时间在价格发现过程中的作用——高频数据下的股票市场买卖价差研究

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价格发现是指市场集约交易、比质比价,供需双方通过公开的讨价、还价的激烈竞争最终形成一个真实地反映社会供求的权威价格。如果市场是完全的,那么所有的市场将同时反映新信息,价格将没有任何滞后地调整到新的平衡位置。股票市场上也存在同样的规律,在这里对于商品的定义范畴也将从原来实物衍生到一种合约,而价格发现过程也是由于不同信息影响资产价格变化的过程,而这些不同的信息最终通过交易过程反应出来。 股票市场的交易自动化程度的提高和信息技术的发展,记录交易及其相关信息的海量数据库己经渐渐成为现实,股票市场上反映逐笔交易的数据一般也将其称为高频数据,从而也使学者们研究股票市场日内交易成为可能。中国股市经过多年的发展,上市公司不断增加,随着一批大盘蓝筹股回归中国A股市场,整个市场的市值不断扩大,市场的交易量与个股价格波动变化的幅度也随之扩大。众所周知,证券市场的一个主要功能就是在交易成本尽可能低的情况下,使投资者能够迅速、有效地执行交易,所以对于证券市场价格发现越显重要。 高频时间序列分析目前已成为金融计量经济学的前沿领域,本文的主要目的在于通过对时间因素考虑,研究指令驱动市场中买卖价差构成成分,进而探索其对于价格生成或价格发现过程的作用,这里的时间因素,即两笔交易之间交易持续期。对于买卖价差的研究在以前的文献中已经从各个角度进行了不同程度的探索和研究,但是大多针对的是做市商市场中的情况,交易制度上的差别使得以前的研究不能完全适合于对指令驱动市场,虽然买卖价差对于两种交易制度来说都可以分为非对称信息成本和指令处理成本等,但是包含的内容却有不同。本文通过对民生银行(600016)在一年内的逐笔交易数据分析,得出在纯粹的指令驱动市场中股票的买卖价差中包含了对时间管理的风险因素,而且这种影响约占买卖价差的19.4%,所以在指令驱动市场中对于时间的管理在股票价格中扮演着重要的作用。本文的研究是对近年来不断发展的高频数据文献的一个实证贡献。本文的一个创新是采用即时买入和即时卖出作为知情交易的指示变量。利用最近发展的ACD模型框架,提出了一个基于将时间因素作为变量考察其对于股票市场买卖价差影响。一个有趣的发现是,在指令驱动市场中股票的买卖价差中包含了对时间管理的风险因素,将时间效应考虑到股票价格中对市场参与者也有重要意义,它显示交易信息、时间间隔效应如何影响交易者行为和如何影响整体市场。本文的研究市场设计和监管对政策制定者有一定的参考价值。
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