李 平， 汤怀林， 王张琦， 曾 勇

(电子科技大学经济与管理学院， 成都 611731)

0 引 言

信息不对称导致的逆向选择风险一直是市场微观结构理论研究的热点[1]，其中Easley、Kiefer、O’Hara、Paperman(简称EKOP)于1996年提出的知情交易概率(probability of informed trading，PIN)估计方法成为测度证券市场上信息不对称程度的常用方法[2]. 所谓知情交易概率是指在一段时间内，拥有信息优势的知情交易者(informed trader)提交的订单数量占总委托单数量的比例，用以刻画该段时间内的信息不对称程度. EKOP模型建立在序贯交易模型的基础上，通过求解逐笔买单和卖单混合泊松分布的极大似然函数来估计知情交易概率(计算一段时期内的订单不平衡程度). 此后，各种估计知情交易概率的参数和非参数估计模型陆续出现[3-10]，并且在市场微观结构研究中得到了广泛运用[11-15].其中，Easley等[9]提出的VPIN模型通过计算若干交易量时间段内的交易量不平衡程度来测度知情交易概率，简化了EKOP模型的估计程序.

近年来，国内学者采用EKOP模型测度了中国证券市场中的知情交易概率，并考察了其与买卖价差、流动性以及波动性等微观结构变量之间的关系[16-21].同时，部分学者也提出了改进的EKOP模型[22-24].然而，关于知情交易概率在资产定价方面的研究，国内外现有的实证结果却存在截然不同的结论.Easley等[25]首先将EKOP模型估计得到的PIN值作为风险因子放入Fama-French[26]的三因素定价框架中，发现PIN因子显著为正地影响了证券的预期收益率，即PIN值越大(市场上知情交易者所占的比例越大)，投资……