证券市场交易持续期对交易的影响分析

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1、ACD模型(一)AC1)模型利用类似于波动率的ARCH模型的要证券市场交易持续期领，EngleandRussell提出了用自回归条件持续期(ACD)模型来描述大量交易的股票时间持续期的演变。对交易的影响分析首先定义持续期：Xi：ti—t为两个事件之间的时间间隔，y．表示第i次交易事件的标记向量，则将这一交易事件表示为一颜虹苏锡坤(华南理工大学Z-商管理学院广州510640){(X。，Y．)，i=1，2⋯N}，在金融高频数据处◆中图分类号：F830文献标识码：A理的框架下，它的条件联合分布为：(y。

2、){F～f(x，yllil)(1)流动性度量进行研究，比较分析了ACDe表示随发生时刻i变化的参数向量。内容摘要：本文采用Engle和Russell提模型和GARCH模型。陈敏，王国明，吴Engle和Russell(1998)建立ACD出的自回归条件持续期(ACD)模型，国富等(2003)将ACD—GARCH模型引模型的一个非常关键的假设在于：持续时对上证A股的交易持续期进行研究，为入到中国的证券市场，并进行了实证研间xi的跨期依赖关系可以被其条件期望完了检验交易持续期对交易的影响，选究，得出沪市

3、收益率存在明显的自相关全刻画。定义．为第i个持续时间的条件期择A股中任意2O只股票进行实证研究。性，而深市收益率的残差存在着自相关望值：实证分析表明上证A股的股票交易持续期存在明显的日内效应和“集聚性，沪市收益率受自身影响比较显著，而E(J，，···．：c，；)，(2)性”。拟合的EACD模型可预测上证A深市收益率受外在的影响比较强的结论。止夕，假定：=(3)股交易发生的频率或强度，预测结果蒋学雷，陈敏，王国明等(2004)基于价其中累计扰动项{￡}是独立同分布的对投资者来说具有一定参考意义。量结

4、合法所给出的流动性模型，建立了一非负随机变量序列满足期望值为1，其密关键词：高频数据交易持续期ACD个分析中国股票市场流动性的市场深度模度为p(￡，①)，e和①为待估参数。模型型，并证明衡量流动性的指标VENT是一显然，对E．密度函数P的不同假定可高频数据是指在细小的时间间隔上抽个很好的衡量短期流动性的指标，可以为以得到不同的ACD模型，也可以得到不同取的观测值，最极端的高频数据是证券市实际的交易提供参考。黄杰琨(2003)研的危机率函数。当E服从条件指数分布，这场中记录每一笔交易或贸易的数据，以

5、秒究了交易持续期与知情交易的相关性，通时基准危机函数为1。为单位测量的数据称为超高频数据。由于过考察持续期的信息含量得出结论。他认(二)EACD模型超高频数据记录了金融市场的实时交易信为较长的持续期意味着利空信息的到来。标准ACD模型的一个特性是假定隐息，为理解金融市场微观结构提供了基础屈文洲(2006)对交易持续期与交易者行含的以过去持续期为条件的危机函数和可能，因而超高频数据的研究成为近年为进行分析，探讨流量信息和存量信息与(强度函数)为关于持续期的固定函数，来计量经济学领域的热点。在实际应用

6、方持续期的关系，并对ACD模型进行了一或者单调的递增或递减函数。他们假定面，高频数据分析也越来越多地得到投资些改进，在国内相关研究中具有一定的代持续期为指数分布或者具有更宽约束的者，特别是机构投资者的重视。通过对金表性。Weibul1分布。本文主要采用EACD模型融高频数据的分析，可以分析实时交易过目前对于不等间隔的高频数据建模对上证股票进行分析。一般的ACD模型，程，把交易产生的价格冲击和市场定量主要就是从对随机交易间隔刻画入手，延迟一阶就可以足够刻画交易间隔过程。化，帮助机构投资者选择更优的变

7、现策进而提出ACD模型(Autor'egresSive为简化分析，本文的研究以滞后一阶模略，降低流动性风险。Jt~t,，对实时交易ConditionalDurationModelsoEngle型为基础。过程的跟踪，可以帮助投资者避开交易频(2000)在ACD模型的研究中所起作用当￡．的密度函数P(￡，)为指数分布繁时段，降低流动性损失。等同于他对ARCH模型发展的贡献。更确切地说，Engle可以看作是对超高频数国内外研究据计量分析的宣言书，Ghysel给予了积国内关于高频数据及其模型的研究和极的回

8、应。ACD模型的雏形形成于应用，尚处于起步阶段，具有影响的研究EngJeandRUsseIJ的workingpaper，成果较少，主要的研究方向集中在模型的后来在1998年他们完善了ACD模型。他引进和对中国股市的实证分析上。郭兴们的直接思想是在原有的ARCH模型的义、杜本峰、何龙灿(2002)总结了国内柜架下，用一个标记点过程(IT)arked外的高频数据的分析与建模思想，认为超pointProcess)去刻画随机交易间隔，高频数据具有离散性和随机性的特点。吴3200036000