中国股市流动性深度日内模式——基于马尔科夫调制泊松过程模型

发布时间：2018-01-09 08:21

  本文关键词：中国股市流动性深度日内模式——基于马尔科夫调制泊松过程模型　出处：《天津大学学报(社会科学版)》2014年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对已有流动性深度日内模式的研究数据受异常事件污染的局限,基于马尔科夫调制泊松过程,构建了交易量分离模型,该模型可分离交易量中的异常交易量。进一步以交易量为流动性深度的代理指标,研究了中国股市的流动性深度日内模式。研究发现:异常交易量确实对我国股市的深度日内模式有影响;由于对信息的敏感程度不同,不同规模股票的深度日内模式不同,对信息敏感的中、小市值股票具有W型模式,而对信息相对不敏感的大市值股票呈U型模式;由于不同市场走势下,投资者对市场信息的敏感程度不同,我国股市深度日内模式受市场走势的影响,牛市时,深度日内模式呈U型,而熊市时,深度日内模式呈W型。
[Abstract]:On the basis of Markov modulation Poisson process , the paper constructs a trading volume separation model which can separate the abnormal trading volume in China ' s stock market .

【作者单位】： 天津大学管理与经济学部;天津城建大学理学院;渤海证券股份有限公司;
【基金】：教育部长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT1028) 国家自然科学基金面上资助项目(71271146)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 证券市场流动性是证券市场的生命力所在。对证券市场流动性模式的研究一方面能够揭示信息传导和价格发现过程的本质,寻找市场运行的规律,另一方面能为投资和监管提供重要的依据和参考。因此,对证券市场流动性模式的研究始终是证券市场微观结构研究领域的重要问题之一。在微观

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1400676