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基于序次Probit模型的离散股价研究
被引量:
3
1
作者
陈磊
李平
曾勇
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2009年第5期561-567,共7页
分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的...
分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.
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关键词
高频数据
分笔交易
离散股价
序次Probit模型
限制卖空
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职称材料
题名
基于序次Probit模型的离散股价研究
被引量:
3
1
作者
陈磊
李平
曾勇
机构
电子科技大学经济与管理学院
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2009年第5期561-567,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(70703002)
教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(教技司[2005]2号)
文摘
分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.
关键词
高频数据
分笔交易
离散股价
序次Probit模型
限制卖空
Keywords
high frequency data
trade-by-trade data
discrete stock price
ordered Probit model
short-selling forbidden
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于序次Probit模型的离散股价研究
陈磊
李平
曾勇
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2009
3
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