中国证券市场知情交易概率的动态马尔科夫状态转移模型研究

发布时间：2018-10-09 08:40

【摘要】：对指令驱动市场知情交易的研究是近年来的热点问题。常用的EKOP模型存在一些缺陷,本文放宽了EKOP模型关于日内信息均匀释放以及交易者行为独立性的假设,用动态的马尔科夫状态转移模型对该模型进行了改进,并检验了改进后的知情交易概率模型在中国证券市场的适用性。通过模拟数据以及对中国证券市场交易数据的实证研究发现动态的马尔科夫状态转移模型克服了EKOP模型受买卖方数据影响而产生的系统偏误,估计的知情交易概率更符合事后检验。
[Abstract]:The research of instruction driven market informed transaction is a hot issue in recent years. The commonly used EKOP model has some defects. In this paper, the assumption of uniform release of intra-day information and traders' behavior independence in EKOP model is relaxed, and the dynamic Markov state transition model is used to improve the model. The applicability of the improved informed transaction probability model in China's securities market is also tested. It is found that the dynamic Markov state transfer model overcomes the system bias caused by the influence of the buyer and seller data on the EKOP model through the simulation data and empirical research on the trading data of the Chinese stock market. The estimated probability of informed transactions is more in line with the ex post test.
【作者单位】： 西南财经大学统计学院;
【基金】：国家社会科学基金项目(10XTJ0001) 教育部人文社会科学研究项目(08JC910001) 西南财经大学科研基金资助项目(09XG086);西南财经大学‘211工程'三期建设项目的资助
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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本文编号：2258699