金融市场超高频时间序列ACD—GARCH—V模型研究.pdfVIP

维普资讯 金融市场超高频时间 序列ACD—GARCH—V模型研究 耿克红，张世英 (天津大学 管理学院，天津 300072) 摘 要：金融市场超高频时间序列建模是目前金融计量经济学研究的热点。该文在已有研究的基 础上，建立了ACD—GARCH—V模型，通过实证分析考察了超高频交易量变化率及交易持续期对金融产 品收益率和波动性的影响。 关键词：超高频时间序列；超高频交易量；ACD—GARCH—V模型 中图分类号：F830．91 文献标识码：A 文章编号：1002—6487{2007)02-0081-03 列一般包括两类变量：一类是交易到达的时间；另一类变量 0 引 曹 通常被称为标值 (marked)，包括交易价格，交易量以及金融 产品的购买价格(bidprice)和销售价格 (askprice)等。Engle 随着对金融市场微观结构研究的深入，人们越来越希望 (1994)[1首次提出了分析实时交易数据中交易到达时间的 洞悉金融市场的流动性、市场效率 、交易成本以及市场的波 ACD模型，并与Russell(1997)m、Lange(1997)Isl~起将 ACD模 动性。由此，对金融市场实时交易数据的研究具有很强的迫 型应用到外汇报价变化频率和股票市场时变流动性的研究 切性，加上计算机技术的飞速发展 ，使人们可以利用先进的 上，取得了满意的成果。Ghysels和Jasiak(1998 把ACD模型 手段和技术去采集和分析金融市场的实时交易数据，这种实 与ARCH模型结合起来，提出ACD—GARCH模型。Engle 时交易数据就是所谓的金融市场超高频时间序列(ultrahigh (2O00)嘲又对ACD—GARCH模型进一步进行了完善。但是， frequency，简记为UHF)。它与传统的金融时间序列最大的区 目前没有研究超高频交易量对股票收益率和收益率波动性 别是：超高频时间序列是在不相等的时间间隔上选取观察样 影响的文献，不过，我们知道，交易量或交易量的变化传递着 本，而过去的金融时间都是建立在相同时间间隔观测的基础 某种有关交易的重要信息，如果不对它进行探讨 ，则有可能 上的，也就是说这些等时间间隔的数据是由实时交易数据在 影响到人们对金融市场微观结构的研究。本文是在已有研究 间隔相等的时间点上聚合而得到的。金融市场超高频时间序 的基础上对该类问题进行 了探讨 ，提出并建立 了ACD一 基金项目：国家自然科学基金资助项目 深化金融制度改革 ，进一步推动金融发展，充分发挥其提高 3 结 论 资源配置效率的作用，将有利于中国经济全要素生产率提 高，有利于实现中国经济持续、快速、稳定增长。 改革开放以来中国经济增长取得 J，举世瞩 目的成就，但 是全要素生产率TFP对经济增长的贡献率较小，中国经济增 参考文献： ． 长主要是通过大量资本、劳动投入实现的，显然这种 “投入驱 【1]RossLevine．FinancialDevelopmentandEconomicGrowth： Views 动”模式