有序probit模型的基本原理.ppt

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1、市场微观结构MarketMicrostructure曾志钊2002.12.13讲稿结构第一部分微观结构概述第二部分不同期交易第三部分买卖价差第四部分离散性第一部分微观结构概述市场微观结构是指资产交易价格的形成过程和运作机制,具体化为证券价格形成过程中的微观因素,包括交易品种、证券市场参与者构成、交易场所构成以及参与者行为所遵循的交易制度结构。其中最主要的是交易制度。这里所讲的市场微观结构主要是有集中交易场所市场的微观结构。微观结构理论主要研究:交易制度所导致的证券价格离散(如1/8美元的最低变动);一个交易日内的不均匀交易与无交易现象;买卖价差等等。对于长期投资来说,微观结构导致的影

2、响可以忽略,但短期则不容忽略。目前微观结构研究不仅仅局限于股票市场,还扩展到债券市场、外汇市场、期权市场、甚至是黄金市场。第二部分不同期交易不同期交易:通常人们以特定的单位时间间隔长度(通常为1天)来记录资产价格,而事实上这些资产的交易却不是均匀发生的。那么,如果以规则的时间间隔来计量实际上不规则的资产交易,则不同期交易问题就产生了。不连续交易的主要研究方面早期的文献主要集中于不同期交易对CAPM和APT在实证中应用的影响。后期的文献则着眼于不同期交易所导致的伪自相关。这里只介绍后者对于不同期交易导致的伪自相关的一个直观例子假设股票A和B独立,但B的交易比A频繁。如果某一影响整体市场

3、的消息在某一交易日临近收盘的时候到达,则B的收盘价比A更可能反映这个消息的影响,原因就在于消息到达后至收盘这段期间,A可能不交易。尽管A的价格最终会反映这个消息,但当采用这种收盘报价制度时,这种滞后反映将导致A和B收益率之间的横截面伪自相关。这种滞后反映还将导致A的日收益率的伪自相关:在A不交易时,A的观察价格为零,但当A交易后,它的观察价格将回复向其累积均值,而这种均值回归将产生收益率的负的自相关。这就是由于不同期交易产生的一种伪自相关。在随机游走和有效市场的检验中,这种伪相关必须被考虑到。不同期交易模型该模型由LoandMacKinlay(1990)提出模型的目的:通过对真实收益

4、率和观察收益率的划分来计算观察收益率的矩和协矩,从而描述不同期交易导致的伪自相关。模型的基本假设一、真实收益过程1、真实收益率为证券i在t时期的连续复利收益率,这个收益率是不可观察的。在不存在交易摩擦或其他制度刚性的情况下,真实收益率反映了证券基础价格的变动。它不仅反映了公司的特定信息,而且反映了市场的整体状况。2、真实收益过程这里是一个均值为零的共同因子,反映了信息的影响;共同因子是IID的,并且独立于任何的(对于任意的)。而则是一个均值为零的非系统性噪声。在任何时期都是横截面独立的。3、真实收益过程的数字特征:根据假设,每一时期的真实收益率都是随机的,并且反映消息到达和非系统噪声

5、。且有:二、观察收益过程1、观察收益率取决于证券i在t时期是否交易。如果在t时期不交易,则其观察收益率为零,因为其收盘价与前期收盘价相等。如果在t时期交易,则其观察收益率等于t时期的真实收益率和前一个连续不交易期间内各期真实收益率的和。2、例子假设证券i连续5期的交易情况如下:在第1、2、5期交易,在第3、4期不交易。则有:则取决于第1期以前的交易情况。这就抓住了不交易现象作为伪自相关来源的本质:消息首先影响较为频繁交易的股票而滞后影响较不频繁交易的股票。在这种划分中,消息对收益率的影响()由真实收益率反映,而不交易导致的滞后影响(收益累积)则由观察收益率反映。三、不交易概率假设在每

6、一个t时期,证券i不交易的概率为,证券交易与否独立于真实收益率,且独立于任何其他随机变量。这样,不同的证券有不同的不交易概率,而每一种证券的不交易过程可以被视为是一种抛硬币的独立同分布过程(IID)。模型的推导引入两个伯奴力(Bernoulli)指示变量:其中,衡量是否交易,且是独立同分布的(对于);则作为收益率是否累积的系数。特别的,定义:则观察收益率可以表示成:其中,为真实收益率加权的随机权重当期不交易时,,则任一均为0,因而有;当期交易时,则假设之前有连续期不交易,于是对于任一,都有,而对于,则有;因而,观察收益率的另一种表达方式定义随机变量则为期前连续不交易的期数。这说明观察

7、收益率是所有过去真实收益率的随机函数,即可以表示为随机期数的随机变量的和。该等式概率为其中,第一个意味着第期交易,而后一个意味着第期交易,而则意味着中间期均不交易。这表明,对于任何的,均有的概率表示成以往期的真实收益率的累积,这种可能性确实表明不交易可能导致伪序列相关。随机变量的期望和方差为:个股收益率的矩在我们所假设的真实收益过程和不交易概率下,观察收益率过程在一阶和二阶矩上是协方差平稳的。假设,可以得到:如果(通常情况下),则不交易并不会影响观察收益率

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