知情交易概率（PIN）文献综述和参考文献
1 PIN的相关研究
信息风险或信息不对称是影响股票超额收益的重要因素，在资产定价模型中，信息风险应该作为风险因子的一部分参与定价。为了检验这一理论，我们需要衡量信息不对称程度的指标。Easley et a1(2002) 利用美国证券交易所的分笔交易数据估计了PIN并检验了上述理论，结果发现，PIN 可以显著地解释股票收益率的截面差异，并且如果股票的PIN 上升10%，那么其收益率将增加215%。因此，信息风险是重要的风险因子。然而市场中的信息风险是无法直接得到的，所以最早有国外学者用替代变量对信息风险进行间接度量。买卖价差是最初被选定为间接度量信息风险的指标。随后，换手率、非系统性风险以及公司股权结构都被用来度量过信息风险。然而，上述相关指标都不能准确地衡量市场上的信息风险，这些指标都只能从单一角度来衡量，并不能全面地度量。在20世纪90年代中后期，国外学者研究出了直接度量信息风险的方法，即用知情交易概率作为度量指标。Easley、Kiefer、O’Hara 和Paperman （1996）最早提出用知情交易概率度量信息风险。他们将交易者分为知情交易者和非知情交易者。知情交易者只有当有信息事件发生时才进行交易，而非知情交易者无论什么时候都可进行交易。知情交易概率就是用知情交易者的订单期望除以总的订单期望，以此来衡量信息的不对称程度。
自从知情交易概率的概念被提出后之后，PIN模型被广泛用来解决信息风险度量问题。微观结构模型能够使我们将可观察的市场结果（买或卖）同不可观察到的消息以及交易背后的命令过程联系起来。Easley等人以最大概率决定这些过程的参数，从而为资产定价奠定了基础。但是由于经典PIN模型有不足之处，也有学者提出了新的模型如Nyholm（2002）提出的依据专家（specialist），David Easley、Marcos M、Maureen（2011）提出的VPIN。VPIN是直接分析估算PIN的方法，这个方法不仅不需要对不可观察参数的中间估算，还可以随机更新来匹配消息传递到市场的速度。David Easley等人通过蒙特卡洛实验证明了通过VPIN得到的估计结果是准确的，而且可以利用VPIN预测短期指令驱动造成的市场波动。
在基于PIN 的诸多实证研究中,Easley、Hvidkjaer和O’Hara(2002)首先建立了EKOP模型来估计出知情交易概率，来检验知情交易对股票超额收益的影响。他们在三因素模型的基础上,将EPIN值作为第四个因子加入回归,实证研究发现知情交易概率确实是股票超额收益的显著性影响因素，并且呈正相关关系。这也意着，信息交易的概率越高,其所需的风险补偿也就越高。这一研究成功的以PIN值作为中介，将市场微观结构理论同资产定价理论联系起来，体现了PIN 值的研究价值。
Easley、Ophara(2004)通过构建多资产的理性预期均衡模型验证了信息风险是影响股票超额收益的重要因素，即信息风险越大，资产的超额收益越高。进行相关研究的还有Easley et a1(2002)。他利用美国证券交易所的每日分笔数据验证得出在其他条件相同的情况下，PIN值越大，股票的收益率越高的结论。虽然不少学者在文献中通过实证研究认可了PIN值与股票超额收益呈显著的正相关关系，如Mohanram 和Rajgopal（2006）,Lu 和 Wong（2008）,Li, Wang,Wu 和 He（2008）等，但也有学者认为PIN值与股票超额收益之间并无显著的相关关系。Kubota 和 Takehara（2009）利用Easley,Kiefer, O’hara和Paperman(1996)提出的EKOP模型对东京股票交易所上市的股票进行了实证检验，结果显示，虽然信息风险与股票超额收益呈正相关关系，但关系并不显著。
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