权证和期权的信息功能研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71671101
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 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, as a basic function of derivatives, is generally considered as a result of low transaction costs which makes people more likely to trade derivatives. However, the high speculation and bubble in China’s warrant market and the high transaction costs in 50ETF option market is not consistent with this premise. Will it imply that the derivatives can not provide useful information in such an environment? .This study examines the information discovery function of China’s stock warrant and option market both from the theoretical and empirical perspectives. We try to answer the following questions..The first question is what information the warrant and option market can provide theoretically, the information of the underlying stock’s price trend or the information of the underlying stock’s volatility, noise or fundamental information? To answer this question, we develops a noisy rational expectations model to examine the effect of introducing options on the financial market in an economy with heterogeneously informed investors. The second question is whether the warrant and option responds to new information more rapidly than the underlying asset? The last is how the information efficiency of the warrant and option and its underlying stocks are affected by various institutional factors?.The study can help understanding the relationship between pricing rationality and information efficiency and the role of derivatives in a market with information asymmetry and hence contribute the literature in market efficiency and derivatives. It also help us to understand the mechanism of information discovery in option market for improving market efficiency and development of the derivatives market.
价格发现作为衍生品的基本功能,通常被认为因衍生品的低交易成本吸引人们更多的参与衍生品交易而产生的。但中国权证市场的高投机性和高泡沫和50ETF期权市场的高交易成本,与此前提并不一致,这是否表明在这样的环境下衍生品无法提供有用的信息?本研究将以中国权证及ETF期权市场为对象,从理论和实证两个角度研究期权类衍生品市场的信息发现功能。主要内容包括:一是构建理论模型说明权证和期权市场能反映何种信息,是价格走势信息还是波动信息,是噪音信息还是基本面信息。二是通过实际数据检验权证和期权市场对各类信息的反映速度。三是制度性因素如何影响权证和标的股票的信息效率。针对中国权证和期权市场的信息功能研究,有助于进一步理解定价合理性与信息有效性之间的关系,丰富衍生品与市场效率研究方面的研究文献,也有助于深入理解期权市场信息发现功能的内在机理,寻找到更有效的提高市场效率的方法,为衍生品市场的发展提供有益的参考。

结项摘要

衍生品市场的价格发现功能,通常被认为因衍生品的低交易成本产生的。中国权证市场的高投机性和高交易成本是否会影响市场的信息发现功能?本研究以中国权证以及后续的期权市场为对象,从理论和实证两个角度研究了中国期权类衍生品市场的定价效率和信息发现功能。.研究的主要创新成果包括:一是在理论上,构建了不对称信息下的理性预期模型,说明了在一定情况下期权市场主要反映的是波动信息,而不是趋势信息。二是在方法论上,提出了通过关口效应计量市场信息效率的方法,并以此考察权证和期权对标的市场效率的影响。三是提出了新的可能产生衍生品信息发现功能的机制,即新的衍生品引入可能会引起市场关注,从而造成对应标的市场信息效率的提升。.针对中国市场的实证研究发现:一是中国ETF期权市场发展初期的交易成本较高,影响了市场的定价效率,但同时ETF期权市场也有发现波动信息的功能。二是中国权证市场虽然投机现象严重,定价不合理,但从信息效率的角度,权证交易也有一定的信息功能。这体现在权证能够比股票更快的对公司报告的信息作出反应,同时也体现在有权证的股票的信息效率更高。进一步分析发现,权证信息功能产生的主要渠道是权证稀缺性引发的分析师关注,因此产生的信息效率的提升是很有限的。.项目研究厘清了定价合理性与信息有效性之间的关系,提出的理论模型和信息效率衡量指标丰富了衍生品与市场效率研究方面的研究文献,也有助于深入理解期权市场信息发现功能的内在机理,寻找到更有效的提高市场效率的方法,为衍生品市场的发展提供有益的参考。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
夜间休市与波动率溢价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    经济学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    夏泽宇;高峰
  • 通讯作者:
    高峰
地方官员更替、制度环境与股价崩盘风险
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    投资研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张烨宇;邹谷阳;高峰;江婕
  • 通讯作者:
    江婕

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其他文献

考虑用户满意度的户用型微电网日前优化调度
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  • 作者:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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其他文献

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基于人工智能的绘画分析理论与方法研究
  • 批准号:
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AI项目解读示例

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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