本文選題：老鼠倉 + 有限理性�。� 參考：《復旦大學》2014年碩士論文

【摘要】：本文在總結(jié)了證券監(jiān)管理論、博弈論等相關文獻的基礎上,通過建立證監(jiān)會(局)和基金經(jīng)理之間的兩個博弈模型,即完全信息靜態(tài)博弈模型和不完全信息動態(tài)博弈模型,研究了監(jiān)管雙方的最優(yōu)博弈策略,分析了“老鼠倉”行為屢禁不止的根本原因,并根據(jù)模型結(jié)果提出相關的政策建議。另外,對已經(jīng)披露詳細信息的“老鼠倉”股票做了定量研究,包括“老鼠倉”股票在做倉期間的價格特征、超額收益率特征以及異常波動特征。本文的主要內(nèi)容如下：一、描述了中國股市、基金行業(yè)的發(fā)展,概括了股市“老鼠倉”交易的基本特征,總結(jié)了就與本論文相關的一些研究領域的文獻,主要包括證券監(jiān)管理論、博弈論、以及“老鼠倉”行為的一些經(jīng)典文獻。二、構(gòu)建了一個假設條件較為寬松的完全信息靜態(tài)博弈模型,將監(jiān)管區(qū)分為積極監(jiān)管(高成本)和消極監(jiān)管(低成本),假設積極監(jiān)管必定能查獲“老鼠倉”,消極監(jiān)管無法查獲“老鼠倉”,并用演化博弈理論去描繪整個博弈過程達到均衡狀態(tài)(或者循環(huán)狀態(tài))。緊接著,收緊模型的假設條件,建立一個更為復雜也更為貼近現(xiàn)實的完全信息靜態(tài)博弈模型。仍舊將監(jiān)管區(qū)分為積極監(jiān)管(高成本)和消極監(jiān)管(低成本),假設積極監(jiān)管能夠查獲“老鼠倉”的概率為α,在消極監(jiān)管下因被檢舉而查獲“老鼠倉”的概率為p,也采用演化博弈理論去描繪整個博弈過程達到均衡狀態(tài)(或者循環(huán)狀態(tài))。三、修正假設條件,構(gòu)建了一個不完全信息的動態(tài)博弈模型。在現(xiàn)實世界里,監(jiān)管雙方的決策一般不是同時發(fā)生的�？偟膩碚f,證監(jiān)會(局)的行動要先于基金經(jīng)理,同時我們認為不同的證監(jiān)會(局)在人員素質(zhì)、技術(shù)水平方面會有較大差距,因此我們將證監(jiān)會(局)區(qū)分為高水平的證監(jiān)會(局)和低水平的證監(jiān)會(局),兩者占比分別為p和1-p。并且假定高水平的證監(jiān)會(局)在選擇擇積極監(jiān)管策略時一定可以查獲基金經(jīng)理的“老鼠倉”；高水平的證監(jiān)會(局)在選擇消極監(jiān)管策略時以α的概率查獲基金經(jīng)理的老鼠倉；低水平的證監(jiān)會(局)在選擇積極監(jiān)管策略時以β的概率查獲基金經(jīng)理的老鼠倉；低水平的證監(jiān)會(局)在選擇消極監(jiān)管策略時無法查獲基金經(jīng)理的老鼠倉。在上述假設下,根據(jù)參數(shù)的大小不同,我們分情況討論了8種不同的博弈結(jié)果。四、對中國證券市場“老鼠倉”交易進行實證檢驗：我們選取了24個披露的“老鼠倉”樣本股票,從三個角度做了實證檢驗：第一,價格特征檢驗,我們將買入“老鼠倉”股票前的第15天開始到賣出“老鼠倉”股票后的15天這一期間定義為做倉期間,并將此期間前后兩個相同時長的期間作為參照,檢驗了他們在均值,方差,正態(tài)性假設等特征；第二,超額收益率特征檢驗,我們采用事件研究法,將買入“老鼠倉”股票的時點定義為事件窗口,計算了事件窗口前后30日每只樣本股票的超常收益率AR、24只樣本股票的平均超常收益率AAR、以及24只樣本累股票計超常收益率CAR；第三,我們剔除做倉時間過短的8只股票,對剩余的16只股票做GARCH模型檢驗,得到16只樣本股票的條件方差,以檢驗樣本股票在做倉期間的異常波動。
[Abstract]:On the basis of summarizing the relevant documents such as securities supervision theory , game theory and so on , the paper studies the optimal game strategy of the stock market and fund industry by establishing two game models between the CSRC and the fund manager . It also divides the supervision area into active supervision ( high cost ) and negative regulation ( low cost ) .
A high level of SFC ( Bureau ) , when choosing a negative regulatory strategy , receives the fund manager ' s rat bin with a probability of alpha .
a low level of SFC ( Bureau ) , when selecting a positive regulatory strategy , receives the fund manager ' s mouse bin at a beta probability ;
Under the above assumptions , we have discussed eight different game results on the assumption that the size of the parameters is different according to the size of the parameters .
Secondly , we use the event research method to define the time point of buying the stock of the " rat bin " as the event window , and calculate the average rate of return of the stock of each sample of 30 days before and after the event window , the average super - normal yield of 24 sample shares , and the super - constant rate of return CAR of 24 samples .
Thirdly , we reject the eight stocks that are short of warehouse time , and then test the remaining 16 stocks to obtain the conditional variance of the stock of 16 samples , so as to check the abnormal fluctuation of the sample stock during the warehouse .

【學位授予單位】：復旦大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F832.51;F224.32

【參考文獻】

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本文編號：1882626