内幕交易是一种基于信息优势的不道德行为,它不仅破坏市场的公平投资秩序,对中小投资者造成巨大侵害,还可能歪曲市场价格对实际价值的反映,破坏证券市场的资源配置功能,因而受到各国法律学者和经济学家的广泛关注。我国股市是一个新兴的证券市场,市场结构和机制尚不完善,存在大量的内幕交易。与国外经验相比,我国证券市场中的内幕交易行为具有普遍性、隐蔽性、交易主体多样性、与其他违法行为关联性等特点。复杂的证券犯罪形态加上法律法规和制度建设的相对滞后,使得我国在执行《证券法》打击内幕交易的过程中一直面临着发现难、查处难和监管成本高昂的困境。因此系统研究内幕交易的交易行为以及监管机制,对提高证券市场的效率,规范证券市场的结构,推动经济的持续发展具有重大意义。针对我国证券市场内幕交易的现状和存在的执法难题,本文运用理论模型、实证检验和案例分析等方法,从内幕交易的主体行为特征出发,对内幕交易的最优监管强度、实时监控技术和行为甄别方案进行系统研究,力图实现对内幕交易的尽早预警和最优处理,为我国证券市场内幕交易监管的规则制定以及监管部门运用金融计量方法实施反内幕交易的监管实践提供参考依据和现实建议。论文的主体分为四个部分。第一部分对内幕交易者的交易策略、最终收益及监管机构的最优监管策略进行了分析,结论不仅有力支持了内幕交易监管的必要性,而且认为监管机构在不同市场条件下应采取不同的监管强度。第二部分提出了内幕交易的“预警-甄别-调查取证”三阶段监察模式,并重点针对前两个阶段,构建了适用于中国市场的内幕交易实时监控预警系统和行为甄别系统。第三部分针对内幕交易处罚过程中非法所得的认定问题,对内幕交易者超常收益的计算进行了探讨。第四部分在前文研究结果的基础上提出相关的政策建议。为了对内幕交易的主体行为特征及监管机构的最优监管策略进行分析,本文在Kyle(1985)及缪新琼、邹恒甫(2004)理论模型的基础上,通过借鉴Jhinyong Shin(1996)提出的监管力度测量指标,首次构建了包含监管者的单期模型。通过假定内幕交易者的不完全信息以及市场对半强有效条件程度上的偏离,模型成功地克服了缪新琼、邹恒甫(2004)的两个主要缺陷。研究结果表明,内幕交易者的利润及交易攻击性均与其私有信息的有用程度有关。在不同市场条件下,监管机构应采取不同的监管强度,对内幕交易完全不予监管或在任何情况下都坚决杜绝均不是最优策略。为实现内幕交易的及时预警,本文将Maheu and McCurdy(2004)提出的GARJI模型引入内幕交易的研究中,从信息抵达和动态跳跃特征的角度对内幕交易进行研究,构建了基于GARJI模型(GARCH-jump model with autoregressive jump intensity)的内幕交易实时监控系统。系统通过对内幕消息抵达概率和股价涨跌幅两个指标实施动态监控,能够自动对交易中的股票发出低级和高级两种预警警报,实现了通过价量信号对内幕交易性质的自动认定和实时监控。。为进一步判别受到预警的个股是否发生内幕交易,本文从股票市场表现、市场微观结构、公司治理结构及公司财务状况四个方面寻找内幕交易涉案股票的特征,构建了简洁而有效的内幕交易甄别模型,并在模型中首次运用了涨停次数(Raise)和完全调整天数(Days)两个指标。在最优判别临界值下,Logistic和Probit甄别模型的判别准确率均达到了97.14%的高水平。对杭萧钢构、延边公路等8只案例股票的模拟监控结果表明,将上述实时监控系统和行为甄别方案结合使用,效果良好,可以作为内幕交易立案调查的重要依据。为了在内幕交易的处罚过程中找到相对高效且易于操作的非法所得认定方法,本文对四种常见的超常收益计算法进行了比较,且通过实证研究对相对较新的PDD方法进行了分析。结果倾向于支持维持现状,即继续采用实际收益法对我国内幕交易的非法所得进行认定。论文最后对中国证券市场内幕交易的防范和查处,从法律、制度及技术层面提出了建议。