The Paper of 2000 NTU International Conference on Finance，
2000．
[94】O’Hara，M．and Oldfield，Q The microeconomics of market making[J1．
Journal ofFinancial and Quantitative Analysis，1986 21，361—376．
【95]O’Hara，Maureen．Market Microstructure Theory[M]．Blackwell Publishers
Inc．，Cambridge，MA，1995．
(96]Perold A．，Sirri E．The cost of international equity trading限]．Working paper,
Harvard University,Boston，MA，1993．
[97]Petersen，M⋯A Fialkowski，D．，Posted versus effective spreads：Good prices or
bad quotes?Journal ofFinancial Economics，1994，Elsevier,35(3)，269·292，
[98]Porter,D．，Weaver,D，Estimating Bid-Ask Spread Components：Specialist
versus Multiple Market Maker Systems[J】．Review of Quantitative Finance and
Accounting，1 995．
[99]Qi，D．，Wu，W，Zhang H．Shareholding structure and corporate performance of
124
参考文献
partially privatized firms：Evidence from listed Chinese companies[J】．
Pacific—Basin Finance Journal，2000，8，587—6 1 0．
【100] Roll，R．A simple implicit measure of the effective bid～ask spread in an
efficientmarket[J]．Journal ofFinance，1984，39，1127—1139．
[101] Schwartz，R．A．Equity markets：Structure，trading，and performance【M】．
New York：Harper&Row,Inc．1988，
[1 02】Schwartz，R．A．，Handa，P．Limit order trading[J]．Journal of Finance，
1996，5，1835一1861．
[1 03] Schwartz，R．A．，Handa，P，Tiwari，A．Quote seRing and price formation in
all order driven market[J]Journal ofFinancial Markets，2003，6，461-489．
【104】Seppi，D．Liquidity provision with limit orders and a strategic specialist[J】
Review ofFinancial Studies，1997，10，103·150．
【105] Stoll，H The supply of dealer services in securities markets[J】．Journal
ofFinance，1978a，33，1133一l 151．
[1 06】Stott，H．The pricing of security dealer services：An empirical study of
NASDAQ stocks[Jj．Journal ofFinance，1978b，33，1153·1172．
[1 07】Stoll，H．Inferring the components of the bid-ask spread：theory and
empirical tests[J]．Journal ofFinance，1989，44，1 15—134．
[108】Stoll，H Friction[J]．Journal ofFinance，2000，55，1479·1514．
[109] Stoll，H．，Whaley,R．Stock market structure and volatility【J】．Review of
Financial Studies，1990，3，37—71．
[1 10]Tinic，S．The economics of liquidity services[J]Quarterly Journal of
Economics，1 972，66，79—97．
【111] Van Ness，B．，Van Ness，R．，Warr,R．Determinants ofadverse selection on
the NYSE and NASDAQ：A paired Comparison【R】．Working Paper，Kansas
State University,Manhattan，KS，2001．
【1 12】Venkataraman，K．Automated versus floor uading：art analysis ofexecution
costs on the Paris and New York Exchange[J】．Joumal of Finance，2001，56，
1445—1485．
【1 13] Wang S．S．，Jiang L．Location of trade，ownership restrictions，and market
125
参考文献
illiquidity：Examining Chinese A-and H—shares[J】Journal of Banking and
Finance，2003，forthcoming．
二、中文部分
【1 14] 郭剑光，孙培源，施东晖．从买卖价差看我国证券市场的流动性水平
[J]，证券市场导报。2003，第5期，34—38。
[1 15】郭来生，张宗掰，张玉明．证券信息内幕操纵、股价冲击与监管控制[R]．上
证联合课题第8期，2004年。
[1 16] 何佳等，深圳股票市场流动性研究[R】．深圳证券交易所综合研究所，
2003，深证综研字第0066号。
【117] 刘逖．如何衡量流动性：理论与文献综述[J]．上证研究，上海证券交易
所出版，2000，第三期7，1 13．144。
[118] 刘逖，攀登．沪市集合竟价交易行为实证研究【R]．上海证券交易所研究
报告，2002。
[119】卢文莹．跨境上市与公司治理相关性研究(R】．上海证券交易所研究报告，
2003。
[120】穆启国，吴冲锋，刘海龙．深圳证券交易所买卖价差的构成分析[J]．系
统工程理论方法应用，2004，第3期，239--243。
【121】屈文洲，吴世农．中国股票市场微观结构的特征分析——买卖报价价差
模式及影响因素的实证研究[J]．经济研究，2002，第1期，56—63。
[122】孙培源，施东晖．微观结构、流动性与买卖价差——个基于上海股市的
经验研究[J]．世界经济，2002，第4期，69—72。
[123] 孙培源，杨朝军．流动性、交易活动与买卖价差——个基于上海股市的
实证研究[J]．上海管理科学，2002，第3期，26—28。
【124】吴世农，陈炜，屈文洲，欧阳永卫，肖珉．深圳股票市场有效性研究[R】．深
圳证券交易所综合研究所，2003。
【125】杨朝军，蔡明超等。上海股票市场的曰内波动性和流动性研究[R]．上证
联合课题第2期，2001年8月。
[126] 周锋．中小企业板股票开放式集合竞价效率研究【R】．深圳证券交易所综
合研究所，2004。
参考文献
[127】赵骅，杨武，我国证券市场开盘价格的形成机制分析[Jj．数量经济技术
经济研究，2003(10)，90一94。
[128】深圳、上海证券交易所交易规贝fJ[L1．深圳证券交易所，2001—8．31。
后记
后记
在攻博期问，我有幸作为主要承担者参与了我的导师刘红忠教授和香港城市大学的柴俊
教授的关于中国市场买卖价差的一个合作课题，在此基础上又经过了两位教授共同悉-心指导
下的进一步深入研究，才使得本文得以顺利地写作并完稿的。无论从最初的选题、数据文献
的收集、研究思路的确定，还是研究过程中遇到难点的克服、初稿的修致以及最终定稿，我
都得到了他们把量的指导。
我在复旦攻读硕博的全部六年时问里，刘红忠教授一直是我学术上的引路人，他还在思
想上、生活上对我关怀备至。我深知，我走上擘术研究道路以来取得的每一点成绩郝包含着
刘红忠教授的≈血。我唯有不断努力去争取更多的成果，方能回报我的导师。
我也要感谢柴俊教授，在学术研究上给予我很多指导，使我有机会接触到当前圆外金融
微观结构实证研究领域中最前沿的课题和研究手段。
我也要感谢国际金融系的各位老师，在校期间，我从他们那里学到宝贵的知识和能力，
最令我难忘的是他们严谨的治学态度．张金清，熊继洲、许少强，姜波克、胡庆康、陈学彬
等老师在论文的开题和预答辩阶段都花费了很多宝贵时间，给干我许多非常有价值的建议。
在我读博期问以及论文的写作过程中，我的许多朋友和同学提供了无私的帮助．在数据
来源上，陈晓蔚提供了大力的帮助。刘杨牺牲了很多闲暇时问，帮我做了大量的原始数据整
理工作．在与室友陆军荣，林竞君平时的交流与交往中，增长了知识，加深了友谊，使我得
以愉快而投八地进行本文的写作。很多在证券基金业内的朋友也给我提供了很多来自专业实
践的真知灼见。
我的父母和女友刘扬自始至终全力支持我，关注我，帮助我克服困难挫折，给我前行的
勇气和信心，没有他们的支持，本论文的完成是无法想象的．
本文从选题、资料收集到最后定稿，历时近二年，其间我尤其深切地体会到学术研究的
艰辛，也尤其深切地体会到不断探索并获得突破的喜悦。在此我要向以上所有关。我、帮助
我的老师，同荦、朋友和亲人表示衷心的感谢。另外，本文分别受到了复旦大学研究生创新
基金和复旦大学金融创新研究生开放实验室课题研究基金的资助，同时枉投稿审稿过程中
收到了“Pac,[fic-Basin Finance Journal”编辑部的匿名审稿人提供的很多有价值的建议
和评论，在此特别表示感谢．
回首十年的大学校园，很难说我从中收获了多少，但是我知道现在我不会因为虚度年华
而悔恨，也不会因为碌碌无为而差愧，在这里我度过最美好的青春时光；楼下去我将从这里
启程，去开始一段崭新的人生历程，前行的路有机遇，也会有挑战，我想只要有勇气和坚持，
就可以走得更远，走得更高。
‘郦彬
2 005年4月l 5日
论文独创性声明
本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除
了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的
研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明
并表示了谢意。
作者签名：
论文使用授权声明
日期：兰!堕』．r
本人完全了解复旦大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留
送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内
容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此
规定， 作者签名：荆导师签名：逊日期：塑"