随着我国证券市场的快速发展,操纵证券市场、利用未公开信息进行交易的犯罪不断发生,涉案金额不断增大,犯罪方式也更加隐蔽。内幕信息知情人利用信息优势进行内幕交易的行为,是监管机构查处和打击的重点对象。中国证监会的信息显示,国内上市公司并购重组领域是内幕交易的高发地带。在日益复杂的交易环境中,解决内幕交易问题不仅需要完善相关法规制度,同时也需要监管机构掌握更多的技术手段和调查工具来辅助监管和调查。如果可以准确度量市场中的信息风险,实时掌握信息不对称程度,无疑可以为行政管理部门对内幕交易行为采取监管措施提供有力的支持。信息不对称长期以来是学术界关注的重要领域之一,Easley等人（1996,2014）提出以PIN模型、VPIN模型为代表的知情交易概率模型为该领域的研究提供了全新的思路,之后很多学者基于该模型展开深入研究。然而,对于知情交易概率模型是否能够衡量信息不对称程度,国内外学术界均存在一定分歧。本文主要采用实证研究的方式对金融市场微观结构理论中的知情交易概率模型在中国A股市场中的适用性进行研究。本文的研究样本分为两大类,分别是中国证监会公布的内幕交易行政处罚案例和A股已发布公告的重大资产重组案例。前者的样本可以确保内幕交易在对应期间内实际发生,解决了内幕交易无法观测的问题。后者的样本中虽然无法确认内幕交易实际发生,但由于可以使用的数据维度较多,使本文可以从多个角度进一步辅助验证模型的适用性。可以说,对于以上两类样本的分析相辅相成,提高了本文结论的可靠性。本文的研究方式主要为假设检验和回归分析。假设检验方面,本文首先在内幕交易处罚案例样本中划分出无内幕信息期和内幕信息敏感期,对各个知情交易概率指标在两个时间段内的均值进行t检验,发现PIN模型中的后验知情交易概率存在显著变化,其他估计值则没有显著变化。随后,在重大资产重组样本中划分出内幕交易高风险期和内幕交易低风险期并进行t检验,检验结果与前次基本一致。回归分析方面,本文将重大资产重组样本中估计出的各个知情交易概率指标与公告日及随后两个交易日的股票收益率进行线性回归,发现PIN模型中的后验知情交易概率与重大资产重组后的股票的异常收益率存在显著负相关性,与内幕交易降低股价反应程度的理论结果一致,也进一步论证了该模型的适用性。最后,本文探索性地将公告日后各个知情交易概率指标与代表重组事件是否成功的虚拟变量进行Logit回归,以验证部分投资者掌握信息优势或具备更强的分析能力进而可以预测未来重组成功率并进行同向交易的假设,但结果未支持该假设。在PIN模型相关参数的估计过程中,不同于过往国内相关研究中最常使用的行情数据,本文采用了最底层的逐笔订单数据,有利于提高模型结果的准确性。同时,现有研究大多依赖基于多日窗口交易数据的PIN估计值,较长的估计窗口限制了结论的准确性和可靠性,尤其是当围绕公司公告进行交易时。因为如果发生知情交易,很可能只集中在公告日附近几个交易日内。本文使用之前数月的观测值获得PIN模型中各个参数的估计值,再根据所研究期间每个交易日实际的买卖订单数量计算当日发生知情交易的后验概率。取得后验知情买入和知情卖出的概率使本文能将知情买入或知情卖出的概率估计与未来的公司事件相关联。另外,在计算后验概率的过程中,本文尝试对现有方法进行了改进,更好地解决了数据计算溢出的问题。结合多维度的分析结果,本文发现采用逐笔订单数据后,PIN模型在衡量A股市场信息不对称程度方面优于VPIN模型。PIN模型中的后验知情交易概率不仅在内幕信息敏感期前后存在明显差异,同时与重大资产重组后股票的超额收益率也存在显著的负相关性,且相关结果均能通过稳健性检验。因此,本文认为PIN模型中的后验知情交易概率可以在一定程度上衡量A股市场的信息不对称程度,可以为市场监管部门监测内幕交易提供参考。相较而言,VPIN模型在各部分的实证结果中均未表现出适用性。