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试析网络信息对于股票市场的影响

作者:股票知识库
来源:https://www.wcgjj.com
日期:2019-12-12 05:09
发现股票市场对社会的意义
试析网络信息对于股票市场的影响
摘要:随着信息时代的到来,信息传播的地位和作用日趋重要,深刻地影响着我国社会的各个领域。金融市场中信息的传播会导致市场波动,甚至造成金融危机。由于金融市场中作为信息传播者的投资者行为的不可测性和复杂性以及信息传播途径的复杂性、多样性等因素,信息传播过程必然是复杂系统演化的过程,导致使用传统的数理方法很难描述市场投资者的微观行为和信息传播过程。针对股票市场信息传播风险的形成机理问题,本文利用计算实验方法,结合现实股票市场信息传播的特点,构建了基于双重网络的信息传播实验模型,进而建立仿真实验金融平台,以实验的方式深入研究股票市场信息传播风险问题。
关键词:网络信息传播;风险;股票市场
1、信息传递与股票市场之间的关系分析
(一)股市交易量和价格波动之间的关系
长期以来,对于股票市场成交量和价格波动性之间的关系一直都是学者和实业界中的重要方向,因为量价关系不仅是分析金融市场结构的重要手段,也是研究市场有效性和套利机会的重要途径。1987 年,Karpoff在四个方面阐述了价量关系的重要性。首先,价量关系有助于推断事件研究时的结果;其次,真实的价量关系有助于了解市场微观结构和股市的信息流动机制;再次,深刻了解价量关系可以方便投资者从技术分析交替提供有效的市场消息,以参考预测股价变动;最后,在研究估计的分布情况时,量价关系具有重要影响。美国投资专家 Granvile也认为,股价仅仅是股票市场的表面现象,成交量才是其根本,因为成交量会先于股价变化,因此可以看出成交量对股价的重要程度。研究发现,股票成交量和其回报率具有正相关关系。
(二)信息传递和价格波动之间的关系
近些年来,很多研究学者转换了研究思路,对以股票成交量作为信息流的代理变量产生了一定的质疑,Lamoureux 和 Lastrapes(1990)在 GARCH(1,1)模型的方差方程中加入了成交量(作为信息到达强度的代理),大幅度减少了波动持续性。虽然他们的结果与在波动量关系的现存实证研究相一致,但也由此产生了几个问题。首先,交易量不能被假定为外生变量,因为波动性和交易量这两个变量同时被信息到达过程所影响(Tauchen 和 Pitts,1983;Foster 和
Viswanathan,1993,1995;Harris78,1987)。其次,成交量未必是信息到达率的准确代理,因为许多交易活动是流动性驱动的,而不是信息上驱动。特别是,Andersen(1996)介绍了日常交易量 34-75%的是无关的消息到来。还有学者认为,波动性和成交量的关系可能不是很清楚,因为潜在的信息到达过程不需要相同的消息类型。第三,从市场微观结构的角度来看,由于交易不仅发生于信息到达时,而且当投资者持有的观点和新闻公告解释不同时,也会产生交易,所以成
交量本身就是一个噪音信息。因此成交量是否与新闻传播的速率相关也取决于基础信息结构的复杂性,而且认为成交量只是由于信息传播产生的主张过于简单化。最后,在信息不对称的模型中,观察到的交易量可能是拥有异质信息的策略交易者玩过的游戏的必然结果。知情交易者宁愿选择几个小到中等规模的行业以利用其信息优势,这可能会进一步削弱成交量及信息传递之间的正相关关系。
随着互联网的快速发展,网络成为人们获得和交流信息的主要平台,所以很多学者转向直接采用人们生活中可以获得的信息来源来作为信息传递的代理变量,进行了相应的研究。股票市场双重信息网络模型的构建,许多先前的研究也研究过类似的信息流变量。Berry和 Howe(1993)使用每日新闻头条和广告收入来量化信息传递。 Ederington和 Lee(1993)研究了宏观经济消息的重要性,而 Mitchell 和 Mulherin(1994)使用特定的股市(道琼斯公司)公告作为信息的度量。然而,由于新闻的波动性,这些研究中采用无条件波动的措施,如绝对的日市场回报,往往会产生有关该新闻的较弱或不确定的结果。这样的结果可能是由条件异方差引起的,这在很多金融时间序列的研究中经常出现。在这种情况下,应该使用高频(盘中)的数据检验这种关系。由于它们符合普遍观察到盘中震荡和序列相关性的模式,所以使用自回归条件异方差模型会使检验结果更好。
在进入互联网时代后,学者们也积极采用网络信息,对股票市场进行研究。Peress 和 Fang(2009)采用了上市公司的新闻报道数量,研究了其与股票收益率之间的相关关系。通过他们的研究发现,媒体关注度较低的股票在发行时会存在溢价发行的现象。Tetlock
(2007)研究了华尔街日报专栏中的专门报道来挖掘媒体的情绪变化,进而分析这些情绪变化与股票市场成交量和价格走势之间的关系。他们发现媒体情绪对股票价格走势有明显的作用,当媒体悲观情绪很高时,股价的走势越差。而且,极度悲观和乐观的媒体情绪都会导致之后的市场成交量增多。他们采用了简单计算悲观词汇和乐观词汇词频的方法代表新闻专栏中的情绪变动,以其作为新闻指标,建立向量自回归模型来分析新闻情绪对交易量和市场指数的影响。作者主要采用了 Harvad-IV-4 词库来量化新闻报到中的信息,并将其分为正面新闻和负面新闻,而且新闻报道的主要内容都集中在公司层面,并且这类信息可以很快的反应在股票价格方面。当获得了该公司的新闻指标数据后,可以以此来预测其日收益和季度收益。Pinkerton 和 Keown(1981)则利用公司并购信息,通过统计方法研究了信息发布后股票价格的变化。作者计算了信息发布前后的异常收益率,通过研究前后12天的数据,可以看出信息发布前11天就出现了异常收益现象,因此可以证明内幕交易的存在。
二、网络信息传播对股票市场的风险因子分析
(一)信息传播网络结构的影响分析
现实股票市场信息的传播极其多样化,决定了其基础网络有着不同的网络性质。为研究信息传播网络结构对股票市场造成的影响,本文主要以目前研究比较成熟的规则网络、小世界网络和随机网络理论为基础,计划建立三种不同的投资者关系网络:规则网络、小世界网络和随机网络。通过对三种投资者关系网络环境下的市场信息传播行为进行对比分析来探索一些与股票市场的信息传播风险相关的结论。
从网络结构模式的变化来看,在其他因素水平不变时,从规则网络到小世界网络再到随机网络,市场的相对有效价差先减小再增大,在小世界网络模式下取得最小值 0.0157。由于有效价差测度了实际执行价格与订单到达时买卖报价中点的距离,即订单的执行成本,说明在小世界网络模式下,订单的执行成本最小;而相对买卖价差是逐渐增大的,在规则网络模式下取得最小值 0.0105;同相对买卖价差,市场深度指标是逐渐增大的,在随机网络模式下取得最大值11708.4,此时市场交易量最大;换手率指标是先增大后减小,在小世界网络模式下取得最大值。
从网络的变化来看,在其他因素水平不变时,从规则网络到小世界网络再到随机网络,市场价格收益率的标准差、日内波动率和超额波动率三个指标的均值都有显著地增大,但是这种增大的幅度并不显著,例如从规则网络模式调整至小世界网络模式时,价格收益率的超额波动率并没有增加,而再调至随机网络模式时,价格收益率的超额波动率也仅仅增加了3个基点,标准差和超额波动率也具有同样的特征。这种现象可能是因为随机网络模型具有较小的聚类系数,交易者相对比较分散,从众行为较弱,又由于交易主体的异质性,不同交易者有不同的预期,导致市场波动较为剧烈,但是波动的幅度较规则网络和小世界网络模式并不是很显著。
(二)交易者反馈信息的概率的影响分析
计算机网络的广泛应用,为信息带来了新的传播方式。而网络媒体最大的一个特点就是多层面交互性(传播者与受众)和多模式互动性(单向与多向)。因此,考虑市场信息传播过程中的市场交易者与双向媒介的互动行为以及互相影响是至关重要的。本文采用交易者向双向媒介反馈信息的概率来表示两者的互动程度,为此分析了三种情况:低反馈概率,即反馈概率为 0.1、中反馈概率,即反馈概率为 0.3、高反馈概率,即反馈概率为 0.5。通过对三种不同交易者反馈信息的概率下的市场信息传播行为进行对比分析来探索一些与股票市场的信息传播风险相关的结论:从交易者向双向媒介反馈信息的概率的变化来看,在其他因素水平不变时,随着反馈信息概率的增加,在反馈概率为 0.3,即为中反馈概率时,相对有效价差为 0.0157,是最小值,说明此时订单的执行成本是最小的;换手率为 0.4034,是最大值,此时,资金流入量最大,交易活跃程度最强烈。相对买卖价差在三种反馈概率下的值比较接近,没有很大的差别。而市场深度则是在低反馈概率 0,即 Agent 不向双向媒介发布自己获得信息的情况时,取最大值,说明此时交易量比较大,市场比较活跃。
(三)交易者学习速度的影响分析
市场中的交易者作为具有高智能的主体,在其决策行为中不断受到动态变化的宏观环境的影响,且又受到与其他主体交互作用的影响。交易者会据此来进化学习,优化其自身的预测规则,达到财富最大化的目标。因此,为研究主体进化学习对股票市场造成的影响,本文考虑了三种不同的学习速度:高学习速度,即每隔1期学习一次、中学习速度,即每隔5期学习一次、低学习速度,即每隔10期学习一次。通过对三种不同学习速度下的市场信息传播行为进行对比分析来探索一些与股票市场的信息传播风险相关的结论。
市场中的交易者作为具有高智能的主体,在其决策行为中不断受到动态变化的宏观环境的影响,且又受到与其他主体交互作用的影响。交易者会据此来进化学习,优化其自身的预测规则,达到财富最大化的目标。因此,为研究主体进化学习对股票市场造成的影响,本文考虑了三种不同的学习速度:高学习速度,即每隔1期学习一次、中学习速度,即每隔5期学习一次、低学习速度,即每隔10期学习一次。通过对三种不同学习速度下的市场信息传播行为进行对比分析来探索一些与股票市场的信息传播风险相关的结论。
从主体学习速度的变化来看,在其他因素水平不变时,随着交易者主体学习速度的逐渐降低,市场价格收益率的标准差和超额波动率都是在高学习速度情况下取得最小值,即表明此时学习速度最快的交易者所在的市场波动都弱于学习速度居中和学习速度最慢的交易者所在的市场的波动;而日内波动率则是在中学习速度下取得最小值(四)信息发布频率的影响分析
信息发布频率是衡量市场中信息披露充分性和及时性的指标,对市场交易者主体及时做出投资决策具有重要影响,可以用每分布一条新信息间隔的时间长度来表示。为研究信息发布频率对股票市场造成的影响,本文分析了三种情况:高发布频率,即每隔 1 期发布一条新的信息;中发布频率,即每隔10期发布一条新的信息;低发布频率,即每隔20期发布一条新的信息。通过对三种不同信息发布频率下的市场信息传播行为进行对比分析来探索一些与股票市场的信息传播风险相关的结论。
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