上证联合研究计划第8期 Shanghai Stock Exchange Joint Research Program，2003 收盘价格操纵和收盘价格决定机制研究 closing price manipulation and closing price mechanism design 上海交通大学-上海财经大学联合课题组 ： 课题负责人：费方域 孙培源 课题组成员：刘凤元 陈启欢 郭剑光 敬志勇 范利民 课题研究协调人：施东晖
目 录 摘要……………………..……………………………………………………………3 第一章 研究意义……………………………………………………………………..5 第二章 上海股市收盘前股价行为特征……………………………………………..7 文献综述………………………………………………………………………………7 制度背景与数据说明…………………………………………………………………8 中国股市收盘前股价行为特征………………………………………………………9 描述性统计……………………………………………………………………….9 收益率在日内不同时段的分时特征……………………………………10 波动性在日内不同时段的分时特征……………………………………11 流动性在日内不同时段的分时特征……………………………………11 回归分析…………………………………………………………………….…..15 本章结论……………………………………………………………………………..16 第三章 收盘价格的操纵现象研究………………………………………………... 17 市场价格操纵的理论分析…………………………………………………………17 窗饰效应的实证研究与国际比较…………………………………………………19 窗饰效应的定义………………………………………………………………19 样本说明………………………………………………………………………20 上海股市的实证研究…………………………………………………………20 描述性统计…………………………………………………………….20 不同月份的窗饰效应比较…………………………………………….21 窗饰效应的股票集中程度…………………………………………….22 窗饰效应与证券流动性……………………………………………….23 窗饰效应现象的国际比较…………………………………………….23 窗饰效应的总结………………………………………………………………26 1
第四章 上海证券市场收盘价格改革效果分析……………………………………27 交易机制改革与市场质量…………………………………………………………27 收盘机制改变前后收盘阶段股价行为特征分析…………………………………28 收益率的变化………………………………………………………………28 波动性的变化………………………………………………………………30 流动性的变化………………………………………………………………31 收盘价格决定机制改革对市场质量影响的实证分析……………………………34 个股-市场同步性法…………………………………………………………34 法……………………………………………………………………35 市场效率系数(MEC)法…………………………………………………….36 相对收益率分散度法………………………………………………………36 Delay法…………………………………………………………………….37 收益率变动法………………………………………………………………38 实证研究结果………………………………………………………………………38 本章结论……………………………………………………………………………41 第五章 收盘交易机制的国际比较：特点、趋势与启示…………………………42 收盘价格的主要决定方式…………………………………………………………42 各种收盘方式的比较………………………………………………………………46 国外收盘价格决定机制改革的效果………………………………………………47 韩国证券交易所的收盘价格改革…………………………………………47 泰国证券交易所的收盘价格改革…………………………………………48 收盘价决定方式的发展趋势………………………………………………………49 第六章 结论与政策建议……………………………………………………………50 参考文献……………………………………………………………………………..52 附录1：文中出现的一些图形的实际计算结果……………………………………56 附录2：国外主要证券交易所的收盘机制简介……………………………………61 2
摘 要 证券交易制度的核心是市场的微观结构，即使投资者的潜在需求转化为实际的交易过程。在微观结构理论看来，投资者的交易行为只有在一定的交易运作效率下才能转化为有效的价格信号。由于收盘价格的特殊意义和广泛使用，使得众多市场投资机构或投资者存在人为操纵收盘价格的动机。因此，收盘价格的决定机制是证券市场交易机制设计中的一个方面。如何设计能够充分体现收盘价定价效率和促进市场质量的收盘价格决定机制对证券交易所非常重要。 本文利用上海证券市场的日内高频数据，详细研究了上海股市收盘价格的若干问题。本文研究的主要问题和结论是： （1）上海证券市场收盘前股价行为特征 从收益率角度看，股票在收盘前有显著为正的收益率，价格在收盘前的较短时段内显著上升；从波动性角度看，收盘前价格波动性较前面的交易时间显著增加；从流动性角度看，收盘前交易非常活跃，交易量为日内最大，除了深度指标略有下降外，大部分流动性指标都显示收盘前有良好的流动性，每笔交易金额也显著变大；回归分析表明，收盘阶段在解释一天的收益率上特别重要，其重要性超过日内其他时间。 （2）上海证券市场收盘价格的窗饰效应与国际比较 平均看来，在上海证券市场，与非月末交易日相比，每个月的最后一个交易日更容易发生窗饰效应，而且股票在最后的交易时间内上涨的幅度要大于非月末交易日的上涨幅度。7月份和12月份的最后一个交易日出现大量异常的收盘价格上升的窗饰效应，而8月份与其他月份相比，在非月末交易日出现更多的窗饰效应现象。同国际上其他市场进行的比较表明，从窗饰效应发生的频率和发生时价格变动情况看，上海股市窗饰效应发生的频率比较高，但窗饰效应发生时股票价格的上升不是特别大。 （3）上海证券交易所将原来的连续竞价过程中最后的单笔交易价格作为该日收盘价变为该日最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式提高了收盘价的定价效率，改善了市场质量。 对上海市场2001年12月1日前后的日内高频交易数据的实证分析表明，个股-市场同步性法、收益率变动法和残差平方和法显著支持上海市场收盘价从最 3
后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式提高了定价效率，促进了市场2质量的假设，调整R法有一定的支持，但不太显著。而市场效率系数法则不支持市场质量提高的假设。综合所有结果，我们认为上海证券交易所的收盘价改为最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式提高了定价效率和市场质量。 （4）对国际上主要证券交易所的收盘交易机制特点、趋势进行了研究，就收盘价格决定方式的发展趋势进行了分析。 从最近几年国外交易所更改收盘价格决定方式的统计看，目前主要证券交易所收盘价格决定方式有从最后一笔逐笔交易价格逐步改为集合竞价的趋势，而也有不少证券交易所改为采用加权平均方式。这反映了人们逐渐认同了集合竞价方式在避免收盘价被操纵，维持收盘价的稳定性、连续性和代表性上的优势，同时单笔交易价格方式有被逐步淘汰的趋势。 收盘价的重要性和市场交易的公平性要求交易所不断检讨和审视现有的决定方式。根据《上海、深圳证券交易所交易规则》，我国沪深两市当前的收盘价决定方式为“证券的收盘价为当日该证券最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价（含最后一笔交易）。 当日无成交的，以前收盘价为当日收盘价。 我们的实证研究发现，收盘前最后阶段对股票的日收益率影响非常大，因此建议交易所加强对收盘前15分钟交易时段的实时监控，防止收盘价受到人为因素的操纵。同时根据本文的实证研究结果和对国际上主要证券交易所收盘价格改革的历程，交易所可考虑采用集合竞价方式确定每日收盘价格。集合竞价能够有效降低收盘价格被操纵的可能性，避免收盘时价格剧烈波动以维持股价的连续性和稳定性，同时还可以增加收盘价的代表性，避免小额买卖交易行为的影响。 关键词： 市场微观结构 交易机制 收盘价格设计 操纵 窗饰效应 4
1研究意义 证券市场的基本作用是通过证券交易促进资源的有效配置。发达有效的证券市场可以使企业能以较低的成本在发行市场筹集资金，更好的发挥其筹资和优化资源配置的功能。在以往对证券市场及资产定价理论的研究中，绝大多数研究都把交易机制作为外生变量，认为交易机制在整个价格形成中无关紧要。但是，随着最近几年市场微观结构理论的兴起，众多研究表明交易机制对于市场流动性，波动性，透明性，有效性都会产生影响，交易机制的科学，合理和有序将极大地促进市场的规模发展和功能深化。证券交易制度的核心是证券交易市场的微观结构，即使投资者的潜在需求转化为实际的交易过程（Madhavan，2000）。在微观结构理论看来，投资者的交易行为只有在一定的交易运作效率下才能转化为有效的价格信号。 与欧美成熟证券市场自然演进的发展过程有所不同，中国股票市场是在政府积极推动下，通过上市公司和投资者在数量和空间上的拓展，迅速地实现了市场规模的扩大。在上市公司质量和投资者素质不够高的现实背景下，交易机制的设计成为证券市场实现资源配置和价格发现功能的一个重要环节。在我国证券市场发展过程中，存在大量股票价格被操纵的现象，即所谓“庄股”，以及特殊交易日的股价异常波动等现象。这些问题的存在既与市场规模、投资者结构等因素有关，也与我国证券市场交易机制的不完善相关。随着市场微观结构理论的完善和成熟，基于市场微观结构理论的交易机制设计也必将成为推动我国证券市场发展的重要动力。 收盘价格的决定机制是证券市场交易机制设计中的一个重要方面。收盘价格在证券市场的重要性是不言自明的。各种盘后场外交易、零股交易和大宗交易、指数的收盘价、公司的市值、下一交易日开盘参考价、IPO和增发定价、下一交易日涨跌幅限制范围、增发配股派息的除权参考价等几乎都以当日收盘价作为计算基础。此外，许多金融证券机构的业务往来也以当日收盘价作为衡量和评价标准，如金融机构之间的信用交易担保比率、基金公司募集发行的开放式基金的资产净值、服务咨询机构所作的价格趋势分析，以及股票和指数的相关衍生品的头寸管理和盈亏清算等。正是由于收盘价格的特殊意义和广泛使用，使得众多市场 5
投资机构或投资者存在人为操纵收盘价格的动机，以获取收益。因此，在我国证券市场对收盘价格的操纵不是个别现象，这种现象显示了收盘价格机制设计的重要性。 在理论层面，Harris(1989)认为几乎所有机构都采用收盘价进行结算是因为计算比较方便而且往往认为收盘价格比较准确地代表了股票在一天交易结束后的价值。现代金融学理论认为，证券的当日交易收盘价应该反映市场出清，是所有尚未成交的但有在当日内达成交易意愿及可能的所有买卖指令出清的均衡价格。因此收盘价的决定机制往往希望使实际价格尽可能小地偏离均衡价格，并使成交量尽可能大。一般来说收盘价在确定时需要考虑以下因素：（1）降低人为价格操纵的可能性；（2）避免价格剧烈波动以维持股价的连续性和稳定性；（3）收盘价应代表多数交易者认同的价值评估，即收盘价要有代表性。 从我国证券市场的实际状况来看，由于我国上市公司股本结构的特殊状况，存在流通股和非流通股之分，许多股票流通股本很小，而且我国股市由于投机性强，一度存在所谓“庄家”“庄股”，使得许多股票的价格存在被“操纵”的现象，特别是收盘价格由于其特殊意义，更是容易被操纵，如众所周知的“银广夏”，“亿安科技”等个股。此外在一些特殊的日子，如年末或基金公司公布资产组合净值之前的最后一个交易日，一些股票在收盘前股价都存在各种异样的表现，存在被操纵的可能。在我国证券市场上，对收盘价格的操纵不是个别现象，这种现象提醒交易所要重视收盘价格的机制设计。 收盘价的重要性和市场交易的公平性要求交易所不断检讨和审视现有的决定方式。根据《上海、深圳证券交易所交易规则》，我国沪深两市当前的收盘价决定方式为“证券的收盘价为当日该证券最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价（含最后一笔交易）。 当日无成交的，以前日收盘价为当日收盘价。”而历史上，两所的收盘价决定方式曾经有所不同，都经历了数次变化。直观上看，当前两所的收盘价决定方式无论在基本原则还是在特殊情形的处理方面都显得比较简单，应该还有改进的空间。 展开对收盘价格操纵现象的研究和收盘价决定机制的研究对当前证券现货交易机制的改善有所指导作用，能保证市场交易的公平进行，同时对将来衍生品交易的制度设计也有前瞻意义。 6
本课题研究共分为6章。除了本章研究意义以外，第二章运用上海股市的日内高频交易数据，实证研究上海股市收盘前的股票价格行为特征。第三章对收盘价格的操纵行为进行研究，包括收盘价操纵行为的经济学分析、“窗饰效应”研究等。第四章对2001年12月1日上海证券市场改变收盘机制的实际效果进行实证，分析这一关于收盘价的交易机制改革是否起到了提高定价效率，改善市场质量的目的。第五章综述了各种收盘机制的特点，对收盘交易机制进行国际比较，同时结合本研究，对收盘机制的特点、趋势进行分析，指出集合竞价方式正在成为证券市场收盘价决定方式的趋势。第六章是本研究的结论和政策建议。附录中详细介绍了国际上主要证券交易所采用的收盘机制。 2上海股市收盘前股价行为特征 文献综述 有大量的文献研究了股票日内收益率、交易量和波动性的特征和异象。早期的一些研究（Wood,Mcinish和Ord(1985) Harris(1986),Jain,Joh(1988),Foster, Viswanathan(1993)表明平均收益率和波动性在日内呈现明显的变化，一天交易的开始时和收盘时都有高的收益率和波动性。Harris(1986)利用287个交易日的数据和1616个股票组成的资产组合（从NYSE中选出），发现在每日（除去星期一）开始交易时的45分钟内以及收盘前的15分钟内有显著为正的收益率。Jain,Joh(1988)利用1263个交易日数据，发现S&P500指数在每天（除去星期一）的前一个小时有比其他时间内更高的收益率。Wood,Mcinish和Ord(1985)以及Foster,Viswanathan(1993)研究发现，NYSE的日内波动性是U-形的，即波动性一般在开盘后1小时内较高，此后下降，在交易的最后一小时内波动性又升高。Niemeyer和Sandas(1994)对瑞典市场的研究表明开盘时波动性较大，此后下降并平稳，收盘时没有明显的上升。 以上文章多从整个交易日的时段来进行研究。与之相对照，收盘价格如何被 7
决定的研究相对要少的多。Hillion和Suominen(1998)研究了巴黎证券交易所的CAC40指数成份股的收盘价格。他们发现了股价隔夜反转的现象，同时发现股价在收盘阶段有更高的波动性和报价价差。Hillion和Suominen(1998)提出了一个理论模型来解释这些发现，他们认为这些结果同经纪商操纵收盘价格有关，经纪商通过操纵部分其推荐给大客户的股票的收盘价来维持其声誉。Illion和uominen（1998）的这些研究促使巴黎证券交易所将收盘价格决定方式改成了集合竞价。 Thomas(1998)发现巴黎交易所在改为集合竞价后，在集合竞价阶段指令提交量比以前更大，并且撤单情况很少，他认为这些证据表明收盘价采用集合竞价导致了更为有效的收盘价格发现，减少了收盘前交易各方的博弈。Madhavan(1992)提出了一个模型从理论上论证在市场处于较大波动时采用集合竞价来决定收盘价的合理性。 Harris(1986,1989)，Jain和Joh(1988)的研究发现，收盘期间对一天的交易量和波动性有超出其它交易时间的解释性，Cushing和Madhavan(1999)的研究发现，收盘最后五分钟时间内的市场指数收益率对市场指数的日收益率有异常的解释程度，从交易时间上看，收盘最后五分钟只占总日交易时间的%，但却能解释18%的日收益行为。从个股行为看，收盘前时间的解释性要差，但也达到了4%。据此，作者认为机构投资者在收盘前的有意交易行为导致了交易日结束前的异常收益率变化。 根据以上文献，我们看到收盘前的交易时间在一天的交易中占有重要的 地位，股价行为在收盘前的较短时间内可能出现各种各样的异于其它交易时间的 行为。在本章中我们利用上海股票市场的日内交易数据，分析收盘前的股价行为特征，包括收盘前交易量、委托量是否异于其它时间，收盘前时段内股票价格的收益率、波动性特征。 制度背景与数据说明 与欧美成熟证券市场自然演进的发展过程有所不同，上海股票市场是在政府积极推动下，通过上市公司和投资者在数量和空间上的拓展，迅速地实现了市场规模的扩大。在这种发展架构下，电脑竞价交易因具有高效、简单、低成本的特点而成为一种必然选择，并极大地推动了中国证券市场的发展进程。 在现行的竞价交易机制下，投资者可通过柜台、电话、自助终端以及互联8
网等多种渠道进行买卖委托，电脑交易系统按照“价格优先、时间优先(Price and Time Priority)”的原则，对投资者的买卖委托直接进行撮合处理。在市场发展初期，系统设计者从效率优先的原则出发，较多地关注交易的简单性和高效性，因而上海股市的委托种类极为单一，目前仅允许限价委托(Limit Order)一种方式，最小价格变化单位(Tick Size)均规定为元。此外，上海股市的交易系统分别揭示三个最佳的买入价量，以及三个最佳的卖出价量，并根据每笔成交即时更新成交价、成交额、最高价、最低价、最佳买入价量和最佳卖出价量等相关指标。 本章以2001年1月1日至2001年12月31日为研究期间，选取在上海证券交易所交易的A股股票(不包括PT股票)为研究样本，运用日内分时高频交易数据对收盘前的股价行为进行研究。交易数据包括日内分时的交易时间、交易价格、成交股数、累计委托数量、瞬时的三个最佳的买入价量，以及三个最佳的卖出价量等。数据来源为上海证券交易所研究中心和上海交大合作开发的上海股票市场高频交易数据库。表为样本股票的基本描述性统计。 表 样本股票的描述性统计 样本中的公司数 637 股票的平均流通市值 亿 股票的平均日交易股数 万股 股票的平均日交易金额 万元 股票的平均价格 股票的平均价差 % 说明：1.统计日期从2001年1月1日－2001年12月31日，上海股市的A股股票（不包括PT）的分钟数据。2.公司股票的流通市值以样本期中的每个月最后一天的流通市值的平均进行计算。2.平均价格以样本期每天的收盘价进行计算。3价差以每隔5分钟的限价指令簿上的价差进行计算。 中国股市收盘前股价行为特征 描述性统计 以τ(取τ=5，15分钟)为单位，将一天的交易时间（从9：30到11:30,13:00到15：00）分为48（16）个区间,设区间初始时间股票价格为p，区间结束时t 9
间股票价格为p，p是股票在[t,t+τ]这段时间区间内的最高价格，p是股票t+τhtlt在[t,t+τ]这段时间内的最低价格，vol是计算在[t,t+τ]的交易量， 我们对每个t时间区间分别计算股票的收益率指标r、流动性指标as，rs,dh,vol、波动性ttttt指标v，av。各种指标的定义为下表： tt 表 各种衡量指标的定义 收益率指标 流动性指标 波动性指标 2定i=τi=τr=lnp−lnp 1tt+τtas=(ask−bid) v=(p−p)t∑t+it+it∑t+itτ+1义 i=0i=0i=τ(ask−bid)t+it+ip−phtltrs= t∑av=2× task+bidi=0t+it+ip+phtlt2τ6dh=depth ∑∑tt+i,ji=0j=1vol t名对数收益率 as为绝对价差rs相对价差 v为分钟收益率方差 ttt称 dh为报价深度，vol为交易量 av为价格振幅 ttti=τ说明：as=(ask−bid)中ask为t+i时刻限价指令簿上的最低卖出报价，bid为t+it∑t+it+it+it+ii=0τ6时刻限价指令簿上的最高买入价报价。报价深度dh=depth中depth(j=1,2,3)表∑∑tt+i,jt+i,ji=0j=1示在t+i时刻买j的报价深度，depth(j=4,5,6)表示在t+i时刻卖（j-3）的报价深度。 t+i,收益率在日内不同时段的分时特征 10
5分钟收益率的日内分时特征 波动性在日内不同时段的分时特征 振幅方差 波动性的日内分时特征 流动性的日内不同时段的分时特征 11 14:55-15:0014:45-14:5014:35-14:4014:45-14:5014:25-14:3014:15-14:2014:30-14:3514:05-14:1014:15-14:2013:55-14:0013:45-13:5014:00-14:0513:35-13:4013:25-13:3013:45-13:5013:15-13:2013:30-13:3513:05-13:10013:15-13:20013:00-13:0511:20-11:2511:10-11:15011:00-11:0511:15-11:2010:50-10:5510:40-10:4511:00-11:0510:30-10:3510:45-10:5010:20-10:2510:10-10:1510:30-10:3510:00-10:0510:15-10:209:50-9:559:40-9:4510:00-10:059:30-9:359:45-9:509:30-9:35
70000成交量6000050000400003000020000100000 Fig. 交易量的日内分时特征（5分钟）(纵轴单位：股) 相对交易量 相对交易量的日内分时特征（5分钟） 时间 绝对价差的日内分时特征（纵轴单位：元） 12绝对价差011:25-11:3014:45-14:5011:20-11:2514:45-14:30-14:3511:15-11:2014:30-11:10-11:1514:15-14:2011:05-11:1014:15-14:00-14:0511:00-11:0514:00-10:55-11:0013:45-13:5010:50-10:5513:45-10:45-10:5013:30-13:3513:30-10:40-10:4513:15-13:2010:35-10:4013:15-10:30-10:3513:00-13:0513:00-10:25-10:30010:20-10:25010:15-10:2011:15-11:2011:15-10:10-10:1510:05-10:1011:00-11:0511:00-10:00-10:0510:45-10:5010:45-9:55-10:009:50-9:5510:30-10:3510:30-9:45-9:5010:15-10:15-10:209:40-9:459:35-9:4010:00-10:00-10:059:30-9:359:45-9:45-9:50开盘9:30-9:30-9:35
时间 买卖相对价差的日内分时特征 250000200000150000100000500000时间 深度的日内分时特征(纵轴单位：股) 13 宽度金额深度9:30-9:359:30-9:359:45-9:509:45-9:5010:00-10:0510:00-10:0510:15-10:2010:15-10:2010:30-10:3510:30-10:3510:45-10:5010:45-10:5011:00-11:0511:00-11:0511:15-11:2011:15-11:200013:00-13:0513:00-13:0513:15-13:2013:15-13:2013:30-13:3513:30-13:3513:45-13:5013:45-13:5014:00-14:0514:00-14:0514:15-14:2014:15-14:2014:30-14:3514:30-14:3514:45-14:5014:45-14:50
时间 交易金额的日内分时特征 时间 每笔交易金额(标准化)的日内分时特征 根据上面的计算，我们总结收益率、流动性、波动性在日内不同时段的分时特征： 表 收盘前股价行为特征 收益率 波动性 流动性 日内特上午的15分钟收益率要普遍开盘后的一段时间内价格波从交易量看下午交易量要显著征 低于下午，上午的收益率比较动性很大，但波动性迅速下降大于上午；从瞬时交易成本看，稳定，而下午则变化很大 到一稳定水平，下午收盘前波开盘后的较短时间内流动性很动性有所增加 差，下午流动性要强于上午 收盘前收盘前有显著为正的收益率，收盘前价格波动性较前面的收盘前交易非常活跃，交易量为特征 价格在收盘前的较短时段内交易时间显著增加 日内最大，除了深度指标略有下14 成交量所占比例每笔交易大小(标准化)14:50-15:0014:40-14:5014:50-15:0014:30-14:4014:40-14:5014:20-14:3014:30-14:4014:10-14:2014:20-14:3014:00-14:1014:10-14:2013:50-14:0014:00-14:1013:50-14:0013:40-13:5013:40-13:5013:30-13:4013:30-13:4013:20-13:3013:20-13:3013:10-13:2013:10-13:2013:00-13:1013:00-13:10中午休市中午休市11:20-11:3011:20-11:3011:10-11:2011:10-11:2011:00-11:1011:00-11:1010:50-11:0010:50-11:0010:40-10:5010:40-10:5010:30-10:4010:30-10:4010:20-10:3010:20-10:3010:10-10:2010:10-10:2010:00-10:1010:00-10:109:50-10:009:50-10:009:40-9:509:40-9:509:30-9:409:30-9:40开盘
显著上升 降外，大部分流动性指标都显示 收盘前有良好的流动性，每笔交易金额也显著变大。 回归分析 接下来我们通过回归分析来分析收盘阶段是否在解释一天的收益率上特 别重要，我们考虑两个时间长度的收盘阶段，分别对上证综合指数和个股进行分 析。两个不同长度的收盘阶段分别是收盘前30分钟（14：30－15:30）和收盘前 5分钟（14:55-15:00）。借鉴Cushing和Madhavan(1999)的方法，我 们首先按照前面的做法（以收盘前5分钟为例），分别计算样本股票（以及市场 指数）每一天的日收益率r和收盘前5分钟的收益率r，然后对每个分别进行 dc,−5下面的回归分析： r=α+βr+ε （1） dc,−522 然后计算回归方程的调整R（adjusted R）。如果日内每个时间区间内股 2票的收益率服从经典的随机漫步，那么我们知道（1）的调整R应该等于 5/(60×4)=%，如果最后的收盘阶段（最后5分钟）在决定收益率上有特别 之处，即这个时段在决定日收益率的重要性上要超过其他交易时段的话，那么回 2归方程（1）的平均调整R将显著大于%. 1 为了观察股票交易额的关系，我们对样本股票按其平均日交易额分为10个组，日交易额最小的10%的样本股票是第1组，依次类推。 1 由于大股本，交易活跃的股票往往为机构投资者持有，因此我们可能先验地认为日交易额越大的股票，越可能有更多的机构投资者所参与，因此收盘阶段为机构投资者所控制的可能性就更大，因此这类股票的2回归调整R可能会更大。我们通过进行分组回归来检验这一想法是否成立。 15
最后5分钟对一天收益率的解释性 最后30分钟对一天收益率的解释性 2 从上图可以看出，回归方程（1）的平均调整R将显著大于%，最后的收盘阶段（最后5分钟）在决定收益率上的重要性上要超过其他交易时段。 结论 本节对上海股市收盘前股价行为特征进行了详细的分析。本节的主要结论是： （1） 从收益率角度看，股票在收盘前有显著为正的收益率，价格在收盘前的较短时段内显著上升。 （2） 从波动性角度看，收盘前价格波动性较前面的交易时间显著增加。 （3） 从流动性角度看，收盘前交易非常活跃，交易量为日内最大，除了深度指16
标略有下降外，大部分流动性指标都显示收盘前有良好的流动性，每笔交易金额也显著变大。 （4） 回归分析表明，收盘阶段在解释一天的收益率上特别重要，其重要性超过日内其他时间。 3收盘价格的操纵现象研究 市场价格操纵的理论分析 价格操纵行为是证券市场上非常引人关注的现象。根据《新帕尔格雷夫货币与金融学辞典》的解释，金融市场操纵是指这样一些活动，其目标是通过利用能导致非自然（unnatural）市场价格的技术来改变金融证券的价格，常用的技术有虚假交易(wash sales)或散布虚假的市场信息。证券市场管制的中心目标就是阻止这类技术的应用。Cherian和Jarrow(1995)认为，当个体（或群体）对股票的交易在某种程度上影响着股票价格使之对自己有利时，市场操纵就发生了。因此，操纵意味着存在某种影响市场价格的势力。 一旦存在操纵，市场就是非竞争性的，操纵者在某种程度上能“驾驭市场”， 且更注重自己的策略行为，其目的是为获取资本超额收益而非正常的收入获得。 更为重要的是，操纵者寻求的是套利机会，即在保证没有损失的前提下还有赚钱 的可能。操纵者可以在不同市场上采用策略行为来创造套利机会实现自己的目 的。市场价格操纵的关键特征是操纵者具有某种程度的市场势力，追求的是套利 机会；市场操纵在任一个国家的证券法中都是明文禁止的活动。我国的《证券法》 规定，投资者持有一个上市公司已发行股份超过5%时，必须依法及时公告，上市 公司必须依法持续性公开有关信息，禁止内幕交易、传播虚假信息，并罗列了禁 止使用的操纵手段，同时规定证券交易所必须对证券的交易实行实时监控，对异 常交易情况提出报告，对上市公司披露信息进行监督，督促上市公司依法及时、 17
2准确地披露信息等。 3从目前的学术研究看，市场操纵基本上被分为两种方式：基于行动的操纵(Action-based manipulation)和基于交易的操纵(Trade-based manipulation)。 基于行动的操纵（Allen&Gale,1992;Kose&Narayanan,1997）是没有通过交易 过程进行操纵的行为，比如在市场中散布虚假信息，或对资产进行市场囤积 （market corner）或市场逼空（short squeeze）等交易以外的行动改变资产的观测 4价值，从中获取利润的行为。通过发布虚假信息或传播流言也是基于行动的操纵 行为的常见手法。常见的模式如庄家、上市公司、证券分析师以及新闻媒体的共 谋操纵。Banabou&Laroque(1992)在博弈框架下讨论了内幕人利用内幕信息发布误 导性言论，操纵公共信息和市场价格的行为，认为内幕人在公众中的声誉和评价 是限制内幕操纵的重要因素。如果人们不能正确、一致地评价内幕人，那么总会 给操纵者留下余地。 基于交易的操纵是指通过交易对价格进行操纵的行为。比如在衍生证券市 场上，一些投资者首先在期货或期权上建立大的头寸，然后在衍生证券到期日通 过大量交易标的资产（如股票）达到操纵标的证券的价格，从而在衍生品市场上 获取利益。众多研究表明（Stoll&Whaley,1987；Chamberlain等，1989；Stoll& Whaley,1991），标的证券在到期日存在价格操纵现象，特别是在到期日收盘前的 较短时间内价格操纵的现象更加明显。 在市场价格操纵的模型化描述方面，Jarrow(1992)，Cherian&Jarrow(1995) 对市场操纵给出了随机过程下的数理模型，并讨论了操纵存在和不存在的条件， 其基本结论是基于信息不对称和信念差异而引发的反馈效应，是操纵者利用交易 策略操纵市场的动力。Allen&Gale(1992)讨论了没有私人信息的大户为什么能操 2 我国《证券法》第184条规定,操纵证券交易价格，或者制造证券交易的虚假价格或者证券交易量，获取不正当利益或者转嫁风险的，没收违法所得，并处以违法所得一倍以上五倍以下的罚款。构成犯罪的，依法追究刑事责任。 3 有的研究(张圣平，2002)认为操纵行为可分为三类：基于行动的操纵、基于交易的操纵及基于信息的操纵。 这里我们采用了Felixson和Pelli(1999)的观点，将基于行动的操纵和基于信息的操纵合为一类，因为这些操 纵都没有在交易过程中对价格直接进行控制。 4张圣平(2002)举了两个典型的基于行动的市场操纵行为的例子，1863年发生在美国的Harlem铁路公司事 件和1991年5月在美国两年期国债市场上发生的所罗门兄弟公司事件。 18
纵成功，他们认为一个原因是散户分不清大户是否为知情者，不知情大户可利用 散户的这种信息的不对称性，寄希望于散户把他误认为知情大户，形成混同市场均衡，通过搭知情者的便车从中寻求套利机会。Allen&Gorton(1992)在做市商制度下考察了不知情者通过买卖策略创造套利机会的可能性。 交易者对股票收盘价操纵的原因是多方面的，这与收盘价在金融市场中的 重要性是密不可分的。首先从交易所自身运作角度看，各种盘后场外交易、零股交易和大宗交易、指数的收盘价、公司的市值、下一交易日开盘参考价、IPO和增发定价、下一交易日涨跌幅限制范围、增发配股派息的除权参考价等几乎都以当日收盘价作为计算的基础。更为重要的是，几乎所有证券投资机构的业务往来也以当日收盘价作为衡量和评价标准，如金融机构之间的信用交易担保比率、基金公司募集发行的开放式基金的资产净值、服务咨询机构所作的价格趋势分析， 以及股票和指数的相关衍生品的头寸管理和盈亏清算等。 窗饰效应(windows dressing)的实证研究与国际比较 窗饰效应的定义 与收盘价格操纵相关的市场现象中，窗饰效应(windows dressing)是目前引起广泛关注的现象之一(Aitken&Comerton-forde,2002)。国外已有的研究(Aitken&Comerton-forde,2002)证实了澳大利亚、伦敦、挪威、美国、新加坡等证券市场中确实存在所谓窗饰效应的现象。目前没有对窗饰效应的通用定义，一般认为证券市场中的窗饰效应是指在一个交易日结束前，特别是月末的交易日结束前股票价格显著上升的现象。窗饰效应的出现一般认为与基金管理者有关，基金管理者为了提高所管理基金的业绩，有时会在公开报告其管理业绩前抬高其持有比重较大的证券的价格。由于基金业绩一般是在月末通过收盘价计算，因此月末或季度末的收盘价往往成为人们研究窗饰效应的重点。 在本文中，我们定义窗饰效应现象为：如果一个股票在某一天的收盘前15分钟的收益率大于上个月的所有15分钟日内收益率最大的1%部分，那么就称该日发生了窗饰效应现象。具体地，用数学语言来描述即：如果将第k个月的第i个交易日的交易时间分为m=240/15=16部分，每段时间为15分钟，第t段（t=1,2……,16）时间内的股票(对数)收益率记为r，将该股票在第k-1月的k,i,t 19
所有{r}进行从大到小的排序{r}，如果第k个月某个交易日的收盘前15k−1,i,tk−1,j分钟的收益率r大于序列{r}的1%分位数，那么我们称股票在这个交易日发k,i,mk−1,j生了窗饰效应现象。 样本说明 为了便于将上海股市的窗饰效应研究结论与国际上其他交易所的研究结果进行比较，我们采用 Aitken和Comerton-Forde(2002)中同样的样本选取方法，按照2001年日均交易金额从沪市A股股票（不包括ST股票和PT股票）中选择交易最活跃的150个股票作为研究样本。研究的时间区间选择为2001年全年。 表 窗饰效应研究的样本说明 样本数 市场股票数总样本 样本平均日交易额 样本平均交易额占市场总额的比例 150 551 ％ 上海股市的实证研究 描述性统计 首先我们统计了在每个月的最后一个交易日（月末）和非月末交易日出现窗饰效应的频率。从表中看出，对我们的统计样本而言，在月末出现窗饰效应的股票个数平均为个，明显大于在非月末出现的平均股票个数，因此在月末出现窗饰效应的股票数明显要多于非月末的交易日。当在月末发生窗饰效应时，发生窗饰效应的股票在最后15分钟的价格变化率平均为%,价格波动非常大，而月末如果没有发生窗饰效应，股票最后15分钟的价格变化率平均为%。在非月末的交易日如果发生窗饰效应，这类股票在最后15分钟交易时间内价格大约上涨%，而没有发生窗饰效应时股票在最后15分钟交易时间内大约上涨%。 表 窗饰效应的描述性统计 出现窗饰效应的股票个数 窗饰效应出现时最后15分钟的价所有证券最后15分钟的平均价格变20
格变化率 化率 月末 非月末交易日平均 月末 非月末交易日平均 月末 非月末交易日平均 从中我们可以看到，在上海证券市场，在每个月的最后一个交易日更容易发生窗饰效应，而且股票在最后的交易时间内上涨的幅度要大于非月末的交易日的上涨幅度。 不同月份的窗饰效应比较 接下来分析不同月份市场出现窗饰效应的差异。从表和图, 中可以看出，在7月月末有22个股票出现了窗饰效应，在12月月末有17个股票出现了窗饰效应，分别占全年月末窗饰效应发生股票数的31%和24%，由此可以看出在7月末和12月末明显更容易出现股票价格操纵的窗饰效应现象。同时从图 中可以看出，实际上在除了7月和12月份外的其他月份，月末并没有表现出更容易出现窗饰效应的现象。因此上一节发现的月末平均看来更容易发生窗饰效应很可能是由于在7月和12月月末窗饰效应的大量出现而引起的。此外在非月末交易日，8月份发生窗饰效应的次数为，明显大于其他月份。 从发生窗饰效应时股票在收盘前的变化幅度看，非月末交易日的收益率比较平稳，而月末则变动比较大。 表 不同月份的窗饰效应的比较 月份 出现窗饰效应的股票数 窗饰效应出现时最后15分所有证券最后15分钟的平均钟的价格变化率 价格变化率 月末 非月末交易月末 非月末交易月末 非月末交易 日平均 日平均 日平均 1月 0 / % % % 2月 2 % % －% % 3月 3 % % % % 4月 2 % % % % 21
5月 2 % % % % 6月 2 % % % % 7月 22 % % % % 8月 4 % % % % 9月 6 % % % % 10月 8 % % % % 11月 1 % % % % 12月 17 % % % % 月末25非月末20151050月份 图 不同月份的窗饰效应出现次数 月末非月末 图 不同月份发生窗饰效应时股票最后15分钟的价格变化率 窗饰效应的股票集中程度 22
接下来分析窗饰效应发生的股票集中程度。从下表可以看出，在总共发生的69次窗饰效应中，共涉及到54个股票，其中出现了3次窗饰效应的股票为1个，出现了2次窗饰效应的股票为13个，显示了较强的股票集中程度，即有某些股票更容易发生窗饰效应，具体的原因将在后面进行分析。 表 窗饰效应的股票集中程度 月末出现窗饰月末出现窗饰出现1次的股出现2次的股票出现3次的 出现3次以 效应的次数 效应的股票数 票数 数 股票数 69 54 40 13 1 0 窗饰效应与证券流动性 由于窗饰效应的发生很大程度上是受人为对股票价格操纵的影响，由于流动性差的股票更容易进行价格操纵。因此，我们推测窗饰效应可能更容易发生在流动性差的股票中。 为了确定股票窗饰效应的出现是否受其流动性影响，我们将股票按其日交易活跃性（trading activity）分为5个组(quintiles)，第一组是150个样本股票中流动性最好的30个股票，第五组是150个样本股票中流动性最差的股票。 从表中可以看出，出现窗饰效应的次数与股票流动性不存在明显的关系。因此在这个实证中没有发现流动性与窗饰效应的关系，这可能与我们在选择整体样本时是选择的在上海股票市场中流动性最好的150个股票有关，因此窗饰效应与股票流动性的关系值得今后用更全面的样本进行进一步的分析和探讨。 表 窗饰效应与证券流动性的关系 市场 第1组第2组第3组第4组第5组 上海证券交易所 156 190 151 195 204 .窗饰效应现象的国际比较 窗饰效应的出现是一个在证券市场中广泛出现的现象。窗饰效应是价格操纵 23
的一种迹象。下面我们对上海证券市场中窗饰效应的一些特点进行国际比较，以期确定目前上海证券市场在收盘价上的国际定位。 根据目前能够查到的资料，我们比较以下几个市场的情况：上海证券交易所（SSE）,澳大利亚证券交易所(ASX),香港证券交易所(HKEX),伦敦证券交易所(LSE)，美国那斯达克市场(Nasdaq)，挪威奥斯陆证券交易所(OSE),新加坡证券交易所(SGX)，和加拿大多伦多证券交易所(TSE)。其中香港证券交易所(HKEX),伦敦证券交易所(LSE)，美国那斯达克市场(Nasdaq)， 加拿大多伦多证券交易所(TSE)属于成熟的证券市场，而上海证券交易所（SSE）,澳大利亚证券交易所(ASX), 新加坡证券交易所(SGX)，挪威奥斯陆证券交易所(OSE)属于新兴证券市场。 从表中可以看出，在月末发生窗饰效应的次数上，澳大利亚市场平均为次，伦敦证券市场为,上海证券市场为次，排在第四位。从非月末平均发生窗饰效应的频率看，出现最多的是伦敦证券市场次，其次是美国Nasdaq市场次，上海市场为次，排在第四位。从发生窗饰效应时股票在最后15分钟的价格波动看，上海市场属于比较价格变化低的市场，要低于香港，伦敦，Nasdaq，挪威和新加坡的证券市场。 因此，总体上从窗饰效应发生的频率和发生时价格变动情况看，上海市场窗饰效应发生的频率比较高，但窗饰效应发生时股票价格的上升不是特别大。 表窗饰效应的国际比较（1） 证券交易所 出现窗饰效应的股票窗饰效应出现时最后所有证券最后15分钟数 15分钟的价格变化率 的平均价格变化率 月末 非月末交易月末 非月末交月末 非月末交易 日平均 易日平均 日平均 上海 SSE 澳大利亚ASX % % % % 香港 HKEX % % % % 伦敦LSE % % % % 美国那斯达克Nasdaq % % % % 挪威 OSE % % % % 24
新加坡SGX % % % % 加拿大 TSE % % % % 接下来分析在月末发生窗饰效应时股票的分布状况。从表中可以看出，与其他市场相比，上海股票市场发生窗饰效应的股票分布状况没有明显的差别。但是出现两次窗饰效应的股票数为2次，在所有市场中是最多的，显示有一部分股票可能更容易被操纵。 表窗饰效应的国际比较（2） 市场 月末出现窗饰月末出现窗饰出现1次的股出现2次的股出现3次的股效应的次数 效应的股票数 票数 票数 票数 上海 SSE 69 54 40 13 0 澳大利亚ASX 58 47 39 5 3 香港 HKEX 18 18 18 0 0 伦敦LSE 51 42 34 7 1 美国那斯达克Nasdaq 29 26 23 3 0 挪威 OSE 34 29 25 3 1 新加坡SGX 30 26 22 4 0 加拿大 TSE 21 20 19 1 0 下表显示了各个市场中股票出现窗饰效应的频率和股票的流动性的关系。从中可以看出在各个市场中窗饰效应发生的频率与股票的流动性都没有明显的关系，并没有表现出设想的流动性差的股票更容易出现窗饰效应的现象。我们认为这与所有这些市场的研究数据都选自前150个流动性好的股票的样本选择方法有关，即实际上这些样本股票的流动性都很好，因此关于窗饰效应和流动性的关系值得今后用更一般性的样本进行分析。 25
表窗饰效应的国际比较（3） 市场 第1组 第2组 第3组 第4组 第5组 上海SSE % % % % % 澳大利亚ASX 22% 19% 36% 16% 7% 香港HKEX 22% 11% 17% 28% 22% 伦敦LSE 22% 22% 27% 22% 8% 美国那斯达克Nasdaq 14% 28% 17% 24% 17% 挪威OSE 15% 26% 24% 26% 9% 新加坡SGX 27% 10% 27% 17% 20% 加拿大TSE 29% 14% 29% 24% 5% 窗饰效应的总结 通过本节对上海市场中窗饰效应的实证研究和国际比较，我们得到的基本结论是： （1）平均看来，在上海证券市场，与非月末交易日相比，每个月的最后一个交易日更容易发生窗饰效应，而且股票在最后的交易时间内上涨的幅度要大于非月末的交易日的上涨幅度。 （2）7月份和12月份的最后一个交易日出现大量异常的收盘价格上升的窗饰效应，而8月份与其他月份相比，在非月末交易日出现更多的窗饰效应现象。 （3）同国际上其他市场进行的比较表明，从窗饰效应发生的频率和发生时价格变动情况看，上海市场窗饰效应发生的频率比较高，但窗饰效应发生时股票价格的上升不是特别大。 26
4上海证券市场收盘价格改革效果分析 交易机制改革与市场质量 如何衡量交易机制改革所产生的实际效果是一件困难的工作。首先，交易机制的变化必须能对报价行为或价格形成产生可以识别的影响。第二，能够有效地分离其他可能会影响价格行为的其他相关因素。从国外的相关研究看，Amihud和Mendelson(1987)研究了NYSE市场中开盘和收盘价格的波动性，用来判断连续竞价和集合竞价的定价效率（纽约证券交易所中开盘价是通过集合竞价产生，而收盘价是连续竞价产生）。Amihud,Mendelson和Lauterbach(1997)考虑了Tel Aviv证券交易所在1987年至1994年从集合竞价市场转为连续竞价市场过程中的价格表现。还有许多学者（Barclay(1997),Bessembinder(1998),Elyasiani, Hauser,Lauterbach(2000)）研究了上市公司的股票从一个交易所转移到另外一个交易所挂牌交易后股票价格行为差异。 对交易机制变化研究的关键是对市场质量的度量。市场质量主要表现在定价效率和交易成本两个方面。在本文中，我们采用了多种方法。我们借鉴Cohen,Maier,Hawawini,Schwartz和Whitcomb(1983)的方法，通过熟知的反映个股收益率与市场指数收益率关系市场模型在短期和长期的对照来反映市场质量。特2别地，短期beta系数和回归R的估计偏差反映了由交易摩擦引起的非同步价格2调整，因此如果短期（日收益）的beta值和 R统计量与较长期（月收益）相比更加接近了，则表明交易机制改革提高了市场质量。此外参照Schwartz和Whitcomb(1977)，Lo和Mackinlay(1988),Hasbrouck和Schwartz(1988)的方法，估计收盘价格决定方式改革前后短期（日）价格的波动性水平的变化。 早期的理论和实证研究的结果，如Barclay,Christie,Harris,Kandel和Schultz(1999),Amihud,Mendelson和Lauterbach(1997),以及Pagano和Roell(1996),表明交易所微观结构的改变确实影响市场流动性、交易成本、信息效率、与市场透明性。此外，Stoll(2000),Schultz(2000),Lesmond,Ogden和Trzcinka(1999)，Chordia和Swaminathan(2000),以及Madhavan和Panchapagesan(2000)通过更精确的统计检验进一步强调了市场微观结构对市场流动性和信息效率的影响。 27
几乎所有的证券市场交易机制改革的目的都在于提高市场的效率和流动性，减少各种各样的摩擦，降低交易成本。本文研究上海证券市场收盘机制改革是否产生了预期的效果。 收盘机制改变前后收盘阶段股价行为特征分析 自上海证券市场建立以来，收盘价格的决定机制经历过一次变革。即2001年12月1日开始从原来的连续竞价过程中最后的单笔交易价格作为该日收盘价，变为该日最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式作为收盘价。但是自从这项交易机制改革推出以来，还没有对这项措施的效果进行实证分析的研究。在这一部分我们对上海证券交易所这一措施的实施效果进行实证研究。 这种最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均决定的收盘价格决定方式，与原来的连续竞价单笔确定方式相比，在避免收盘价格操纵，提高价格的代表性上有一定的改进，因此可能会改变原来轻易就可以操纵股票收盘价格的投资者在收盘前的交易行为，从而降低股票的波动性和在收盘前最后时刻的价格异常变化。 收益率的变化 表和表分别统计了收盘价决定机制改变前后股票在收盘前最后10分钟的平均分钟收益率的变化。 从图中可以看出，在收盘价从连续竞价单笔确定方式改为最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均方式决定后，日交易的最后10分钟的收益率呈现变大的趋势，特别是最后一分钟的收益率有所增大。 表收盘价改革前一个月的收益率特征 2001年11月 对数收益率 收益率的变化率 14点51分 -6 14点52分 -6 28
14点53分 14点54分 14点55分 14点56分 14点57分 14点58分 14点59分 15点00分 表 收盘价改革后一个月的收益率特征 2001年12月 对数收益率 收益率的变化率 14点51分 14点52分 -6 14点53分 14点54分 14点55分 14点56分 14点57分 14点58分 14点59分 15点00分 29
收盘价改革前收盘价改革后 收盘价决定机制改变前后最后10分钟的分钟收益率的变化 波动性的变化 在收盘价改变后，从分钟收益率的方差看，收盘前最后10分钟的波动性有所下降，但从振幅看，波动性有所上升，因此收盘价格决定方式的改变对收盘前价格波动性的影响无法确定。 表收盘价改革前后一个月的波动性变化 时间 方差 振幅 2001年11月 2001年12月 由于收盘价格决定方式的改变，使得以收盘价格计算的收盘收益率的波动5性可能变小。因此“方差比率”，即开盘收益率的方差和收盘收益率的方差的比值可能会下降。下表的计算证实了这一点。在收盘价格决定方式改变后，波动性比率从下降为。 5在计算股票的收益率时有根据当日收盘价和前一日收盘价计算的日收盘收益率和根据当日开盘价和前一日开盘价计算的日开盘收益率。从时间间隔上看，这两种收益率都度量了一天内股票价格的变化情况，但两者在许多方面存在显著的差异，其中最为显著的就是股票日开盘收益率的波动性显著大于日收盘收益率open的现象，Amihud和Mendelson(1987)称为“方差比率之谜”(variance ratio puzzle)。如果用Var(r)和topenVar(r)closetVar(r)分别表示股票在第t日的开盘收益率的方差和收盘收益率的方差，那么R=称为tcloseVar(r)t方差比率(Amihud&Mendelson(1987),Stoll&Whaley(1990))。Amihud和Mendelson (1987)，Stoll和Whaley(1990)发现NYSE市场的方差比率显著大于1。George和Hwang(1995)对韩国证券市场的研究证实了类似的结果。 30
表 收盘价改革前后一个月的波动性变化 指标名称 开盘收益率波动性 收盘收益率波动性 波动性方差比 指标符号 0000ccVar(lnp−lnp)Var(lnp−lnp)Var(lnp−lnp)t+1tt+1ttt−1ccVarlnp−lnptt−1收盘价计算方式改变前 收盘价计算方式改变后 流动性的变化 我们分别从买卖价差，报价深度和成交量的角度来衡量收盘价决定方式改变对股票在收盘前的流动性的影响。 从买卖价差的角度看，从图和图看到，无论是绝对价差还是相对价差，在收盘价格改革后都有一定程度的下降，反映了这项交易机制改革增加了收盘前的流动性。 从报价深度的变化看，收盘价格改革后收盘前10分钟的报价深度明显增加（见图）。从交易量看，收盘价格改革后收盘前10分钟的交易量也明显增加（见图）。 因此，从以上描述性统计可以看出，收盘价格从连续竞价单笔确定方式改为最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均决定后，收盘前的流动性有加强的趋势。 表 收盘价改革前后流动性的变化(1) 2001年11月 绝对价差 相对价差 深度 14点51分 14点52分 14点53分 14点54分 14点55分 14点56分 14点57分 14点58分 14点59分 31
15点00分 表 收盘价改革前后流动性的变化(2) 2001年12月 绝对价差 相对价差 深度 14点51分 14点52分 14点53分 14点54分 14点55分 14点56分 14点57分 14点58分 14点59分 15点00分 收盘价改革前收盘价改革后 收盘价决定机制改变前后最后10分钟绝对价差的变化(纵轴单位：元) 32
收盘价改革前收盘价改革后 收盘价决定机制改变前后最后10分钟相对价差的变化 收盘价改革前1000000收盘价改革后900000800000700000600000500000400000300000200000100000012345678910 收盘价决定机制改变前后最后10分钟深度的变化（纵轴单位：股） 30000收盘价改革前收盘价改革后250002000015000100005000012345678910 收盘价决定机制改变前后最后10分钟成交量的变化（纵轴单位：股） 33
收盘价改革前收盘价改革后 Fig. 收盘价决定机制改变前后最后10分钟相对成交量的变化 收盘价格决定机制改革对市场质量影响的实证分析 如何衡量交易机制的改革所产生的实际效果是一件困难的工作。首先，交易机制的变化必须能对报价行为或价格形成产生可以识别的影响。第二，能够有效地分离其他可能会影响价格行为的其他相关因素。随着市场微观结构理论的日趋成熟，有大量的关于市场微观结构对资产定价和交易成本影响的方法被提出。为了保证本实证研究结论的可靠性，避免某一种方法的局限性，我们采用5种方法进行实证研究。 个股-市场同步性法 以收盘价改革实施的交易日（2001年12月1日）为分界线，将样本窗口分为改革前和改革后两个期间。分别按（1）式将每个股票（j=1,2,.......n）按不同的收益率期间（分别按l=1，2，……10,15,20天计算股票的收益率）在两个时期进行市场模型的回归，得到股票在两个不同时段的β值。 l r=α+βr+ε （1） j,tl,jl,jm,tj然后采用CHMSW(1983)提出的方法，按（2）式对由（1）式得到的β和收益率l,j计算长度l以及反映收盘价改革前后的虚拟变量Dummy进行回归： j−1−1 β=a+bln(1+l)+c((1+l)+e （2） l,jjjjjj34
（2）式反映了股票的β值与计算该值的收益率区间l的统计关系，同时虚拟变量Dummy（当所考虑的β是收盘价改革前时，Dummy=0；当所考虑的βjl,jjl,j是收盘价改革后时，Dummy=1 ）反映了l和β之间的关系在收盘价格改革前jl后的变化。 如果收盘价格决定方式的改革减少了市场摩擦，增加了定价效率，那么我们期望c和b的符号相反。比如，如果b是负数，那么表明股票个股收益率与jjj市场收益率是非同步的(non-synchronous)。如果c和b的符号相反，那么正的jjc表明在收盘价格改革或股票个股收益率的反应与市场反应趋于一致。如果bjj是正的，我们通过检验c是否显著为负来判断收盘价格改革的效果，反之，如果jb是负的，我们通过检验c是否显著为正来判断收盘价格改革的效果。此外，jj我们检验b+c是否显著为0，以便判断改革前后市场质量的变化。如果b+cjjjj与0无差别，那么支持收盘价格改变后收盘价格定价效率提高的假设。 法 另外一种方法是检验在收盘价格决定机制改变前后当收益率度量区间改变时市场模型的解释力如何变化。同上面的方法一样，以收盘价改革的交易日（2001年12月1日）为分界线，将样本窗口分为改革前和改革后两个期间。分别按（1）式将每个股票（j=1,2,.......n）按不同的收益率期间（分别按l=1，2，……10,15,20天计算股票的收益率）在两个时期进行市场模型的回归，得到股票在两个不同时22段的回归方程的调整R:R。如果在收盘价格改革后市场信息效率提高，那么l,j22我们期望改革后的R要比改革前的R大。 l,jl,j r=α+βr+ε （1） j,tl,jl,jm,tj2为此我们按（3）式对由（1）式得到的R和收益率计算长度l以及反映收盘价l,j改革前后的虚拟变量Dummy进行回归： j2−1−1 R=a+bln(1+l)+c((1+l)+dDummy+e （3） l,jjjjjjjj35
22其中R是个股按（1）式分别在收盘价改革前和改革后进行回归得到的调整R。l,j其余变量的解释与前一节相同。 2如果在收盘改革后调整R显著增加，那么表现为（2）中c和d显著为正。 市场效率系数(MEC)法 Hasbrouck和Schartz(1988)提出了市场效率系数（Market efficiency coefficient）的概念来度量市场质量。Hasbrouck和Schartz(1988)对MEC的 定义为： Var(R)2MEC= （4） 2×Var(R)1其中R表示股票的两日收益率，R表示股票的日收益率，VaR(R)为R的2122样本方差，VaR(R)为R的样本方差。 11在理想的市场中，市场效率系数为1，表明收益率方差不存在区间效应（intervalling effects）。但是在现实中，由于各种摩擦的存在，市场效率系数往往不同于1。如果MEC小于1，那么意味着收益率之间存在着负相关性，这种负相关性可能是由于买卖价差(bid-ask spread)、市场影响等因素造成的。如果MEC大于1，那么意味着收益率之间存在着正相关性，这种正相关性可能与信息的逐步传播特性，动量交易行为等因素有关。 为了判断收盘价格决定机制的改变是否显著提高了市场的定价效率，我们可以检验在改变前后的市场效率系数。由于MEC统计量可能受到动量交易和股票收益率序列的均值反转的影响，MEC的实际值可能不是度量收盘机制改革前后市场质量变化的最好的统计量。但是，如果收盘价格机制改变确实提高了市场质量，那么那些明显异于1的极端值（the extreme values）应该会减少。为此我们比较改革前后所有股票MEC值的分布范围，如果在收盘价改革后市场效率系数的分布更加靠近1，那么可以认为市场质量提高。 相对收益率分散度法 Amihud,Mendelson和Lauterbach(1997)提出了另外一种方法来度量市场交易的效率和市场质量。他们提出的指标称为相对收益率分散度(Relative 36
return dispertsion)，即各个股票用市场模型回归得到的回归参差的平方和RRD。即首先对每个样本股票利用市场模型（5）在改革前和改革后进行回归： r=α+βr+ε （1） j,tjjm,tj,tˆ然后得到回归在时间t的参差=r−(αˆε+βr) j,tj,tjjm,t2ε∑j,tj那么时间t时的相对收益率分散度RRD=，最后比较收盘价决定机tn制改变前后的RRD，如果收盘价决定机制改变提高了定价效率，减小了市场摩t擦，那么RRD应该显著减小。 t2与调整R相比，RRD从一个不同的角度度量了市场摩擦的程度。RRD描tt2述了市场模型回归残差的横截面分散程度，调整R关注于每个股票收益率时间序列的市场模型回归残差的大小。因此，RRD主要分析所有样本股票在同一时t2点上残差的相关性，而调整R主要分析每个股票收益率在时间上的残差。这两种方法从不同角度考察市场摩擦和市场效率，相互补充。 法 这种度量市场质量的方法是由Chordia和Swaminathan(2000)提出的。Chordia和Swaminathan(2000)用DELAY这个指标度量市场质量。DELAY的定义如下： 5β∑j,t−k1k=1 DELAY=， 其中 X= −X1+eβj,t其中β为股票j的Dimon-型回归的β系数。所谓Dimon-型回归是指j,tDimon(1979)提出的如下回归形式： 5r=α+βr+u i,ti∑i,km,t−ki,tk=−5如果没有市场摩擦影响，在理想的市场中DELAY的值应该为，因此真实的DELAY值偏离的程度越大，表明市场摩擦对收盘价定价效率的影响越大。 37
如果收盘价格决定机制改革是有效的，那么应该在改革后观察到DELAY值更加接近。 收益率变动法 Amihud,Mendelson和Lauterbach（1997）指出，如果市场微观结构的改变能够显著影响交易成本，那么这种变化也将反映在改变前后的股票收益率中。因此，我们采用事件研究法(event study)，通过下面的回归方程研究在收盘价格决定机制改变前后股票收益率的变化： r=a+br+cDummy1+dDummy2+gDummy3+ε j,tjjm,tjtjtjtj,t其中r和r分别为个股收益率和市场收益率； j,tm,t如果时间t为收盘机制改革前10个交易日内，则Dummy1=1，否则Dummy1=0； tt如果时间t为收盘机制改革后第0或第1个交易日，则Dummy2=1，否则tDummy2=0； t如果时间t为收盘机制改革后2至11个交易日内，则Dummy1=1，否则tDummy1=0。 t 如果令SUMCAR=c+d+g，那么SUMCAR反映了在改革前后共22个jjjjj交易日的累计异常收益率(cumulative abnormal return)。如果收盘价格决定机制的改革降低了交易摩擦和交易成本，对市场产生正向的影响，那么应该有SUMCAR显著大于0。 j 实证研究结果 2 表给出了分别采用个股-市场同步性法、调整R法、收益率变动法、市场效率系数法和相对收益率分散度法对收盘价改革对市场交易质量影响的实证分析结果。 根据个股-市场同步性法，如果收盘价格决定方式的改革减少了市场摩擦，增加了定价效率，那么我们期望c和b的符号相反。从实证结果看，有%的 jj回归分析结果支持收盘价格决定方式的改革减少了市场摩擦，增加了定价效率。 38
根据收益率变动法，如果收盘价格决定机制的改革降低了交易摩擦和交易成本，对市场产生正向的影响，那么应该有SUMCAR显著大于0。在对上海市场j的实证研究中，有%的回归结果显著为正，只有不到10%的回归结果为负，因此实证结果依然比较支持收盘价格改革提高了定价效率和市场质量的假设。 根据相对收益率分散度法，如果收盘价决定机制改变提高了定价效率，减小了市场摩擦，那么RRD应该显著减小。实证结果表明RRD的均值和中值在收盘tt价格改革后都有显著的下降，因此支持了收盘价格改革提高了定价效率和市场质量的假设。 2根据调整R法，如果在收盘价格改革后市场信息效率提高，那么改革后的22R要比改革前的R大，表现为c和d显著为正。从实证研究的结果看，c和l,jl,jjjjd显著为正的比例分别为%和%，比较支持收盘价格提高了市场信息j效率，提高了市场质量的看法。 根据市场效率系数法，如果收盘价格机制改变确实提高了市场质量，在收盘价改革后市场效率系数的分布更加靠近1。但实证结果没有支持这一点。因此市场效率系数法不支持收盘价格改革提高了市场定价效率和市场质量的假设。 表:个股-市场同步性法的实证研究结果 方法 参数 数值 结论 bj的均值(标准差) ( ) cj的均值（标准差） () bcjj与符号相反的数目 59 支持收盘价格决 不拒绝假设检 定方式的改革促个股-市场60 进了定价效率和b+c=0Hjj0:的次数 同步性法 市场质量的假设 总回归数目 66 bcjj与符号相反所占比例 % 不拒绝假设检 % 39
b+c=0Hjj0:的比例 2表: 法的实证研究结果 方法 参数 数值 结论 cj的均值（标准差） () 2RADJ.法 显著为正的次数 25 支持收盘价格决定 显著为正的比例 % 方式的改革促进了 定价效率和市场质dj的均值（标准差） 量 () 显著为正的次数 48 显著为正的比例 % 表: 收益率变动法的实证研究结果 方法 参数 数值 结论 cj的均值（标准差） 收益率变动法 () 显著为正的次数 34 显著为正的比例 % 支持收盘价格决dj的均值（标准差） 定方式的改革促 () 进了定价效率和显著为正的次数 13 市场质量 显著为正的比例 % gj的均值(标准差) --- 显著为正的次数 -- 显著为正的比例 -- c+djj的均值（标准差） () 显著为正的次数 28 显著为正的比例 % 40
说明：---表示因为数据样本不够无法给出计算结果 表：市场效率系数法的实证研究结果 指标 收盘机制改革前 收盘机制改革后 差异说明 结论 不支持收盘价MEC均值 均值没有更加近1 格决定方式的 MEC中值 改革促进了定中值没有更加近1 MEC标准差 价效率和市场 标准差变大 质量的假设 MEC最大值 最大值更加接近1 最小值没有更加接近1 MEC最小值 表：相对收益率分散度法的实证研究结果 指标 收盘机制改革前 收盘机制改革后 差异说明 结论 支持收盘价格 均值显著减小 决定方式的改 RRDt均值 革促进了定价 中值显著减小 效率和市场质RRDt中值 量 RRDt标准差 本节结论 2001年12月1日上海证券交易所将原先的连续竞价过程中最后的单笔交易价格作为该日收盘价，变为该日最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式作为收盘价。自从这项交易机制改革推出以来，还没有对这项措施的效果进行实证分析的研究。在这一部分我们对上海证券交易所这一措施的实施效果进行了实证研究。 利用上海市场2001年12月1日前后的日内高频交易数据的实证分析表明， 41
个股-市场同步性法、收益率变动法和残差平方和法显著支持上海市场收盘价从最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式提高了定价效率，促进了市2场质量的假设，调整R法有一定的支持，但不太显著。而市场效率系数法则不支持市场质量提高的假设。 综合所有结果，我们认为上海证券交易所的收盘价从单笔收盘价格到最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式提高了定价效率和市场质量。 5收盘交易机制的国际比较：特点、趋势与启示 收盘价格的主要决定方式 开盘价格和收盘价格都是股票交易中的重要价格，从实践中看，几乎所有的交易所都采取与盘中交易不同的方式（主要是集合竞价方式）决定开盘价，但收盘价格决定方式则差别较大。Meier(1998)对包括NYSE、Nasdaq、LSE(伦敦证券交易所)、Paris Bourse,法兰克福证券交易所等著名交易所在内的49家股票市场的调查发现，截至到1997年底，这些市场中有35家（占71%）交易所采用与盘中交易不同的特殊方式决定开盘价，但只有12家（占25%）交易所采用特殊的方式决定收盘价格。根据国际证券交易所联合会(FIBV)于1998年发布的报告“Benchmarking Analysis of Stock Exchange Trading”，其多数会员交易所收盘方式与盘中交易没有差别，只有12家（约占所有被调查会员交易所的25%）会员交易所收盘及收盘价格决定方式与盘中交易模式不同。台湾证券交易所于20016年对FIBV的34家会员交易所的问卷调查表明，国际上各证券交易所采用的收 6 台湾证券交易所2001年2月进行的这项关于收盘模式和收盘价格决定原则的调查，共向53家 FIBV会员交易所发出问卷，有36家交易所回复，其中蒙特利尔证券交易所和里约热内卢证券交易所表示已改组为专供衍生商品和债券交易，其余34家交易所提供了收盘交易的资料。 42
盘价格决定方式主要有以下五种： (1)以集合竞价方式决定收盘价格。根据国际证券交易所联合会(FIBV)的调查，这是目前采用最多的收盘价格决定方式，包括德国、伦敦、巴黎、新加坡、韩国、东京、大阪、泰国、吉隆坡、卢森堡、西班牙、华沙、爱尔兰、维也纳、圣保罗等证券交易所都采用集合竞价决定收盘价格。但这些证券交易所在集合竞价时间长短、价格决定原则、无法形成集合竞价时收盘价格决定方式等方面的规定各不相同。 从收盘集合竞价时间长短看，上述国外证券交易所的集合竞价时间基本分为五分钟或十分钟集合竞价两种，如德国、伦敦、巴黎、新加坡、西班牙、圣保罗证券交易所在收盘前五分钟进入收盘价决定阶段，开始接受买卖申报再集中进行撮合；韩国、瑞士、华沙等交易所收盘前的集合竞价时间为十分钟；维也纳证券交易所则为十五分钟，而爱尔兰证券交易所则只有两分钟的集合竞价时间。 有些证券交易所为进一步防止收盘价格被人为操纵的可能性，其收盘集合竞价没有确切设定结束收受买卖申报的撮合时间，而是由交易系统随机决定。如伦敦证券交易所每个交易日下午四点三十分开始进入收盘集合竞价交易阶段，在四点三十五分零秒到四点三十五分三十秒之间由交易系统随机决定结束买卖申报，然后立即进行撮合并确定收盘价格，西班牙，泰国也有类似的规则。德国、华沙、维也纳证券交易所为避免人为炒作引起收盘价格剧烈波动，规定收盘时集合竞价的试算价格如果超过特定的价格区间，那么将延长接受买卖申报，撤消，变更的时间，并由交易系统随机决定这一时间长短。 从价格决定原则看，大部分证券交易所都采用可产生最大成交量的价格作为集合竞价结果和收盘价，但当有不止一个价格满足该条件时,一般按以下原则确定收盘价：（1）市场压力（Market Pressure）：如果有两个或两个以上价格同时满足产生最大成交量的要求，那么选择哪个作为收盘价将视剩余委托买卖申报的状况而定。如果剩余未能成交的申报中只有委托买入指令，这表明此时价格尚存在买入压力而有上涨趋势，因此在满足最大成交量的价格中取最高者作为收盘价；反之，如果剩余未能成交的申报中只有委托卖出指令，那么这表明此时价格尚存在卖出压力而有下跌趋势，因此在满足最大成交量的价格中取最低者作为收盘价。（2）参考价格(Reference Price)： 在可产生最大成交量的价格不止一个时， 43
有些交易所规定以最接近参考价格的那个价格作为收盘价。对于参考价格的规定，大部分交易所规定为最近一次的单笔成交价。 如果因为种种原因无法形成集合竞价时，各交易所对收盘价格的决定方式也有差异。在德国交易所，如果收盘时无法撮合成产生收盘价，那么交易所当日将不公布该股票的收盘价格，只是揭示最佳的买卖申报价格。而伦敦证券交易所则规定，如果无法出现集合竞价，则以下午四点二十分到四点三十分这最后十分钟逐笔交易成交价以成交量加权的平均价格（Volume Weighted Average Price,VWAP）作为收盘价格，如果加权平均价格仍然无法形成，则以最后一笔自动交易价格作为收盘价。新加坡、泰国、华沙、维也纳等交易所则规定如果收盘集合竞价无法形成，则以最后一笔连续逐笔交易价格作为收盘价。 (2)以最后一笔交易价格作为收盘价格。根据FIBV的调查，这也是被采用较多的一种收盘价格决定机制。纽约、菲律宾、新西兰、伊斯坦布尔、多伦多、马耳他、百慕大、利马、阿根廷、圣地亚哥等交易所都采取这种方式决定收盘价格。由于这种方式相对简单，所以各交易所的规定差别不大，只是在是否有其他限制条件和当日无交易时收盘价格的决定上有所差异。 为了降低人为操纵收盘价的可能性以及增加收盘价格的代表性，许多采用最后一笔交易作为收盘价格的交易所在收盘时间、最后一笔最小成交量等方面增加了规定。新西兰证券交易所规定在下午三点三十分到三点三十五分之间由系统随机决定收盘时点，而该时点所交易的价格就是收盘价。为防止收盘价格受小额买卖行为影响导致收盘价格缺少代表性，新西兰、阿根廷、圣地亚哥、利马等证券交易所规定对于作为收盘价格的这笔交易，成交量不能低于一定的数量。布宜诺斯艾利斯证券交易所规定该笔成交额不能低于二千美元（对交易活跃的股票）或一千美元（对交易不活跃的股票）；圣地亚哥证券交易所规定该笔成交额不得低于三百美元；利马证券交易所规定该笔交易不得低于五千基本交易单位。此外，新西兰证券交易所还规定确定收盘价的这笔交易的申报买方和申报卖方应来自不同会员席位的证券商。 对于一些交易不活跃的股票，如果当日没有交易发生，纽约、菲律宾、伊斯坦布尔、多伦多、及加拿大风险交易所等市场规定以最近一日的收盘价代替，美国、新西兰证券交易所则不揭示当日收盘价格。 44
（3）以收盘前一段时间内每笔成交价的加权平均作为收盘价格。除集合竞价方式及最后一笔逐笔交易价格作为收盘价外，包括中国上海，深圳证券交易所在内的一些交易所目前采取收盘前一段时间各笔成交价，利用成交量加权平均作为收盘价，但各个交易所在计算收盘价格所采用的时间长短上各不相同，上海证券交易所和深圳证券交易所以最后一笔交易前一分钟的成交价格（含最后一笔交易）计算收盘价，墨西哥和雅典证券交易所为收盘前十分钟，而特拉维夫证券交易所则以收盘前三十分钟成交价格以成交量加权平均，哥伦比亚证券交易所的时间最长，以最后一笔交易前一小时内的成交价加权平均。 如果在上述计算收盘价格的时间段内没有交易发生时，墨西哥证券交易所以最后一笔交易作为收盘价，雅典证券交易所则由原来的最后十分钟改为最后二十分钟交易加权平均。上海证券交易所和深圳证券交易所规定如果当日没有交易，则以上一交易日的收盘价作为当日的收盘价。 (4)随机单笔价格竞价方式决定收盘价格。目前澳大利亚证券交易所采用随机单笔交易价格作为收盘价格，每个交易日下午四点起开始进入收盘交易阶段，交易系统继续接受买卖申报输入、变更或取消，但不进行撮合。并于四点五分到四点六分之间由交易系统(SEATS)随机决定结束申报的时间，将从四点开始截止到收盘时点所有未成交买卖申报依价格优先和时间优先的规则排序，并逐一进行配对成交，最后一笔可配对买单及卖单的价格以委托量加权平均作为收盘价格。如果四点至四点六分之间无交易产生，则以下午四点前最后一笔交易价格作为收盘价。 （5）收盘前一段时间交易价格的中位数作为收盘价格。香港证券交易所采用以收盘前一段时间内一部分交易价格的中位数作为收盘价格。香港证券交易所下午四点收盘，股票的收盘价格为当日最后一分钟内五个按盘价（nominal price）的中位数。交易系统下午三点五十九分开始每隔十五秒即三点五十九分正、三点五十九分十五秒、三点五十九分三十秒、三点五十九分四十五秒、四点正五个时点的按盘价的中间价格作为收盘价格。所谓按盘价是指：如果该证券在当日上述时间前有成交，则（a）如果最高买入申报价格高于前一笔成交价时，则按盘价指最高买入申报价格。（b）如果最低卖出申报价格低于前一笔成交价时，则按盘价指最低卖出申报价格。（c）如果(a)、(b)两种情况都不适用，则按盘价指最近 45
一次成交价。如果该证券在当日没有成交，那么（a）如果最高买入申报价格高于前一日收盘价时，则按盘价指最高买入申报价格。（b）如果最低卖出申报价格低于前一日收盘价时，则按盘价指最低卖出申报价格。（c）如果(a)、(b)两种情况都不适用，则收盘价指前一日收盘价。 各种收盘方式的比较 从上面的介绍看，不同的交易所出于不同目的采取不同的收盘价格决定方式。在制定收盘价决定机制时，证券交易所一般会考虑到以下因素：（1）降低收盘价格被认为操纵的可能性；（2）避免收盘时价格剧烈波动以维持股价的连续性和稳定性；（3）增加收盘价的代表性，避免小额买卖交易行为的影响。 收盘集合竞价方式利用了一段时间接收买卖申报，再依可达成最大成交量的价格作为收盘价，这个价格代表了当时多数参与买卖申报者所一致认同的均衡价格，因此可以降低单笔买卖申报对市场收盘价格所造成的影响。而且，随着指数化投资的盛行，越来越多的机构投资者采取跟踪某个指数的方式进行交易，对于这些投资者来说，需要以收盘价格买入或卖出某些股票，如果采用集合竞价方式决定收盘价格，那么指数化投资者只要在集合竞价阶段申报合适的交易指令，那么其成交价一定就是收盘价，因此集合竞价方式确定收盘价格有利于指数化投资。 交易价格的加权平均方式利用收盘前一段时间每笔成交价格的按成交量加权平均的方法计算收盘价，相对于最后一笔逐笔交易方式，这种加权平均可避免收盘价格为小额交易行为所影响，降低了收盘价格被认为操纵的可能性。但这个收盘价格的缺点是该价格不是由交易者实际交易形成，而是按照一定规则由交易所通过交易价格计算出来的。香港和澳大利亚采取的中位数及随机单笔价格竞价方式，比最后一笔交易价格的方式也降低了人为干预市场收盘价格的可能性。部分采取最后一笔交易作为收盘价格的交易所，也采取收盘结束时点由系统随机决定或者对该笔交易有最小数量标准，这些措施都是为了避免收盘价格认为炒作同时增加收盘价格的代表性。 从交易所的角度看，各种盘后场外交易、零股交易和大宗交易、指数的收盘价、公司的市值、下一交易日开盘参考价、IPO和增发定价、下一交易日涨跌幅 46
限制范围、增发配股派息的除权参考价都以当日收盘价作为计算的基础。根据国内外证券交易所的实际经验，最后一笔逐笔交易方式确定收盘价格方式的波动性最大，加权平均方式价格波动性最低，而集合竞价方式的收盘价波动性略高于加权平均方式。从证券投资机构的角度看，机构之间的信用交易担保比率、基金公司募集发行的开放式基金的资产净值、服务咨询机构所作的价格趋势分析，以及股票和指数的相关衍生品的头寸管理和盈亏清算等都涉及到证券收盘价格，由于加权平均方式决定的收盘价是由交易所加工计算，不是由市场买卖双方共同决定的证券价值，所以可能与证券公司，基金公司，银行等对收盘价的理念不一致。 表：各种收盘价格决定方式的比较 被操纵的可能性 价格的连续性和稳定性 价格的代表性 集合竞价 几乎不可能 降低了单笔交易对市场收盘代表了当时多数参与买卖申报者价格所造成的影响，有很好的所一致认同的均衡价格 稳定性。 最后一笔交易价格 很容易 容易受单笔交易对市场收盘易受小额交易影响，代表性差 价格造成影响，稳定性大，连续性不好。 收盘前一段时间内几乎不可能 稳定性和连续性最好 综合了当时多数参与买卖交易者每笔成交价的加权 的信息，但该价格不是交易者交平均 易形成的 随机单笔价格竞价比较困难 稳定性和连续性不太好 易受小额交易影响，代表性较差方式 收盘前一段时间交几乎不可能 稳定性和连续性较好 综合了当时一些参与买卖交易者易价格的中位数 的信息，有一定代表性 从学术研究的角度看，因为在研究中往往涉及以收盘价格度量的日收益率和方差，以最后一笔逐笔交易或随机单笔价格竞价方式作为收盘价格计算的收益率和波动性可能比以加权平均和集合竞价方式计算的结果要大。 国外收盘价格决定机制改革的效果 韩国证券交易所的收盘价格改革 韩国证券交易所从1989年12月起为配合系统的自动化，从最后一笔逐笔交易改为集合竞价方式，以期望提高收盘价格的稳定行。1993年韩国证券协会期 47
刊第15期公布的<<Microstructure of securities market and price volatility>>报告公布了收盘价改革的效果分析。上述报告指出，1989年12月至1992年2月期间开盘和收盘收益率的方差都有所增加，但由于收盘收益率的方差增加幅度小于开盘部分，因此收盘方式改变后收盘价格相对波动程度减小；同时该报告针对大，中，小型个股的开盘和收盘收益率的详细分析（见表），结果也发现与韩国综合股价指数结果相同。综合统计分析结果，该报告结论认为收盘方式改为集合竞价结果有助于降低收盘股价的波动性。 表 韩国证券交易所收盘价格改革效果 指数/股价 收盘改为集开盘收益率收盘收益率B/A 合竞价前后 方差(A) 方差(B) KOSPI 改变前 改变后 大盘股 改变前 股改变后 票中盘股 改变前 市改变后 值 小盘股 改变前 改变后 说明:1.改变前采用1986年6月至1989年11月资料，二改变后则采用1989年12月至1992年62月资料。2.开盘和收盘收益率都是对数收益率。3.为了方便，上述数字都乘以10 泰国证券交易所的收盘价格改革 泰国证券交易所收盘价最初也是采用的最后一笔逐笔交易价格作为收盘价，为了避免人为操作的情况发生，于1999年9月更改为五至十分钟随机集合竞价方式(random call market method),即于每日下午四点三十分进入收盘阶段，只收受买卖申报而不撮合，于四点三十五分至四点四十分之间由交易系统随机决定截至收受买卖申报的时间，并进行撮合。该交易所的研究结果发现，收盘价格采取上述方式后，由72％的上市股票收盘价格的波动减小，显示这种随机集合竞价方式有助于提高收盘价格的稳定性。经过调查80％的交易所会员单位表示支持上 48
述收盘价格决定方式。 收盘价决定方式的发展趋势 从最近几年国外交易所更改收盘价格决定方式的统计（表）看，目前主要证券交易所收盘价格决定方式有从最后一笔逐笔交易价格逐步改为集合竞价的趋势，而也有不少证券交易所改为采用加权平均方式。这反映了人们逐渐认同了集合竞价方式在避免收盘价被操纵，维持收盘价的稳定性、连续性和代表性上的优势，同时单笔交易价格方式有被逐步淘汰的趋势。目前我国的沪深股市都采用收盘前一分钟每笔成交价加权平均的方式作为收盘价决定机制，这种方法在普及程度上仅次于集合竞价方式。但从计算的时间看，我国股市用于计算收盘价格的时间是非常短的，只有一分钟，远低于采取类似机制的其它交易所的计算时间。我国目前采取的这种收盘方式是否合理、有效，是否有必要采取集合竞价方式来确定收盘价格值得进一步深入研究。 表：最近国外证券交易所更改收盘价格决定机制的统计 交易所 更改时间 旧机制 新机制 韩国 1989年-1997最后一笔逐笔交易价格 十分钟集合竞价 年分段实施 澳大利亚 1997年2月 最后一笔逐笔交易价格 随机单笔竞价方式 瑞士 1998年11月 最后一笔逐笔交易价格 十分钟集合竞价 雅典 1999年11月 最后一笔逐笔交易价格 收盘前十分钟每笔成交价加权平均 墨西哥 1999年1月 最后一笔逐笔交易价格 收盘前十分钟每笔成交价加权平均 维也纳 1999年 最后一笔逐笔交易价格 十五分钟集合竞价 泰国 1999年11月 最后一笔逐笔交易价格 五至十分钟集合竞价 华沙 2000年11月 最后一笔逐笔交易价格 十分钟集合竞价 新加坡 2000年8月 最后一笔逐笔交易价格 五分钟集合竞价 爱尔兰 2000年6月 最后一笔逐笔交易价格 二分钟集合竞价 伦敦 1998年12月 最后一笔逐笔交易价格 收盘前十分钟每笔成交价加权平均 2000年5月 收盘前十分钟每笔成交价五分钟集合竞价 加权平均 哥伦比亚 2001年 最后一笔逐笔交易价格 收盘前一小时每笔成交价加权平均 中国台湾 2002年 最后一笔逐笔交易价格 五分钟集合竞价 49
6结论与政策建议 证券交易制度的核心是证券交易市场的微观结构，即使投资者的潜在需求转化为实际的交易过程（Madhavan，2000）。在微观结构理论看来，投资者的交易行为只有在一定的交易运作效率下才能转化为有效的价格信号。 收盘价格的决定机制是证券市场交易机制设计中的一个方面。各种盘后场外交易、零股交易和大宗交易、指数的收盘价、公司的市值、下一交易日开盘参考价、IPO和增发定价、下一交易日涨跌幅限制范围、增发配股派息的除权参考价等几乎都以当日收盘价作为计算的基础。此外，许多金融证券机构的业务往来也以当日收盘价作为衡量和评价标准，如金融机构之间的信用交易担保比率、基金 公司募集发行的开放式基金的资产净值、服务咨询机构所作的价格趋势分析，以及股票和指数的相关衍生品的头寸管理和盈亏清算等。正是由于收盘价格的特殊意义和广泛使用，使得众多市场投资机构或投资者存在人为操纵收盘价格的动机，以获取收益。在我国证券市场对收盘价格的操纵不是个别现象，这种现象显示了收盘价格机制设计的重要性。 本文利用上海证券交易所提供的日内高频数据，详细研究了上海证券市场收盘价格的若干问题。本文研究的主要问题和结论是： （1）上海证券市场收盘前股价行为特征 从收益率角度看，股票在收盘前有显著为正的收益率，价格在收盘前的较短时段内显著上升；从波动性角度看，收盘前价格波动性较前面的交易时间显著增加；从流动性角度看，收盘前交易非常活跃，交易量为日内最大，除了深度指标略有下降外，大部分流动性指标都显示收盘前有良好的流动性，每笔交易金额也显著变大；回归分析表明，收盘阶段在解释一天的收益率上特别重要，其重要性超过日内其他时间。 （2）上海证券市场收盘价格的窗饰效应与国际比较 平均看来，在上海证券市场，与非月末交易日相比，每个月的最后一个交易日更容易发生窗饰效应，而且股票在最后的交易时间内上涨的幅度要大于非月末的交易日的上涨幅度。7月份和12月份的最后一个交易日出现大量异常的收盘价格上升的窗饰效应，而8月份与其他月份相比，在非月末交易日出现更多的窗 50
饰效应现象。同国际上其他市场进行的比较表明，从窗饰效应发生的频率和发生时价格变动情况看，上海市场窗饰效应发生的频率比较高，但窗饰效应发生时股票价格的上升不是特别大。 （3）上海证券交易所将原来的连续竞价过程中最后的单笔交易价格作为该日收盘价变为该日最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式提高了收盘价的定价效率，改善了市场质量。 利用上海市场2001年12月1日前后的日内高频交易数据的实证分析表明，个股-市场同步性法、收益率变动法和残差平方和法显著支持上海市场收盘价从最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式提高了定价效率，促进了市2场质量的假设，调整R法有一定的支持，但不太显著。而市场效率系数法则不支持市场质量提高的假设。综合所有结果，我们认为上海证券交易所的收盘价从最后一笔交易前一分钟内每笔成交价加权平均的方式提高了定价效率和市场质量。 （4）对国际上主要交易所的收盘交易机制特点、趋势进行了研究，就收盘价 格决定方式的发展趋势进行了分析。 从最近几年国外交易所更改收盘价格决定方式的统计看，目前主要证券交易所收盘价格决定方式有从最后一笔逐笔交易价格逐步改为集合竞价的趋势，而也有不少证券交易所改为采用加权平均方式。这反映了人们逐渐认同了集合竞价方式在避免收盘价被操纵，维持收盘价的稳定性、连续性和代表性上的优势，同时单笔交易价格方式有被逐步淘汰的趋势。 （5）建议沪深交易所考虑将收盘方式改为集合竞价方式。 我们的实证研究发现，收盘前最后阶段对股票的日收益率影响非常大，因此建议交易所加强对收盘前15分钟交易时段的实时监控，防止收盘价受到人为因素的操纵。同时根据本文的实证研究结果和对国际上主要证券交易所收盘价格改革的历程，交易所考虑采用集合竞价方式确定每日收盘价格。集合竞价能够有效降低收盘价格被操纵的可能性，避免收盘时价格剧烈波动以维持股价的连续性和稳定性，同时还可以增加收盘价的代表性，避免小额买卖交易行为的影响，而且有利于指数化投资的进行，集合竞价的收盘方式代表了未来的发展趋势。 51
参考文献 [1] (2000),“Market Microstructure: A Survey”, Journal of Financial Markets,2000,205-258. [2] Harris,.(1989) , A Day-End Transaction Price Anomaly. Journal of Financial and Quantitative Analysis 24,29-45 [3]Meier, R. T. (1998) "Benchmark Analysis of Stock Exchange Trading", FIBV – International Federation of Stock Exchanges, Paris/Zürich, September1998. [4]Wood,R., McInish,T.,Ord,J.(1985), An Investigation of Transactions Data for NYSE Stocks, Journal of Finance 40,723-739 [5] Harris,.(1986),Transaction data tests of the mixture of distributions hypothesis,Journal of Financial and Quantitative Analysis 22,127-142 [6] Jain,, (1988), The Dependence between Hourly prices and Trading Volume, Journal of Financial and Quantitative Analysis 23,269-283. [7] Foster,,and ,1993,Variations in trading volume, return volatility, and trading costs:evidence on recent price formation models, The Journal of Finance,48,187-212 [8] Niemeyer, Sandas(1994), Liquidity in the Stockholm markets: an empirical study, Journal of Financial Markets,3,205-258 [9] Hillion, P. and Suominen, M. (1998): “Deadline Effect on an Order Driven Market: An Analysis of the Last Trading Minute on the Paris Bourse”. Global Equity Markets Conference, Paris. [10] Thomas, S. (1998): “End of Day Patterns on the Paris Bourse after Implementation of a call auction”. Global Equity Markets Conference, Paris. [11] Madhavan, A. (1992): “Trading Mechanisms in Securities Markets”. Journal of Finance, XLVII, June, 607-41 [12] David Cushing ,Ananth Madhavan(1999),Stock Returns and Trading at 52
the Close [13] Cherian, J. A. and . Jarrow(1995), "Market Manipulation", Chapter 20 of Handbook of Operations Research and Management Science, vol. 9, Finance, North- Holland,. [14] Franklin Allen and Douglas Gale (1992), Stock-Price Manipulation, The Review of Financial Studies, Vol. 5, No. 3., pp. 503-529 [15] Kose&Narayanan,（1997）Market Manipulation and the Role of Insider Trading Regulations," (with R. Narayanan), Journal of Business, 1997, Vol. 70, . [16] Benabou, Roland; Laroque, Guy (1992) ,Using Privileged Information to Manipulation Market: Insiders,Gurus,and Credibility,Quarterly Journal of Economics, Aug92, Vol. 107 Issue 3, p921, 38p, [17] Stoll&Whaley,(1987), Stoll, Hans and Robert Whaley, “Program Trading and Expiration-Day Effects,” Financial Analysts Journal 453, 1987, pp. 16-28. [18]Chamberlain, Trevor W.; Cheung, C. Sherman; Kwan, Clarence ..，(1989)；Expiration-Day Effects of Index Futures and Options: Some Canadian Evidence. Financial Analysts Journal, Sep/Oct89, Vol. 45 Issue 5, p67-72, [19] Stoll&Whaley,(1991)，Stoll, ., Whaley, ., 1991. Expiration-day effects: What has changed? Financial Analysts Journal 47, 58–72,. [20]Jarrow, R. A., (1992), “Market Manipulation, Bubbles, Corners, and Short Squeezes,” Journal of Financial and Quantitative Analysis, 27(3), September, 311–336. [21] Cherian, J. A. and . Jarrow,( 1995) "Market Manipulation", Chapter 20 of Handbook of Operations Research and Management Science, vol. 9, Finance, R. A. Jarrow, V. Maksimovic and V. T. Ziemba (editors), North- Holland, 1995. [22] Franklin Allen and Douglas Gale, (1992) Stock-Price Manipulation, The Review of Financial Studies, Vol. 5, No. 3. (1992), pp. 503-529 53
[23] Franklin Allen and Gary Gorton (1992), Churning Bubbles, The Review of Economic Studies, Vol. 60, No. 4. (Oct., 1993), pp. 813-836. [24] Aitken M and C Comerton-Forde,(2002), Opening the Curtain on Window Dressing, The Handbook of World Stock, Derivative and Commodity Exchanges, Mondo Visione. [25] Amihud, Y. and Mendelson, H. (1987): “Trading Mechanisms and Stock Returns: An Empirical Investigation”. Journal of Finance, XXLII, Juli, 533-53 [26]Amihud,(1997),Determinants of bid-asked spreads in the over-the-counter market,Journal of Financial Economics 1,353-364 [27] Barclay,.(1997),Bid-ask Spreads and the Avoidance of Odd-Eighth Quotes on Nasdaq: An Examination of Exchange Listings, Journal of Financial Economics 45,35-60 [28]Bessembinder,H.,(1998), Trading Costs and Return Volatility: Evidence From Exchange Listing, Working Paper,Emory University [29]Elyasiani,E.,Hauser,S.,and ,(2000)）,Market Response to Liquidity Improvements : Evidence from Exchange Listing,Financial Review35 [30]Cohen,K.,J.,Hawawini,.,Maier,.,.,(1983),Estimating and Adjusting for the Intervalling-Effect Bias in Beta, Management Science 29,135-148 [31] Schwartz,.,and (1977), Evidence on the Presence and Causes of Serial Correlation in Market Model Residuals, Journal of Financial and Quantitative Analysis 12,291-313. [32] Lo, (1988),StockMarket Prices Do not Follow Randow Walks:Evidence from a Simple Specification Test,Review of Financial Studies1, 41-66 [33]Hasbrouck,J., and (1988), Liquidity and Execution Costs in Equity Markets,Journal of Portfolio Management,Spring,10-15 [34] Fisher,L.,(1966),Some New Stock-Market Indexws,Journal of Business 54
16,191-225 [35] Scholes,M.,and ,(1977), Estimating Betas from Nonsynchronnous Data, Journal of Financial Studies 13, 917-957 [36] Dimson,E.,(1979),Risk Measurement When Shares are Subject to Infrequent Trading, Journal of Financial Economics 7,197-226 [37] Barclay, Christie, Harris, Kandel and Schultz,(1999), The Effects of Market Reform on the Trading Costs and Depths of Nasdaq Stocks, Journal of finance 54,1-34 [38]Amihud,Mendelson and Lauterbach, (1997), Market Microstucture and Securities Values: Evidence from the Tel Aviv Stock Exchange,Journal of Financial Economics 45,365-390 [39]Pagano,M.,and ,(1996), Transparency and Liquidity: a Comparison of Auction and Dealer Market with Informed Trading,Journal of finance 51,579-611 [40]Stoll,.,(2000), Presidential Address:Friction,Journal of Finance 55,1479-1514 [41]Schultz,P.,(2000),Regulatory and Legal Pressures and the Costs of Nasdaq Trading,Review of Financial Studies 13,917-957. [42]Lesmond,Ogden and Trzcinka,(1999)，A New Estimate of Transaction Costs,Review of Financial Studies 12,1113-1141 [43]Chordia and Swaminathan,(2000), Trading Valume and Cross-Auocorrelations in Stock Retures, Journal of Finance 55, 913-935 [44] Madhavan, Ananth and Panchapagesan, Venkatesh (Fall 2000): “Price Discovery in Auction Markets: A look Inside the Black Box”. Review of Financial Studies. Vol. 13, no. 3 (Fall 2000 ):627-658. 附录1：文中出现的一些图形的实际计算结果 表1：15分钟收益率的日内分时特征 时间 对数收益率 收益率的变化率 55
9:30-9:45 9:45-10:00 10:00-10:15 10:15-10：30 10:30-10：45 10:45-11：00 11:00-11：15 11:15-11：30 13:00-13:15 13:15-13:30 13:30-13:45 13:45-14：00 14:00-14：15 14:15-14：30 14:30-14：45 14:45-15：00 表2：波动性的日内分时特征 时间 方差振幅9:30-9:45 :45-10:00 :00-10:15 :15-10：30 :30-10：45 :45-11：00 :00-11：15 56 14:4514:3014:1514:0013:4513:3013:1513:0011:3011:1511:0010:4510:3010:1510:009:459:30
11:15-11：30 :00-13:15 :15-13:30 :30-13:45 :45-14：00 :00-14：15 :15-14：30 :30-14：45 :45-15：00 波动性（方差）的日内分时特征 波动性（振幅）的日内分时特征 表3 交易量的日内分时特征 57 14:4514:3014:1514:0013:4514:4513:3014:3013:1514:1513:0014:0011:3013:4511:1513:3011:0013:1510:4513:0010:3011:3010:1511:1510:0011:009:4510:459:3010:3010:1510:009:459:30
时间 绝对平均交易量 相对交易量 变化率 9:30-9:45 9:45-10:00 10:00-10:15 10:15-10：30 10:30-10：45 10:45-11：00 11:00-11：15 11:15-11：30 13:00-13:15 13:15-13:30 13:30-13:45 13:45-14：00 14:00-14：15 14:15-14：30 14:30-14：45 14:45-15：00 说明：绝对平均交易量的单位为：万股 6000005000004000003000002000001000000 绝对交易量的日内分时特征（15分钟） 58 14:4514:3014:1514:0013:4513:3013:1513:0011:3011:1511:0010:4510:3010:1510:009:459:30
相对交易量的日内分时特征（15分钟） 收盘最后5分钟交易在决定日收益率上的重要程度的回归分析 常数项α的均值 股票样本 2回归系数β的均值 Adjusted R的均值 所有股票 组 组 组3 组4 组5 组6 组7 组8 组9 组10 说明：1.组1是平均日交易额最小的10%的样本股票，依次类推，组10是平均日交易额最大的10股票。 2 2. 如果日内每个时间区间内股票的收益率服从经典的随机漫步，那么调整R应该接近% 收盘最后30分钟交易在决定日收益率上的重要程度的回归分析 常数项α的均值 股票样本 2回归系数β的均值 Adjusted R的均值 所有股票 5914:4514:3014:1514:0013:4513:3013:1513:0011:3011:1511:0010:4510:3010:1510:009:459:30
组1 组2 组3 组4 组5 组6 组7 组8 组9 组10 说明：1.组1是平均日交易额最小的10%的样本股票，依次类推，组10是平均日交易额最大的10股票。 2 2. 如果日内每个时间区间内股票的收益率服从经典的随机漫步，那么调整R应该接近% 附录2：国外主要证券交易所的收盘机制简介 德国证券交易所 德国证券交易所每天下午8点至8点5分收盘，收盘采用集合竞价方式，依价格和时间优先原则决定买卖优先顺序，无论整股(round lot)还是零股(odd lot)买卖申报都可以共同参与交易，为了使收盘时市场流动性更趋集中化，增加收盘价格的普遍认同性，其收盘价格决定原则是：（1）成交量最大化，即满足最大成交量的价格作为收盘价（2）未成交买卖申报最小化，即撮合后剩余未成交买卖申报达最小化的价格作为收盘价。（3）一旦有两个以上价格同时符合上述原则，则视委托指令簿(order book)剩余未成交买卖申报的情况，如委托单仅剩未成交买进申报的情况下，则以符合1，2原则2个价格的最高者作为收盘价，反之，如仅剩余未成交卖出申报时，则以其中最低者作为收盘价。 60
(4)一旦电脑委托单中剩余等量未成交买进和卖出申报时，或者无如何未成交买卖申报时，则以下列原则决定收盘价：(a)如参考价高于或等于上述可能成交的最高价，则收盘价为该可能成交价的最大值。(b)如参考价低于或等于上述各可能成交价格的最小值，则收盘价为可能成交价的最小值。(c)如参考价介于可能成交价的最大值和最小值之间，则收盘价为该参考价。(5)如无如何买卖申报可撮合成交，则无法决定收盘价，仅公布最佳买卖参考价。 以下是上述价格决定原则的实例： 例一：仅有单一价格符合成交量最大及剩余未成交量最小 买进申报 卖出申报 委托 委托量 累计 剩余 价格 剩余 累计 委托量 委托 限价 200 200 202 500 700 限价 200 400 201 300 700 限价 300 700 200 700 100 限价 700 100 198 600 200 限价 700 300 197 400 400 限价 上述集合竞价结果成交价200达到最大成交量700。 例二：有数个价格符合成交量最大及剩余未成交量最小，且仅剩余买进申报一方 买进申报 卖出申报 委托 委托量 累计 剩余 价格 剩余 累计 委托量 委托 限价 400 400 202 100 500 限价 200 600 100 201 500 600 100 199 500 300 限价 600 400 198 200 200 限价 上述集合竞价结果成交价199及201都达到成交量最大500，都剩余买进申报100， 取2个价格的最大值即201。 例三：有数个价格符合成交量最大及剩余未成交量最小，且仅剩余卖出申报一方 买进申报 卖出申报 61
委托 委托量 累计 剩余 价格 剩余 累计 委托量 委托 限价 300 300 202 300 600 限价 200 500 201 100 600 500 199 100 600 400 限价 500 300 198 200 200 限价 上述集合竞价结果成交价199及201都达到成交量最大500，都剩余卖出申报100， 取2个价格的最小值即199。 例四：有数个价格符合成交量最大及剩余未成交量最小，且买进申报及卖出申报双方均有剩余 买进申报 卖出申报 委托 委托量 累计 剩余 价格 剩余 累计 委托量 委托 市价 100 100 市价 100 200 100 202 100 200 100 限价 限价 100 200 100 199 100 200 100 市价 100 100 市价 上述集合竞价结果成交价199及202都达到成交量最大100，且买卖双方委托申报都有剩余： （a） 如参考价为200，介于199与202之间，则成交价为200。 （b） 如参考价为203，均高于199和202，则成交价为202。 （c） 如参考价为199，则成交价为199。 例五：有数个价格符合成交量最大及剩余未成交量最小，且买进申报及卖出申报双方均无剩余 买进申报 卖出申报 委托 委托量 累计 剩余 价格 剩余 累计 委托量 委托 限价 300 300 202 200 500 限价 200 500 201 500 500 199 500 300 限价 62
500 300 198 200 200 限价 上述集合竞价结果成交价199及201都达到成交量最大500，且买卖双方委托申报均无剩余： (a) 如参考价为205，均高于201与199，则成交价为201。 (b) 如参考价为200，介于199和201之间，则成交价为200。 (c) 如参考价为197，均低于201及199，则成交价为199。 例六：仅有市价委托时 买进申报 卖出申报 委托 委托量 累计 剩余 价格 剩余 累计 委托量 委托 市价 900 900 100 市价 800 900 100 市价 800 800 市价 成交价即为参考价 例七：无如何买卖申报委托得以成交时 买进申报 卖出申报 委托 委托量 累计 剩余 价格 剩余 累计 委托量 委托 201 80 80 80 限价 限价 80 80 80 20 如无如何买卖申报委托得以成交时，则无收盘价格公布，而公布最高限价买进价格和最低限价卖出价格。 德意志证券交易所收盘集合竞价另设市价委托干预措施(Market Order interruption),即延缓集合竞价撮合时间，该时间长短将由系统随机决定，市场参与者可继续未买卖委托申报、修改、或取消作业，以提高市价委托撮合机会，一旦委托档现有市价委托得以完全成交，立即结束委托申报进行收盘集合竞价及撮合，如一旦系统随机所决定的收盘时刻，市价委托仍无法全部成交时，将进行收盘集合竞价及撮合；另外，为提高价格的连续性，德意志证券交易所在收盘时另设价格波动干预措施（Volatility Interruption）,并且为避免价格人为操纵的发生，该价格波动干预措施执行时间极短，且结束时点由交易系统随机决定，因此其实际上可能不是固定时点收盘结束；上述价格干预措施，指如果在5 63
分钟集合竞价阶段结束时，按照上述收盘价格决定原则试算的价格如果超过了静态或动态价格区间（前者为最近一次集合竞价价格上，下一定范围；后者为最近一次交易价格上，下一定范围），则将延长收盘集合竞价撮合时间，使市场参与者可持续进行买卖申报，修改，或取消等行为，一旦第一次价格干预措施结束时，该收盘价格仍落于上述动态价格区间之外，则价格干预措施将继续进行，只要该收盘价格波动幅度较前次缩小（虽然可能仍然在上述动态区间之外），则立即结束交易并以上述集合竞价原则决定收盘价格。 伦敦证券交易所 伦敦证券交易所原来除了开盘采取集合竞价外，开盘后交易时段包括收盘均采用逐笔竞价，以最后一笔交易价格作为收盘价，并按照价格和时间优先原则决定买卖优先顺序，1998年12月14为提高收盘价格的代表性及避免小额买卖所造成价格的大幅波动，改为收盘前最后10分钟成交价加权平均，后来，鉴于该加权平均方式虽可提高收盘价格代表性，但没有提供市场参与者用该收盘价交易的机会，因此，2000年5月30日改为以收盘集合竞价为主，加权平均价为辅的方式，该最新修正后的收盘价格决定方式如下： 1． 集合竞价方式决定收盘价格，时间为每交易日下午4：30分起，于4：35分0秒至30秒之间随机结束，并对券商的买卖申报按照价格优先和时间优先顺序按序成交，而收盘价格决定原则如后： （1） 成交量达最大化（Maximum Executable Volume）：即以满足最大成交量的价格作为收盘价。 （2） 未成交买卖申报达最小化（minimum Surplus）：撮合后电脑委托档中所剩余的未成交买卖申报达到最小化的价格作为收盘价。 （3） 市场压力(Market Pressure)：一旦有二个以上价格同时符合上述原则时，如电脑委托档撮合后仅剩未成交买进申报时，则价格可能因买单有可能上涨的压力，则取其中高者作为收盘价，反之，如仅剩未成交卖出申报者，则以最低者作为收盘价。 （4） 参考价(Reference Price)：如有2个以上价格符合上述3个条件，则以最接近参考价（即最近一次自动成交价）作为收盘价。 2． 如收盘集合竞价阶段并无任何买卖申报和成交的情况下，另以逐笔竞价阶段最后10分钟每笔成交价的成交量加权平均（Volume Weighted Average Price,VWAP）作为64
收盘价。 逐笔竞价阶段最后10分钟成交值 VWAP= 逐笔竞价阶段最后10分钟成交量 3． 如在VWAP期间仍无如何买卖申报及成交者，则以最近一笔电脑自动交易价格作为收盘价。 4． 另外，伦敦证券交易所在集合竞价阶段另设有市价委托延长阶段（Market Order Extention）及价格监视阶段（Price Monitoring Extentions），前者即当市价委托无法成交时，将延长集合竞价撮合时间2分钟，延长撮合阶段仍可继续接受限价和市价委托的输入和取消；后者即当4：35分按上述集合竞价原则所预先试算的收盘价，有超过上述VWAP价格或最后一笔交易价格（若无VWAP价格时）上、下5％范围时，将延长执行撮合2分钟，并继续接受新市价及限价委托买卖申报及取消，待2分钟结束后，若收盘价格仍在上述范围之外，则将执行第二次价格监视阶段（Additional Price Monitoring Extention）,即仅接受买卖委托的申报和取消行为，且持续延长执行撮合10分钟，待时间结束则不再检查收盘价格的可能范围而立即按上述原则撮合。 5． 除此之外，伦敦证券交易所为避免收盘价格小额买卖行为的操纵，检查收盘成交量不得低于2500（对于上市证券的Normal Market Size即NMS低于5000者）或NMS*（即上市证券的NMS高于5000者），若低于此标准则不采用集合竞价价格，而直接用VWAP作为收盘价格。 巴黎证券交易所 巴黎证券交易所为履行与8家欧洲主要证券交易所时间一致的协议，从2000年4月3日起延长30分钟收盘，改为下午5：30分结束逐笔竞价交易，并于5：35收盘集合竞价，而收盘价格的阶段原则如下： 6． 成交量达最大化 7． 未成交买卖申报达最小化 3． 市场压力：一旦有二个以上价格同时符合上述原则时，如电脑委托档撮合后仅剩未成交买进申报时，则价格可能因买单有可能上涨的压力，则取其中高者作为收盘价，65
反之，如仅剩未成交卖出申报者，则以最低者作为收盘价。 8． 参考价：如有2个以上价格符合上述3个条件，则以最接近参考价（即最近一次自动成交价）作为收盘价。 新加坡证券交易所 新加坡证券交易所从2000年8月开始采用下午5：00和5:06分进行收盘集合竞价交易作业，前5分钟仍继续接受买卖申报，修改和取消，而最后一分钟则执行撮合并阶段收盘价格，该收盘价格决定原则如后： 9． 可达成最大成交量者 10． 如有2者以上价格均可满足最大成交量，则以其平均价格作为收盘价 11． 如该平均价未落在档位价内，将取较接近前一日收盘价的档位价为收盘价 12． 如前一日无收盘价，则取落于较高档位价为收盘价 至于流动性较低 的个股，如无交易发生者，则有另一栏位‘previous day column’公布 最近一日的交易价格。 韩国证券交易所 韩国证券交易所收盘价格的方式于1989年历经改革，当时位避免价格的过度波动及配合交易的自动化，曾先针对采用电脑自动交易的股票（约占全体上市证券的半数），由原先以最后一笔逐笔交易价格作为收盘价，更替为集合竞价方式，并于1997年9月全面电脑化后，全体上市股票收盘价格均于每日下午3点收盘前最后10分钟用集合竞价方式决定： 13． 对于在该时段买卖申报均视为同时输入，且以单一均衡价格撮合成交 14． 对所有高于该价格的买进申报及所有低于该价格的卖出申报均应成交 15． 且该价位的所有限价买进申报或卖出申报应至少有一方全部成交。 16． 如有2个以上价格同时符合上述原则，则采用前一笔成交价或最接近前一笔成交价格的价格作为收盘价格。 对于流动性较低的个股当日无成交价时，如当日有买进申报，且其价格高于最近一日收盘价格者，以其中最高者为当日收盘价，如当日有卖出申报且其价格价格低于最近一日收盘价格 66
者，以其最低者为当日收盘价，如上述2原则也无法决定收盘价，则以最近一日收盘价格作为收盘价格。 东京证券交易所 东京证券交易所交易方式分为‘ Itayose’和‘zaraba’2种，前者即集合竞价方式，适用于开，收盘价格的决定，而后者则为逐笔交易方式，适用于开盘后的交易阶段，该Itayose收盘价格决定原则为： 17． 全部市价委托均应成交 18． 低于收盘价限价卖出委托及高于收盘价的限价买进委托应全部成交 19． 收盘价位的限价委托买进或卖出申报至少有有一方应全部成交 如有2个以上价格同时符合上述原则时，则以最接近前一次交易作为收盘价。 举例说明如后： 卖出 买进 累计委托股数 委托股数 价格 委托股数 累计委托股数 6000 市价委托 4000 44000 8000 502 1000 5000 36000 20000 501 7000 12000 16000 4000 500 10000 22000 12000 2000 499 8000 30000 10000 4000 498 30000 60000 步骤一、市价委托全部满足：按照Itayose规定的原则，上述市价卖出委托6000与市价买进4000撮合，剩余2000股市价卖出委托，将与限价502及501元买进委托各成交1000股，剩下限价501买进6000股，详细如下。 卖出委托 价格 买进委托 6000 市价 4000 8000 502 1000 20000 501 （剩余6000）7000 4000 500 10000 67
2000 499 8000 4000 498 30000 步骤二、低于收盘价格限价卖出委托及高于收盘价的限价买进委托应该全部成交，如下表上述限价501买进剩余6000股部分将与限价498及499卖出的4000股及2000股成交，因此高于收盘价500的所有限价买进委托均可成交，而所有低于收盘价500的限价卖出委托也可成交。 卖出委托 价格 买进委托 6000 市价 4000 8000 502 1000 20000 501 （剩余6000）7000 4000 500 10000 2000 499 8000 4000 498 30000 步骤三、收盘价位的限价委托应买进或卖出申报至少有一方应全部成交，如下表，与该收盘价格500同价位的限价卖出4000股与买进10000股成交，剩余限价买进6000股，上述全部排队成交的市价或限价委托共计16000股均以该价格成交。 卖出委托 价格 买进委托 6000 市价 4000 8000 502 1000 20000 501 （剩余6000）7000 4000 500 （剩余6000）10000 2000 499 8000 4000 498 30000 另外，该交易所有所谓特别报价制度，一旦市价委托无法全部满足，或某种股票买卖委托委托量不平衡，导致成交价格超过最近一次成交价格一定的波动范围时，该交易系统将通过公告系统对外公布特别买进或卖出报价（a special quote）,其价格比最后成交价高或低于某预设幅度参数（按股价不同为二至三十档不等），以便吸引相反委托，同时允许委托申报的变更，而该特别报价可每5分钟往下或往上调整一次，幅度为前期预设参数，直至有足够委托促使供需趋于均衡或市价委托完全满足，举例如下， 68
卖出委托 价格 买进委托 2000 市价 1000 531 0 52 510 1000 500 3000 上表中，假设最近一次成交价格为530，而按规定股价落在500－1000日元间，执行特别报价的价格波动幅度为10日元，则上述例子市价卖出委托将与限价510买进1000股及限价500买进3000股各成交1000股，价格将超过520（530－10），一次，东京证券交易所将进行特别卖出报价520五分钟（见步骤一），5分钟后仍无新买进委托申报，则2000股市价委托卖出委托将与限价510买进委托成交1000股，应510日元比特殊卖出报价520日元低10日元，符合规定价格波动范围，另剩下市价卖出委托1000股因仍未能成交，因此向下调整特别卖出报价为510（见步骤二），待5分钟后，东京证券交易所将执行撮合成交价为500元（见步骤三）。 步骤一： 卖出委托 价格 买进委托 2000 市价 1000 531 0 52 510 1000 500 3000 步骤二： 卖出委托 价格 买进委托 2000（剩余1000） 市价 1000 531 069
520 510 S 1000 500 3000 步骤三： 卖出委托 价格 买进委托 2000（剩余1000） 市价 1000 531 0 52 510 1000 500 3000（剩余2000） 大阪证券交易所 大阪证券交易所下午3：10分采用Itayose方式决定收盘价格，原则与东京证券交易所一致。 泰国证券交易所 泰国证券交易所收盘价格决定方式原来是以盘中连续撮合方式(continuous order matching function)的最后一笔交易价格作为收盘价，后来为稳定收盘价格并避免人为操纵的发生，于1999年9月更改为五至十分钟随机集合竞价（random call market method）,该交易所现在每天下午4：30分开始进行收盘交易，交易系统仍继续接受买卖申报，并按价格和时间优先顺序排列，但并不执行撮合，而于下午4：35分至4：40分之间由交易系统随机决定截止买卖申报的时间，并进行撮合，而收盘价格的决定原则为： 1． 满足成交量最大化 2． 如同时有两个以上价格符合上述原则，则以最接近前一笔的成交价作为收盘价。 3． 如同时有两个以上价格符合上述原则，则以其中较高者作为收盘价。 如上述收盘交易时间没有交易产生，则以当日最后一笔交易作为收盘价，对于冷门的个股，如当日无交易，交易所公告所谓的priorprice,即前一营业日或最近一营业日的收盘价70
格供投资者参考。 吉隆坡证券交易所 吉隆坡证券交易所盘中采用连续集合竞价方式、且不同类股集合竞价撮合时间不一定相同，该间隔时间有1秒至99秒不等，并以当日最后一盘集合竞价价格作为收盘价格，撮合价格决定原则为： 1．满足成交量最大化 2．如同时有两个以上价格符合上述原则，则以最接近前一盘的成交价作为收盘价。 对于不活跃的个股，如当日没有交易产生，则以最近日的收盘价代替。 瑞士证券交易所 瑞士证券交易所自1998年11月6日起，为避免因衍生商品执行价格导致的价格操纵事件发生，更改收盘价格决定方式，于下午4：50分停止盘中逐笔交易，并于下午5点进行集合竞价，且以可达到最大成交量为原则决定收盘价格，以前以当日交易结束时最后一笔逐笔交易作为收盘价。 卢森堡证券交易所 卢森堡证券交易所大部分上市有价证券均在MuLtifixing Market(MFX)市场交易，将所有上市有价证券分为很多组，每组各有一交易专柜（trading pit）,同组有价证券在各个特定时点依序轮流集合竞价并撮合，价格决定方式如下： 1． 满足成交量最大化 2． 如同时有两个以上价格符合上述原则，则取剩余未成交买卖申报最小者。 3． 如同时有两个以上价格符合上述原则，则取与最近一次交易价格差异最小者。 而收盘价格则为最后一次集合竞价所决定的价格，即使当日仅有一次集合竞价成交， 无论其时点如何，该成交价即收盘价，而如当日无交易的，则公告最佳买卖价格代替。 华沙证券交易所 71
华沙证券交易所以前以连续交易的最后一笔成交价格作为收盘价，为降低认为操纵的可能性，从2000年11月17日改为每天下午4：00－4：10集合竞价，并于下午4：10分进行撮合并决定收盘价格，原则如下： 1． 可满足成交量最大 2． 如同时有两个以上价格符合上述原则，则取可成交的委买笔数与委卖笔数差异最小者 3． 如仍有两个以上价格符合上述1，2原则，则取最接近参考价。 对于上述收盘集合竞价期间无交易的，以当日最后一笔交易价格作为收盘价。 爱尔兰证券交易所 爱尔兰证券交易所从2000年6月6日起使用德意志证券交易所的Xetra系统，而收盘价格决定方式由原来的最后一笔交易，更改委每日下午4：28－4：30分集合竞价，并设有价格波动干预措施，该收盘机制与德意志证券交易所基本雷同，证券商同时准予进行柜台买卖交易（OTC）直到5：15收盘，相对于集中交易市场而言，该柜台交易收盘时间较晚，因此对于交易不活跃的个股，如收盘集合竞价交易阶段无交易发生，则以证券商柜台买卖交易价格为收盘价，如当日无交易，以最近一日收盘价为之。 维也纳证券交易所 维也纳证券交易所原来以最后一笔交易价格为收盘价，随后使用德意志证券交易所的Xetra系统，收盘价格决定方式完全效法该交易所模式，于下午5：30－5：45集合竞价，对于不活跃的个股，如收盘集合竞价无交易，则以最后一笔交易价格作为收盘价。 巴西圣保罗证券交易所 巴西圣保罗证券交易所股票现货交易市场每日下午4：55－5：00集合竞价决定收盘价格。 西班牙证券交易所 西班牙证券交易所交易系统收盘采用集合竞价方式，于下午5：30分开始继续接受72
买卖申报，修改和取消，直到5：35分0秒至5：35分35秒间随机结束，而收盘价格决定原则如下： 1． 可满足最大交易量 2． 未成交买卖申报剩余量最小 3． 如同时有两个以上价格符合上述原则，则比较各可能成交价位的买卖申报情形，以较高者作为收盘价。 4． 如同时有两个以上价格符合上述1，2，3原则，则以最接近前一笔价格者未收盘价。 如上述收盘集合竞价未成交或交易量低于500交易单位，则以最后500交易单位的成交价加权平均为之，如当日未达500交易单位，则以最后一笔交易价格作为收盘价。 纽约证券交易所 纽约证券交易所收盘价格为下午4：00收盘前最后一笔逐笔交易价格。如当日无交易，则采用前一日最后一笔成交价为收盘价。 美国证券交易所 美国证券交易所每日交易时间为上午9：30至下午4：00，并以当日最后一笔逐笔交易价格作为收盘价，对于没有交易的个股，则不公布收盘价格，而其专业会员(specialist)必须继续买卖报价，而该买卖报价将作为信用计算基础。 菲律宾证券交易所 菲律宾证券交易所每日每日中午12：00收盘时以当日最后一笔交易价格作为收盘价，对于交易不活跃的个股当日无买卖申报价格时，以最近一笔交易价格作为当日收盘价，另对于最近6个月均无交易的个股，则以最近一次巨额交易价格作为收盘价格。 伊斯坦布尔证券交易所 伊斯坦布尔证券交易所每日交易分为上、下两段，上午10：00－12:00以及下午2：00－4：00，对于通过终端机进行的买卖申报，用连续竞价方式以价格优先和时间优先顺序进行撮合，而收盘价格则以最后一笔成交价格作为收盘价格，对于交易不活跃的个股，当日无如何交易或无买卖参考价格者，取前一日收盘价作为收盘价。 73
马耳他证券交易所 马耳他证券交易所开盘采用集合竞价，开盘后采用连续交易 ，并以最后一笔交易价格作为收盘价，交易所除公布收盘价外，鉴于市场交易不活跃，而计算公布移动加权平均价格(trade weighted average moving price TWAMP),,以最近5各交易时段交易价格并成交量加权平均，而股价指数、市值、及各股次日可交易涨跌停范围均以TWAMP为计算标准。 多伦多证券交易所 多伦多证券交易所以当日连续交易最后一笔价格作为收盘价，若某个股当日无交易，则以最近一日最后一笔交易价格作为收盘价。 加拿大Venture交易所 加拿大Venture交易所是加拿大为高成长高风险公司上市提供交易的市场，该交易所无论当日连续交易最后一笔成交时间是何时，直接以该价格作为收盘价，如当日无交易发生，则以最近一日最后一笔交易价格作为收盘价。 百慕大证券交易所 百慕大证券交易所交易时间为每日上午8：30分至下午3：30分，开盘采用集合竞价，开盘后为连续交易，并以当日最后一笔交易价格作为收盘价。 新西兰证券交易所 新西兰证券交易所以最后一笔撮合交易价格作为收盘价，其收盘时间是下午3：30－3：35分由系统随机决定，并规定该笔交易买单及买单申报来自不同证券商，并且要达到一定的交易量。 利马证券交易所 利马证券交易所为降低人为干预，原则上定于下午1：20－1：35之间收盘，确切收盘时点由系统随机决定，且收盘时点的交易价格即为收盘价，而该笔交易不得低于5000基本交易单位。 74
布宜诺斯艾利斯证券交易所 布宜诺斯艾利斯证券交易所以最后一笔交易价格作为收盘价，但要求该笔成交值不得低于2000美元（交易活跃个股）及1000美元（交易不活跃的个股）。 圣地亚哥证券交易所 圣地亚哥证券交易所以最后一笔交易价格作为收盘价，但成交值不得低于300美元。 墨西哥证券交易所 墨西哥证券交易所原本以最后一笔交易作为收盘价，为了强化价格形成和降到价格波动，于1999年1月18日对收盘价格方式进行改进，以每日下午2：50分至下午3：00最后十分钟每笔成交价以交易量加权平均作为收盘价，如该期间无交易，则以当日最后一笔交易价格作为收盘价，如当日无如何交易，则以最近一日收盘价格作为收盘价。 nV∗P∑iii=1收盘价格(precio promedio ponderado,PPP)= i=1,2……,n Vacum V=最后十分钟每笔交易的交易量 i P＝最后十分钟每笔交易的价格 i V＝由第1到ｎ笔累计交易量 acum n ＝最后十分钟收盘期间交易笔数 雅典证券交易所 雅典证券交易所市场开盘采用集合竞价，开盘后采用连续交易直至交易结束，之前该交易所原以最后一笔交易作为收盘价，从1999年11月起，为避免价格的认为操纵，收盘价的计算方式改为当日最后十分钟交易每笔交易价格加权平均，如该时段无交易发生，则以最后二十分钟交易价格加权平均。 特拉维夫证券交易所 75
特拉维夫证券交易所每日下午4：45分前30分钟逐笔交易阶段（每日下午4：15 4：45分）的每笔成交价格以交易量加权平均，作为收盘价。 哥伦比亚证券交易所 哥伦比亚证券交易所是以最后一笔成交价格作为收盘价，在2001年完成相关法令规定和软件修改后，改为采用最后1小时每笔成交价格以成交量加权平均，另对于该最后1小时无交易的个股，则以当日最后一笔交易发生的时间向前推算1小时，如维中午12：01分，则以11：01分12：01分成交值除以成交量为收盘价。 ―― 澳大利亚证券交易所 澳大利亚证券交易所于1997年2月改为采用单笔竞价（The single price Auction）决定收盘价格，每天下午四点起开始进入收盘价格阶段，交易系统可以接受买卖委托申报、修改或取消作业，并4：05分至4：06分之间按照单笔竞价方式决定收盘价格，而执行时点则由交易系统（SEATS）随机决定；将该水平阶段所有买卖申报价格按照价格和时间优先顺序排列，并以最后一笔可撮合买卖申报价格的数量加权平均作为收盘价格，而该收盘阶段所有可成交的买卖申报均以该价格成交。如该时段无交易产生，则以下午4：00前最后一笔价格作为收盘价。 因澳大利亚证券交易所收盘价决定方式比较复杂，举例说明如后： 假设澳大利亚证券交易所收盘阶段各笔委托按照价格和时间优先顺序排列如下： 买单 卖单 券商代号 委买股数 价格 价格 委卖股数 券商代号 111 400 424 420 6000 666 222 2000 423 421 800 777 333 10000 423 422 8000 888 444 5000 420 424 600 999 555 500 419 1． 第一笔可配对成交者：券商代号111及666，成交400股，则代号111券商买单全部成交，而代号666券商委卖股数剩余5600。 2． 第二笔可配对成交者：券商代号222及666，成交2000股，则代号222券商全部成交，而代号666券商委卖股数剩余3600股。 76
3． 第三笔可配对成交者：券商代号333及666，成交3600股，则代号666券商全部成交，而代号333券商委买股数剩余6400。 4． 第四笔可配对成交者：券商代号333及777，则代号333券商委买股数剩余5600，代号777券商全部成交。 5． 第五笔可配对成交者：券商代号333及888，代号333券商剩余5600委买股数全部成交，而代号888券商委卖股数剩余2400股。 1 111 666 400 2 222 666 2000 3 333 666 3600 4 333 777 800 5 333 888 5600 剩余其他买单及卖单均无重叠而无法再配对成交，该收盘价格则为最后一笔可配对成交买进及卖出申报价格以委托数量加权平均，亦即收盘价格为： 第五顺位委买股数∗买价+第五顺位委卖股数∗卖价5600∗423+8000∗422＝=第五顺位委买股数+第五顺位委卖股数5600+8000 上述第一至第五顺位可成交买卖单不论其委买和委卖价格如何，均以该收盘价格成交。 香港证券交易所 香港证券交易所每日下午4：00收盘，依价格和时间优先原则决定买卖优先顺序，股票的收盘价格则是按照交易日最后一分钟内5个按盘价（nominal price）中位数计算，系统由下午3：59分正开始每隔15秒即3：59正、3：59分15秒、3：59分30秒、3：59分45秒及4：00正5个时段的按盘价由低到高排列，取其中间价格作为收盘价，而香港证券交易所位使价格人为操纵的可能降到最低于1993年开始实施上述收盘价决定方式，之前以下午3：59分0秒、3：59分30秒及4：00正三个时段按盘价的中位数位收盘价，上述所谓按盘价指： 1． 如该证券再当日上述时间前有成交，则 （1） 在最高买进申报价格高于最近一次成交价时，则按盘价指最高买进申报价格。 （2） 在最低卖出申报价格低于最近一次成交价格时，则按盘价指最低卖出申报价格。 （3） 如上述1和2两种情况均不适用时，则按盘价指最近一次成交价。 77
2． 如该证券在当日无成交时 （1） 在最高买进申报价格高于前一营业日收盘价时，则按盘价指最高买进申报价格。 （2） 在最低卖出申报价格低于前一营业日收盘价时，则按盘价指最低卖出申报价格。 （3） 如上述1和2两种情况均不适用时，则按盘价指最近一次成交价。 78
