我国证券市场是新兴的证券市场,在市场结构和运行机制上有其自身的特殊性。我国股票市场的这些特殊现象意味着在市场中必然存在着严重的信息不对称,信息不对称必然将导致流动性投资者和私有信息拥有者的逆向选择问题,因此,对我国股市的各方面的研究都应该建立在信息不对称这一重要前提下。本文立足于证券市场信息不对称这一事实,从理论和实证两个方面研究了我国证券市场在非对称信息条件下的价格行为特征,以及交易量和价格行为之间的相互关系。1、本文对我国股市的价格波动行为的整体特征进行详细的研究,并与国际上新兴和成熟市场的波动性进行了比较。实证检验结果表明我国股市存在着显著的波动性集群效应,波动的持续性非常高,并且波动性存在独特的负的非对称特征。通过与新兴和成熟市场波动性的对比研究,表明在新兴证券市场中存在着更大的市场风险,而且当前影响波动性各种信息在新兴市场中并不能更好的用来对资产未来的回报进行预测。2、本文采用上海股市5分钟高频数据实证研究了我国证券市场价格波动行为的日内变化特征。结果表明我国股市价格波动行为呈现出显著的“U”型日内模式,这种“U”型的模式是隔夜信息向市场传导过程中市场消化和理解过程具体外在的表现。3、本文引入了在非对称信息条件下进行证券日内价格发现的结构模型,利用日内分笔交易高频数据进行研究。研究结论表明公开信息、非对称信息和流动性成本所单独引起的价格波动在整个交易日中都呈现出“U”或者“L”型的变化模式,在小盘股中由于非对称信息所导致的价格波动几乎是大盘股的5倍左右。另外,无论是大盘股还是小盘股,影响它们价格波动性比例最大的因素仍然是公开信息,而并不是非对称信息。4、本文在简化的假设条件下研究了非对称信息交易量模型。模型得出,资产价格波动性和交易量正相关,交易量将影响价格变化方差,条件方差的演化类似于传统GARCH模型。实证研究表明交易量是信息的很好的代理变量,交易量确实影响回报的方差,这从实证的角度证明了本文的非对称信息条件下的量价关系理论模型的正确性。