市场价格发现模型与实证技术研究——如何利用科学方法揭示“黑箱中的黑箱”

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71671008
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.3万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0114.金融工程
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Price discovery is one of the main functions in financial markets. As the market microstructure is described as a “black box” which is undetected by us, the price discovery mechanism can be described as a “black box in the black box” which is quite difficult for us to measure. This project systematically reviews the relative literature, finds that the existing literature expresses lots of subjectivity and inconsistency. Based on this, the project builds a new price discovery methodology, which will evaluate the price discovery in the whole process including information arrival, information revelation and information absorption. Also, the project provides an empirical method based on state space technology. In more details, the data mining, coefficient estimation, as well as model identification issues will be discussed, in order to make the model proposed consistent with the observed data feature and the coefficients estimated have clear economic explanation. This project tries to absorb some important research fruits from other areas in microstructure, and tries to solve empirical problems by using an engineering technology. Considering the importance of improving the price discovery efficiency in our financial system reform, the project will shed a light on both price discovery theoretical and empirical analysis.
价格发现是金融市场最重要的功能之一。市场微观结构是尚未被完全认识的“黑箱”,价格发现机制犹如“黑箱中的黑箱”难于观测与度量。本课题对现有价格发现模型与实证方法进行系统性总结,指出研究模型存在的主观性,实证方法存在的局限性,以及两者的不一致性。在此基础上,本课题提出新的价格发现研究范式,考察在微观交易机制、信息披露规则和交易者行为的共同作用下,信息如何进入市场、如何被公开,以及如何最终被完全吸收的全过程。同时,提出基于状态空间法的价格发现实证技术,并对数据挖掘、参数估计和模型识别问题进行深入讨论,保证模型构建符合数据结构特征,参数估计具有明晰经济学解释,以此达到理论研究与实证技术的统一。 本课题是将微观结构领域各分支系统性纳入价格发现研究的有益尝试,也是将工程学技术引入金融问题的交叉科学探索。提升市场价格发现能力对完善我国金融市场具有现实意义,本课题将在理论探索与实证技术方面提供参考价值。

结项摘要

交易机制的黑箱如何形成有效价格还是金融学科中一个尚未突破的、“卡脖子”的关键问题。本课题对这一关键科学问题进行探索,进行将微观结构领域各分支系统性纳入价格发现研究的有益尝试,以及将工程学技术引入金融问题的交叉科学探索。研究成果包括:对现有价格发现模型与实证方法进行系统性总结,指出研究模型存在的主观性,实证方法存在的局限性,以及两者的不一致性。在此基础上,本课题提出新的价格发现研究范式,考察在微观交易机制和交易者行为的共同作用下,信息如何进入市场、如何被公开,以及如何最终被完全吸收的全过程。同时,对微观结构领域数据挖掘、参数估计和模型识别问题进行深入讨论,保证模型构建符合数据结构特征,参数估计具有明晰经济学解释,以此达到理论研究与实证技术的统一。研究成果具有科学意义。首次构建的基于逐笔报价数据的动态价格发现模型和基于状态空间方法的价格发现实证研究技术,在价格发现研究领域具有应用前景。该研究对我国金融市场交易机制建设亦有现实指导意义。基于本课题研究,共发表11篇学术论文,其中6篇发表在国际金融领域权威期刊,5篇发表在国内经济学金融学权威期刊。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Price discovery in China's inter-bank bond market
中国银行间债券市场的价格发现
  • DOI:
    10.1016/j.pacfin.2017.12.010
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Pacific-Basin Finance Journal
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Wu Lei;Liu Chunlin;Meng Qingbin;Zeng Hongchao
  • 通讯作者:
    Zeng Hongchao
The impact of liquidity constraints on the cash-futures basis dynamics: Evidence from the Chinese market
流动性限制对现货期货基差动态的影响:来自中国市场的证据
  • DOI:
    10.1016/j.econmod.2019.02.001
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    Economic Modelling
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Lei Wu;Hongchao Zeng
  • 通讯作者:
    Hongchao Zeng
The volatility linkage between energy and agricultural futures markets with external shocks
能源和农产品期货市场波动与外部冲击的联系
  • DOI:
    10.1016/j.irfa.2019.01.011
  • 发表时间:
    2020-03-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL REVIEW OF FINANCIAL ANALYSIS
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Han, Liyan;Jin, Jiayu;Zeng, Hongchao
  • 通讯作者:
    Zeng, Hongchao
The hedging effectiveness of global sectors in emerging and developed stock markets
新兴市场和发达股票市场全球板块的对冲有效性
  • DOI:
    10.1016/j.iref.2019.11.001
  • 发表时间:
    2020-03-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL REVIEW OF ECONOMICS & FINANCE
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Jin, Jiayu;Han, Liyan;Zeng, Hongchao
  • 通讯作者:
    Zeng, Hongchao
中国银行间外汇市场远期汇率信息含量与定价偏差研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    世界经济
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴蕾;文占雅
  • 通讯作者:
    文占雅

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二苯乙烯衍生物的制备及结构-光学性能关系的研究
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    潘世扬

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信息扩散机制与危机传染研究——基于扩散限速市场假说
  • 批准号:
    71303016
  • 批准年份:
    2013
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    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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