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中国股市微观结构噪音特性及其影响因素——基于逐笔交易数据
被引量:
3
1
作者
梁崴
王春峰
+1 位作者
房振明
张蕊
《系统工程》
CSCD
北大核心
2009年第11期32-38,共7页
基于中国股市逐笔交易数据,有效利用全样本不规则采样数据,对日内高频微观结构噪音的估计、特性及影响因素进行了研究。结果显示噪音分布具有尖峰厚尾的特点,日内模式呈现"L"型。信息非对称程度和流动性作为影响噪音的两个最...
基于中国股市逐笔交易数据,有效利用全样本不规则采样数据,对日内高频微观结构噪音的估计、特性及影响因素进行了研究。结果显示噪音分布具有尖峰厚尾的特点,日内模式呈现"L"型。信息非对称程度和流动性作为影响噪音的两个最重要因素,分别与噪音呈正相关和负相关关系。价差由于同时包含了信息非对称程度和流动性两方面的信息,对噪音有近60%的解释能力。
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关键词
逐笔交易数据
微观结构噪音
日内模式
非对称信息
流动性
原文传递
题名
中国股市微观结构噪音特性及其影响因素——基于逐笔交易数据
被引量:
3
1
作者
梁崴
王春峰
房振明
张蕊
机构
天津大学管理学院
出处
《系统工程》
CSCD
北大核心
2009年第11期32-38,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(70771076)
国家杰出青年科学基金资助项目(70225002)
文摘
基于中国股市逐笔交易数据,有效利用全样本不规则采样数据,对日内高频微观结构噪音的估计、特性及影响因素进行了研究。结果显示噪音分布具有尖峰厚尾的特点,日内模式呈现"L"型。信息非对称程度和流动性作为影响噪音的两个最重要因素,分别与噪音呈正相关和负相关关系。价差由于同时包含了信息非对称程度和流动性两方面的信息,对噪音有近60%的解释能力。
关键词
逐笔交易数据
微观结构噪音
日内模式
非对称信息
流动性
Keywords
Tick-by-tick Data
Microstructure Noise
Intraday Seasonal Pattern
Asymmetric Information
Liquidity
分类号
F830 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国股市微观结构噪音特性及其影响因素——基于逐笔交易数据
梁崴
王春峰
房振明
张蕊
《系统工程》
CSCD
北大核心
2009
3
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