• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      中國股票市場金融持續(xù)時間的統(tǒng)計特征挖掘

      2010-09-15 08:49:38魯萬波
      統(tǒng)計與決策 2010年17期
      關(guān)鍵詞:B股成交量持續(xù)時間

      魯萬波

      (西南財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院,成都 610074)

      中國股票市場金融持續(xù)時間的統(tǒng)計特征挖掘

      魯萬波

      (西南財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院,成都 610074)

      文章基于日內(nèi)交易數(shù)據(jù),全面考察了金融持續(xù)時間的描述統(tǒng)計規(guī)律和分布特征;關(guān)注了與日內(nèi)交易活動密切相關(guān)的交易持續(xù)時間、價格持續(xù)時間和成交量持續(xù)時間這幾個特征變量的描述統(tǒng)計與無條件分布特征;將金融持續(xù)時間分為交易持續(xù)時間、價格持續(xù)時間和成交量持續(xù)時間進(jìn)行了深入細(xì)致的研究。

      金融持續(xù)時間;日內(nèi)高頻數(shù)據(jù);描述統(tǒng)計;非參數(shù)密度估計

      1 金融持續(xù)時間及其特征

      用 t表示物理(或日歷)上的時間,{ti}i∈{1,2,…}是在某一概率空間(Ω,P)上的非負(fù)隨機到達(dá)時間變量序列,并且隨機到達(dá)時間滿足 0≤ti≤ti+1,則序列{ti}稱為[0,∞]上的一個點過程。 如果對任意的 i,ti<ti+1,則{ti}稱為一個簡單點過程。 事實上,簡單點過程排除了事件同時發(fā)生的可能。進(jìn)一步的,如果用n(t)表示在t∈[0,T]中某事件發(fā)生的數(shù)目,則tn(T)=T是最后的觀測時點,是全部的觀測樣本,樣本容量是。

      用xi表示兩個連續(xù)的事件之間的時間間隔,即

      則{xi}i∈{1,2,…}稱為與點過程{ti}相關(guān)的持續(xù)時間過程。

      總的來說,有三大類金融持續(xù)時間:交易持續(xù)時間、價格持續(xù)時間和成交量持續(xù)時間。各種類型持續(xù)時間的獲取與點過程的“打薄(Thinning)”有關(guān),所謂打薄指的是從原始數(shù)據(jù)中提取子集的過程。

      交易持續(xù)時間是最常見的一種金融持續(xù)時間,定義為連續(xù)交易之間的時間間隔,可通過買賣報價或交易活動獲得。交易持續(xù)時間反映交易的活躍程度,與交易強度和流動性需求密切相關(guān)。進(jìn)一步,買賣交易持續(xù)時間定義為連續(xù)買或賣之間的時間間隔,反映市場上某一方的交易強度和流動性需求。很多學(xué)者應(yīng)用自回歸條件持續(xù)時間(ACD)模型研究交易持續(xù)時間,一些學(xué)者側(cè)重關(guān)注選擇更合適的模型捕捉持續(xù)時間的動態(tài)變化規(guī)律,一些學(xué)者側(cè)重關(guān)注檢驗各種各樣的市場微觀結(jié)構(gòu)假定。比較有代表性的成果可見Engle和Russell(1998)、Jasiak(1998)、Engle(2000)、Zhang,Russell 和 Tsay(2001)、Bauwens 和 Veredas(2004)、Manganelli(2005)和 Bauwens(2006)等的論文。歸納起來,幾乎所有的研究發(fā)現(xiàn)交易持續(xù)時間具有交易聚集(Clustering)特征——長的持續(xù)時間之后是長的持續(xù)時間,短的持續(xù)時間之后是短的持續(xù)時間,表明交易聚集階段有新信息到達(dá);大多數(shù)的研究發(fā)現(xiàn)交易持續(xù)時間具有過度分散(Overdispersed)特征——交易持續(xù)時間的標(biāo)準(zhǔn)差大于均值,說明指數(shù)分布并不適合于交易持續(xù)時間的無條件分布;交易持續(xù)時間具有較大的持續(xù)(Persisitence)特征——雖然自回歸系數(shù)的和小于1處于平穩(wěn)區(qū)域但是接近1,似乎為近單位根過程;有的研究發(fā)現(xiàn)在研究樣本數(shù)據(jù)中存在大量的零交易持續(xù)時間,這與交易系統(tǒng)記錄的最小時間有關(guān),給持續(xù)時間數(shù)據(jù)的分析帶來一定困難。

      價格持續(xù)時間是按照價格信息變化對持續(xù)時間點過程的打薄獲取。假設(shè)在交易時刻股票的買賣成交價格為pi,在ti'的成交價格為pi'(i'<i),則價格持續(xù)時間定義為達(dá)到一定價格累積變化的時間。Engle和Russell(1997)給出了獲取價格持續(xù)時間的規(guī)則:如果|pi-pi'|≥dp,則保留原始持續(xù)時間序列中的第i(i>1)個點,第1個點為原始持續(xù)時間序列中的第1個點,是dp閾值,為一外生變量,表示價格絕對變化的累積。為了避免買賣價格跳躍 (Bid-ask Bounce)導(dǎo)致的偏差,Engle和Russell(1997,1998)提出運用中間價定義價格持續(xù)時間:如果ti在交易時刻某一股票委托訂單簿中的最高買入價 (買一)與最低賣出價(賣一)分別為pbi1和pai1,交易價格選用中間價pmi=(pbi1+pai1)/2。由于價格持續(xù)時間是價格變化到一定程度所需要的時間,因此價格持續(xù)時間與股票價格的即時波動率函數(shù)密切相關(guān),可通過價格持續(xù)時間對波動率進(jìn)行建模。相對于交易持續(xù)時間和買賣交易持續(xù)時間而言,價格持續(xù)時間要長一些,在分筆交易數(shù)據(jù)中,買賣價格跳躍幾乎不提供任何信息。Engle 和 Russell(1998)、Bauwens 和 Giot(2000)、Bauwens 和 Veredas(2004)、Fernandes 和 Grammig(2006)等 的研究發(fā)現(xiàn)價格持續(xù)時間具有正自相關(guān)性、過度分散性、形狀右偏和明顯日內(nèi)季節(jié)性等特征。

      中國股票市場經(jīng)過近二十年的迅速發(fā)展,已經(jīng)成為僅次于日本、香港的亞洲第三大股票市場,也是目前國際上采取限價委托指令驅(qū)動為交易機制的最大的新興市場之一。作為轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)階段發(fā)展起來的新興證券市場,中國股市具有獨特的市場結(jié)構(gòu),政策市、全民市、博弈市、震蕩市與過渡市依然是中國股市的主要特征。那么中國股票市場的金融持續(xù)時間具有什么樣的統(tǒng)計特征?這對于進(jìn)一步研究中國股市的微觀結(jié)構(gòu)具有重要的現(xiàn)實意義。

      表1 抽樣股票的基本信息(2006年8月1日至10月31日)

      2 實證研究結(jié)果

      2.1 研究樣本和數(shù)據(jù)描述

      由于交易頻繁和交易清淡的股票在交易持續(xù)時間的結(jié)構(gòu)上有很大的差異,以下用于實證分析的樣本數(shù)據(jù)除浦發(fā)銀行(600000)、上電 B股(900901)、深發(fā)展 A(000001)和萬科 B(200002)外,還在每個樣本期間內(nèi)通過分層隨機隨機的抽取了12支股票用于分析。首先分別將上證50指數(shù)、上證B股指數(shù)、深證成份指數(shù)、深證B股指數(shù)按每筆交易的平均成交量分為三組,依次為交易頻繁、中等和清淡,然后隨機的在各組中抽取一只股票。抽取的時間分別為2006年8月1日至10月31日,2007年3月1日至5月31日共6個月。在2006年8月1日至10月31日期間,從上證50指數(shù)中抽取的股票為寶鋼股份(600019)、中信證券(600030)、貴州茅臺(600519),從上證B股指數(shù)中抽取的股票為東信B股(900941)、雙錢 B股(900909)、新城 B股(900950),從深證成份指數(shù)中抽取的股票為一汽轎車 (000800)、晨鴻紙業(yè)(000488)、長城電腦(000066),從深證B股指數(shù)中抽取的股票為珠江B(200505)、大冷B(200530)、深南電B(200037)1。 這樣選取的股票能夠代表研究樣本期內(nèi)按照交易活躍程度從高到低劃分的三種股票類型,抽取股票的基本信息如表1所示。平均來看,交易量越大,交易持續(xù)時間越短,說明交易越活躍,Ⅰ類為交易最為活躍的股票,Ⅱ類為交易較為活躍的股票,Ⅲ類為交易最不活躍的股票(見表1)。

      2.2 交易持續(xù)時間的統(tǒng)計特征

      表2給出了2006年8月1日至10月31日期間滬市上證50和上證B股指數(shù)各樣本股的描述統(tǒng)計結(jié)果。從總體上看,上證50指數(shù)樣本股的平均交易持續(xù)時間明顯小于上證B股指數(shù)樣本股,上證50指數(shù)樣本股交易持續(xù)時間的標(biāo)準(zhǔn)差明顯小于上證B股指數(shù)樣本股,這說明上證50指數(shù)樣本股的交易強度和流動性明顯大于上證B股指數(shù)樣本股,且上證B股指數(shù)樣本股的交易活動發(fā)生較為分散。就交易持續(xù)時間的分布特征而言,我們明顯地觀察到過度分散性(變異系數(shù)均大于1),也就是說標(biāo)準(zhǔn)差均大于均值,這說明指數(shù)分布擬合交易持續(xù)時間的分布是不合適的。所有樣本股的偏度均大于零,峰度均大于3,這說明交易持續(xù)時間的分布應(yīng)該是正偏、尖峰的。比較而言,上證B股指數(shù)樣本股的變異系數(shù)大約是上證50指數(shù)樣本股的2倍。各股票交易持續(xù)時間的LB檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于5%的顯著水平下的檢驗臨界值(30)=43.773,表明具有明顯的自相關(guān)性。為節(jié)約篇幅,圖1給出了浦發(fā)銀行(600000)交易持續(xù)時間的核密度估計自相關(guān)函數(shù)??傮w上看,密度呈現(xiàn)出明顯的右偏形狀,較短的交易持續(xù)時間頻繁出現(xiàn),較長的交易持續(xù)時間逐漸衰減出現(xiàn),而上證B股指數(shù)樣本股密度函數(shù)則更加右偏和尖峰;交易持續(xù)時間具有較強的自相關(guān)性和持續(xù)性,具有緩慢幾何衰減的特點。比較而言,上證B股指數(shù)樣本股交易持續(xù)時間的自相關(guān)性和持續(xù)性要強于上證50指數(shù)樣本股。

      表3給出了2006年8月1日至10月31日期間深市深證成份和深證B股指數(shù)各樣本股的描述統(tǒng)計結(jié)果。從總體上看,深證成份指數(shù)樣本股的平均交易持續(xù)時間明顯小于深證B股指數(shù)樣本股,深證成份指數(shù)樣本股交易持續(xù)時間的標(biāo)準(zhǔn)差明顯小于深證B股指數(shù)樣本股。這說明深證成份指數(shù)樣本股的交易強度和流動性明顯大于深證B股指數(shù)樣本股,且深證B股指數(shù)樣本股的交易活動發(fā)生較為分散。就交易持續(xù)時間的分布特征而言,我們明顯的觀察到過度分散性(變異系數(shù)均大于1),也就是說標(biāo)準(zhǔn)差均大于均值,這說明指數(shù)分布擬合交易持續(xù)時間的分布是不合適的。所有樣本股的偏度均大于零,峰度均大于3,這說明交易持續(xù)時間的分布應(yīng)該是正偏、尖峰的。比較而言,深證成份指數(shù)樣本股的變異系數(shù)普遍大于深證B股指數(shù)樣本股。在深證成份指數(shù)的樣本股中,僅有深發(fā)展的交易持續(xù)時間的LB檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于5%的顯著水平下的檢驗臨界值,具有明顯的自相關(guān)性,而各深證B股指數(shù)樣本股的LB檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于5%的顯著水平下的檢驗臨界值,具有明顯的自相關(guān)性。圖2給出了深發(fā)展A(000001)交易持續(xù)時間的核密度估計和自相關(guān)函數(shù)。總體上看,密度呈現(xiàn)出明顯的右偏形狀,較短的交易持續(xù)時間頻繁出現(xiàn),較長的交易持續(xù)時間逐漸衰減,而深證成份指數(shù)樣本股密度函數(shù)則更加尖峰,深證B股指數(shù)樣本股密度函數(shù)則更加右偏;深證B股指數(shù)樣本股的交易持續(xù)時間具有較強的自相關(guān)性和持續(xù)性,具有緩慢幾何衰減的特點。比較而言,深證B股指數(shù)樣本股交易持續(xù)時間的自相關(guān)性和持續(xù)性要強于深證成份指數(shù)樣本股。

      表2 交易持續(xù)時間的描述統(tǒng)計結(jié)果(2006年8月1日至10月31日,滬市)

      表3 交易持續(xù)時間的描述統(tǒng)計結(jié)果(2006年8月1日至10月31日,深市)

      比較滬、深兩市樣本股交易持續(xù)時間的描述統(tǒng)計結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)交易持續(xù)時間的分布呈現(xiàn)正偏、尖峰特征和過度分散性,且深圳股市的過度分散性更加明顯。滬市股票交易持續(xù)時間的均值與方差均明顯小于深市,這反映了滬市股票的交易強度和流動性明顯大于深市,且交易活動發(fā)生較為集中。滬、深兩市股票的交易持續(xù)時間經(jīng)常表現(xiàn)出明顯的自相關(guān)性和持續(xù)性,有的具有緩慢幾何衰減的特點,有的則衰減較快。比較A、B兩個股市,A股股票交易持續(xù)時間的均值與方差均明顯小于B股股票,這反映了A股股票的交易強度和流動性明顯大于B股股票,且交易活動發(fā)生較為集中。

      2.3 價格持續(xù)時間的統(tǒng)計特征

      價格持續(xù)時間是按照價格信息的變化,也就是價格絕對變化的累積對持續(xù)時間點過程進(jìn)行打薄來獲取的。我們常常用dp價格絕對變化的累積,為一外生變量。在本文的實證分析中,dp的數(shù)值選取為三種不同的狀態(tài)以反映價格絕對變化與持續(xù)時間的關(guān)系。由于深市和滬市價格變化的最小單位為A股0.01元,B股0.001美元(滬市)或0.01港元(深市),dp的最小取值確定為A股0.01元,B股0.001美元 (滬市)或0.01港元(深市),其余兩種狀態(tài)則根據(jù)該只股票價格的波動進(jìn)行確定。為了避免買賣價格跳躍導(dǎo)致的偏差,此處的交易價格選用中間價。

      表4給出了2006年8月1日至10月31日期間樣本股的描述統(tǒng)計結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn):(1)隨著價格絕對變化累積值的dp增加,價格持續(xù)時間的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差也增加,但是增加的趨勢并非線性趨勢,而是遞增趨勢;(2)各價格持續(xù)時間的標(biāo)準(zhǔn)差均大于平均值,表現(xiàn)出明顯的過度分散性,價格持續(xù)時間的分布不可能是指數(shù)分布;(3)價格持續(xù)時間的LB檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于5%的顯著水平下的檢驗臨界值x,具有明顯的自相關(guān)性,隨著價格絕對變化累積值dp的增加,價格持續(xù)時間的LB檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值逐漸遞減,且遞減速度逐漸減慢。

      圖3給出了價格持續(xù)時間的核密度估計和自相關(guān)函數(shù)??傮w上看,密度呈現(xiàn)出明顯的右偏形狀,較短的交易持續(xù)時間頻繁出現(xiàn),較長的交易持續(xù)時間逐漸衰減,各樣本股的密度函數(shù)為單峰,各樣本股密度函數(shù)的右偏形狀隨著dp的增加拖尾現(xiàn)象愈加明顯;各股票的價格持續(xù)時間具有不同程度的自相關(guān)性,有的具有短記憶性,有的具有長記憶性和持續(xù)性,且自相關(guān)性的特點并不隨著dp的變化而發(fā)生變化。

      2.4 成交量持續(xù)時間的統(tǒng)計特征

      成交量持續(xù)時間通常定義為直到某一累積成交量被市場所吸收所需要的時間,可用來測量流動性和解釋交易過程的時間與交易量之間的關(guān)系。我們常常用dv表示成交量的累積,為一外生變量。dv的數(shù)值選取為大、中、小三種不同的狀態(tài)以反映成交量的累積與持續(xù)時間的關(guān)系。為簡化起見,在2006年8月1日至10月31日期間,分析選用的樣本股票有浦發(fā)銀行(600000)、深發(fā)展 A(000001)、上電 B股(900901)、萬科B(200002)。

      表5給出了2006年8月1日至10月31日期間樣本股的描述統(tǒng)計結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn):(1)隨著成交量累積值dv的增加,成交量持續(xù)時間的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差也增加,但是增加的趨勢并非線性趨勢,而是遞增趨勢;(2)各成交量持續(xù)時間的標(biāo)準(zhǔn)差均小于平均值,表現(xiàn)出明顯的分散不足特征(變異系數(shù)小于1),交量持續(xù)時間的分布不可能是指數(shù)分布;(3)成交量持續(xù)時間的LB檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于5%的顯著水平下的檢驗臨界值,具有明顯的自相關(guān)性,隨著成交量累積值dv的增加,成交量持續(xù)時間的LB檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值逐漸遞減,且遞減速度逐漸減慢。

      表4 價格持續(xù)時間的描述統(tǒng)計結(jié)果(2006年8月1日至10月31日)

      表5 成交量持續(xù)時間的描述統(tǒng)計結(jié)果(2006年8月1日至10月31日)

      圖4給出了成交量持續(xù)時間的核密度估計和自相關(guān)函數(shù)??傮w上看,密度呈現(xiàn)出明顯的右偏形狀,較短的交易持續(xù)時間頻繁出現(xiàn),較長的交易持續(xù)時間逐漸衰減,各樣本股的密度函數(shù)為單峰,各樣本股密度函數(shù)的右偏形狀隨著dv的增加拖尾現(xiàn)象愈加明顯;各股票的成交量持續(xù)時間具有不同程度的自相關(guān)性,有的具有短記憶性,有的具有長記憶性和持續(xù)性,且自相關(guān)性的特點并不隨著dv的變化而發(fā)生變化。

      3 總結(jié)

      本文首次全面基于日內(nèi)交易數(shù)據(jù)考察了中國股票市場各金融持續(xù)時間的描述統(tǒng)計規(guī)律和分布特征,特別是將金融持續(xù)時間分為交易持續(xù)時間、價格持續(xù)時間和成交量持續(xù)時間進(jìn)行深入細(xì)致的研究是本文的一個創(chuàng)新。

      經(jīng)過實證分析,得到如下有價值的結(jié)論和評述:交易持續(xù)時間存在尖峰、正偏性、過度分散性、持續(xù)自相關(guān)性,說明指數(shù)分布擬合交易持續(xù)時間的分布是不合適的;價格持續(xù)時間存在過度分散性、自相關(guān)性、記憶性和“冪律”特性。價格持續(xù)時間的記憶程度長短不一,價格持續(xù)時間的分布為右偏、單峰分布,隨著的增加拖尾現(xiàn)象愈加明顯。成交量持續(xù)時間表現(xiàn)出分散不足特征,其余與價格持續(xù)時間類似。

      [1]Bauwens,L.,Giot,P.The Logarithmic ACD Model:An Application to the Bid-ask Quote Process of Three NYSE Stocks[J].Annales d'Economieet de Statistique,2000,60.

      [2]Bauwens,L.,Veredas,D.The Stochastic Conditional Duration Model:A Latent Factor Model for the Analysis of Financial Durations[J].Journal of Econometrics,2004,119(2).

      [3]Engle R.F.,Russell J.R.Autoregressive Conditional Duration:A New Model for Irregularly Spaced Transaction Data[J].Econometrica,1998,66.

      [4]Engle,R.F.,Russell,J.R.Forecasting the Frequency of Changes in Quoted Foreign Exchange Prices with the Autoregressive Conditional Duration Model[J].Journal of Empirical Finance,1997,12.

      [5]Engle,R.F.The Econometrics of Ultra-High Frequency Data[J].Econometrica,2000,68(1).

      [6]Fernandes,M.,Grammig,J.A Family of Autoregressive Conditional Duration Models[J].Journal of Econometrics,2006,130(1).

      [7]Jasiak,G.GARCH forIrregularly Spaced FinancialData:The ACD-GARCH Model[J].Studies in Nonlinear Dynamics and Economics,1998,2(4).

      [8]Gouriéroux,C.,J.Jasiak,G.LeFol.Intra-day Market Activtiy[J].Journal of Financial Markets,1999,2.

      [9]Manganelli,S.Duration,Volume and Volatility Impact of Trades[J].Journal of Financial Markets,2005,8.

      [10]Zhang,M.Y.,Russell,J.R.,Tsay,R.S.A Nonlinear Autoregressive Conditional Duration Model with Applications to Financial Transaction Data[J].Journal of Econometrics,2001,104(1).

      (責(zé)任編輯/亦 民)

      O212

      A

      1002-6487(2010)17-0004-04

      教育部人文社會科學(xué)研究資助項目(09YJC910009);西南財經(jīng)大學(xué)“211工程”三期青年教師成長資助項目(211QN09020);西南財經(jīng)大學(xué)“211工程三期”統(tǒng)計學(xué)重點學(xué)科建設(shè)資助項目

      魯萬波(1977-),男,貴州貴陽人,博士,副教授,研究方向:非參數(shù)統(tǒng)計與風(fēng)險管理、金融計量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

      猜你喜歡
      B股成交量持續(xù)時間
      一周成交量大幅增加前50只個股
      一周成交量大幅增加前50只個股
      一周成交量大幅增加前50只個股
      B股猝死
      The 15—minute reading challenge
      一周成交量大幅增加前50只股
      基于SVD的電壓跌落持續(xù)時間檢測新方法
      極寒與北極氣壓變動有關(guān),持續(xù)時間不確定
      俄語體與持續(xù)時間結(jié)構(gòu)組合規(guī)律的認(rèn)知語義闡釋
      彩票| 吉隆县| 阜新| 朝阳县| 象山县| 阿克苏市| 四川省| 明星| 鹿邑县| 麻阳| 印江| 若尔盖县| 贵南县| 垣曲县| 中西区| 朔州市| 上蔡县| 深圳市| 灵山县| 土默特右旗| 镇康县| 改则县| 望都县| 喀喇沁旗| 吉首市| 乌苏市| 东港市| 乌拉特后旗| 靖安县| 余庆县| 高州市| 临沭县| 华安县| 阜新市| 吉林市| 米脂县| 南召县| 玉环县| 昭苏县| 盖州市| 锦屏县|