四、 有效市场的定价规则
我们虽然对定价规则进行改变，但是并没有改变其有效市场的内涵。因为从信息有效的定义看，修改过的定价规则仍然反映了影响价格的历史信息，仍然是一种“弱式有效”。
但是从均衡存在的要求来看，资产的定价并不一定要与资产的真实价值一致。这可以看做是对目前国有股减持过程中国有股定价以净资产值为基础这一观点的反证。
五、 未知情交易者行为对均衡的影响
未知情交易者对均衡影响的分析结果与Kyle（1985）的分析是一致的。
第一， 市场深度是未知情交易者交易数量方差的增函数，当未知情交易者的交易数量
2增加，市场深度增加，其交易量增加一倍，市场深度增加一增加，方差?u倍；
第二， 知情交易者的交易量是未知情交易者交易量方差的增函数，当未知情交易者的
交易数量增加一倍，知情交易者的交易量也增加一倍。原因是未知情交易交易量的增加可以为知情交易者提供更多的掩护，从而使他们可以更长久的保持信息优势；
第三， 知情交易者的利润函数是未知情交易者交易数量方差的增函数。当未知情交易
2增加，利润增加，其交易量增加一倍，市场深度者的交易数量增加，方差?u增加一倍；
第四， 市场的均衡价格不受未知情交易者交易数量变动的影响。
第五部分 进一步的研究方向
这篇文章的目是为了今后研究我国国有股减持问题提供一个金融市场微观结构方面的理论基础。但是分析清楚我国目前国有股减持的环境也是十分重要的。下面，对我国股票市场的微观结构做一个简单的介绍。
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在理论上，证券市场是市场竞争机制的典型范例，其价格形成与古典瓦尔拉斯大致相似。集合竞价就是采用了瓦尔拉斯竞价的原理，通过对投资者的指令进行周期性的竞价，决定买卖双方的供求曲线和交易价格。与集合竞价有所不同，其他价格形成机制是在交易时间段内持续进行的，其中做市商（又称为报价驱动，Quote-driven）制度由一名或多名做市商负责提供买卖双方报价，投资者的买卖指令会传递至做市商处并与之交易；连续竞价（又称为指令驱动，Order-driven）则对投资者的买卖指令进行直接配对交易，买卖指令的流量是推动市场运行和价格形成的根本动力。
我国证券市场的交易机制可以从下面两点进行考察：
第一，开市前集合竞价：在每一交易日上午9：15—9：25内，由投资者按照自己所能接受的价格自由的进行买卖申报，然后由电脑自动撮合系统进行匹配，产生一个交易价格，该成交价格即被确定为开盘价格。第二，上海证券交易所以集合竞价方式开盘，但在开盘以后就转换到连续的拍卖市场，即连续的指令驱动系统。指令驱动系统是指：投资者提交指令并等待在拍卖过程中执行指令，系统中不存在做市商，投资者在提交指令时，价格还没有确定。指令驱动系统可以分为连续系统和定期系统。连续的指令驱动系统也被称作连续拍卖，投资者提交指令并等待马上由交易所场内的经济商执行，或者指令本身是针对公开投资者或自营商已提交的限价指令而提交的。由于指令是在到达后就执行的，因此该系统是连续的，但是价格市在拍卖中形成的，即价格是由多边竞价决定的。因此，在上海证券交易所的现有交易机制中是不存在做市商的。 我国股市交易结构的有下面几大特点：
一是交易活跃，换手率高，我国证券市场是一个投资者结构以散户为主的新兴市场，且以短线买卖为主，市场交易相当活跃；二是交易笔数巨大，每笔交易金额较小；三是小盘股交易更为活跃；四是买卖差价相对较小。
我国股票市场的微观结构和交易特点，为下一步的研究工作作出了提示。首先，在我国股市的微观结构中不存在做市商；其次，我国股市投机气氛浓厚，“羊群行为”突出，因此假定散户以资产的流动性为目的进行交易是不适合的。再次，在本文的模型中，未知情交易者对股票市场的影响是间接的，信息是真实的。而在我国，股票市场的庄家炒作，制造假信息的案例屡见不鲜。因此，我们除了要考虑不流通股存在对均衡的影响之外，在分析我国股市的问题时，以上几点是必须在我们的模型中改进的。
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附 录
附录一：单期拍卖均衡的证明
由于我们这里只考虑线性均衡，线性均衡的含义是指：做市商的定价函数是总的交易指令的线性函数；知情交易者的交易指令是资产真实价值的线性函数，因此我们假设：
P(x?u)????(x?u)
X(v)????v
设知情交易者的预期利润函数为：
E[vg(?)?p)]x
将（1）和（2）式代入（3）式得到：
E[vg(?)?p)]x?E{[vg(?)????(x?u)]x}?(vg(?)????x)x?E(?u)x?(vg(?)????x)x知情交易者的预期利润最大化：
max(vg(?)????x)x
xF.O.C. vg(?)???2?x?0
得到：x?v2?g(?)??2?，由此推出： ????2?
和??12?g(?)
根据定价规则：
P(x?u)=?E{v|x?u}
设??(vpx?u)，E??(0???p) 0?Var(?)??????11?12???0???????02221?22?????0?u???? 0??根据期望效用公式，得到：
E{v|x?u}=Ev+??112?22(x?u????p0)
（10）式代入（9）式并与（1）式联立，推出：
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（1） （2）
（3）
（4）
（5） （6）
（7）
（8）
（9）
（10）
???(x?u)=?p0+
??0?????2u2[(x?u)?(???0p)]
0 （11）
对应项相等，得到：
????0????2u2?
0 （12）
（12）式与（8）式联立 ，得到：
2g(?)?u ??[?]
2??g(?)?02g(?)?u1??g(?)[?] 22??g(?)?0?1/21/2 （13）
（14）
根据最大值存在的二阶条件：??0，所以上述开方取正值。并且，要使参数值表达式有意义，当且仅当2??g(?)?0，从而得到1?g(?)?2?。
（12）式代入（11）式化简后得到：???p0+
??0?[?(???0?2u???
2p)]，求解结果为：
0??(2??g(?))p0
（15）
进一步，该结果代入（7）式得到：
????2?2g(?)?u??[]()p 2??g(?)?00?1/21/2 （16）
（16）和（13）式代入（2）式，得到：
X(v)????v?[g(?)?]2??g(?)?02?u1/2[v?2??g(?)g(?)p]
0 （17）
（15）、（14）和（17）式代入（4）式，得到： E[vg(?)?p)]x?(vg(?)????x)x2??g(?)g(?)1?g(?)[p0]?][v?2g(?)2??g(?)?02?u1/22 （18）
从（17）式可知， ??x?u??(v?2??g(?)g(?)p)?u
0 （19）
因为，x和u都服从正态分布，经过计算可以推出：
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Z??2??g(?)??g(?)p0?v?u/??N(p,?0??u/?)202 （20）
（21）
p1??E(v|x?u)??E(v|Z)
根据连续分布随机变量的贝叶斯更新规则，可知（21）式中定义的验后均值为：2
p1??p/?1/?00?Z(?/?u)22?0?/?222u?[2??g(?)]p??(x?u)
0 （22）
用同样的方法可以得到：
?1?(1/?0??/??12?2??g(?)??0 u)2? （23）
说明：上述计算过程中包含了线性均衡的存在性和唯一性。因为最大化只存在一个最优的线性解。
附录二：一期拍卖结果关于?的比较静态分析
关于?的比较静态分析: （1）
??： ??（14）式对?微分，得到： ??1??(??22u?1/2?0)?{g'(?)[2??g(?)][g(?)][??g(?)]}?1/2?1/2
2
连续随机变量的贝叶斯更新法则：Maureen O’Hara, Market Microstructure Theory. 81-84
由于很多微观结构合理性预期的模型都使用了正态分布，这里只考虑随机变量服从正态分布的情况。假设参数u的密度函数为：g(u)；在给定u的条件下，另外一个独立的随机变量x的概率密度函数是：f(x|u)，那么给定x的条件下，u的后验概率密度为：
g(u|x)?g(u)f(x|u)?f(x|u)g(u)du
22例如：g(u)是 N?(m,?u)，f(x|u)是N?(u,?x)，则g(u|x)服从
?m/2?x/2?2x,21uN??2??1/?u?1/?x1/?u?1/???。 2?x?我们可以看到：第一、后验概率仍然服从正态分布；第二、如果我们定义方差的倒数叫做精确
度，那么后验概率中的方差就是精确度之和的倒数，这就为计算后验概率提供了一个简便的方法。第三、假设T个独立同分布的随机变量x1,?xT，则给定x1,?xT的条件下，u的验后概率
2?m/2??T/1?ut?1xt?xg(u|x1,?xT)是N?,222?1/?u?T/?x1/?u?T/????。当T趋于无穷时，根据强大数定律，上2?x?述方差趋于零。
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