证券市场上做市商制度的运作机理分析
; 0.2246
6 0.0401 0.0845 0.1802 0.0819 0.1205 0.2754
7 0.0470 0.0991 0.2153 0.0975 0.1760 0.3464
8 0.0606 0.1241 0.2691 &
9 0.0876 0.1678 0.3628 0.1905 0.2579 0.6439
最高 0.3091 0.5185 0.9333 9.2412 0.4844 1.2000
观察的对象 905 965 590 101 213 1083
注：以上采用的是1991年1月的数据：每种股票的差额是1月份接近内部报价的平均比例性水平，DECILE就是由这些数据决定的。
资料来源：Hans R Stoll, “The Economics of Market Making”.
经济学家们试图将这种差额的横向变化作为可观测的变量功能来解释，即反映为前述讨论过的理论产物。尽管不可能总会发现那些恰当反映所有理论因素的可观测变量，但一组可连续性的变量因素似乎与差额差异有关，这主要包括：
1.证券的交易量越大，差额趋向于越小。从某种程度上讲，交易量大的证券的流动性也大，可以缩短做市商持有的时间，从而可以减小其库存风险；并能够使做市商在交易时容易实现一定的规模经济，也会由此减少成本，差额也就没有必要太大。
2.证券的变动性越大，其差额也会越大。因为在给定的持有期间内，收益率变动较大的股票对于做市商所产生的风险比那些收益率变动小的股票要来得大，作为对这种风险的补偿，其差额自然也就愈大。
3.证券价格越高，比例差额越小。按理，股价应当对买卖价差产生很小的影响，但事实与此相反，原因就在于证券价格能够反映一定量其它因素的影响。所以，价格较低的证券交易额会趋于减少，以及正因价格低，才要求有较大的比例性差额来弥补交易过程中的固定成本。
4.证券交易中的做市商越多，差额越小。做市商的数量越多，竞争性越强，各种约束力量就越是有力地倾向于限制任何做市商的保留差额的偏离程度。而且拥有做市商数量越多的证券的交易越是趋于活跃，流动性越大，其中做市商的风险也就越小，作为风险补偿的差额也就越小。
以上四个因素对于差额的重要性可以由下列回归方程式表示(采用1991年1月份的数据作为经验统计的基础)：
S=0.163+0.1673R-0.3043P-
(80.8) (17.8) (-36.3)
1.259V-0.4931MM
(-23.3) (-33.7)
观察对象=3640
R-SQUARED=0.877
其中，S=In〔Pa –Pb )平均平均值/P〕，其中的平均数是按1991年1月份所有交易日计算的，
Pm=(Pa+Pb)/2，In表明自然对数：
Pa=任何做市商的最低闭市售出报价；
Pb=任何做市商最高闭市买进报价；
P=In[(Pa+Pb)/2]；
R=In(1991年1月份日收益的标准差)，其中的收益=(Pt –Pt-1)/P ，并随红利和股权的分割而作调整；
V=In(1991年1月份平均日交易额)；
MM=In(1991年1月份的做市商的平均数量)；
上述回归方程的结果与前述调查结果是一致的，即差额大小与风险变动呈正相关关系，与交易量、价格、做市商的数量呈负相关关系。方程式中的系数被解释为证券变动弹性系统。比如上面的例子，股票的变动性每扩大1%，导致的差额增幅为16.73个百分点。大量的解释表明，最终还是种种现实经济因素决定着可观测的差额的差异。
做市商与被做市
证券的相互分布分析
按美国证券商协会的制度规定，除了要求每只在NASDAQ系统上市的证券至少要有两家做市商做市之外，做市商进出某只证券的交易也是相对自由的。因此，观察分析做市商、被做市证券之间的相对分布情况，可以发现做市商之间是如何密切合作、又是如何选择将要做市的证券的，这对全面正确理解做市商制度及其经济效应将是一件很有启发的事情。
比如说，每只证券拥有的最少做市商数量是2家的可能情况下，可以由特定做市商所有交易活动集中于一只证券的假设来说明规模经济的存在。但表3列明的实际情况却并非如此，大多数证券均有2家以上做市商做市，有很多不超过20家，这又一次证明了做市并非是一种无限制性规模经济的自然垄断。
NASDAQ市场上的证券与做市商（1980—1990年）
年份 证
1990 4706 421 44243 9.4
1989 4963 458 49670 1.0
6 0.0401 0.0845 0.1802 0.0819 0.1205 0.2754
7 0.0470 0.0991 0.2153 0.0975 0.1760 0.3464
8 0.0606 0.1241 0.2691 &
nbsp; 0.1304 0.2070 0.4444
9 0.0876 0.1678 0.3628 0.1905 0.2579 0.6439
最高 0.3091 0.5185 0.9333 9.2412 0.4844 1.2000
观察的对象 905 965 590 101 213 1083
注：以上采用的是1991年1月的数据：每种股票的差额是1月份接近内部报价的平均比例性水平，DECILE就是由这些数据决定的。
资料来源：Hans R Stoll, “The Economics of Market Making”.
经济学家们试图将这种差额的横向变化作为可观测的变量功能来解释，即反映为前述讨论过的理论产物。尽管不可能总会发现那些恰当反映所有理论因素的可观测变量，但一组可连续性的变量因素似乎与差额差异有关，这主要包括：
1.证券的交易量越大，差额趋向于越小。从某种程度上讲，交易量大的证券的流动性也大，可以缩短做市商持有的时间，从而可以减小其库存风险；并能够使做市商在交易时容易实现一定的规模经济，也会由此减少成本，差额也就没有必要太大。
2.证券的变动性越大，其差额也会越大。因为在给定的持有期间内，收益率变动较大的股票对于做市商所产生的风险比那些收益率变动小的股票要来得大，作为对这种风险的补偿，其差额自然也就愈大。
3.证券价格越高，比例差额越小。按理，股价应当对买卖价差产生很小的影响，但事实与此相反，原因就在于证券价格能够反映一定量其它因素的影响。所以，价格较低的证券交易额会趋于减少，以及正因价格低，才要求有较大的比例性差额来弥补交易过程中的固定成本。
4.证券交易中的做市商越多，差额越小。做市商的数量越多，竞争性越强，各种约束力量就越是有力地倾向于限制任何做市商的保留差额的偏离程度。而且拥有做市商数量越多的证券的交易越是趋于活跃，流动性越大，其中做市商的风险也就越小，作为风险补偿的差额也就越小。
以上四个因素对于差额的重要性可以由下列回归方程式表示(采用1991年1月份的数据作为经验统计的基础)：
S=0.163+0.1673R-0.3043P-
(80.8) (17.8) (-36.3)
1.259V-0.4931MM
(-23.3) (-33.7)
观察对象=3640
R-SQUARED=0.877
其中，S=In〔Pa –Pb )平均平均值/P〕，其中的平均数是按1991年1月份所有交易日计算的，
Pm=(Pa+Pb)/2，In表明自然对数：
Pa=任何做市商的最低闭市售出报价；
Pb=任何做市商最高闭市买进报价；
P=In[(Pa+Pb)/2]；
R=In(1991年1月份日收益的标准差)，其中的收益=(Pt –Pt-1)/P ，并随红利和股权的分割而作调整；
V=In(1991年1月份平均日交易额)；
MM=In(1991年1月份的做市商的平均数量)；
上述回归方程的结果与前述调查结果是一致的，即差额大小与风险变动呈正相关关系，与交易量、价格、做市商的数量呈负相关关系。方程式中的系数被解释为证券变动弹性系统。比如上面的例子，股票的变动性每扩大1%，导致的差额增幅为16.73个百分点。大量的解释表明，最终还是种种现实经济因素决定着可观测的差额的差异。
做市商与被做市
证券的相互分布分析
按美国证券商协会的制度规定，除了要求每只在NASDAQ系统上市的证券至少要有两家做市商做市之外，做市商进出某只证券的交易也是相对自由的。因此，观察分析做市商、被做市证券之间的相对分布情况，可以发现做市商之间是如何密切合作、又是如何选择将要做市的证券的，这对全面正确理解做市商制度及其经济效应将是一件很有启发的事情。
比如说，每只证券拥有的最少做市商数量是2家的可能情况下，可以由特定做市商所有交易活动集中于一只证券的假设来说明规模经济的存在。但表3列明的实际情况却并非如此，大多数证券均有2家以上做市商做市，有很多不超过20家，这又一次证明了做市并非是一种无限制性规模经济的自然垄断。
NASDAQ市场上的证券与做市商（1980—1990年）
年份 证
券数 活跃的做市商 做市头寸 平均单位证券的做市商
1990 4706 421 44243 9.4
1989 4963 458 49670 1.0
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