摘要
内幕交易作为证券市场顽疾，严重扰乱市场秩序，侵害投资者权益。
识别内幕交易行为，对维护市场公平透明、促进资本市场健康发展具有重要意义。
本文首先阐述内幕交易行为的概念、特征及危害，并回顾国内外相关研究现状。
其次，梳理内幕交易行为识别模型构建方法，包括传统统计模型、机器学习模型及深度学习模型等，分析各方法的优缺点。
然后，重点对中国证券市场内幕交易行为实证检验研究进行综述，探讨不同模型在中国市场应用的有效性。
最后，总结现有研究不足并展望未来研究方向。
关键词：内幕交易；行为识别；实证检验；机器学习；深度学习
#1.1内幕交易的定义内幕交易是指知情人员或非法获取内幕信息的人员，利用内幕信息从事证券交易活动，获取非法利益的行为。
内幕信息通常指尚未公开且能够对证券价格产生重大影响的信息。
#1.2内幕交易的特征隐蔽性:内幕交易行为人通常会采取隐蔽手段进行交易，难以被察觉。
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