第一章 理论基础与文献回顾
第一节 理论基础
一 行为金融学理论与股价操纵
行为金融学作为行为经济学的一个分支得以蓬勃发展，主要是它能够对市场中出现的多种异象进行解释。传统的金融学假设投资者具有完全理性，然而随着心理学与金融学交叉研究的不断深入，研究者发现在实际市场中的投资者很难满足经济理性人假设。在行为经济学、行为金融学等新兴学科中，各种情绪、认知、态度的研究使得这些主流经济学忽略的人的属性特征重新被重视，特别是还原真实金融投资市场中投资者身上表现的非理性交易特征，从而有助于理解证券市场无法实现完全有效的根源。[1]行为金融学研究的主要特点是将心理学、社会学、决策理论等其他学科的理论工具引入到实际金融投资研究中，它并非完全抛弃了主流金融理论的观点，而是更加突出了不确定风险条件下投资者非完全理性行为带来的一系列金融后果。[2]行为金融学理论修改了投资者具备完全理性和充分信息的假设，事实上投资者总是存在各种心理偏见和容易受到非理性情绪的干扰，而股价的操纵控制者往往利用噪声交易者的非理性行为达到操纵股价获利的目的。在股价操纵的过程中，操纵者往往充分利用其他投资者心理偏差以达到其获取非法利润的目的。这些心理偏差主要包括：
1.证券投资行为中的处置效应
处置效应是指在实际投资过程中投资者愿意保留亏损的证券资产而倾向于处置盈利的头寸。处置效应不仅存在于美国等成熟资本市场，在中国等新兴市场也广泛存在。实证研究发现我国投资者的处置效应表现得更为突出。[3]从机构投资者和个人投资者比较来看，个人投资者的风险厌恶也表现得更为严重。有很多基于实证研究的成果表明，我国很多个人投资者在面临账户亏损时，及时止损认亏的比例最少，增加投资、降低仓位的操作居中，持股观望、解套出局的比例最高。处置效应的存在与投资者内心的风险厌恶特性密切相关，而其后果是严重制约了个人投资者收益。特别是在操纵过程中，某些操纵者也会利用这种效应来控制盘面，达到顺势操纵的目的。
2.动量效应异象
所谓动量效应是指股票价格的运动并非完全随机的，表现出一段时间的持续上升或下降的走势。[4]实际投资过程中，动量效应的存在往往会发现某个证券或者投资组合，如果前期上涨或者下跌较大时，在下一个期间将会维持这种股价运动趋势，反映在股价趋势上为“强者恒强，弱者恒弱”。动量效应的存在给市场无风险套利的机会。动量效应的实证研究发现，不仅在美国等成熟资本市场中存在，在新兴市场同样存在。
3.“过度自信”心理异象
所谓过度自信是指心理学家通过大量研究发现，在各种决策过程中，人们倾向于高估自己的判断能力，高估成功概率，往往把决策的成功归因于自己的能力，忽视了外在的机会、运气等偶然性因素的影响。[5]投资方面的过度自信对投资者决策有两方面的影响：一方面，如果投资者过度自信，在信息收集方面和信息价值判断会产生问题，投资者可能会过分重视自己所收集到的信息，而忽视了投资对象其他公开与私有信息的收集；另一方面，那些过度自信的投资者在面临各种投资信息处理时，那些会强化他们自信的信息会受到重视，而忽略那些会影响自信心的负面信息，甚至不能或者不愿意承认自己的判断失误，最终会导致处置效应、信息反应过度或者不足、盲目进行大量的追涨杀跌等非理性投资。国内的学者通过统计实证研究后发现，我国个人投资者存在过度交易等现象，这些交易背后的动因在排除了流行性需求、分散风险、合法避税等可能因素后，只能归因于我国个人投资者在决策过程中存在过度自信特征，大量的非理性交易来自于对自己投资能力的过度自信。[6]
4.羊群效应
传统投资理论认为市场中的投资者非理性行为是具有随机性的，不同的投资者非理性偏差是会相互抵消的，最终资产价格会体现资产潜在价值。然而现实市场中的结果是投资者往往以相同的方式偏离，基于席勒的观点，金融资产的价格取决于市场中投资者的主流心态和狂热心理。从机构投资者和个人投资者信息获取来看，众多个人投资者基于成本、能力等限制，在信息资源、渠道方面处于相对弱势地位，而且基于自己的投资知识和能力往往存在诸多偏差，所以他们会出现“搭便车”的学习行为。[7]资本市场中的羊群效应是指投资者在获取或者占有信息不充分的条件下，存在过度模仿他人买卖决策的行为。羊群效应表现为市场中投资者在某一时期同时进入或者退出市场，而不考虑自己所占有的私有信息，依据所谓头羊的交易方向，做出买进或者卖出的决策，导致股票价格非理性上涨或者下跌，股价运动体现出明显的惯性特征。传统的金融投资理论认为，市场上机构投资者扮演着“智钱”（smart money）的角色，他在市场上会成功套利，将资产的定价偏误进行消除。实际上行为理论发现，机构投资者作为投资代理人，也会存在各种外在约束，无法履行市场“智者”的角色。特别是基金管理人在管理投资组合时，他们也会表现出羊群行为，以最大可能地避免自己的投资绩效低于市场平均水平。实证研究发现在我国资本市场中，机构投资者与个人投资者一样，交易存在很强的羊群效应特征。[8]
5.异质预期理论
异质预期理论是行为金融理论的重要组成部分，也是解释市场交易行为的重要分析工具。Barberis和Thaler认为市场中存在三类投资者：第一类投资者认为市场中存在许多乐观的投资者，他们会愿意以更高价格做购入决策，所以第一类投资者会持有证券。第二类投资者是悲观投资者，他们相信未来股价会走低，所以他们担心推迟卖出会带来损失，为了避免损失他们会选择卖出证券。第三类投资者是乐观投资者，预期后续期间股票价格会上涨，所以他们会选择买入证券。虽然三类投资者信息获取都不充分，但是他们对市场的预期会切实地影响资产价格均衡的实现，所以异质预期是投资者决策时需要考虑的重要因素。[9]
在资本市场有效条件下，依据过去的历史信息往往不能正确预测未来的价格运动趋势，只有未来新的信息才能影响未来股价走势。根据资本资产定价模型，各种风险资产及组合的未来回报率往往取决于其本身的系统性风险水平的高低。然而市场异象的存在，说明资本资产定价模型的机理和假设还存在瑕疵。许多学者尝试对有效市场假说做技术上的修正，其中投资者理性和同质预期与真实投资世界差距较大。同质预期又被称为同质信念，其基本含义是指不同的投资者对投资证券的预期收益率、标准差大小以及不同证券之间的协方差具有相同的看法，而且假设投资者回报率服从正态分布。资本资产定价模型对于投资者的同质预期假设有两层潜在条件：一是信息的获取是无成本的，并且传播到达时间是相同的；二是投资者依据获得信息做出决策具有相同的先验信念。从现实来看，免费的信息获取，同时到达是不可能实现的，在所有投资者固有知识存在差异的情况下，先验信念相同也不符合现实。所以，异质预期更符合真实的市场状况。
异质预期理论最早于1977年由美国学者米勒提出，他认为资本资产定价模型和有效市场状态很难解释众多的市场投资异象的主要原因是，假设投资者具有同质预期造成的。[10]他指出不同投资者对同一证券资产的未来收益率期望值以及期望值的方差应该不同（实际上正是由于投资者的投资预期产生分歧才有同时有人买进、有人卖出），而且不同的投资者判断未来证券和风险所依赖的信息和依据不完全相同，所以投资者同质预期很难成立。
投资者的异质预期可以粗略地划分为三个不同的阶段：先验性异质预期形成、异质预期更新和后验性异质预期最终形成。首先，每个投资者都会对投资资产或者组合收益率有一个初始概率判断，即每个投资者形成自己的先验性异质预期，接着根据市场中均衡交易的价格水平，将先验判断与现实市场数据进行对照，同时投资者会充分综合利用自己所掌握的各种信息知识，形成后验预期，完成信念更新过程。在信念更新过程中，投资者的主观预期会受到各种可能因素的作用，所以每个投资主体信念会体现为较大的异质性。
通过研究异质预期在不同投资者中的内在运行机理，Hong和Stein概括出三种方式：第一种方式主要体现为渐进式信息流动。从投资者接受和处理信息过程来看，由于信息搜索能力和获取信息能力存在差异，导致投资者不可能在同一时间得到各种新信息，最早获得新信息的投资者会立刻调整其投资预期，而尚未取得新信息的投资者会继续保持其原有的预期。所以，考虑时间因素的作用，即使在初始状态时投资者拥有完全相同的预期，随着信息的扩散，投资者预期将会出现分化。[11]
第二种方式主要体现为信息处理方面的有限关注。资本市场中每一时刻都有新的信息从不同渠道要不断传递给投资者，而投资者由于自身能力、成本的限制而不可能吸收和处理所有的新信息，从数量上看，只有部分有限信息被投资者获取，从信息关注程度来看，不同的信息类型受到投资者的关注程度会有很大差异。行为金融学研究表明存在过度自信的投资者会容易“过滤”掉那些被认为不重要的投资信息，或者会看轻那些与他们趋势判断相反的负面信息。
第三种方式主要体现为投资者先验的异质性。投资者不同的社会背景会造成投资者历史传统、投资风格、风险偏好等方面很大差异，还有投资者的年龄、性别、教育程度、从事职业也会给投资者带来信息获取与处理能力方面的差异，造成投资者对同一信息处理会有甚至完全不同的投资预期，这种投资者个体先天性的异质性带来了不同的财务投资预期和风险判断取向。
二 噪声交易理论与股价操纵
噪声交易理论虽然还没有构建完整的理论框架，但是在众多学者研究的推动之下已经成为行为金融理论的重要组成部分。噪声概念的提出是伴随着信息经济学的发展而被引入经济问题的研究中，它对于分析资本市场定价均衡过程、刻画现实资本市场交易特征具有重要意义。较早提出“噪声”及“噪声交易”概念的代表性学者主要是Kyle、Black，其中Kyle最初基于投资者流动性需求而提出的噪声交易与现在噪声交易的内涵有很大差异[12]。Ananth Madhavan认为噪声是与投资者在决策时所依赖的信息概念相对，主要涵盖那些用以解释投资市场中无因果关系的大量因素。[13]噪声的存在是资本市场不完美的产物，从来源来看，噪声可能是投资者做出错误决策的信号，也可能是信息交易者（股价操纵者）主动制造出来以误导其他投资者的。那些依赖噪声进行交易的投资者称为噪声交易者，主要与信息交易者相对。早期市场选择理论认为，正因为市场中存在大量的噪声交易才使得市场保持一定的流动性，噪声交易者在资产价格形成中的作用是不重要的，因为他们决策依据错误造成持续亏损，他们迟早会被信息交易者成功套利后亏损而退出市场。这种观点与Friedman的投资者理性观点一致，然而这与Delong、Shleifer、Summers和Waldmann等人的观点相反，以他们四人命名的DSSW模型认为非理性投资者能够在市场中具备持久生存能力和获利能力，不同学者对噪声交易理解的分歧体现了证券资产的价量指标是公司基本面内在属性还是投资者动物理性的外在印象反映。[14]
噪声交易的类型大致可分为三类：信息质量型、代理型、操纵型。[15]根据早期Black的观点以及现实经验性认识，噪声交易者长期亏损的原因往往是由于噪声交易者的信息劣势产生的。DSSW模型将投资者分为两类，一类是噪声交易者，另一类是理性投资者，并通过理论对照分析噪声交易者在资本市场的生存能力。在有效市场中，每个投资者都能够通过获得充分的信息来判断资产价值，股票价格是公司潜在投资价值的折现值。如果说理性假设存在的话，那么金融投资将成为简单的游戏，而现实的投资告诉我们各种基本面风险都将存在，正是因为不同投资者对未来的股价预期存在分歧才会导致市场每天的高额成交量，资产价格每时每刻都在变化。DSSW模型也尝试区别于经典金融学理论，认为噪声交易者虽然也会不断做出投资决策，但是他们依据的信号存在瑕疵（可能是他们自己不可靠的技术分析，也可能是来自于公开媒体的欺骗性信息），所以依据错误的决策信号，必然会导致亏损的财务后果。从噪声交易者的对手来看，市场中的理性投资者往往扮演者套利修正的角色，从而使得偏离基本面的股票资产实现价值回归。从我国A股市场的现实情况来看，噪声交易理论也是能够经得起市场的检验，我国个人投资者中90%以上存在亏损的结果也说明个人投资者在信息获取和分析研究方面确实产生了众多噪声，所以噪声交易者呈现出明显非理性交易特征。[16]
代理型噪声的产生主要是由于各种金融投资活动的专业性和复杂性，因此产生了众多类似于基金、信托等专业资产管理机构。在委托方和代理人之间存在信息不对称和道德风险，如果外在的合同条款不完善或者投资市场环境制度建设滞后会使得代理人产生责任逃避，引发噪声交易。对于因为代理问题而产生的噪声交易主要有Trueman模型和Dow-Gorton模型。[17]Trueman在研究了基金管理者与投资者行为后发现，在没有投资收益必须为正收益的合同约束条件下，基金经理有进行过度交易的动机。实证研究发现基金管理者资产管理能力不仅取决于其获取私有信息的质量，还取决于获取信息的周期频率。在投资者选择基金投资对象时，历史的业绩信息往往带有一定的噪声，因为过去的投资收益率中到底有多少取决于基金经理管理能力本身就是一个很难判断的问题。投资者对于基金总的交易量的观察只能做出自己的推断，特别是如果基金经理进行超过基于获得私有信息水平的交易大多属于噪声交易。Dow James和Gary Gorton提出的Dow-Gorton模型的构造较前者更为复杂一些，主要加入了资产管理者劳动力市场的存在，委托代理方关于资产管理最优的合同关系，证券价格的充分竞争等条件，其中的重要假设是委托者和投资管理者之间存在信息不对称，切合市场交易实际情况，市场中有时“不交易”反而是最好的交易策略，但是委托人无法区分这种“不交易”是代理人基于委托人利益考虑，还是因为代理人偷懒而不尽职。如果委托代理双方契约中未约定“不交易”也能获得管理报酬，这可能会驱使代理人投机性赌博式的交易以博取市场中风险较高、预期不明确的收益，即也产生了类似的过量噪声交易。他们的研究还精细地考虑了减少噪声交易的有效委托条款的设计，但是面对不确定的市场，代理方还是可能会产生逆向选择。
Allen和Gale将操纵型噪声划分为三类：行为型、信息型和交易型。行为型噪声主要通过一些改变目标资产价格的行为实现，信息型主要通过各种虚假信息传播实现，交易型噪声主要与内在价值无关，仅与买卖交易行为相关。[18]对于操纵产生的噪声研究影响较大的主要有Vitale提出相关研究模型。[19]虽然其模型是针对外汇交易市场，但是可以推广到股票市场交易行为中。该模型假设市场中存在各种类型不具备完全相关信息的投机者，噪声交易能够实现调节未来投资预期可能成为操纵者的套利机会。通过两阶段的外汇市场交易模型的推演，投机者能够测算出做市商成功操纵实现套利的概率，从而能够获得超额利润。在交易商的指令流中，理性投资者借助于学习效应能够估计到外汇货币的内在价值波动风险程度，这种能力使得投机者与其他非理性投资者会得到完全不同的投资收益。对于少数内部基于信息型的投机者在未来投资过程中会套利成功，其中最优投机性噪声交易规模取决于交易成本和未来预期收益。在模型研究中，其假设央行的干预政策作为操纵的套利机会如果频发，则操控的可能性会降低，因为货币政策当局能够对市场投机行为进行清理，这意味着在其他交易市场，如果交易商交易连续，市场操纵事件发生概率会降低。最后，如果市场竞争充分，市场投机者基于纯噪声的操纵意愿会下降。
对于噪声交易中知情型套利，Wang演化了Black模型。其假设市场中存在将噪声信号视为交易信息的噪声投资者，发现知情套利者会充分利用其掌握的内部信息与噪声投资者做出相反投资策略，因此市场交易量会被放大，市场流动性会得到激发，但是知情交易会使得价格效率下降。[20]从现实操纵的市场条件看，投资者与投资对象之间存在各种信息的不对称，而上市公司管理层掌握了能够影响股价走势的重要信息，考虑到这种天然的便利，知情人会充分挖掘市场中存在的套利机会，通过利用市场趋势、创造交易概念从而实现成功噪声交易。市场中的各种机构投资者，也会充分利用与上市公司的密切联系，提前掌握内部消息后通过非正规途径发布影响价值判断的各种信息以实现套利，也有机构投资者凭借其雄厚的资金实力对部分股票实现价格操纵。
三 资本资产定价理论与股价操纵
从资本资产定价理论的发展历史来看，先后出现过现金流折现模型（DCFM）、资本资产定价模型（CAPM）、套利定价模型（APM），消费基础的资本资产定价模型（CCAPM）以及行为资产定价模型（BAPM），由于它们各自的理论价值，在全球范围内基本上都被认可。
从财务资产定价角度看，现金流折现模型（DCFM）认为证券资产的价值取决于该证券资产在未来各个时期创造现金流的折现值之和，这具有普遍的现实意义。[21]它应用于现实资产定价主要有两种思路：一种是考虑对模型分母进行折现因子调整，一种是对模型分子进行调整。在两种思路下测算的价格与证券资产的实际价值可能存在较大偏差，主要在于未来时期的现金流预测存在较高不确定性。此外，分母折现比率大小的选择往往是决策者主观估计的结果，会使得资产价值“失之毫厘，谬以千里”。以上两点原因在很大程度上制约其应用的范围。
资本资产定价模型（CAPM）不同于现金流折现模型（DCFM），它由Sharpe于1964年最早提出，其重要的数理意义在于利用均值、方差等变量求出极值的思路，构建了基于各种特定风险下的投资资产可行机会集以及另外一个考虑投资者根据无风险资产和风险资产构造的资产组合，从而将证券的超额回报率与其市场组合的平均回报率联系起来，并利用贝塔值来度量单个证券资产与市场组合风险与收益的关系。[22]但是由于资本资产定价模型（CAPM）是基于信息完全、投资者完全理性、市场的无摩擦性、风险可计量性、投资者为价格接受者等严格的假设前提下，导致其在现实应用中受到诸多困难。
相对于资本资产定价模型（CAPM）苛刻的理论假设，Ross基于证券收益与宏观经济中其他因素的联系提出了套利定价模型（APM）。[23]与单因素资本资产定价模型不同的是，套利定价模型是建立在多因素模式下，设立了一定风险水平下实现的无套利条件资产收益率，此时投资者无法获得超额报酬，当某投资组合的预期回报率与定价出现差额时，就会存在套利机会。通过消除这种套利机会，市场达到新的均衡状态。与资本资产定价模型（CAPM）过度依赖于市场组合预期回报率不同，套利定价模型（APM）克服了市场组合预期回报率难以观测的缺陷，引入了多因素模式，任何与影响证券收益的系统因素高度相关的充分分散化的资产组合均可充当基准资产组合，使得对证券趋势的分析判断更容易实现。
在现实应用中，套利定价模型开发出了三种模型：RAM模型、BARRA模型、BIRR模型。RAM模型是由所罗门公司开发出来的，之所以称为风险归属模型，是因为该模型将关注点集中于那些风险源变量，RAM模型描述宏观经济环境的风险因素主要包括：长短期债券市场收益率、通胀水平、国际汇率、长期宏观经济增长、短周期商业周期。[24]
BARRA模型是由全球投资决策支持工具供应商（MSCI）开发出来的，截至2012年7月MSCI还专门针对中国投资市场推出了BARRA模型第三代中国模型（CNE5）。BARRA模型除关注基本面因素对定价因素影响外，还纳入了包括美元指数、失业率、原油价格、通货膨胀率等在内的宏观变量因子。该模型排除风格因子及市场因子，拓展了基本因素模型。MSCI公司经过40多年的积累，目前已经针对单一国家资本市场开发出修正的定价模型，从而能够更有效地帮助分析人员抓住投资机会。
BIRR模型是由Burmeister、Ibbotson、Roll和Ross四人提出的，不同于前两种模型，它更加关注超预期风险因素对超额投资回报率带来的影响。其中的五种风险分别是信心风险、时间风险、通胀风险、经营周期风险、市场择时风险。[25]信心风险主要反映投资者信心的超预期变化所引发证券投资标的或者投资组合收益率波动，一般通过公司债券和政府公债息差程度来度量。信心风险程度与资产回报率水平呈正相关关系，即当投资者对未来市场投资信心正向增加时，证券资产及组合收益率也会产生正收益，反之亦然。时间风险主要反映投资者对所持有的头寸收益率与到期时间长度的敏感程度。时间风险程度与证券资产及组合的收益一般为正相关关系，一般通过时间到期长度不同的长短期债券回报率来体现差异，长期的债券收益要高于短期的债券回报率，反映了投资者因为到期日时间长短而要求的回报率差异。通胀风险主要关注证券资产及组合收益率受到未预期的通胀水平的影响。从行业投资回报率来看，多数行业资产收益率与通胀率呈负相关关系，奢侈品行业对通胀水平较为敏感，而日常消费等非周期性行业受到通货膨胀的影响较小。经营周期风险主要关注证券资产及组合收益率对未预期的经济增长速度变动的影响。从实际情况看，大多数行业的投资回报率与经济周期风险水平呈正相关关系。当经济开始进入景气周期时，人们会发现周期性较敏感的零售行业投资表现会好于那些对经营周期不敏感公用事业行业。市场择时风险主要反映的是市场指数超额收益中无法解释前四类风险的部分。市场择时风险给证券资产及组合收益率一般带来正向收益，当其他四类宏观因子对潜在收益率影响为零时，市场择时风险与市场指数收益呈正相关关系，影响程度类似于贝塔值的影响。
从以上三类模型的因子变量选择可以看出，它们侧重点各异。RAM模型更加重视商业周期因素对投资组合的解释，BARRA模型主要基于宏观经济环境的目标平衡要求，选取的变量主要关注经济增长、物价稳定、就业充分与国际收支平衡目标。这种重视宏观经济基本面的模型其精确性还依赖于对其资本市场个性化特征的把握。BIRR模型选用的五种风险具有一定的主观色彩，考虑市场择时风险等超预期部分解释证券资产及组合收益率的波动，将各种汇率变化、政策调整、周期变化等通过市场提前反映，从而其模型预测能力也大大提高。
四 信息不对称博弈理论与股价操纵
1944年由冯·诺伊曼和摩根斯顿共同撰写的著作《博弈论与经济行为》标志着系统的博弈理论初步产生，当时的博弈论研究还处于初级阶段，没有形成统一的分析范式与解概念，开展博弈论的研究还主要是一些数学家，研究的内容主要围绕行为主体较少的合作博弈和零和博弈，独立的非合作博弈理论还未形成。博弈论应用研究的一个高潮出现在20世纪50年代初，由于“二战”的原因，博弈论在军事方面的应用使得博弈论研究队伍不断扩展。美国经济学家纳什在1950年提出了均衡点概念，即我们通常所说的纳什均衡。纳什均衡及纳什定理的出现，使得博弈论扩展到非零和博弈领域，最终成为非合作博弈的奠基性成果，对博弈论在经济学中的应用起到了重要推动作用。除了纳什的重要理论贡献外，夏普里提出了合作博弈中“核”一般解概念以及合作博弈中的“夏普里值”，奥曼在1959年提出了“强均衡”概念，从“重复博弈”引出了“民间定理”，使“焦点”概念在社会经济军事各方面得以应用，同时进化博弈理论在生物学方面开始萌芽性的研究。1965年泽尔腾提出了“颤抖手均衡”，并提出用“子博弈完美纳什均衡”对纳什均衡作完美化精练的思想，这对动态博弈的发展具有重要意义。海萨尼在1967—1968年的三篇里程碑式论文奠定了不完全信息博弈理论的基石，其本人因为提出了关于“混合策略”以及“严格纳什均衡”等理论贡献获得了1994年诺贝尔经济学奖。[26]
20世纪八九十年代博弈论开始走向成熟，这一时期“顺推归纳法”“序列均衡”“完美贝叶斯均衡”等概念被提出，博弈论方法受到经济学家的广泛重视，并被当作经济问题分析的核心工具。博弈论应用分析领域涉及产业组织、劳动福利、宏观金融、生态环境，几乎贯穿了所有微观经济学领域。对于博弈论的应用，非合作博弈的重要发展方向是不完全信息博弈，第二个重要发展趋势是合作博弈理论。奥曼和谢林获得了2005年诺贝尔经济学奖，预示着合作博弈理论将得到更大的发展。博弈论的第三个方面是实验博弈论的发展。实验经济学由弗农·史密斯在20世纪40年代提出，主要是基于经济学的微观选择要考虑到决策主体心理、偏好、习惯等因素。现代博弈理论对理性基础和有限理性问题的研究，以及博弈论遇到的各种困难，从实验方法出发得出了很多有价值的研究成果。弗农·史密斯和丹尼尔·卡纳曼于2002年获得了诺贝尔经济学奖预示着实验博弈论的发展也会成为博弈理论的重要领域。第四个发展方向是进化或者演化博弈理论，主要是讲博弈论与生物进化理论相结合，利用生物进化模型研究有限理性情况下的人类行为以及相关社会经济问题。随着社会经济的发展很可能会出现更多新的博弈论研究领域和方向，上述几个方面的交叉融合也可能会出现更多的理论和方法。
一个完整的博弈结构包括四个要素：博弈参与人、可采取的策略、策略的先后顺序、得益参数。按照参与人之间是否有约束力条约划分为合作博弈和非合作博弈，基于竞争的市场环境，非合作博弈强调个体最优所以成为应用重点方向。按照参与人采取的策略是否存在先后顺序，可以将博弈分为静态博弈和动态博弈。根据参与人是否掌握其他的博弈主体效用函数和策略集合的信息分为完全信息博弈和不完全信息博弈。将上述后两种分类再两两综合，可以得出四种博弈类型，分别为：完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、不完全信息静态博弈和不完全信息动态博弈。
随着第三产业的不断兴起，金融服务业在国民经济中的地位越发重要，金融市场规模不断扩张，各种股票、期货、权证、期权等金融产品不断被开发出来。从博弈结构的构成要素来看，金融市场中有各种博弈参与主体，诸如监管层、投资者、上市公司管理层、各种投融资中介组织，甚至每个主体都可以被再细分为若干博弈主体（监管部门按照权力大小有各级监管机构，投资者按照投资规模有机构、散户之分，公司管理层有内部治理不同微观主体）。在每个经济活动中，不同的利益主体都依赖于自己掌握的知识和信息，按照一定的规则或者程序来做出对自己效用最大化的决策。可以说，金融市场是由无数个博弈结构组成的。
从监管层来看，维护资本市场的“三公”原则、保证资本市场健康稳定发展，是其重要职责。然而监管过程中需要权衡的是监管成本投入与监管效率，监管成本的高低和市场治理的效果也是证监会作为监管机构相机抉择的重要内容。股票投资环节，不同的股票给投资带来的价差收益和股票红利充满不确定性，不同的投资者根据自己掌握的信息试图做出对自己最有利的投资决策，然而资本市场零和博弈的特性注定使得一部分投资者的盈利建立在另一部分投资者错误决策的基础上。从投资者的信息环境来看，投资者获得信息质量、付出的成本和潜在收益也是每个投资者需要面对的问题。信息披露环节，作为信息披露主体的上市公司也要权衡其披露质量与加权资本成本之间的关系。所以，每个决策主体都有自己的策略选择集。这些策略受到资本市场各种法规、规章制度的约束，这些规则包括《公司法》《证券法》《基金法》以及各种证券发行、募集、交易、清算政策法规和条例，这些规章制度的存在构成了各种市场决策主体的行为准则。
在证券投资领域，信息对于众多的博弈主体具有十分重要的意义，因为交易者不仅需要这些信息作为分析、决策判断的依据，而且也是预判推测其他行为主体策略的关键依据，所以信息的准确性、时效性往往成为决策成败的关键因素。资本市场内信息在博弈结构中扮演着十分重要的角色，甚至直接决定着各博弈主体最终的得益参数，所以资本市场的信息收集、信息处理和响应能力要求更高。然而资本市场中存在广泛的信息不对称现象，尤金·法玛将证券市场根据价格反映信息的程度分为三类不同状态：弱式有效市场、半强式有效市场和强式有效市场。在弱式有效市场中，证券价格仅仅反映公司过去的、历史的信息；在半强式有效市场中，证券价格反映所有公开信息，私有信息价值不能得到很好的体现；在强式市场中证券价格反映了历史、现在及未来影响证券现金流入的所有公开和私有信息，消除了信息不对称和利用内幕信息套利的可能，一般认为这种市场状态交易效率较高。
从现实证券市场条件来看，完全信息是很难实现的，这种信息的不完全性与证券市场本身存在的不确定性密切相关。从证券市场的内外部环境来看，政治、经济、监管环境瞬息万变，国际非系统性金融风险普遍存在，这些信息对于单个决策主体来说，是非常重要的，但是这些信息并非公开的，而且供给和流动并非连续的、免费的，注定了某个具体博弈环节信息在决策主体间是不完全的。从投资者信息接收与处理过程来看，其对市场信息的获取也是需要花费成本和需要一定的技能，当然其他交易者的交易策略等信息本身就是私有信息很难获取，而且同一时间市场中充斥着各种来源的信息，信息真伪难辨，如果没有掌握足够的专业知识，则很难正确地对各种信息进行加工、辨别与利用。即使是专业的机构投资者，面对着经济系统的非线性世界和情绪难以琢磨的投资群体也很难做出完全正确的投资决策，所以从投资者自身及外部环境来看，证券市场存在的各种博弈是不完全信息博弈。
在不完全信息市场环境中投资者的信息地位也存在显著差异。在庄家机构参与股票操纵过程中，一般庄家机构会利用市场中特殊渠道提前获得那些对投资标的潜在基本面价值有很大影响的诸如资产重组、业绩重大改善等重大利好信息，而很多中小投资者信息获取渠道相对狭窄，往往等这些重大信息公布后才发现投资对象的预期投资价值变化，明显处于滞后弱势地位。在证券交易过程中，拥有资金、信息、技术优势的操纵者会给噪声交易者制造各种困难，使得他们对信息的理解出现偏差，做出误判，从而使操纵者通过这种信息优势地位获得了超额收益，而那些噪声交易者则会在投资过程中因为犯各种错误而遭受损失。从市场整体交易过程来看，信息披露机制和市场交易规则合法性保障不足，导致了证券交易过程中出现各种道德风险与逆向选择，损害了一批中小股东的利益，导致财富分配过程的不合理。
通过以上分析可知，相对于其他商品市场而言，证券市场中也广泛存在各种信息不对称、信息资金垄断优势等现象，而且这些现状会导致证券交易过程中出现虚拟价格扭曲、市场交易效率低下、资源配置不合理、财富流动不合理等现象。回归证券资产定价本源，证券的价格取决于其未来现金流入的贴现值，未来的种种不确定性使得市场交易过程中的信息价值得以放大，在我国现阶段发展还不够成熟的资本市场环境中，信息失灵现象的发生可能更为普遍，造成的负面社会、经济后果也更加严重。从20世纪50年代以来，各种机制设计使得博弈论的理论价值得以彰显，在信息不对称的证券市场，将博弈理论应用到股价操纵过程中，势必会得出有价值的研究结论，为实现市场的规范治理带来可能。
五 市场微观结构理论与股价操纵
定价机制问题是资本市场问题研究的重要内容，随着美国学者德姆塞茨关于“交易成本”论文的发表，标志着市场微观结构理论的诞生。市场微观结构理论的提出，突破以往的资产价格交易的“黑箱”，使得人们再次认识到现实市场中的信息不对称、交易成本的无法忽略、摩擦对资本市场交易质量的提升以及投资者的交易模式产生深远的影响。[27]市场微观结构理论主要研究在确定交易规则下资产交易的过程和结果。在关于交易机制的众多经济理论中，市场微观结构理论分析的是特定交易机制如何影响价格的形成过程。特别是自1987年以来，各种市场危机的产生、流动性缺失下众多学者开始致力于揭示长期被认为是经济学黑箱的价格形成机制，这个问题的研究将有助于理解经济是如何来分配商品和服务的。由于市场微观结构理论以金融市场为基础，这就加深了我们对金融资产回报以及市场有效性过程的理解，特别是对市场数据的隐含信息以及这些信息转化成价格的学习过程。早期的市场微观结构理论侧重于研究供给与需求的随机性，而后期的工作则侧重于价格与市场的信息集成性。
市场微观结构理论对经济学的贡献大致可以分为三个部分：基于交易成本的存货模型、基于信息不对称的信息模型、流动性与交易机制模型。在第一个模型中，以德姆塞茨为代表的研究成果关注于市场买卖价格微观特性，这种构想源自于经济主体行为最优化的假定。这种处理方式有两点好处：首先，价格是由某一具体的人或者机制来决定，研究价格的行为就变成了研究某一具体的人或者机构的行为。瓦尔拉斯均衡的标准逼近和它的发展并没有对均衡价格的形成做出解释，研究微观结构可以使得人们将市场行为看作是单个交易者行为的集合。在决策条件发生变化的条件下，单个交易者有能力预测价格的变化。在存货模型中，各种模型的价差来自于做市商的买家和卖家。对于这一现象的解释从“市场失败”“市场力量”到与交易成本相联系的“代理商风险厌恶”和“引力拉动”理论。这些分歧反映了价格决定问题的多个方面，并且至少从某种程度上表明这些因素都对市场价差有影响。尽管不同的方法存在着一定的差异，但是基于存货模型的研究有一些共性。在存货模型中，特约交易商面对一个复杂的平衡问题，他必须及时调整委托单流入和流出的随机偏差，这些偏差被认为与股票的未来价值无关，但在短期内却决定着市场的行为。从长期来看，假设代理商能够调整其存货头寸和价格，则委托单的随机流入和流出是无关紧要的。结果代理商对价格的影响是暂时的，当委托单流达到平衡时，价格最终将回复到真实水平。在存货模型研究过程中，一个重要的问题就是关于代理商的首选存货头寸。正如有的学者假设，代理商只是进行一系列简单操作，将其存货头寸维持在某一个特定的水平上。如果是这样的，则存货将会是均值复位的，代理商的存货控制将导致证券价格的序列相关性。但是这种理想的存货水平如何并不清楚，同时也不知道改变这种水平的因素。另外，如果假设代理商能够在股票市场中进行投机，那么从长远来看，这种首选水平也未必是稳定的。存货模型研究过程中，对于委托单泊松过程的简化处理，使得研究结论的一般性和通用性不够理想。在实证研究中，由于市场结构和数据来源的差异使得存货模型的检验存在一定的困难。
存货模型分析方法对于研究市场价格行为提供了一些重要的观点，但是该类模型暗含一个这样的假设，买卖价差是由交易成本决定。然而美国学者白之浩认为，信息对价格的影响相对于交易成本来说更为重要。他提出的信息模型从逆向选择理论的角度说明了在没有显性交易成本的竞争市场上的价差是如何产生的。[28]信息模型的分析起源于市场收益和交易收益两个不同的概念。市场收益是指在市场价格上涨的情况下，大部分投资者都能获得的收益，反之市场下跌就是亏损。由于在一段时间后，价格既可能上涨，也可能下跌，人们也许可以期望投资者能够公平竞争并获得一个平均的市场回报率。交易收益是指在一段时间后，信息成本的存在会使得投资者的平均收益要低于市场收益。
产生信息损失的原因在于市场中存在拥有更多信息的交易商，尤其是参与所有交易的做市商，他们知道有些交易商比自己拥有更多的信息。当知情交易商获知股票价位过低时就买进，过高时则卖出。知情交易商还有不进行交易的权利，而不像做市商，总是必须报出一定的价格进行买卖。所以，做市商深知与知情交易商交易时总是会吃亏，为了保持支付能力，他必须用与不知情交易商交易的利润来弥补亏损，而这些理论来自于买卖价差。价差是反映做市商对知情交易商的亏损和对不知情交易商的盈余的一个平衡，这个观点从一个基本的角度对做市行为进行了描述。当然，存货及交易成本无疑是影响价格的因素，但是信息成本也会影响价格。
基于信息成本的概念，美国学者科普兰建立了在部分交易商拥有较多信息情况下做市定价问题的单期模型。他们提出了两个迥然不同的方法来考察买卖价差。[29]第一个方法是假定有一个风险中性的代理商制定买卖价格以使得预期利润最大化；第二个方法是把买卖价格视为由代理商向交易商给出的买入和卖出期权。通过构建模型推导出，做市商能够根据交易商交易的预期盈亏，并可以明确计算，从而影响价差的大小和定位。而且该模型阐述了计算盈亏需要指导的因素：知情和不知情交易商的交易概率、股票的随机行为和交易商的需求弹性。事实上，对弹性的关注是早期Demsetz分析的核心。从该模型得出的最重要结论是，即使是对风险中性的完全竞争市场的代理商，也会产生价差。价差的大小随市场参数的变动而不同，尤其受交易商需求弹性、知情及不知情交易商人数等的影响。然而，只要知情交易概率为正，价差就不会为零。因此，即使不存在风险厌恶、做市商市场力量和存货效应，市场价差仍将存在。当信息不对称时，委托单流的性质对代理商来说不再是外生的，而是交易本身就能传递信息。再者，知情交易商的持续交易本身就至少为不知情的市场参与者推测隐含消息提供了可能，从而交易可能成为信息的“信号”。
在一个竞争市场中，知情机构的交易将反映出其所获的信息，包括他们获知坏信息而卖出或者因为好消息而买进。因此，如果有人想要做市商卖出资产，可能表明交易商得知了坏消息。当然，也可能意味着交易商一无所知而仅仅是出于自身流动性需求做出的。既然做市商无法判明是何种情形，其将基于交易发生的类型来调整其对股价价值的预期来进行自我保护。因此，当做市商接受交易时，其对资产价值的预期发生变化，并由此导致其价格发生变化。经过一段时间之后，知情交易商的交易对市场的影响导致做市商也获知了他们的信息。当获知此信息后，价格收敛于资产预期价值。在此前的研究中，委托单流的外生性和资产价值的不确定性说明，做市商的决策问题本质上就是一段时间内制定价格以平衡风险。最终市场价格反映了这些外生参数以及做市商的偏好或市场力量。但是现在，有能力获取市场信息意味着价格路径不再是独立于资产真实价值的私人信息。定价与内在资产价值的联系意味着将信息引入价格决定的过程是可以实现的。
一般认为，价格行为和市场活力取决于交易机制和买卖方交易意愿的能力。市场流动性被认为是市场行为的一个重要决定因素。尽管现在我们普遍将好的市场性质归功于流动性，但是这种观点并非总是成立。凯恩斯在传统金融学理论中认为人们迷信地认为投资机构将其财富投资于具有流动性的证券是有百利而无一害。这种观点反映了通常投资者对流动性黑暗面的无视。流动性或者说是无成本交易能力，也许对个人有好处，但是同时他允许甚至鼓励投资者离开市场，从而给市场增加了成本。
单个投资者从流动性中获益是不争的事实。流动性好的市场通常被认为能够提供交易但对价格影响较小的市场。从这一角度出发，更好的流动性指标是买卖价差，市场具有较小的价差被认为是最有流动性的。如果价格随着交易量的大小发生变化，那么大额交易的价差可能比小额交易的价差要大得多。另外，有人认为价差并不是在任何情况下都是流动性的有效度量。在流动的市场上，如果不连续地交易，那么至少按照某种频率进行交易而不对价格产生过度影响是可能的。如果交易以后价格发生变动，那么相对于买价和卖价来说，价格的调整将提供一个对交易成本（即非流动性）更加准确的反映。这种关于流动性的观点涉及时间序列维度，明显区别于同价差相联系的截面特性。
市场流动性的高低与市场效率密切相关，市场效率的定义一般集中在交易机制中价格能够最终反映全部信息这一点上。但是，在此前的任一点，如果价格反映了全部公开信息，那么一般来说价格至少是半强有效的。对于知情与非知情可能同时满足该条件，但是价格向完全信息水平移动的速度可能却有很大差异。如果信息的引入速度是重要的，有利于此的因素导致的市场行为并不如所期望的那样明显。另外，价格调整的速度取决于信息性交易的程度，信息性交易越大，引入信息的速度就越快。但是信息收集和信息性交易规模显然取决于这些活动的收益，而这些又转化为不知情交易商的损失。因此，减少不知情交易商交易成本和提高价格有效性两个目标存在冲突。
解决这一问题的方法是从长期角度考察市场效率如何影响社会总收益，对于两者之间的联系是市场微观结构理论研究的重要方向。因为市场效率减少了公司的资本成本，这似乎直接有利于社会总福利的提升。如果市场价格能够更快、更准确地反映资产的真实价值，那么可以认为资本的分配将能够更好地反映其最佳作用。但是我们对最优市场效率的计算方法并不很清楚，因为这取决于不知情交易商的损失和市场参与之间的平衡。同时，市场微观结构理论没有很好地建立市场和经济行为之间的一般均衡关系，因此市场的最优设计还有待于进一步研究。