本文關(guān)鍵詞：基于跳躍濾波和時(shí)變參數(shù)估計(jì)的中國(guó)股市微觀結(jié)構(gòu)研究　出處：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2017年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu) 價(jià)格影響 跳躍檢驗(yàn) 粒子濾波

【摘要】：為了更為有效地探究微觀市場(chǎng)結(jié)構(gòu)對(duì)股票價(jià)格的影響,本文在狀態(tài)空間模型框架下,同時(shí)將交易方向、帶方向的交易量、交易間隔、微觀噪聲以及跳躍因素引入狀態(tài)方程和觀測(cè)方程中,建立全面的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)模型,以反映各變量對(duì)交易價(jià)格序列產(chǎn)生的暫時(shí)性和永久性影響.然后,在采用基于粒子濾波的非參數(shù)離群點(diǎn)檢測(cè)方法檢測(cè)跳躍并對(duì)跳躍進(jìn)行濾波的基礎(chǔ)上,運(yùn)用貝葉斯最小二乘方法對(duì)微觀結(jié)構(gòu)模型系數(shù)、波動(dòng)率以及狀態(tài)變量進(jìn)行實(shí)時(shí)更新和估計(jì),在此基礎(chǔ)上分析跳躍日度分布、日內(nèi)分布、個(gè)股跳躍和共同跳躍特征,并同時(shí)判斷不同交易方向、交易量的訂單對(duì)價(jià)格產(chǎn)生的影響.最后選取2015年股災(zāi)期間、滬市股票的逐筆數(shù)據(jù)作為研究樣本進(jìn)行實(shí)證研究.實(shí)證結(jié)果顯示:我國(guó)股票高頻時(shí)間序列跳躍和共同跳躍均存在日內(nèi)季節(jié)性,且跳躍頻率和大小與市場(chǎng)信息密切相關(guān);買賣訂單對(duì)交易價(jià)格及股票價(jià)值的影響并不是完全對(duì)稱的,交易價(jià)格對(duì)于微觀結(jié)構(gòu)的敏感度、微觀結(jié)構(gòu)噪聲也隨市場(chǎng)波動(dòng)而發(fā)生變化,熊市中都相對(duì)更高;考慮跳躍濾波并對(duì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)可以提高價(jià)格對(duì)于交易的敏感度,能更好地捕捉市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)中的作用.
[Abstract]:In order to explore the effect of market structure on stock price more effectively, this paper, under the framework of the state space model, will change the trading direction, transaction volume with direction, and trading interval at the same time. The micro noise and jump factor are introduced into the state equation and observation equation, and a comprehensive market microstructure model is established to reflect the temporary and permanent influence of each variable on the transaction price series. Based on the nonparametric outlier detection method based on particle filter to detect jump and filter jump, Bayesian least square method is used to analyze the coefficients of microstructure model. Volatility and state variables are updated and estimated in real time. On this basis, the diurnal distribution, intraday distribution, individual stock jump and common jump characteristics are analyzed, and different trading directions are judged at the same time. The effect of trading order on price. Finally, the period of stock crash on 2015 is selected. The empirical results show that the high-frequency time series jump and the common jump of Chinese stocks exist intraday seasonality. The jumping frequency and size are closely related to the market information. The influence of buying and selling order on the trading price and stock value is not completely symmetrical. The sensitivity of the transaction price to the microstructure and the microstructure noise change with the fluctuation of the market, and the bear market is relatively higher. Considering jump filtering and real time estimation of parameters, the sensitivity of price to transaction can be improved, and the role of market microstructure in price discovery can be better captured.
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院;新加坡國(guó)立大學(xué)環(huán)境與設(shè)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71271223,70971145) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-13-1054)~~
【分類號(hào)】：F832.51
【正文快照】： i引言隨著高頻數(shù)據(jù)的獲取方式和處理手段日臻完善,以研究金融市場(chǎng)交易價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制,訂單形成規(guī)則,交易結(jié)算機(jī)制,信息披露機(jī)制等為主要內(nèi)容的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論逐漸發(fā)展成為金融學(xué)領(lǐng)域重要分支,該理論為研究金融資產(chǎn)價(jià)格提供新的思路和方法·Glosten等W通過探究證券市場(chǎng)價(jià)格對(duì)均

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本文編號(hào)：1387341