1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
由于长期以来相关法律的缺失和监管不严导致我国股票市场存在严重的操纵行为。通过对证监会已查处公布并给予相应处罚的沪深证券市场股价操纵案件资料的统计分析发现，自 2010 年 1 月至 2019 年 2 月末，我国股票市场操纵行为案件累计达 226 起，涉案被操纵股票近 750 只；从操纵频率视角来看，根据统计数据显示，自 2010 年以来我国证券市场操纵行为案件数量逐年上升，且恶性操纵行为案件频发，有些操纵主体不仅是累犯，而且是多次操纵多只股票。而事实上，通过调查发现，现实生活当中有相当数量的操纵行为还始终未被证监会查出来。换句话说，目前所查处的股价操纵案件数量远远低于实际的股价操纵案件数量。此外，随着证券市场规模的不断扩大，不仅操纵数额越来越大，而且操纵手法、操纵范围也变得多元化了，操纵手法由最初的洗售发展成了虚假申报撤单、连续交易、对倒交易、尾市操纵等多元化方式，操纵范围也由以前的市场内操纵到现在的跨市场操纵，甚至出现了跨境操纵行为。
纵观各国资本市场，股票市场操纵行为不仅频现于中国这样的新兴资本市场，而且在欧美等发达资本市场也屡见不鲜。美国证券交易委员会（SEC）对一家纽约高频交易公司提出指控，称其曾操纵数千只纳斯达克上市股票的收盘价。《华尔街日报》报道称，近年来，美国监管当局以及英国和欧洲等金融监管者一直在对华尔街的国际性银行的高频交易、黑池交易等进行调查。除了股票市场外，外汇、贵金属以及大宗商品市场价格操纵行为也均被起诉调查。2016 年 11 月 8 日，中国证监会成功查处一起利用“沪港通”交易机制跨境实施操纵行为的典型案件。调查发现，唐某博等人涉嫌操纵“沪股通”标的股票“小商品城”，非法获利 4000 余万元。2017 年 4 月 14 日，证监会专项执法调查了 16 起恶性操纵行为股票案件。由此可见，打击市场操纵行为已经成为各国资本市场监管当局工作的重中之重。
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1.2 研究目的与研究思路
1.2.1 研究目的
由于监管力度的加强，传统的长线操纵模式逐渐消失，短线操纵模式不断衍生和发展。操纵时长由以往的 1 年或者更长时间变成了现在的 1-2 天，整个操纵过程极其短暂，基本在 1-2 天内就全部结束，这样就对监管机构的迅速反应能力构成了挑战和威胁。而目前研究出的判别指标和预警指标（如：日收益率、波动率、换手率等）就不再适用了。因为这些指标都是日指标，只有一天的交易结束之后，才可以计算出来，不能即时发出操纵行为迹象。为解决目前股票操纵行为判别及预警指标的滞后性，判别结果不够准确，无法适用目前的超短期操纵行为的问题，本文打算从我国股票市场操纵行为的现状入手，从复杂网络的视角来研究股票交易型操纵行为。以期研究出更加敏感的指标，及时制止实际当中存在的操纵行为。利用带有委托 ID 的日内分笔 tick 交易数据来构建股票交易网络，用操纵期间变化显著的网络参数构建股票交易型操纵行为的判别模型和预警系统，为监管和治理股票市场交易型操纵行为提供理论参考。具体的研究目的可以概括为以下四个方面：
（1）重新较全面的认识股票交易型操纵行为的含义、操纵方式、操纵新特点等。股票交易型操纵行为的的确确是存在的，而且严重地影响了股票市场的正常运行，对一国的经济发展造成了影响。但是，目前学术界对于股票交易型操纵行为的定义并没有得到一个明晰准确的公论。原因在于股票操纵行为确实很难界定。因此，本文对股票交易型操纵行为进行了界定，为后文研究股票交易型操纵行为的判别和预警奠定了基础。
（2）从复杂网路的视角切入来研究股票交易型操纵行为，考察股票被实施操纵期间，股票交易网络的拓扑结构特征是否有显著变化。首先，基于已有的研究成果，对复杂网络的理论基础进行详细阐述；然后，利用带有委托 ID 的日内分笔 tick 交易数据来构建股票交易网络，分析网络的拓扑结构，与非操纵期相比，股票在操纵期间的股票交易网络是否有显著不同；最后，利用发生显著变化的网络参数构建股票交易型操纵行为判别模型，为股票交易型操纵行为的判别理论做一点点贡献。
（3）从复杂网络的视角出发，找到更敏感的预警指标。由于目前学者们所研究出的预警指标已经不能适用当前的短线操纵行为，因此，本文打算从复杂网路的视角出发，希望可以找到对股价操纵行为起预警作用的适用指标，对股票交易型操纵行为预警系统设计进行构想，对股票市场操纵行为做到案前识别与干预，改进现阶段所采用的事后惩罚策略，减少证券市场操纵行为所造成的危害。
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2 理论基础与文献综述
2.1 概念界定
2.1.1 股票交易型操纵行为
由于各国市场的交易机制、市场环境等方面或多或少都存在一定的差异，再加上市场操纵行为本身就很难界定，所以，目前法律界和学术界关于市场操纵行为的定义有很多种，但都还没有达成一个统一的结论。
目前关于操纵行为的定义及操纵手段等，国内外的相关法律条文或政策都有规定，下面将采用表格的形式罗列部分法律定义，具体见表 2-1，从而为本文对操纵行为的界定提供思路。
通过以上对市场操纵行为的界定罗列来看，表面看上去，法律上对市场操纵行为的定义很全面，全方位多角度在不同法律条文中都有对市场操纵行为的定义。但是法律条文中的规定有很多没有明确的厘定标准，界定模糊，比如：《中国金融期货交易所期货异常交易监控指引（试行》中的“日内撤单次数过多”，“撤单次数过多”如何来衡量，到底撤单多少次才算过多呢？还有“大量自买自卖”，其中的“自买自卖”比较容易界定，但“大量”如何来界定，到底“自买自卖”的交易量达到多少就认为是操纵行为。再比如：我国《证券法》中的“影响证券交易价格或者证券交易量”，其中的“影响”又怎么来界定？在实际的法律中有太多太多像这样没有具体量化标准的规定。因此，可以看出来，目前我国的法律对市场操纵行为的定义并不明确，缺乏量化标准，由此，给相关部门的执法带来了困难。
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2.2 国内外文献回顾
股价操纵行为是市场操纵行为之一，国内外关于股价操纵行为的研究也比较全面。自从 1990 年证券市场的兴起，就伴随着市场操纵行为。随之，就引起了专家学者们的广泛关注并进行了深入探讨。考虑到本文的研究内容，接下来，将从理论和实证两个方面对相关文献进行逐一梳理。理论研究是在对操纵者及其行为进行假设的基础上，分析研究操纵行为成立的理论模型，也就是说首先从理论上说明存在操纵行为，如 Allen 和 Gale（1992）[2]、Aggarwal 和 Wu（2006）[6]、Putni??（2012）[7]等；实证研究是在数据挖掘的基础上、发现市场操纵行为存在的现实证据，寻找侦测市场操纵行为的方法，如 Felixson 和 Pelli（1999）[8]、Comerton-Forde 和 Putni??（2011）[9]、Zhi-Qiang Jiang（2013）[10]等。具体的研究成果可以从股票价格操纵行为研究、股票操纵行为网络研究和金融市场预警研究三个角度进行阐述。
2.2.1 股票价格操纵行为文献综述
股票价格操纵行为是指利用资金、持股、信息等各个优势，连续买卖股票，从而扰乱市场秩序的行为。现阶段对股票价格操纵行为的研究主要包括理论研究和实证研究两个方面。
关于理论研究方面，本文将从股票价格操纵行为的定义、分类和获利的可能性三个维度进行梳理。
首先，从股票价格操纵行为的定义维度来看，由于国外证券市场的起步较早，所以国外的学者最早对股票价格操纵行为进行了界定。具有代表性的有：Hart（1977）[11]，Fischel & Ross（1990）[1]，Allen 和 Gale（1992）[2]，Jarrow（1992）[12]，Albbert & Viswanathan（2008）[3]，Nelemans（2008）[4]等。
其次，从股票价格操纵行为的分类来看，国外学者 Allen & Gale（1992）[2]最早将市场操纵行为分为三种类型，分别为信息操纵、行动操纵与交易操纵三大类。行动操纵行为是指操纵者通过改变资产的基本面，通常采用市场囤积和逼空两种方式，达到获利的目的；信息操纵行为是指操纵者利用一些媒介或网站散布、传播虚假信息，引起股票的暴涨暴跌，达成操纵行为的目的；交易操纵行为是指操纵者利用自己的一些优势，采用一些交易技巧，攫取违法利润的行为。后来，Felixson & Pelli（1999）[8]在 Allen & Gale（1992）[2]的基础上做了进一步的分类，他们认为可以将行动型操纵行为和信息型操纵行为都归为信息型操纵行为，因为行动型操纵行为也是具有利用信息影响股票市场。然而发现，随着近年来监管力度的不断加强，行动型操纵行为和信息型操纵行为很容易被监管部门发现，因此，这两种方式的操纵行为不常见了。而比较隐蔽、难以被发现的交易型操纵行为就变得更加常见了。此外，国内对市场操纵行为的分类就比较详细了，按操纵行为方式不同分为连续交易操纵行为、自买自卖操纵行为、约定交易操纵行为、特定时段操纵行为、特定价格操纵行为等等。
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3 股票交易网络的构建与操纵行为判别 ........................... 23
3.1 股票交易型操纵行为判别网络构建 .................................... 233.1.1 复杂网络概述 ............................................ 23
3.1.2 复杂网络的相关属性介绍 ......................................... 24
4 股票交易网络的社团结构探测与操纵行为预警 ............................ 38
4.1 股票交易网络社团结构探测 .......................................... 38
4.1.1 社团结构概述 ........................................ 38
4.1.2 社团划分的相关算法及选择 .............................. 39
5 股票交易型操纵行为治理对策建议 ...................................... 60
5.1 完善监管机制，加大处罚力度 ................................ 60
5.1.1 构建多主体协同监管模式 ................................. 60
5.1.2 加强对新型操纵行为手段的快速反应 ................................. 61
5 股票交易型操纵行为治理对策建议
5.1 完善监管机制，加大处罚力度
由于巨额自身利益的诱惑，上市公司的高层管理人员在监管缺位的时候就可能会趁机利用自身的信息优势和资金优势操纵股票市场，从中获取高额非法利润。对于监管部门来说，主要存在两方面的问题，一方面是市场结构不合理，另一方面是审查工作做的也不到位。此外，政府监管定位时常发生错误，对该管的事却监管不到位。
完善关于股票市场操纵行为监管的法律法规，引入集体诉讼和举证倒置措施，改进民事诉讼机制，同时引入举报奖励制度，提高发现概率，加大行政处罚力度和刑事力度。李寿喜等（2018）[84]指出，目前我国股价操纵监管主要以行政监管为主，民事诉讼存在严重不足，因此，为了有效实施监管，完善监管机制刻不容缓。
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6 结论及展望
6.1 主要研究结论
本文在现有关于股票操纵行为的判别及预警文献研究的基础上，基于复杂网络的视角，研究出了不同于现有模型的股票交易型操纵行为的判别模型，同时为股票交易型操纵行为的预警做出了初步构想。首先，本文梳理了现有相关文献并进行了文献评述。针对现有文献存在的不足，本文以已经被证监会查处并发生在 2015 年的操纵行为案件为研究样本，以股票买卖双方的委托报单 ID 为节点，以买卖双方委托报单是否成交为连线构建了股票交易网络。然后，利用主成分分析法所提取出的 5 个网络因子构建了股票交易型操纵行为Logit 判别模型，并对模型的准确率进行了检验。随后，从网络社团的视角对股票交易型操纵行为进行了分析，找到了划分股票日内交易网路的方法。为进一步研究股票交易型操纵行为的判别及预警提供了思路。最后，本文在前文研究的基础上，也对股票交易型操纵行为的预警进行了初步探索，对股票交易型操纵行为的预警系统设计进行了构想，并对2018 年最新一起操纵行为案件进行了预警分析。得到了如下主要研究结论：
（1）利用复杂网络参数因子构建的股票交易型操纵行为判别模型具有较高的准确率。考虑到股票交易型操纵行为越来越频繁，以及现有的股票操纵判别模型的不足，本文在复杂网络的视角下，研究股票在操纵期和非操纵期的显著不同，尝试研究出较好的判别模型。具体来说，在指标选取方面，为了尽可能减少遗漏复杂网络重要变量的可能性，最初找到了 16 个相关变量，然后通过逐步回归法剔除了 3 个效果不显著的变量，将剩下的 13 个指标作为研究变量。由于指标数量较多，为了找到最主要的判别因子，本文采用了主成分分析法，提取出总体解释程度达 91.939% 的前 5 个因子，并利用所提取出的因子构建了股票交易型操纵行为 Logit 判别模型，并对模型进行了样本内和样本外检验发现，本文所构建模型的判别准确性都高于 Narayanan 等(1997) [77]、张建锋等（2018）[78]的判断准确率。
（2）在对股票交易网络进行社团划分时，选用了适合划分本文所构建网络的算法，VOS Clustering 算法、Louvain 算法和 GN 算法这几种划分效果相比，VOS Clustering 是最优的，多数情况下 Louvain 算法的划分结果是优于 GN 算法的划分结果。 具体来说，为了进一步找到隐藏在网络拓扑结构中的股票操纵者，本文第四章从网络社团的视角考虑，首先，对社团结构的概念进行了详细阐述，然后，介绍了社团划分的算法以及各自的优缺点，并结合本文所构建的网络特点，筛选出划分股票交易网络的三种算法，分别为 VOS Clustering 算法、Louvain 算法和 GN 算法。最后，用这三种算法分别对五个不同行业的股票交易网络进行了社团划分，最终发现 VOS Clustering 算法是最优的，多数情况下 Louvain算法的划分结果是优于 GN 算法的划分结果。
参考文献（略）