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金融市场微观结构理论是现代金融学探讨的热点之一,主要包括存货模型和信息模型。存货模型和信息模型分别认为,价差产生的原因是存货成本和信息不对称产生的信息成本,随后,直接测度信息不对称水平的EKOP模型发展起来。随着信息技术、网络技术和算法交易的发展,高频交易逐渐在市场中占有举足轻重的地位,对金融市场产生了巨大的影响。虽然高频交易者在交易时会为市场提供可观的流动性,但在市场出现剧烈波动时,指令流的极端毒性会使他们变成流动性的消耗者,从而加剧市场的进一步崩盘。同时,高频背景下的金融市场微观结构理论也有了一些新进展。高频交易被引入EKOP模型中,并逐渐演进为VPIN模型。VPIN不仅可以作为信息不对称水平的度量,还可以反映出市场上的指令流毒性,从而预测市场的剧烈波动。通过预测2010年5月6日美国道琼斯工业指数的"闪电崩盘"("闪跌",Flash Crash),VPIN对市场剧烈波动的预测作用引起了学界的重视。本文试图研究VPIN在中国市场的适用性,尤其是在2015-2016年中国股票市场三次异常波动时的预测作用。2015-2016年中国股市的三次异常波动,造成了市场参与者的恐慌和严重损失。本文采用沪深300股指期货连续合约(IF.CFE)2015年5月4日至2015年9月30日、2015年1月4日至2016年4月29日以及2015年5月27日至6月1日的高频数据,分别计算出包括第一次股价异常波动的中期期间、包括三次股价异常波动的长期期间以及5月28日沪深300股指期货大跌6.45%的前后共5天的短期期间的VPIN值,同时构建流动性指标,探讨VPIN对市场流动性的预测作用。实证结果表明,VPIN指标适用于中国的股指期货市场,在长期、中期和短期期间VPIN都可以很好的预测出股指期货市场的异常波动;此外,VPIN和市场当期以及下一期的流动性水平都有负相关关系,因此VPIN可以预测出市场流动性的变化方向,当VPIN值上升时,预示着下一期市场的流动性会下降。由于VPIN值可以很好的预测市场剧烈波动和流动性的变化,VPIN对投资者、上市公司和监管机构都具有良好的实际运用的价值。