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价格持续期、信息传递与市场微观结构——基于非对称ACD模型的实证分析

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管理评论 2012年第2期24卷 108-115页

作者：邓学龙欧阳红兵南宁市社会科学院南宁530022 华中科技大学经济学院武汉430074

本文建立两状态价格持续期的非对称对数自回归条件持续期模型,引入买卖价差、交易量、交易规模、指令流等信息交易间接度量变量,在刻画条件期望价格持续期对价格上升和下降两种状态的不对称依赖关系的同时,探讨价格持续期的信息传递机... 详细信息

本文建立两状态价格持续期的非对称对数自回归条件持续期模型,引入买卖价差、交易量、交易规模、指令流等信息交易间接度量变量,在刻画条件期望价格持续期对价格上升和下降两种状态的不对称依赖关系的同时,探讨价格持续期的信息传递机制并检验微观结构相关假说。实证分析表明,在选取样本中,滞后买卖价差与滞后交易量与条件期望价格持续期显著负相关;滞后买一(卖一)指令申报数量与条件期望价格持续期具有显著相关性,其符号由当期价格状态决定;大规模交易比中等规模交易对条件期望价格持续期有着更加显著的影响。即实证结果支持信息交易增加导致交易持续期减小的观点,不支持隐藏交易假说。

关键词：价格持续期非对称对数ACD模型信息传递隐藏交易假说

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价格持续期的非对称对数ACD模型及其应用

管理科学 2010年第2期23卷 104-111页

作者：邓学龙欧阳红兵华中科技大学经济学院武汉430074

通过建立两状态价格持续期的非对称对数ACD模型,刻画价格持续期过程对不同价格状态的不对称依赖关系和对未预期到的短价格持续期冲击与未预期到的长价格持续期冲击的不对称响应过程,并在该模型中引入买卖价差和交易规模变量,检验市场微... 详细信息

通过建立两状态价格持续期的非对称对数ACD模型,刻画价格持续期过程对不同价格状态的不对称依赖关系和对未预期到的短价格持续期冲击与未预期到的长价格持续期冲击的不对称响应过程,并在该模型中引入买卖价差和交易规模变量,检验市场微观结构理论相关假说。模型拟合结果表明,价格上升和价格下降两种状态对价格持续期的影响不同,未预期到的短价格持续期冲击对价格持续期有正面影响,而未预期到的长价格持续期冲击对价格持续期有负面影响;对市场微观结构信息模型的实证分析表明,滞后买卖价差和滞后交易量具有信息含量,它们与价格持续期显著负相关;隐藏交易假说没有得到实证的支持,在选取样本中大规模交易量比中等规模交易量对价格持续期有更加显著的影响。

关键词：价格持续期非对称对数ACD模型信息模型隐藏交易假说

基于Box-Cox SCD模型的价格持续期研究

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管理科学学报 2014年第1期17卷 86-94页

作者：孙艳何建敏东南大学经济管理学院南京211189

随机条件持续期(SCD)模型能有效刻画超高频时间序列中持续期的变化,但该模型为了确保条件均值的非负性将条件均值函数形式固定为对数形式.文章基于Box-Cox变换,弱化了非负条件限制,提出形式上较为灵活的Box-Cox SCD模型,可以根据数据本... 详细信息

随机条件持续期(SCD)模型能有效刻画超高频时间序列中持续期的变化,但该模型为了确保条件均值的非负性将条件均值函数形式固定为对数形式.文章基于Box-Cox变换,弱化了非负条件限制,提出形式上较为灵活的Box-Cox SCD模型,可以根据数据本身选择最适合的均值函数形式.模型变得更加灵活的同时也给参数估计带来许多困难,文章利用MCMC方法来估计模型参数.最后,基于TEACD(1,1)模型生成的模拟数据以及沪深300指数期货的价格持续期数据,将Box-Cox SCD模型与SCD模型的预测效果进行比较.实证表明,无论是对于模拟数据还是实际数据,价格持续期具有较强的聚集性,Box-Cox SCD模型中的参数δ与0都有很大程度的偏离,这说明SCD模型将条件均值方程设定为固定的对数形式不甚合理.

关键词： SCD模型 Box-Cox变换 MCMC估计价格持续期

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时变流动性深度模型

复旦学报（自然科学版） 2007年第2期46卷 256-261页

作者：张晓蓉徐剑刚邱世梁复旦大学管理学院上海200433

使用超高频数据,并利用流动性深度指标,研究流动性的动态特征、影响因素以及检验市场微观结构理论.结果支持基于信息不对称下的市场微观结构理论.研究还表明耐心交易可以降低交易成本.

关键词：流动性市场深度价格持续期

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中国证券市场的LOG-ACD模型及其应用

统计与决策 2006年第4期22卷 92-95页

作者：马超群张明良湖南大学工商管理学院长沙410082

本文利用LOG-ACD模型分析中国证券市场的高频交易数据。通过实证研究,探询价格持续期的聚类现象和平均交易量对交易价格持续期的影响。研究结果表明,LOG-ACD模型较好的解释了价格持续期的集聚效应,同时交易量对交易价格持续期具有显著... 详细信息

本文利用LOG-ACD模型分析中国证券市场的高频交易数据。通过实证研究,探询价格持续期的聚类现象和平均交易量对交易价格持续期的影响。研究结果表明,LOG-ACD模型较好的解释了价格持续期的集聚效应,同时交易量对交易价格持续期具有显著的影响作用,实证了市场微观结构理论假设。此外,对中国股票市场微观结构的研究需要更加合理的ACD模型假定以及模型形式来反映中国股票市场的特点。

关键词： ACD模型 LOG-ACD模型价格持续期市场微观结构

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ACD模型自加权LAD估计的渐近性质

高校应用数学学报（A辑） 2020年第3期35卷 253-264页

作者：傅可昂吴梦雪黄炜王江峰浙大城市学院计算机与计算科学学院浙江杭州310015 浙江工商大学统计与数学学院浙江杭州310018 浙江大学数学科学学院浙江杭州310027

针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其... 详细信息

针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其应用于青岛海尔和宝信软件这两只股票的价格持续期建模.

关键词：自回归条件持续期模型自加权最小一乘估计相合性渐近正态性价格持续期

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自回归条件持续期模型及其实证研究

自回归条件持续期模型及其实证研究

作者：张明良湖南大学

学位级别：硕士

市场微观结构理论的研究主要集中于证券交易价格形成与发现的过程与运作机制。这一领域的研究仅仅利用一些低频交易数据是远远不够的。近年来,伴随着计算机技术的迅速发展,人们越来越多地利用高频数据开展对市场微观结构的研究。传统的... 详细信息

市场微观结构理论的研究主要集中于证券交易价格形成与发现的过程与运作机制。这一领域的研究仅仅利用一些低频交易数据是远远不够的。近年来,伴随着计算机技术的迅速发展,人们越来越多地利用高频数据开展对市场微观结构的研究。传统的计量模型,在分析高频数据时往往会面临许多问题,开展高频数据计量方法的研究显得十分重要。国外的实证研究表明自回归条件持续期模型在处理高频数据方面具有优良的特性,国内关于这一计量方法的研究基本上处于空白状态。本文认为开展对该模型的理论研究与实证研究对于人们了解我国的市场运行机制,指导市场制度建设意义重大。本文就是在这样的背景下展开研究的。首先,本文对模型分布假设进行了扩展,并对不同分布假设下的模型估计方法进行了探讨。为了研究适宜的模型形式,在我国特定的制度背景下,本文选取了18只上证180指数股票,数据的预处理表明模型应用的可行性。接下来,对模型的有效性、分布假设进行了实证研究。研究表明利用ACD模型分析我国股市的高频数据具有非常好的适用性。随后,本文引入新的市场微观结构变量,构造了扩展的ACD模型,并对市场微观结构理论的几个重要假设进行了实证检验。最后为了深入探讨市场微观结构特征,本文在流动性度量方面进行了一定的探索。本文的研究表明:(1)持续期具有明显的日内模式,呈现典型的倒U型走势。(2)ACD模型可以很好的刻画我国股票市场的高频交易数据特征,具有非常好的应用价值。在滞后一期的情形下,Weibull分布具有非常好的适用性。(3)基于高频数据的流动性度量指标VNET在衡量流动性方面非常有效。

关键词：高频数据自回归条件持续期(ACD)模型价格持续期流动性

基于CQR估计的ACD模型及其在股市的应用

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基于CQR估计的ACD模型及其在股市的应用

作者：赵明明浙江工商大学

学位级别：硕士

近年来,金融市场中交易模式的创新和金融产品的丰富使得金融高频数据成为了当下的研究热点。由于金融市场中的交易都是随机的,所以产生了变化的不规则的交易时间间隔(也称持续期)数据,这其中包含了大量的市场微观结构信息(如时变性、聚... 详细信息

近年来,金融市场中交易模式的创新和金融产品的丰富使得金融高频数据成为了当下的研究热点。由于金融市场中的交易都是随机的,所以产生了变化的不规则的交易时间间隔(也称持续期)数据,这其中包含了大量的市场微观结构信息(如时变性、聚集性等)。通过对持续期的研究可以发现日内交易的行为结构,可以更好地理解市场的微观结构。在目前的研究中大多用自回归条件持续期(ACD)模型来描述持续期的演变。在用ACD模型进行建模估计时,大多采用极大似然估计(MLE)方法,而MLE在估计前往往需要假设误差项服从某种已知的分布,并且其方差需要有限。实际上金融高频数据通常含有较多的扰动信息,它们是不稳定的并且在短期内具有厚尾的性质,且这些数据的方差甚至可能趋向于无穷,这就使得MLE的估计结果不太可靠。之后有部分学者提出使用分位数回归(QR)来估计ACD模型,此方法不需要事先假设误差项分布,对异常值也不敏感,其通过在不同分位点上的条件分布函数来描述解释变量随着响应变量变化的大致规律,但是部分分位点偏离过大会导致信息缺失,也会使得估计结果与实际有很大的偏差。针对MLE和QR估计存在的不足,本文采用复合分位数回归(CQR)方法对ACD模型进行估计。本文首先从理论上证明了CQR估计的相合性和渐近正态性,然后在误差项服从不同性质的分布下分别采用MLE,QR(0.5)和CQR估计对ACD模型进行了参数估计,比较上述三种方法的模拟结果发现,不论误差项分布的方差是否有限,CQR估计的效果在整体上的表现都是最好的。最后,本文将CQR估计应用在股票的ACD建模上,对两只具有代表性的股票的交易量持续期和价格持续期进行了实证研究和分析,结果显示CQR估计可以良好地拟合持续期序列,并且与其它两种估计方法相比,CQR估计对持续期的建模更有效。

关键词：自回归条件持续期模型复合分位数回归价格持续期交易量持续期

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基于LAD估计的重尾TACD模型研究

基于LAD估计的重尾TACD模型研究

作者：钱虹宇浙江工商大学

学位级别：硕士

随着股票市场的蓬勃发展,如何把握股市的动态性日益成为人们研究讨论的热点.股票交易数据的采集间隔频率的高低会影响信息的质量:数据采集频率越高,信息丢失得越少;数据采集频率越低,信息丢失得越多.随着计算机技术的发展,人们可以获得... 详细信息

随着股票市场的蓬勃发展,如何把握股市的动态性日益成为人们研究讨论的热点.股票交易数据的采集间隔频率的高低会影响信息的质量:数据采集频率越高,信息丢失得越少;数据采集频率越低,信息丢失得越多.随着计算机技术的发展,人们可以获得采样频率越来越高的数据,即高频数据或超高频数据.研究高频数据可以帮助我们加深对股票市场日内特征的认识,进而可以更好地了解市场的微观结构.目前,对于高频数据的建模研究中最具代表性的是自回归条件持续期（ACD）模型.然而通过研究发现,高频数据中往往存在着非线性性质与结构突变,此时传统ACD模型无法很好地拟合并解释.之后有学者提出将门限的思想引入ACD模型,利用分段线性化的方法展开研究,自此开始了对门限自回归条件持续期（TACD）模型的实际应用.在对TACD模型进行参数估计时,最常用的方法是极大似然估计（MLE）,其在估计时往往需要事先假定误差项服从某一已知的分布,且在误差项方差有限下的MLE才有较好的统计性质.然而金融高频数据中常常伴随着尖峰重尾性且有异常值的存在,这会使得数据方差表现出无限的特性,这与假定误差方差有限不符,并且如果假定的误差项分布与实际分布不一致,得出的结果与实际情况也会有很大偏差.针对MLE存在的问题,本文采用最小一乘（LAD）估计对TACD模型进行参数估计,并在允许误差方差无限的条件下证明了LAD估计的渐近正态性.随后在假定误差项服从指数分布、Pareto分布和Fréchet分布的情况下,比较了MLE和LAD两种估计方法在方差有限和方差无限下的估计效果.通过对模拟结果进行分析,发现LAD估计的平均偏差和均方误差最小,说明LAD估计结果较为稳健.最后将LAD估计用于沪深股票数据的TACD建模,分别对上海机场、中远海能和华创安阳三只股票的价格持续期进行研究,发现LAD估计的AIC结果小于MLE,由此说明LAD估计在实际股市数据价格持续期的建模中较为有效.

关键词：最小一乘估计 TACD模型重尾渐近正态性价格持续期