金融创新背景下流动性危机诱发机制的微观基础研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
71471040
项目类别：
面上项目
资助金额：
60.0万
负责人：
薛熠
依托单位：
对外经济贸易大学
学科分类：
G0113.风险管理
结题年份：
2018
批准年份：
2014
项目状态：
已结题
起止时间：
2015-01-01 至2018-12-31

项目参与者：
Ramazan Gencay；许亦平；王勇；门琪瑶；石金琼；石雷；谢静静；
关键词：
流动性危机金融创新微观基础金融风险管理

项目摘要

In the cases of three types of financial innovations, i.e., IPO reforms,high frequency trading，and the popularity of algorithm trading, this project models the trading behaviors of various types of the market participants with differential information and technological advantages.Then the contagion mechanism of the liquidity crisis is theoretically modelled.A full scale empirical study based on 2009-2013 account level transaction data provided by Shenzhen Stock Exchange is conducted to estimate the decision functions of the various types of accounts, which can be used to predict the dynamic evolution of the limit order book. A new measure of liquidity is proposed then and is used to investigate the relationship between the strategic trading of the market participants and the liquidity crisis in Guangda event or the liquidity bubbles in first day of IPOs. The contagion mechanism is investigated via the channel of the portfolio rebalancing incentive of the market participants. The project also investigates the roles played by the institutional investors and individual investors during the liquidity crisis.

本项目在目前三种重要的金融创新背景下：IPO制度改革、高频交易推广，以及算法交易的广泛应用，针对交易者的交易行为、投机倾向进行理论建模，刻画不同信息结构、技术水平的交易者行为的决策方程。并在此基础上，研究交易者行为导致市场流动性短缺的渠道，以及流动性危机蔓延放大机制的理论基础。在理论模型指导下，基于深交所2009-2013年的账户级别的高频交易数据，估计根据财富水平和账户性质进行区分的20类交易者的决策方程，以刻画限价委托簿整体上的动态演进，从而构建新的前瞻性的市场流动性指标体系。在此基础上，针对IPO首日、光大事件进行实证分析，刻画交易者跟风策略、探讨市场中流动性短缺而导致流动性危机（泡沫）的机制。此外，依据市场中多资产的协同关系刻画由于单资产的流动性短缺导致其他资产的交易者跟风行为，从而导致全市场流动性蔓延的机制。本项目并将评估不同交易者在危机中的决策，提供流动性危机的预警指标体系。

结项摘要

本项目主要研究金融市场中流动性危机的微观基础。本项目主要考察了金融创新包括金融制度创新、交易方式创新对中国特色的金融市场中的流动性缺失、蔓延的作用机制以及实证效果，并在此基础上探讨流动性危机、乃至系统性危机的预测与衡量。本项目的研究目标基本实现，研究内容基本完成。.首先，本项目通过构建理论模型对交易机制、高频交易、算法交易、银行网络对流动性危机、系统性危机的影响机制进行刻画，完善了流动性危机、系统性危机的产生蔓延的机制描述以及如何防御的理论基础。其次，本项目通过实证研究证明了卖空机制、经济网络对市场流动性、系统性风险的影响。最后，本项目发现了基于经济网络的指标可以较好的预测违约风险，并针对存在“跳”风险与“蔓延风险”的金融市场风险测度提出了改进的波动率算法。.本项目成果包括5篇SSCI的正式发表（Journal of Banking and Finance 1篇, Economics Letters 3篇，Australian Economic Papers 1篇），1篇中文核心期刊发表（金融研究1篇）。.本项目还形成了9篇工作论文。在本项目执行期间，有5个博士、39个硕士参与过项目研究并从中获益。