不完全信息下的內(nèi)部交易.pdf

1、本文基于Gong和Zhou提出的修正著名Kyle模型的基本模型基礎(chǔ)上,考慮了一個更加現(xiàn)實的問題.假設(shè)內(nèi)部交易者無法獲得交易風(fēng)險資產(chǎn)真實價值v的完全信息,而是知道v+ε的值,且v與ε獨立,其中ε～N(0,σε2).并且根據(jù)預(yù)期收益的組成部分的特點分為:風(fēng)險喜好的內(nèi)部交易者模型,風(fēng)險厭惡的內(nèi)部交易者模型和風(fēng)險中性的內(nèi)部交易者模型.首先得出三個模型離散情況下的均衡解,然后在此基礎(chǔ)上求出了各個模型的連續(xù)解.
　　 本文中的交易參與者有做

2、市商,內(nèi)部交易者和噪聲交易者.做市商能夠觀察到內(nèi)部交易者和噪聲交易者的交易量之和,根據(jù)交易量制定理性預(yù)期價格Pn=E(v|y1,…,yn),且做市商通過不斷買賣維持市場的流動性,以滿足公眾投資者的投資要求.內(nèi)部交易者會利用自己掌握的私有信息獲利,利用市場上公開的歷史信息和自己擁有的私有信息以最優(yōu)化未來預(yù)期利潤為目標,選擇最優(yōu)的交易策略.噪聲交易者,不擁有私有信息并且不愿意花高成本搜集信息,他的交易是以換現(xiàn)為目的.
　　 本文對均

3、衡定義做了兩條假設(shè):1.內(nèi)部交易者利潤最大化,2.市場有效性條件.在求均衡解的過程中得益于正交化技巧和漸近連續(xù)化的思想.正交化技巧,我們將交易量序列正交化,即使得{～y1,…～yN)構(gòu)成零均值的獨立高斯隨機變量序列,則可以推出pn=Pn-1+λn～yn且σ(y1,…,yn,V+ε)=σ(～y1,…～yn,～Vn(ε))使得我們后面的很多計算得以進行.漸近連續(xù)化的方法,我們對求出的離散結(jié)果進行漸近分析,使得出現(xiàn)的平凡解用收斂速度代替,這樣