田樹喜, 胡靖雪, 孫 熒, 王 健

(東北大學(xué) 工商管理學(xué)院, 遼寧 沈陽(yáng) 110169)

股票市場(chǎng)的正反饋交易是一種在股價(jià)上升時(shí)買入,在股價(jià)下跌時(shí)賣出的噪聲交易,依據(jù)股票的過(guò)去表現(xiàn)進(jìn)行投資決策是正反饋交易的突出特征[1].依據(jù)有效市場(chǎng)假說(shuō),正反饋交易主導(dǎo)下的市場(chǎng)是無(wú)效率的,因?yàn)樵谟行袌?chǎng)中,投資者是無(wú)法利用過(guò)去的信息獲得異常回報(bào)的[2].股指期貨是股票市場(chǎng)深化的產(chǎn)物,具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值等功能,因此,理論上講,股指期貨通常會(huì)提升股票市場(chǎng)的信息效率,進(jìn)而抑制正反饋交易.另一方面,由于股指期貨杠桿交易的特性,也可能吸引更多的噪聲交易者進(jìn)入市場(chǎng),加劇股票市場(chǎng)“追漲殺跌”的正反饋行情,因此,股指期貨對(duì)股票市場(chǎng)正反饋交易的影響需要實(shí)證檢驗(yàn)[3].

股指期貨產(chǎn)生后,關(guān)于股指期貨對(duì)股票市場(chǎng)影響的研究眾多,但基于正反饋視角的研究有限.Antoniou等[4]利用非對(duì)稱GARCH模型和正反饋交易模型對(duì)美、英、法、德、加、日等六國(guó)的研究認(rèn)為,股指期貨顯著抑制了股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的正反饋交易,并且沒(méi)有證據(jù)表明正反饋交易轉(zhuǎn)移到股指期貨市場(chǎng).Antoniou等[5]研究又發(fā)現(xiàn),美、英、法、日等四國(guó)股指期貨市場(chǎng)的正反饋交易顯著,作者將前后研究的結(jié)果差異歸因于樣本和滯后期的選擇不同.Chau等[6]比較了全球股票期貨(USFS)中成分股與非成分股正反饋交易的差異,結(jié)果顯示USFS對(duì)成分股正反饋交易的抑制作用有限,作者同時(shí)指出,不同規(guī)模的市場(chǎng)可能存在不同的結(jié)果.就股指期貨對(duì)中國(guó)A股市場(chǎng)波動(dòng)的影響而言,相關(guān)研究主要集中在股指期貨推出初期[7-9]和2015年股災(zāi)前后[10-12].研究方法主要包括GARCH系列模型[7]、Panel Data模型[8]、DID模型[10]、VECM模型[12],以及正反饋交易模型[9,11].由于模型選擇和樣本區(qū)間的不同,相關(guān)結(jié)論也存在分歧.

以往針對(duì)A股市場(chǎng)的研究,較少關(guān)注股指期貨交易條件下新、舊信息沖擊產(chǎn)生的差異影響,無(wú)法有效識(shí)別股票市場(chǎng)波動(dòng)的增大是因?yàn)楣芍钙谪浱嵘诵滦畔⒘魅胧袌?chǎng)的速度,還是正反饋交易增加的結(jié)果[4],因此,本文首先考慮同時(shí)利用非對(duì)稱GARCH模型和長(zhǎng)期記憶正反饋交易模型,來(lái)識(shí)別股指期貨交易條件下股票市場(chǎng)波動(dòng)變化的根源.其次,在Antoniou等[5]提出的正反饋交易模型中,雖然引入了長(zhǎng)期記憶,但沒(méi)有考慮股指期貨市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng),因此,本文通過(guò)放松Antoniou等的研究假設(shè),首次在正反饋交易模型中引入股指期貨市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)差的交互項(xiàng),反映正反饋交易的聯(lián)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn).最后,在A股市場(chǎng)上,股指期貨經(jīng)歷了推出、限制、松綁等變化,不同交易條件下股指期貨對(duì)股票市場(chǎng)正反饋交易的影響也會(huì)存在差異,因此,本文針對(duì)股指期貨交易條件變化的不同階段進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn),全面分析股指期貨對(duì)A股市場(chǎng)正反饋交易的影響,旨在為股指期貨交易制度的完善提供啟示.

1 研究假設(shè)與模型設(shè)定

1.1 研究假設(shè)

H1:股指期貨的推出降低了股票市場(chǎng)的正反饋交易.

首先,在缺乏對(duì)沖機(jī)制的市場(chǎng)中,當(dāng)投資者面臨下跌行情時(shí),只有賣出股票來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),從而加劇股市的下行反饋;股指期貨推出后,投資者可以在持有股票現(xiàn)貨的情況下,通過(guò)做空股指期貨(而不是賣出股票)來(lái)避險(xiǎn),從而降低股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的下行反饋.其次,股指期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能可以提升市場(chǎng)的信息效率,從而減少股票市場(chǎng)的噪聲交易.再次,股票現(xiàn)貨市場(chǎng)正反饋交易的降低也可能是由于正反饋交易由現(xiàn)貨市場(chǎng)轉(zhuǎn)移到期貨市場(chǎng),因此,需要進(jìn)一步檢驗(yàn).

H2:正反饋交易由股票現(xiàn)貨市場(chǎng)轉(zhuǎn)移到股指期貨市場(chǎng).

為檢驗(yàn)股票現(xiàn)貨市場(chǎng)正反饋交易的降低是否源于交易轉(zhuǎn)移,需要對(duì)股指期貨市場(chǎng)進(jìn)行正反饋交易檢驗(yàn).中國(guó)A股現(xiàn)貨市場(chǎng)實(shí)施的是“T+1”交易制度,而股指期貨市場(chǎng)實(shí)施的是“T+0”交易制度,即同一交易日內(nèi)同種期貨合約的買入和賣出不受限制, “T+0”交易極易吸引正反饋交易由股票現(xiàn)貨市場(chǎng)轉(zhuǎn)移到股指期貨市場(chǎng).另一方面,股指期貨市場(chǎng)的正反饋交易也可能是源于新增的噪聲交易,但鑒于中國(guó)A股指數(shù)期貨的高準(zhǔn)入門檻,散戶進(jìn)入股指期貨市場(chǎng)受到制約,因此,本文假設(shè)股指期貨市場(chǎng)的正反饋交易主要源自股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的轉(zhuǎn)移.

H3:股指期貨的交易限制無(wú)助于降低股票市場(chǎng)的正反饋交易.

如果假設(shè)H2成立,那么對(duì)股指期貨嚴(yán)格的交易限制雖然會(huì)抑制期貨市場(chǎng)的正反饋交易,但同時(shí)也會(huì)使正反饋交易由股指期貨市場(chǎng)轉(zhuǎn)移到股票現(xiàn)貨市場(chǎng),因此,本文提出假設(shè)H3.并且,如果假設(shè)H2和假設(shè)H3同時(shí)成立,則正反饋交易在股指期貨市場(chǎng)與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的趨勢(shì)轉(zhuǎn)移,也驗(yàn)證了正反饋的噪聲交易特征.降低噪聲交易根本途徑是提升市場(chǎng)的信息效率,而長(zhǎng)期的交易限制無(wú)助于市場(chǎng)信息效率的提升.

1.2 模型設(shè)定

1.2.1 正反饋交易模型

Sentana等[3]提出的股票市場(chǎng)正反饋交易模型存在兩類交易者:追求預(yù)期回報(bào)最大化的理性交易者和追逐趨勢(shì)的正反饋交易者.Antoniou等[5]將Sentana 等提出的模型拓展到期貨市場(chǎng),假設(shè)理性交易者為實(shí)現(xiàn)預(yù)期回報(bào)最大化,一方面對(duì)股票現(xiàn)貨進(jìn)行套期保值交易,另一方面,利用期貨合約進(jìn)行投機(jī)交易,因此,理性交易者在(t-1)期的期望效用表示為

(1)

Rp,t=Rs,t+πA,tRf,t.

(2)

式中:Rs,t為現(xiàn)貨市場(chǎng)回報(bào)率;Rf,t為期貨市場(chǎng)回報(bào)率;πA,t為單位貨幣進(jìn)行期貨交易的頭寸,因此,組合投資的條件期望和條件方差如式(3)和式(4)所示:

Et-1(Rp,t)=Et-1(Rs,t)+πA,tEt-1(Rf,t),

(3)

(4)

式(4)中,Cov(Rs,t,Rf,t)為現(xiàn)貨市場(chǎng)回報(bào)率和期貨市場(chǎng)回報(bào)率之間的條件協(xié)方差.Antoniou等[5]假設(shè)Rs,t與Rf,t之間的相關(guān)系數(shù)約等于1，這一假設(shè)雖然簡(jiǎn)化了計(jì)算,但是忽視了股指期貨市場(chǎng)與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng),因此,本文放松這一假設(shè),將條件協(xié)方差轉(zhuǎn)換成相關(guān)系數(shù)ρf,s,得到式(5):

(5)

式(5)表明,組合投資的風(fēng)險(xiǎn),不僅與現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)各自的風(fēng)險(xiǎn)相關(guān),也與現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān).將式(3)和式(5)代入式(1)中,利用Et-1(Up,t)最大化的一階條件,求出πA,t的表達(dá)式:

(6)

式(6)為理性交易者進(jìn)行套期保值和投機(jī)交易而持有的最優(yōu)期貨合約頭寸.依據(jù)假設(shè),另一類交易者為追逐趨勢(shì)的正反饋交易者,其特征是依據(jù)過(guò)去的信息進(jìn)行投資決策.鑒于投資回報(bào)率通常不僅滯后一期相關(guān),因此,在正反饋交易模型中引入多期滯后項(xiàng),體現(xiàn)正反饋交易的長(zhǎng)期記憶特征[5].如果正反饋交易者依據(jù)滯后1至l期的信息進(jìn)行決策,則正反饋交易者的期貨合約持有頭寸為

πB,t=φ∑lωlRf,t-l,l=1,2,….

(7)

式中:Rf,t-l為滯后第l期的回報(bào)率;ωl為滯后第l期回報(bào)率的權(quán)重;φ為衡量正反饋交易強(qiáng)度的參數(shù).由于理性交易者和正反饋交易者買賣期貨合約的頭寸之和為0,因此,將式(6)和式(7)代入πA,t+πB,t=0的恒等式中,整理后得到式(8):

(8)

由于投資回報(bào)率的自相關(guān)也可能是由于非同步交易過(guò)程中的市場(chǎng)摩擦所導(dǎo)致的,因此,在式(8)中引入投資回報(bào)率的滯后項(xiàng)(∑lωlRf,t-l)作為控制變量.為了完成參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn),需將數(shù)理模型(8)轉(zhuǎn)化為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型.由于t期投資回報(bào)率可以表示為(t-1)期預(yù)期回報(bào)率加上t期隨機(jī)誤差項(xiàng)μf，t,即Rf,t=Et-1(Rf,t)+μf,t,因此,可以得到計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:

(9)

式中:α0為常數(shù)項(xiàng),α1=2θρf,s,為股指期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡系數(shù).α1越大,說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度越強(qiáng),風(fēng)險(xiǎn)尋求偏好越弱;反之,α1越小,說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度越弱,而風(fēng)險(xiǎn)尋求偏好強(qiáng).α2=2θφ,為股指期貨市場(chǎng)的正反饋交易系數(shù),由于正反饋行情下,投資回報(bào)率表現(xiàn)為顯著的負(fù)序列相關(guān)[3],因此,如果-α2顯著小于0,說(shuō)明股指期貨市場(chǎng)正反饋交易顯著,并且,α2數(shù)值越大,說(shuō)明正反饋交易強(qiáng)度越大.另一方面,α3反映的是市場(chǎng)非同步交易所引致的序列相關(guān),如果α3顯著不為0,說(shuō)明期貨回報(bào)率不僅受正反饋交易的影響,而且與市場(chǎng)非同步交易所產(chǎn)生的摩擦成本相關(guān).

(10)

1.2.2 非對(duì)稱GARCH模型

(11)

(12)

2 計(jì)量檢驗(yàn)

2.1 樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明

2005年1月4日,滬深兩市證券交易所聯(lián)合發(fā)布了滬深300指數(shù),以2004年12月31日為基期,基點(diǎn)為1 000點(diǎn).滬深300指數(shù)以規(guī)模和流動(dòng)性為選樣標(biāo)準(zhǔn),包含了滬深兩市排名前300的股票,能夠綜合反映兩市的大盤走勢(shì).2010年4月16日,中國(guó)金融期貨交易所(中金所)推出了滬深300指數(shù)期貨合約.2015年4月16日,中金所又同時(shí)推出了上證50和中證500指數(shù)期貨合約,但兩個(gè)月后,A股市場(chǎng)經(jīng)歷了暴漲暴跌的行情,因此,中金所針對(duì)股指期貨交易公布了一系列限制措施,其中,2015年9月2日的交易新規(guī)要求單日持倉(cāng)不能超過(guò)10手,股指期貨交易名存實(shí)亡.2017年2月17日、9月18日、2018年12月3日和2019年4月22日,中金所先后4次對(duì)股指期貨進(jìn)行松綁,其中,前3次松綁主要是通過(guò)逐步降低保證金和交易傭金來(lái)降低股指期貨交易成本,直至第4次松綁,股指期貨非套保交易的單日持倉(cāng)限額由50手放松到500手后,股指期貨交易開始顯著增加.因此,本文劃分4個(gè)樣本區(qū)間:股指期貨推出前(2005年1月4日至2010年4月15日)、股指期貨推出后(2010年4月16日至2015年9月1日)、股指期貨限制交易后(2015年9月2日至2019年4月21日)和股指期貨持倉(cāng)松綁后(2019年4月22日至2019年12月31日),利用4個(gè)樣本區(qū)間股票現(xiàn)貨指數(shù)和當(dāng)月連續(xù)期貨指數(shù)的日收盤數(shù)據(jù),進(jìn)行正反饋交易的計(jì)量檢驗(yàn).樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù).

2.2 非對(duì)稱GARCH模型的計(jì)量檢驗(yàn)

表1 非對(duì)稱GARCH模型的計(jì)量檢驗(yàn)

注:*，**，***分別代表在10%，5%和1%的顯著水平下通過(guò)檢驗(yàn).

表1中的結(jié)果顯示:股指期貨推出之前,滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)非對(duì)稱波動(dòng)的系數(shù)(λ3)為0.018 2,且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn);股指期貨推出之后,滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)的λ3為0.00 78,但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),這一結(jié)果說(shuō)明,股指期貨推出后股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的非對(duì)稱波動(dòng)效應(yīng)降低.就市場(chǎng)信息效率而言,股指期貨推出之前,現(xiàn)貨市場(chǎng)新信息沖擊反應(yīng)系數(shù)(λ1)為0.060 6,舊信息沖擊反應(yīng)系數(shù)(λ2)為0.923 2;股指期貨推出之后,現(xiàn)貨市場(chǎng)的λ1為0.049 9,λ2為0.945 3,市場(chǎng)的這一變化說(shuō)明,現(xiàn)貨市場(chǎng)的信息效率并未因股指期貨的推出而提升.另一方面,股指期貨市場(chǎng)的λ1為0.060 1,λ2為0.928 7,這一結(jié)果說(shuō)明,期貨市場(chǎng)對(duì)新信息反應(yīng)更靈敏.這一檢驗(yàn)結(jié)果表明,雖然股指期貨率先對(duì)新信息沖擊發(fā)生反應(yīng),但由于股指期貨市場(chǎng)與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的非同步交易和不充分套利,使新信息不能迅速傳導(dǎo)至現(xiàn)貨市場(chǎng),導(dǎo)致現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)新信息反應(yīng)滯后,簡(jiǎn)而言之,檢驗(yàn)結(jié)果不支持股指期貨提升股票市場(chǎng)信息效率的假設(shè),同時(shí),股指期貨限制交易和持倉(cāng)松綁期間的檢驗(yàn)結(jié)果,也不支持市場(chǎng)信息效率提升的假設(shè).

2.3 正反饋交易模型的計(jì)量檢驗(yàn)

表2中的檢驗(yàn)結(jié)果同時(shí)顯示:股指期貨限制交易后,股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的α1為0.044 0,α2為0.176 6,且均通過(guò)顯著性檢驗(yàn),而股指期貨市場(chǎng)的α1為0.021 7,α2為0.019 8,但均不顯著,這一結(jié)果說(shuō)明,限制措施雖然抑制了期貨市場(chǎng)的正反饋交易,但導(dǎo)致正反饋交易者由股指期貨市場(chǎng)轉(zhuǎn)回到股票現(xiàn)貨市場(chǎng).在股指期貨持倉(cāng)松綁后,股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的α1為0.078 6,α2為0.108 7,而股指期貨市場(chǎng)的α1為0.037 0,α2為0.167 5, 且均通過(guò)顯著性檢驗(yàn).這一結(jié)果說(shuō)明,股指期貨松綁后,部分正反饋交易又由股票現(xiàn)貨市場(chǎng)轉(zhuǎn)移到股指期貨市場(chǎng).另一方面,股指期貨推出后的每一階段,非同步交易相關(guān)系數(shù)(α3)均顯著大于0,這一結(jié)果說(shuō)明,股指期貨市場(chǎng)和股票現(xiàn)貨市場(chǎng)均存在顯著的交易摩擦成本.

表2 正反饋交易模型的計(jì)量檢驗(yàn)

2.4 窗口期的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

如果某一研究基于不同的方法或樣本,檢驗(yàn)結(jié)果具有一致性,則說(shuō)明檢驗(yàn)結(jié)果是穩(wěn)健的.研究股指期貨對(duì)股票市場(chǎng)正反饋交易的影響,不僅要關(guān)注市場(chǎng)的長(zhǎng)期變化,還應(yīng)該關(guān)注短期劇烈波動(dòng)時(shí)期的市場(chǎng)表現(xiàn).國(guó)際市場(chǎng)關(guān)于股指期貨交易高頻數(shù)據(jù)的研究主要集中在“87股災(zāi)”[1,3]和2008年國(guó)際金融危機(jī)期間[6],國(guó)內(nèi)高頻數(shù)據(jù)的研究主要集中在2015年股災(zāi)前后[10-12].2020年爆發(fā)的“新冠肺炎”疫情對(duì)A股市場(chǎng)產(chǎn)生了劇烈沖擊, 2020年1月和3月,A股市場(chǎng)經(jīng)歷了17.8%和15.6%的劇烈下跌.

鑒于正反饋交易模型的普適性,因此,本文選擇2020年1月至3月作為窗口期,進(jìn)行正反饋交易高頻數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn).在期貨合約方面,由于滬深300指數(shù)包含了上證50指數(shù)中的大部分上市公司,而中證500指數(shù)反映的是市場(chǎng)上中小企業(yè)的綜合走勢(shì),與滬深300指數(shù)中的公司顯著不同,因此,本文選擇滬深300和中證500現(xiàn)貨市場(chǎng)與期貨市場(chǎng)的5 min同步高頻數(shù)據(jù).

穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明:股市劇烈波動(dòng)時(shí)期,無(wú)論是滬深300指數(shù),還是中證500指數(shù),期貨市場(chǎng)的正反饋交易系數(shù)α2均高于現(xiàn)貨市場(chǎng)的α2,同時(shí),期貨市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)α1均低于現(xiàn)貨市場(chǎng)的α1,這一結(jié)果與使用日間數(shù)據(jù)的計(jì)量結(jié)果相一致.從不同合約的表現(xiàn)上看,中證500指數(shù)的α2略高于滬深300指數(shù)的α2,同時(shí),中證500指數(shù)的α1略低于滬深300指數(shù)的α1,也就是說(shuō),中證500指數(shù)市場(chǎng)的正反饋交易強(qiáng)度和風(fēng)險(xiǎn)尋求偏好相對(duì)較高,這與中證500指數(shù)的權(quán)重結(jié)構(gòu)分散且現(xiàn)貨市場(chǎng)交易規(guī)模相對(duì)較小密切相關(guān).

檢驗(yàn)結(jié)果同時(shí)揭示,在股市劇烈波動(dòng)期間,股指期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間并未形成顯著的正反饋聯(lián)動(dòng)效應(yīng),這與A股市場(chǎng)對(duì)融券賣出反向套利的嚴(yán)格限制密切相關(guān).

3 結(jié) 論

1) 基于正反饋視角研究股指期貨交易對(duì)股票市場(chǎng)的影響,可以彌補(bǔ)單純基于波動(dòng)變化判斷的局限,因?yàn)?如果股指期貨交易提升了信息進(jìn)入股票市場(chǎng)的渠道和速度,則股票市場(chǎng)的波動(dòng)增大是對(duì)信息流入增加的自然反映,是市場(chǎng)信息效率提升的體現(xiàn);只有股指期貨交易吸引更多的噪聲交易進(jìn)入市場(chǎng),加劇市場(chǎng)“追漲殺跌”的正反饋行情,才會(huì)降低市場(chǎng)的信息效率,并可能引發(fā)股指期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng).

2) 本文計(jì)量檢驗(yàn)表明,股指期貨的推出降低了A股市場(chǎng)的正反饋交易,但原因并不是因?yàn)锳股市場(chǎng)信息效率的提升,而是由于正反饋交易由股票現(xiàn)貨市場(chǎng)轉(zhuǎn)移到股指期貨市場(chǎng).正反饋交易的轉(zhuǎn)移可能源于股指期貨杠桿效應(yīng)的吸引,也可能源于股票現(xiàn)貨市場(chǎng)與股指期貨市場(chǎng)的非同步交易,例如,相對(duì)于現(xiàn)貨市場(chǎng)的“T+1”交易制度,期貨市場(chǎng)的“T+0”交易制度更加靈活,因而吸引正反饋交易者由現(xiàn)貨市場(chǎng)轉(zhuǎn)移到期貨市場(chǎng).本文的計(jì)量檢驗(yàn)還揭示,投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度與正反饋交易強(qiáng)度顯著負(fù)相關(guān),因此,如果股指期貨市場(chǎng)聚集了眾多正反饋交易者,其價(jià)格發(fā)現(xiàn)過(guò)程將充斥著風(fēng)險(xiǎn)尋求偏好.

3) A股市場(chǎng)的做空約束,例如,非套保交易持倉(cāng)限額、融券賣出限制等,雖然可以降低股指期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的正反饋聯(lián)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn),但無(wú)法改變正反饋交易者的風(fēng)險(xiǎn)偏好,同時(shí)也制約了股指期貨套利機(jī)制的有效發(fā)揮.由于正反饋交易強(qiáng)度與市場(chǎng)的信息效率負(fù)相關(guān),因此,相關(guān)的制度安排應(yīng)從波動(dòng)抑制轉(zhuǎn)移到市場(chǎng)信息效率提升.