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在金融市场中,信息性投资者拥有资产未来价值的私人信息,并将根据其所掌握的信息情况进行交易,且其交易将向市场传递相关信息.信息性交易概率问题可以作为股票交易信息不对称程度的代理变量,以往对其的评估大多基于存在风险中性作市商的报价驱动市场。本文在传统的HST信息交易模型基础上,发展了适合指令驱动市场的信息模型,考察了中国指令驱动证券市场(不存在做市商报价)信息性交易的概率问题.在指令驱动市场下,交易的产生是由于投资者对证券的评价不同和新信息的发生,而信息的发生又只有知情交易者才能掌握,因此,由于信息事情发生的而进行的交易概率就表示成了信息性交易概率.以HST(Handa,Schwartz and Tiwari(2003))的指令驱动市场价格形成模型为基础,建立了订单驱动机制下,考虑了订单类型的信息性交易模型,模型指出,价差由交易者的看法差异和信息性交易概率构成,且这两部分都会产生正的买卖价差.在实证方面,提出了信息交易概率估计方法,重新研究了中国证券市场中的信息交易概率问题.本文将着重通过以下三个部分来进行介绍和实证分析:第一部分,首先会跟大家探讨买卖价差和信息性交易概率,包括买卖价差的经济意义,以及衡量买买卖价差的方法和模型,信息性交易概率的研究背景及现状。第二部分,创新地改进传统的HST(Handa,Schwartz and Tiwari(2003))模型,以指令驱动市场价格形成模型为基础,建立了订单驱动机制下考虑订单类型的信息性交易模型,在模型中还考虑了交易者之间对各股票的判断差异,以及指令类型只有市价和限价指令。通过对该模型的分析,研究了指令驱动市场的价格形成过程和价差特征等问题。第三部分,利用上证指数中的单个股票交易数据来检测模型.并且利用广义矩阵法(GMM)估计了各参数,实证研究发现,信息性交易概率可以解释成交活跃和交易清淡的股票买卖价差之间的差异.股票越活跃,信息交易概率越低,信息交易概率和买卖价差都呈现倒J型的日内形态,信息交易对买卖价差有显著的影响.