2010年4月16日首批四个沪深300股票指数期货合约在中国金融期货交易所正式挂牌交易,它们的推出标志着我国股指期货市场的正式建立,结束了我国资本市场长期只有现货没有期货的时代,对于完善我国资本市场的结构,提高我国资本市场效率和质量具有重大的意义。股指期货从开始到现在历经不到两年的时间,但发展势头迅猛,市场规模不断扩大。2011年度股指期货总成交量达5000多万手,总成交额达43.76万亿人民币。在股指期货快速发展的同时,我们也应该看到无论在实践还是理论上对股指期货市场的微观结构特征讨论涉及较少,没有在交易机制、参与者行为策略等微观层面来探讨股指期货价格的形成过程,没有从根本上解决制约我国股指期货市场健康发展的微观结构作用机制问题。这些对股指期货市场运行效率的发挥和股指期货市场风险转移,价格发现,资源配置等功能的实现是十分不利的。因而有必要对股指期货市场微观结构特征进行深入的分析,深化对市场作用机制和原理的认识,从而为我国股指期货市场交易机制的完善、风险的控制及监管的健全提供强有力的理论支撑。金融市场微观结构理论(Theory of Financial Market Microstructure)是近40年来金融经济学的一次开创性发展。传统的金融市场研究把金融资产价格作为一个宏观变量加以考察,而市场微观结构理论突破了这一传统的金融市场研究视角,指出金融资产价格的形成是由经济主体的行为和市场的交易机制共同来决定的,首次将市场微观结构中的交易机制引入到金融资产价格形成过程当中,成为了现代金融学研究的前沿领域之一。特别是随着金融市场的不断创新、衍生金融产品的涌现和电子化交易的迅速发展,引起了学界对金融市场微观结构研究的浓厚兴趣,人们逐渐从市场交易机制等微观层次上来考察金融资产价格的形成过程。因而金融市场微观结构理论被认为是近40年来金融经济学最富有开创性的发展,是现代金融学一个重要的新兴分支。买卖价差理论是金融市场微观结构理论的重要组成部分,买卖价差理论通过对买卖价差及其成分的影响因素、变动特征的研究来揭示交易机制在资产价格形成过程中的作用。自Demsets(1986)第一个提出买卖价差模型之后,买卖价差的研究经历了两个时期形成了两种模型即早期的存货模型和后来的信息模型。存货模型就是基于报价驱动市场以做市商的存货成本为基础,研究买卖价差和做市商存货成本之间的关系,认为存货成本引起买卖价差。但存货模型对市场价格行为的解释能力不足,其解释与现实市场的状况存在较大的偏差。后来随着信息经济学和博弈论的兴起,具有更强解释能力的信息模型开始成为解释买卖价差等市场价格行为的主流。与存货模型相比,信息模型集中研究不均衡信息对市场价格的影响,分析信息和价格间的动态关系。并认为无论是没有摩擦的完全竞争市场还是存在唯一垄断做市商的垄断市场,由信息的非对称性所导致的信息成本(逆向选择成本)都足以引起买卖价差。其基本假设是：如果某些交易者对某个资产的内在价值掌握了更多的信息,那么他们的交易行为就会揭示出该资产的内在价值,并影响价格行为。信息模型的长处在于：第一,考察了市场中信息传递和价格的动态调整过程。第二、解释了知情和未知情交易者的交易策略。因而,信息模型成为解释买卖价差等市场价格行为的主流。由于不同的模型对买卖价差的形成原因解释不同,所以学界开始对买卖价差的成分进行了深入的研究,发展出了许多不同的买卖价差分解模型,这些价差分解模型主要可以分成两类：第一类是基于协方差的模型,其基本思想是：价差中的不同成分对时间序列上报价价格和交易价格的波动产生的影响是不同的,存货持有成本会引起报价价格及交易价格的暂时性波动,同时指令处理成本会引起交易价格的暂时性波动,因此交易价格和报价价格存在时间序列上的负相关,而逆向选择成本对价格拥有持久性的影响,不会引起交易价格时间序列的负相关,同时逆向选择成本和指令处理成本不会引起报价价格的序列负相关,因而买卖价差的成分可以由序列协方差得出；另一类是基于交易指示变量的模型。其基本思想是：注重分析交易者交易行为的动机。认为做市商买卖报价的设置与交易指令流密切相关。当做市商接受买入指令时就会提高买卖报价而接受卖出指令时会降低买卖报价。其基本的做法是用Qt作为交易指示量(虚拟变量)表征交易的发起方向,当交易是由买方发起时,Qt=+1,当交易是由卖方发起时,则Qt=-1。然后将它与证券价格的变化和交易规模联系起来推算买卖价差的成分。自此之后,学界开始在价差分解模型的基础上研究买卖价差及其成分的变动模式以及它们对金融资产价格形成过程的影响,以此来揭示金融市场的微观结构特征。我国对金融市场微观结构的研究起步比较晚,1999年才开始对金融市场微观结构理论和实践有了较为全面和系统的梳理。目前,理论研究处于探索阶段,实证研究也才刚刚起步,且研究多集中于股票市场。正是基于我国股指期货市场的当前状况和微观市场结构理论的发展。本文以股指期货为研究对象。通过对股指期货买卖价差的研究来揭示股指期货市场的交易机制在价格形成过程中的作用,探寻股指期货市场微观结构特征。在数据的选取上,本文选取2011年10月至2011年12月股指期货的分笔高频数据,数据均来源于国泰安股指期货高频数据库。由于在同一时间有多个不同月份的股指期货合约在交易,为了保证股指期货合约价格的连续性,本文按照以下原则来构造连续期货合约,以便产生一个连续的期货价格序列：即选取最近期月份期货合约每天的分笔数据作为代表,在最近期期货合约进入交割月后,选择下一个最近期月份的期货合约作为代表,这样做的目的是为了克服期货合约交割月交易量较小,价格波动不稳定的缺点。经过处理后,共计1,114,793条分笔记录。在内容上,本文由表及里基于买卖价差从以下几个方面分析了我国股指期货市场的微观结构特征第一、运用相关性检验和OLS回归分析方法分析了买卖价差的影响因素。以探寻买卖价差与其他市场变量间的关系。第二、研究了买卖价差的日内变动模式,解释买卖价差在一个相对短暂的交易时段内连续变化的特征和规律。第三、运用DNR模型对买卖价差成分进行分解。估计我国股指期货市场买卖价差各个组成成分的比重。第四、研究买卖价差成分的日内变动模式,从更加微观的角度揭示买卖价差的运动特征及其对价格形成过程的影响。通过对以上几个方面的研究和实证分析,综合前人的研究成果,本文得出了如下的结论：第一、股指期货市场买卖价差受价格(指数)、持仓量和增仓量的影响显著。股指期货的流动性越好时,买卖价差越小。第二、由于信息在隔夜及午间不交易时间聚集,买卖价差的在日内呈现早市“U”型,午市“L”型的变动模式。第三、在股指期货市场上,逆向选择成分在(隐含)价差中的比重约为20%左右。在价差成分和交易指令规模关系的上存在着交易指令规模越大逆向选择成本越高的特征,指令处理成本不具有规模经济特征。第四、在价差成分的日内模式方面,逆向选择成本的日内模式与买卖价差的日内模式基本一致,同样是受隔夜和午间不交易时间信息聚集的影响,呈现早市“U”型,午市呈倒“L”型的日内模式。而指令处理成本的日内变动特征不是很明显。本文与当前文献相比较,主要的创新之处体现在三个方面：一是系统的研究了股指期货市场买卖价差的影响因素,揭示了买卖价差的日内变动模式；是首次将DNR模型应用于我国股指期货市场,分析股指期货市场的买卖价差成分,以便我们更好的了解股指期货市场的微观结构特征,为股指期货市场投资者的投资决策及市场交易体制机制的完善提供实证数据；三是分析了买卖价差成分的日内变动模式。在前面对买卖价差进行分解的基础上,进一步深入的研究了买卖价差成分的日内变动特征,并对变动模式的成因做了解释。不足之处在于：(1)把报价价差作为买卖价差的代理指标,因此存在一定的代理误差；(2)没有测算指令驱动市场上的买卖价差是否存在存货成本。因为根据Frank. de Jong等人(1995)的研究,认为在指令驱动市场上,存货控制理论也是适用,指令驱动市场也可能存在存货成本,而本文仅将买卖价差分解为逆向选择成本和指令处理成本。这些不足也是今后进一步研究的方向。