基於一般資訊結構的非對稱資訊交易模型（簡體書）

我們建立並求解了兩個基於一般資訊結構的非對稱資訊交易模型。相關工作建立于筆者所發表的英文論文以及未發表的部分工作論文基礎之上。在第一個模型中，市場有若干不同的內部交易者，既有擁有完全資訊的內部交易者,又有擁有不完全資訊的內部交易者。本模型結果已經全部包含了凱爾（Kyle(1985)）模型, 霍頓和沙拔曼（Holden ,Subrahmanyam(1992)）模型,以及駱（Shunlong,Luo(2001)）模型的所有結果。此外，我們還得出很多這些模型所不具有的結果。 比如從對所有結果進行的直接連續化和漸近連續化的表述中我們會發現：對不同資訊持有者,持有資訊越精確的交易者其資訊釋放速度越快; 而過度自信的交易者交易會隨著自信水準的提高變得更加激進；我們所做的一個創新性貢獻是：在求解極限和連續情況時，我們使用了不同於前人的方法，即漸近連續化分析方法。我們利用此方法所得到的結果可以回答以下重要問題, 當交易頻率越來越快時，市場深度，市場流動性，價格有效性，交易策略，交易利潤這些均衡結果是以多快的速度趨於連續交易時的均衡結果的？而這些問題的回答是用直接連續化方法得不到的。在第二個模型中，我們研究了具有分佈不確定性質的一類私有資訊。這類私有資訊前人並未做過研究分析。在前人研究中，代表私有資訊的是公司清算價值變數，內部交易者是確定知道此變數實現值的,而其他人只知道此變數的分佈函數，並不知道此變數的實現值。我們研究了一種更普遍的情況，即內部資訊交易者知道私有資訊變數的分佈函數,而其他人不知道此變數的分佈函數,即他們面臨不確定性的問題。具體而言，分佈函數中的均值是作為私有資訊的，只有內部人知道此均值，其他人由於不知道此均值從而無法獲知私有資訊變數的分佈函數。 通過求解均衡結果以及其極限，並利用數值模擬的方法，我們發現，在此類私有資訊的假設下，交易者的交易強度隨著時間趨於市場關閉時刻而增強，市場交易成本在交易結束前大部分時間保持常數水準，但在交易臨近結束時會變大，市場價格揭示私有資訊的速度則接近常數。