（数量经济学专业论文）基于小波分析的股市高频数据研究.pdf

中文摘要 小波分析是一个比较新的课题和方法，包含了丰富的数学内容并具有广泛的 使用潜力，成为许多庶用和工程学科中一个有力的研究工具。本文把小波分析用 在对金融商频数据的分析研究上，开创了小波分柝方法斑焉的耨锈域。本文的主 要创新工作如下： 1 、科露小波分析砖毅市麓频数据豹基内趱期性和翻阕波动毽进行分离，并 把其特性分解在不同的尺度上，随着分解层次的深入，“日历效应”变得越来越 平漪，其高峰、尖尾的特性也被独立出来，使高频数据的特征更瀵晰地呈现出来。 2 、根据小波方蒹的概念，定义小波偏度和小波峰度，并把它们用在对股市 高频序列的互相关分析上。得出结论：以不同的尺度为基准，沪、深两市收益率 和波动率在不同滞盾期上的褶关怪也怒不同的，随着尺发的增大，表现豳盼襁关 性也在增强。 3 、把长记季乙过程衰小波分析结念起来，着重瓣述了长记忆过程豹离散夸波 变换、分整麓分过程如何利用小波分析实现拟食和最小二乘估计等理论。利用小 波分誊亍研究沪、涤黢枣高频数据的长记忆性，把长记忆性分解在不同豹尺度上。 4 、利用小波去噪法除去高频时间序列的噪声，利用不同的准则、不同的小 波爨数得到不同的结果，但总体上用小波去噪的效果要好于传统的去噪方法。 最后，对论文的内容进彳亍总结和展望，并指出了今后的研究方向。 关键词：小波分析小波方差日历效应高频数据长记忆 a b s t r a c t w a v e l e ta n a l y s i si san o v e lo b j e c ta n dm e t h o d ，w h i c hi n c l u d e sa b u n d a n t m a t h e m a t i c a lc o n t e n t s w i t he x t e n s i v ea p p l i e dp o t e n t i a l ，w a v e l e th a sb e e nap o w e r f u l r e s e a r c hi n s m n e n ti nm a n ya p p l i e da n de n g i n e e r i n gs u b j e c t s t m sp a p e rp u t s w a v e l e ti n t ou s eo na n a l y s i sa n dr e s e a r c ho ff i n a n c i a lh i g h - f r e q u e n c yd a t a , w h i c h c r e a t e sn e wf i e l dt ou s ew a v e l e ta n a l y s i s t h em a i nw o r ka n di n n o v a t i o n so ft h e d i s s e r t a t i o ni n c l u d e ： l 、w a v e l e ta n a l y s i si su s e dt ot a k ei n t r a d a yp e r i o d i c i t ya p a r tf r o mi n t e r d a y v o l a t i l i t y 啊l cp e r i o d i c i t yi sd i v i d e d0 1 1d i f f e r e n ts c a l e s ：w i t hs c a l ee n l a r g e d , c a l e n d a r e f f e c ti sb e c o m i n gs m o o t h e ra n ds m o o t h e r n ec h a r a c t e r i s t i co fh i g hs k e w n e s sa n d k u r t o s i si si n d e p e n d e n t l yp r e s e n t 2 、o nb a s i so f w n v e l e tv a r i a n c e ，t h ea u t h o rd e f i n e sw a v e l e ts k e w n e s sa n dw a v e l e t k u r t o s i s m o r e o v e r , t h ea u t h o r u s e st h e mi n a n a | y z j n g c i o s s - c o r r e l a t i o no f h i g h - f r e q u e n c yl i m es e r i e si ns t o c km a r k e t s 1 1 l er e s u l ti st h a tc r o s s - c o r r e l a t i o no f y i e l da n dv o l a t i l i t yi sd i f f e r e n tf r o md i f f e r e n ts c a l e si ns h a n g h a is t o c km a r k e ta n d s h e n z h e ns t o c km a r k e t w i t hs c a l ee n l a r g e d , c r o s s - c o r r e l a t i o ni ss t r e n g t h e n i n g 3 、叻ep a p e rc o n n e c t sl o n g - m e m o r yp r o c e s s 诵也w a v e l e t e m p h a s i z e so ns u c h t h e o r i e sa sd i s c r e t ew a v e l e tt r a n s f o r mo f 1 0 n g - m e m o r yp r o c e s s ，s i m u l a t i o nw i t h w a v e l e ta n dl e a s ts q u a r e se s t i m a t i o no ff r a c t i o n a l l yd i f f e r e n c e dp r o c e s s t h e nt h e p a p e ra n a l y s e sl o n g - m e m o r yo fh i g h - f r e q u e n c yd a t ai ns t o c km a r k e t sa n dp u t st h e m i n t od i f f e r e n ts e a l e s 4 、n ep a p e rc l e a r sa w a yt h en o i s eo f h i g h - t i e q u e n e yt i m es e r i e sb yu s i n gw a v e l e t a n a l y s i s t h e r ea l ed i f f e r e n tr e s u l t sw i t hv a r i o u sr u l e sa n dw a v e l e tf u n c t i o n s b u ti n a l l 。t h er e s u l tw i t hw a v e l e t si sb e t t e rt h a nt r a d i t i o n a ld e n o i s i n gm e t h o d s i nt h ee n d , t h ea u t h o rb r i n g so u ts u m - u pa n de x p e c t a t i o na b o u tt h ep a p e ra n d p o i n t so u tt h er e s e a r c hd i r e c t i o ni nt h ef u t u r e k e yw o r d s ：w a v e l e ta n a l y s i s ；w a v e l e tv a r i a n c e ；c a l e n d a re f f e c t ；h i g h - f r e q u e n c y d a t a ；l o n g m e m o r y 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得墨生盘茎或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：彳囊哼l 飘 签字日期： 。多年2 一, e 1 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解盘鲞盘茎有关保留、使用学位论文的规定。 特授权鑫鲞盘茎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名侠守同 签字日期：弘。6 年2 ，月 日 导谛签名：1 f 签字日期：矽f 年j , e 1 日 第一章诞券市场微观结幸奄与金融高频数据 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 1 1 金融计量攀豹发曩 金融计量学( n n a n c i a le c o n o m e t r i c s ) 通常是指对金融市场的计量分移千。这里的 “谤曩分辑”，广义上不纹惫援对金熬枣场枣各秘交易交豢( 絮蛰辏、交曩量、 波动率等) 进行相应的计量分析和建模，还包括实证金融( e m p i r i c a l 蠡n a n c e ) 和连 续众融( c o n t i n u o u s 丘咖c e ) 中的主要成果。狭义上仅指对金融市场中备个交易变 量黝谤算分析和建模。在c a m p b e l l ( 1 9 7 7 ) h7 l 的计量分析框架，仅戳予以金融 帝甥作为研究对象，放弃有关宏观经济矮藏审金融磺究的内容( 魏金融政策分辑、 金融中介分析等) ，侧重于从交易者( 或称鑫融市场上的消费者) 角度研究各种 信用市场( 如股票市场、外汇市场等) 的内部结构和运作规律。具体而吉，就是 在一定妻孽证券( 麴羧票、势菠、鬻赞等) 徐糖造霆窝枣场缓竣下 蓥称赞捂襄泰 场镁设) ，研究如何进行最优投资和资产定价。 过去十几馨来，经济学和金融学的显著发展之一悬众融计量学的产生和快 速发展。金融计爨学就是对金融数据进行统计分析，作为联结金融理论秘实证数 攥魏桥梁，它在现代金融学巾处于重要遗像。金融诗量学的发震除了褥蕴于金酸 缀济学的发展之外，还得益予两个重要原因；一是特殊的计量分析方法的发展。 二十世纪八十年代c w c , r a n g e r t 3 5 】和f e n 甜e 四分别创建了协整分析模型和自 瑟麴务 孛雾方慈( a u t o r e g r e s s i v ec o n d i t i o n a lh e t e r o s k e d a s t i c i t y ) 模型，这嚣令在金 融市场计量领域有特殊应用价值的计量分拼方法极大地推动了金融计童学的发 展，两位学者也因此获得了2 0 0 3 年诺贝尔经济学奖。纛是大量高质墩的金融数 据熊获褥与信息处理技求豹发矮。金融数掇靛摇对丰富秘完善，搜曾因数握贫乏 弼难为无米之炊的诗量经济学家有了大显身手的雳武之瑰，计算祝等髂怠技术静 发展加之愈来愈复杂的计量缀济技术的发媵和应用极大地改变了这一研究领域， 使众融计量学成为计量经济学研究最为活跃的一个分支。更为重要的是这些学术 镶域取霉魏逶装，氇深深影响罄凌霞金融秘投资警理戆瓣鬻实黢，这耱紧密豹关 系_ 义反过来深刻地促进了这一领域中许多新的发展。 金融计量学的研究是建擞在一个统一的统计学框架急内的。金融理论的核心 是磷究经济主体在不确定环境下，在时阀秘定量资源上配置资源钓移为，射闯 和不确定性是影响金融市弱瓣袋重要的因索。金融计量学盼一个基本公理是金融 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 市场可以被视为一个。数据生成过程”，即服从某种概率法则的随机时间序列 这种概率法则可以称为经济运行规则，它完全刻画了金融市场随时间演进的动态 行为，以及各金融市场之间的相互关系。在实践中，金融市场的概率法则是未知 的，人们仅仅能观测到金融数据，而这些数据则是未知概率法则的表现。金融计 量学的主要目的就是用观测到的数据推断真实的数据生成过程，或金融市场的概 率法则，由此获得的知识可用于检验经济学假说和金融理论，解释重要的和公认 的金融现象，并对金融市场行为建模和预测，这对金融定价、对冲和度量金融风 险是非常重要的。 1 2 证券市场微观结构 证券市场微观结构理论作为应用金融学理论的一个分支是在近2 0 年间发展 起来的。尽管时间不长，但国外学者对这一问题的研究已颇具深度，其核心理论 是证券价格形成机制理论以及与价格形成相关的市场交易机制、市场信息披露和 传递机制、市场监管机制等问题。围绕这些问题，国外学者们主要对市商制度、 存货模型、信息均衡与非均衡博弈、信息披露激励、市场的流动性、市场的稳定 性、市场的透明度、市场的有效性等方面展开了一系列的研究。涉及的证券价格 影响因素主要有：( 1 ) 、定价技术：是报价驱动( q u o t e d - d r i v e n ) 方式还是定单 驱动( o r d e r - d r i v e n ) 方式；( 2 ) 、交易规则，即交易制度；( 3 ) 、信息披露制度是否 有利于信息的对称；( 4 ) 、市场参与者是谁；( 5 ) 、市场投资工具有哪些。证券交 易机制的效率高低通常可以通过市场的有效性，市场的透明性，交易的连续性、 市场的流动性等加以衡量。 证券市场的微观结构效率直接关系到市场的功能优化，因而证券市场微观 结构的制度创新对于我国证券市场的四大结构优化具有重要的现实意义。 微观结构优化程度如何直接取决于证券市场制度效率的高低，特别是像我 国证券市场这样的新兴市场，制度缺陷至今仍是影响市场微观结构的主要因素。 股票市场的交易功能是其实现股权流动、优化资源配置的根本保证，但是我国证 券市场由于起步晚，不仅微观结构方面存在缺陷，而且宏观制度性缺陷也非常突 出，如印花税、佣金制度等直接影响到证券交易的成本，而上述制度的合理与否， 直接关系到股票交易的市场有效性。 交易制度是证券市场的游戏规则，一项好的制度并不一定可以让“坏人” 从善，但却可以有效地防范“好人”从恶。因此，制度建设对于保证证券市场的 高效交易意义重大。从上述制度对交易成本的影响效果角度来看，可以将交易制 度分为宏观交易制度( 外生交易制度) 和微观交易制度( 市场内生交易制度，即 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 市场微观结构) 。宏观交易制度可以说是广义的交易制度，主要包括交易费用制 度，如交易佣金、税收等制度、对交易者的身份确认制度、信息披露制度等。微 观交易制度既是市场微观结构，也可以说是狭义的交易制度，确切地讲是市场的 交易机制，即指证券市场上微观价格形成机制，其主要功能表现为以适当的价格 和成交量将投资者的潜在需求转化为现实的需求，即实现市场出清的价格机制。 不同的交易机制对价格形成的影响也是不同的，在发达国家市场中，由于宏观交 易制度已经过几百年的发展，基本上处于成熟状态，因而，学者们对交易制度的 研究主要着眼于微观交易机制，这也正是近2 0 年来国外市场微观结构理论兴起 的原因。 目前，国外证券市场上常用的微观交易制度有：定单驱动和报价驱动两种 形式，其中，定单驱动又可分为集合竞价和连续竞价两种价格形成机制。除此， 还有大宗交易价格形成机制等。我国现行股票交易制度主要有集合竞价制和连续 竞价制两种定单驱动式定价机制。报价驱动价格形成机制( 做市商制) 尚未引进。 这也是我国微观价格形成机制的一个制度性缺陷。 1 2 1 市场微观结构的概念 所谓市场微观结构理论，就是研究金融领域投资者潜在需求如何转化为现 实交易的过程，证券交易的概念最早由d e l av e g a 于1 6 8 8 年提出，他将证券交易 分为内部人交易、价格操纵、期货和期权交易三类，o i - i a r a e 5 6 j 认为，市场微观结 构是指证券交易价格的发现、形成过程及其交易运作机制，j a c kg l e n 将证券市 场微观结构具体分为影响证券价格形成机制的微观因素，如交易者构成、交易所 构成、交易品种构成及交易机制等。 传统经济学对价格的研究一般都是基于瓦尔拉斯一般均衡的概念，即市场 出清价格就是市场均衡价格，研究上采取的是静态分析和比较静态分析的方法， 一般不考虑价格形成的动态过程，将市场价格由非均衡到均衡或由一种均衡转为 另一种均衡的过程不予考虑，而只是研究静态均衡和比较静态条件下的均衡。将 价格形成过程作为一个“黑箱”处理，如果说这种价格研究方法在对产品市场的 研究中尚且可行的话，但对证券市场和外汇市场的研究则不再适用，因为，证券 与外汇市场价格形成的过程中，价格对市场信息的反应比产品市场更加敏感，这 时，研究证券和外汇价格形成的过程，揭示其价格形成的独特规律成为市场的必 然要求。 在影响微观结构的诸因素中，交易制度，如定价技术、交易规则( 即狭义 的交易制度) 、信息披露制度、市场参与者、市场投资工具等都会对微观结构优 化和证券市场效率发生深远的影响。 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 市场微观结构理论研究在确定的市场微观结构下资产交易的过程和结果， 它分析特定的市场微观结构如何影响价格的形成过程。因此，通过市场微观结构 研究，我们不仅能够懂得不同的市场微观结构是如何影响价格形成的，而且明白 为什么价格显示了特殊的时间序列特性。简言之，市场微观结构研究对阐明价格 和市场的行为是有意义的，其研究成果可用于市场交易规则的制定、新交易机制 的设计和建立，当然更为重要的是市场微观结构的概念和内涵所引发的对市场的 细致的认识和实证分析研究。 市场微观结构理论关注市场中证券的价格决定( p r i c i n g ) ，而不关注证券的 股价( v a l u a t i o n ) 问题。证券的价格是在市场中被发现的，并且在一个较广的市 场结构中由市场参与者的交互作用所决定的。尽管证券的价值只有一个，但在市 场中多重价格是会出现的。 由于市场微观结构可以被认为是一个市场的所有组成部分，并且这些组成 部分能够影响价格的发现，该价格的发现过程受技术、规则和其它能够改变交易 的市场的组成部分的影响。因此他们认为：“市场微观结构理论是检验证券交易 的过程，包括信息的到达和传播，委托单的产生和到达，决定委托单是如何转化 为交易的。同时，也明确地考虑到市场参与者的具体类型的行为，包括非职业投 资者、机构投资者和投机者。” 与此相联系的另外一种解释是：市场微观结构理论研究“关注具体的交易 过程，如信息的产生和传播，委托单的到达情况，价格变化的分布，管理和放松 管制的效果”。具体来说，就是要研究组成市场微观结构的各个部分之间的相互 作用对价格形成的影响，包括其中的一个或几个部分变化时对价格形成的影响。 如何判断市场微观结构的几个组成部分已经很好地结合起来，并且达到了 市场组织者的要求呢? 通畅采用以下四个反映市场质量( m a r k e tq u a t i t y ) 或市场效 率( m a r k e te f f i c i e n c y ) 的指标。他们是：流动性( 1 i q u i d i t y ) 、波动性( 风险) ( v o l a t i l i t y ) 、交易成本( t r a n s a c t i o nc o s t ) 和透明性( t r a n s p a r e n c y ) 。因此，如果 市场组织者改变一个或几个市场微观结构的组成部分要素，那么这种改变的效果 可以通过评价新的市场组成是否增加流动性和透明性，以及减少风险和交易成本 来衡量。 市场微观结构理论是金融领域中研究投资者的潜在需求最终转化为价格和 交易量的过程。它关注如下领域：( 1 ) 价格的形成和价格的发现过程，包括交易 成本的决定等静态问题和信息是如何反映在价格中的动态问题；第二，市场结果 和设计，包括价格的形成和交易规则之间的关系；第三，信息和信息披露，特别 是市场透明性等问题和市场参与者获取有关交易过程的信息的能力：第四，市场 微观结构与其它金融领域之间的相互关系，包括与资产定价理论、国际金融和公 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 司财务等的相互关系。 1 2 2 证券市场的交易成本 最早对证券交易制度进行研究的学者是d e m s e t z ( 1 9 6 8 ) ，他通过对证券市场 上交易双方供求的时间差异来研究证券市场价格所包含的交易成本，以及该成本 存在意义，首创了证券市场微观制度研究，虽然他本人并未提出证券市场微观结 构的概念。首次正式提出证券市场微观结构理论的是g a r m a n ( 1 9 7 6 ) 例，他认 为竞价差额不仅仅由“时间差异”决定，纽约证券所的专家制度是决定竞价差额 的一个重要因素。在做市商制度条件下，竟价差额不仅取决于买卖双方报价时间 上的非同步性，而且取决于做市商制度；在做市商风险中性条件下，做市商为了 做市( 提供流动性) ，必须通过差价方式弥补其做市成本并追求其利润极大化， 因而差价的存在是做市成功的必要条件，但差价幅度的大小则取决于做市商之间 的竞争和市场信息透明度、信息传播速度等各种因素。因此，g a r m a n 所谓的市 场微观结构就是指价格形成的机制。 根据d e m s e t z 的定义，证券市场的交易成本就是所有权交易的成本，即货 币持有权与股票持有权相互交换的成本，而且d e m s c t z 还认为：资本生产出来的 成本对资产的交换而言是一种必要的成本，对于必须交换的那些资产而言，只要 其权利交换已经发生，那么就会产生交易成本。具体到股票交易，股票的交易成 本就是利用证券交易将股票迅速变现的成本，包括合同成本、代理费用( 佣金) 、 竞价差额( a s k - b i ds p r e a d s ) 和印花税。其中竞价差额是对批发商或零售商提供 弥补时间差异的即时性交易( 提供流动性和存货成本) 的补偿，因而他构成了批 发商和零售商的盈利。 综合看来，证券交易的成本包括直接交易成本和间接交易成本，直接交易 成本是指证券交易所必须付出的纳税、佣金、交易所手续费、过户费等成本，直 接交易成本通常是由宏观制度决定的，因而是固定的交易成本。间接交易成本主 要是因为交易机制的效率不同所导致的成本，如买卖差价、价格发现成本( 信息 搜寻成本) 、交易时滞成本和市场影响的成本，间接交易成本是由市场交易机制 决定的，因交易机制的效率不同而异。买卖价差是做市商的买进报价与卖出报价 之间的差额，价格发现成本是投资者为了发现合适的价格所付出的信息搜索成 本，当一个市场的信息搜索成本过高时，交易者一般会选择以次优价格交易以便 节约搜索成本，交易时滞成本是由于不能马上成交所带来的风险成本，它可以用 委托时的市价到指令成交时的价格向不利方向变化的幅度来衡量：市场影响成本 是指大宗交易对市场价格的打击，即大宗交易的出现给市场其他交易者带来的超 过正常买卖差价的额外成本。交易的低成本性是市场交易机制的追求，也是吸引 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 投资者参与的重要手段。 1 2 3 信息在市场微观结构理论中的核心地位 在当今信息经济时代，科技进步所带来的交易所交易系统的硬件更新和由 此而带来的监管技术的提高对世界证券业的发展都产生了深刻的影响，但是引起 市场微观结构变化的因素是非常复杂的，它包括市场交易量的变化，交易系统的 技术更新和监管的技术创新、国际互联网的发展及金融工具的开发等诸多因素， 决定证券价格的因素中，技术只是为其提供了载体，信息才是影响价格的核心因 素，因而，在证券市场微观结构理论中，市场结构是否合理，交易合约及其设计， 都直接影响到市场信息传播，从而影响到资产定价和人们的交易成本。 证券市场中，投资人的投资决策以及由此造成的损益都与市场的信息传播 密切相关。现实中，现金流量对证券行业的相关信息是极其敏感的，例如，公众 是否可以随时看到限价委托登记、交易所之间的竞争是否会因报价单的分割流动 而降低了信息的有效性传播都与市场微观结构密切相关。微观市场结构中的信息 问题涉及证券价格形成机制的所有方面，主要包括：价格形成和价格发现机制、 静态数量( 如主要的交易成本) 和动态数量( 如价格对被截留的信息的滞后反应， 主要是通过对价格形成机制“黑箱”的揭示来发现潜在的投资需求为何转化为现 实的价格和交易量从而完成其交易的) 等。 1 2 4 影响市场微观结构的因素 影响市场结构的因素主要包括价格形成机制与交易合约之间的关系，特别 是不同的游戏规则对价格形成的“黑箱”的影响、流动性及市场质量的影响。 ( 1 ) 、市场类型 从微观交易机制的角度来看市场类型主要分为拍卖市场( a u c t i o nm a r k e t ) 和中介市场( d e a l e rm a r k e t ) ，所谓拍卖市场就是市场买卖双方直接可以达成交易 而无须中介人的参与，如目前n y s e 的开盘价格就是通过拍卖制生成的。拍卖制 市场实际上就是自由竞价市场，根据其对交易时间的规定又可以分为集合竞价拍 卖市场和连续竞价拍卖市场。而中介市场则是由中介人( 一般是做市商) 报出买 卖价，而交易双方通过与中介人的交易实现定单的执行。两种不同的交易机制对 市场价格的影响是不同的。 ( 2 ) 、定单类型 定单类型可以分为市价委托和限价委托两种典型的委托类型，也可以根据 其他标准做出分类，如按照委托时效划分，可分为当日有效、当周有效和当月有 效等；按照委托的数量限制可分为不可分割委托、立即全数成交否则取消委托； 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 按照其他的标准设定的特殊委托，如授权委托、二择一委托、等差或分批委托等。 ( 3 ) 、市场参与者的身份 市场交易的参与者可分为机构投资者和个人投资者。机构投资者一般包括 养老基金和共同基金等，他们的委托一般数量大，而交易成本低，他们可以直接 通过其在交易所的交易席位参加交易，因而成交速度快；而个人投资者则交易数 量少，且由于信息成本高而使得交易成本高，其交易必须先向经纪商发出定单指 令，再由经纪商通过其在交易所的席位成交，因而速度比机构投资者要慢。同时 机构投资者由于是专业的投资者，他们的信息获取能力较一般的个人投资者要强 得多，他们经常可以在交易所之外通过大宗交易降低交易成本，而个人投资者则 不具备这样的便利。 ( 4 ) 、信息披露 信息披露机制直接决定着市场的透明度，如市场参与者是否可随时看到市 场交易过程的信息，市场价格形成机制“黑箱”是如何运行的，以及价格又是怎 样影响到交易者的行为及其战略决策等。信息披露通常包括上市公司信息披露和 交易过程信息披露两个部分，交易制度更关心的是交易过程中的信息披露，如定 单委托的数量和价格情况、市场价格即时波动等。 ( 5 ) 、对市场信息源的管理 证券作为一种虚拟资产，按照马克思主义的理论，证券本身是没有价值的， 证券的价格反映的是它所代表的实物资产的价值，因而，与上市公司实物生产经 营有关的所有信息都会对证券价格产生影响。同时由于证券是一种虚拟资产，从 它诞生之时起，其运动就具有相对独立性，市场上影响虚拟资产运动的所有信息 都会对证券价格产生影响。所以对市场信息源的管理效率会直接影响到价格的形 成机制。 信息的来源在于市场微观结构与包括企业财务、资产定价和国际金融在内 的其他金融领域的完美结合。因而，企业财务信息、资本市场的资产定价及宏观 经济环境的变化都会通过市场微观结构对证券价格产生影响。此外，政府对信息 的监管效率也会直接影响信息的分布，这也是各国政府普遍重视证券市场信息披 露监管的主要原因。 关于证券市场的微观结构理论的主要文献有：o h a m ( 1 9 9 5 ) 1 5 6 】的市场 微观结构理论，书中对证券市场的微观结构理论进行了完整而详细的论述，对 交易和市场组织进行了概念性的回顾和综述，对机构交易者的执行成本问题做了 深入的研究。k e i m l 4 4 1 和a n a n t hm a d h a v e n ( 1 9 9 8 ) 【5 】贝4 从四个方面详细总结了最 新的实证研究：出一要价差额形成因素的估计、资产成交量、纳斯达克的争议、 证券市场与期权的关联等。c o h e ne t a 1 2 0 1 在1 9 8 6 年也对证券市场的微观结构理 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 论做了研究。 1 3 金融高频数据分析的现状与问题研究 1 3 1 金融高频数据及其特征分析 1 3 1 i 什么是金融高频数据 近年来，计算工具与计算方法的发展，极大地降低了数据记录和存储的成 本，使得对大规模数据库的分析成为可能。所以，许多科学领域的数据都开始以 越来越精细的时间刻度来收集，这样的数据被称为高频数据 h i g h - f i e q u e n c y d a t a ) 。金融市场中，逐笔交易数据( t r a n s a c t i o n - b y - t r a n s a c t i o nd a t a ) 或逐秒记录 数据( t i c k - b y - t i c kd a t a ) 就是高频数据的例子，值得注意的是这里的时间通常是 以“秒”来计量的，具体如n y s e ( n e w y o r k s t o c k e x c h a n g e ) 的交易与报价数 据库( t r a d e sa n dq u o t e s ) 所记录的从1 9 9 2 年至今的n y s e 、n a s d a q 和a m e x ( a m e r i c a ne x c h a n g e ) 的全部证券的日内交易和报价数据、b e r k e l e y 期权数据库 所提供的1 9 7 6 年8 月至1 9 9 6 年1 2 月的期权交易数据、以及美国外汇交易 h f d f 9 3 数据库中德国马克美元的现汇交易报价数据等，都是金融高频数据。 1 3 1 2 金融高频数据的主要特征 与传统的低频率观测数据( 如周数据、月度数据等) 相比，按照更短时间 间隔所取得的金融高频数据呈现出了一些独有的特征，正是这些特征，诱发了人 们对金融高频数据分析的日益浓厚的兴趣。以n y s e 的交易数据为例，金融高频 数据主要有四个特征： 一是数据的记录间隔不相等，因为市场上某只股票的交易并不一定以相同 的时间间隔发生，这样所观测到的交易价格等变量的时间间隔就不相等。 二是所记录的价格数据是离散变量，如在n y s e 中，某项资产的价格变动 只以计量单位t i c ks i z e 的若干倍而发生，这样所记录的逐项交易价格就变成了一 个离散取值的变量。 三是数据存在日内周期模式，在正常交易条件下，n y s e 的交易量往往在每 一天的开盘时间和收盘时间附近较大，而在午饭时间左右较小，形成一个“u ” 型的模式，随之而来的，是交易与交易之间的时间间隔在一天内也呈现出了循环 模式的特征。 四是多笔交易同时( 甚至是以不同的价格) 发生，这种现象部分归因于在 每天交易量较大的时候，以秒来计量时间都成为一个太长的时间间隔了。 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 1 3 2 金融高频数据分析研究的现状 1 3 2 1 金融高频数据分析的基本动因 从金融高频数据产生至今，对金融高频数据的分析一直是金融研究领域中 一个倍受瞩目的焦点。这可以归结为两个原因：一个是由于对金融高频数据本身 所具有的特征值的关注。通常所指的交易数据，除了交易价格外，还包括与交易 相连的询价和报价、交易数量、交易之间的时间间隔、相似资产的现价等等，因 此，对于金融高频数据的分析，实质上是一个关于“以不同时间间隔观察到的、 具有不规则强度、既有离散变量又有连续变量的”复杂多变量问题。这样如何从 总体上来分析金融高频数据、又如何处理具体金融交易中高频数据的特殊性，便 成为众多金融领域的从业者和研究者所面临的一个有趣而又富有挑战性的课题。 另一个是因为金融高频数据对理解市场的微观结构来说相当重要。当金融 高频数据的逐步积累和了解，不仅转交了一些陈旧的研究理念，如以前认为短期 的价格波动是不相关的噪音并且不值得去搜索，但现在我们知道高频数据中的这 种波动恰恰包含着理解市场微观结构的重要信息；而且随着对金融高频数据统计 特征认识的深化，也使先前一些关于如金融市场同类性( h o m o g e n e o u s ) 、短期价 格波动服从高斯随机游程( g a u s s i a nr a n d o mw a l l 【) 的古典经济假设受到了质疑。 不难看出，在探寻金融市场微观结构的过程中，需要对基础经济理论、研究方法 和计量模型等进行不断地创新和完善，而金融高频数据及其分析的出现则正好为 这些转变的实践提供了条件。 1 3 2 2 金融高频数据分析已涉及的主要领域 尽管人们对金融高频数据分析研究的历史并不长，但是目前的发展状况却 着实令人鼓舞。众多学科的研究者对此都表现出了极大的兴趣，分别从各自不同 的角度对金融高频数据进行了探索和研究。已有研究所涉及的内容之广令人无法 一一穷尽，所以我们在此以金融高频数据研究的四个主要分支为脉络，有所侧重 地阐述一些具有代表性的研究内容。 第一个分支是关于金融高频数据库的研究。其中r o b e r tw o o d t 6 6 l 是创建研究 市场微观机构( 金融高频) 数据库的先驱。在他的文章中，w o o d 不仅从对金融 市场微观结构研究的初衷、对结构数据的基础检验、t a q 数据库的组织形式和 特征等角度对金融高频数据库的发展历程做了介绍，而且还讨论了金融高频数据 量( 如n a s d a q 报价数据等) 的快速增长趋势以及这种数据量的增长趋势在市 场结构研究中的应用问题。这些内容对于了解金融高频数据库的组织结构、形式 和数据特征来说都是非常必要的。 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 第二个分支是关于金融高频数据分析应用于对市场微观结构分析的研究。 在这个领域中，最初的文献是关于日内( i n t r a - d a y ) 收益与波动性时间序列的模 式的研究，如w o o d ( 1 9 8 5 ) f y l 、h a r r i s ( 1 9 8 6 ) 3 唧m c l n i s h ( 1 9 9 1 ) 1 9 3 】等是最早一批对 n y s e 高频交易数据进行研究的人，而g o o d h a r t 、f i g l i o u l i ( 1 9 9 1 ) 9 4 和 c m i l l a u m e ( 1 9 9 4 ) 等人则是最早对外汇市场的高频交易数据进行研究的先驱。此 后，便陆续不断地有许多文章对日内金融市场数据的行为特征作了更深入的研 究。从g o o d h a r t 和o h a r a ( 1 9 9 7 ) 所做的有关研究文献纵览中可以看出，基于金 融高频数据对市场微观结构所作的实证研究主要集中于以下几个方面： ( 1 ) 对金融市场交易数据观测时间间隔特征的研究； ( 2 ) 对交易数据如波动性、交易量与价格差额之间交互作用的研究； ( 3 ) 对价格差额的决定因素的研究； ( 4 ) 对金融高频数据的波动性及其记忆的研究； ( 5 ) 对促使价格变动的交易的研究； ( 6 ) 对收益，报价等交易数据中的自相关性以及收益、报价、交易与交易 之间的横向相关关系的研究； ( 7 ) 对金融高频数据的季节性与非线形特征的研究； ( 8 ) 对金融市场的技术分析和市场效率的研究； ， ( 9 ) 对不同金融市场( 如证券市场与衍生证券市场) 之间联系的研究等等。 最近几年，关于对市场微观结构的实证研究在深度和广度方面又有了新的 进展，其中尤其以对股票市场高频数据的分析最具代表性。主要有用高频交易数 据对不同交易系统( 如n y s e 的公开喊价系统与n a s d a q 的计算机交易系统) 在价格发现中的效率进行比较；用高频交易数据对某一个特殊股票的报价与询价 的动态性进行研究( 如h a s b r o u k , 1 9 9 9 ；z h a n g ，r u s s e l l 和t s a y , 2 0 0 1 9 6 1 ) ；在一个订 单驱动的股票市场( 如台湾股票市场) 中，高频交易数据被用于研究订单的动态 性以及回答“是谁提供了市场的流动性”问题。此外还有h o l 和k o o p m a n ( 2 0 0 2 ) 用s & p 5 0 0 的高频数据对股票指数的波动性进行了预测研究；b o l l e r s l e v 、z h a n g ( 2 0 0 3 ) 将股票市场的高频交易数据应用于对因素定价模型( f a c t o r 谢t i n s m o d e l s ) 中系统风险因素的计量和建模等一系列的相关研究。 第三个分支是关于金融高频数据分析中所使用的计量模型的研究。随着金 融高频数据的不断增加，如何使用模型来恰当地描述这些数据就成为一个重要的 问题。从计量经济学角度来看，金融高频数据的一个最显著特征是观测值以变动 的、随机的时间间隔取得。该特征隐含着对我们所熟悉的、固定的、等值的时间 间隔数据的偏离，也意味着原有的一些身受喜爱的模型，如关于波动性研究的 g a k c h ( g e n c 强a l i z e da u t o r e g r e s s i v ec o n d i t i o n a lh e t e r o s c e d a s t i c i t y ) 模型、s v 第一章程券露场徽褒缍耱与金鬟裹鬏数据 ( s t o c h a s t i c v o l a t i l i t y ) 模型等将不再适用。与以往太多数的理论模型不同，近来 计量模型研究的核心内容是交易间隔( i n m a u a d ed u r a t i o n ) 与交易特征饿，如收 益、询报价麓额、交易量等之间的g r a n g e r 因果关系。这些模型可以分为两大类： 一类是关予交易闯隔的摸墼，它们认为较长豹露竭阉溅纛猿着缺少交易溪澳，也 莰表着一个没鸯薪信患产生豹露期，霆瑟拜闻蠢疆弦为瓣动态往孛舍霄笑嚣内 市场活动的裔用信息。基于这种观念，r u s s e l l 和e n g l e ( 1 9 9 8 ) 9 7 1 使用了岛分析 波动性的a r c h 模型相似的概念，提出了一个a c d ( a u t o r e g r e s s i v ec o n d i t i o n a l d u r a t i o n ) 模擞来描述( 交易活跃的) 股票交易间隔的发展过程。随后，z h a n g 、 r u s s e l l 秘t s a y ( 2 0 0 1 ) 嗣对a c d 援型终了扩展，翻予分辑金融高频数掇巾的菲 线形窝结耩魏鬻骧翊蘧。 另一类怒关于交易间隔对交易价格变化的影响的模型，被研究对象的离散 性和研究者对于“无变化”的荚泣，使得对日内价格变化的建模变得困难了。 c a m p b e l l 、l o 和m a c k i n l a y ( 1 9 9 7 ) 曾对相关文献中所提及的若干计量模激进行 了讨论，焚巾寿两个在选择解释蹙量方面具有优势的模型值碍关注。个是 h a u s e m a n 、l o 黟m a c k i n l a y ( 1 9 9 2 ) 使惩豹蔑粼攘率壤麓( o r d e r e dp r o b i tm o d e l ) ， 它将交易盼阀黼作为一个影晌逐秒价格交动概率的阐妇璧，但是这个模爱肖其绝 的一些缺陷；第二个是r y d b c r g 、s h c p h a r d ( 1 9 9 8 ) 芹hm a c k i n l a y 、t s a y ( 2 0 0 0 ) 的分解模型( d e c o m p o s i t i o nm o d e l ) ，作为一种替代方法，它将价格的变动分解 为价格变动攒数、价格运动方向朔价格变动幅度( 如聚宥价格变化) 三个部分进 行骚究；这嚣令模型豹主要区别怒爱者不霉要对徐臻爨纯蕹麦律 壬嚣麓分。耀关 的研究还蠢g h y s e l s 和j 嬲i a k ( 1 9 9 8 ) 掰l 使露了一个笑予不定期取值盼众融数据 的a c d - c a r c h 模型，发现在交易间隔的时间序列匈收益波动的时间序列的变 动中存在因粜关系，尤其是日内交易间隔会对收益波渤中的意外事件有所反应。 第四个分支是关于金融高频数据统计特征的研究。在讨论金融高频数据如 莓痉霜豹弱辩，对数撂本身静绞谤特蟹邃不戆忽裰。戮隽统诗特薤不仅燕认识数 摆静基本依撂，也是正确使用数攥豹首要前提。军期瓣研究表臻，与低虢余融数 据( 如月度数据) 服从高斯分布的特征不同，金融商频数据是不稳定的，在较短 期间内有着增长性的拖尾趋势( h e a v y - t a i l e d ) ，并且数值具有离散性的特点。相 比较而言，j 驻期对金融高频数据的统计分析则更为深入和具体。如j a c q u i e r 、 p o i s o n 移r o s s i ( 1 9 9 4 ，1 9 9 5 ) 翡磷究发瑰s & p 5 攒数静曩l | 芟益数据舆蠢# 正 态往；j o b s o l l 鞋k o r k i e ( 1 9 8 0 ) 瓣磷究表明在决定最优诞券组合豹输入交藿的缘 值一方差横黧中，方差协方麓期望收益与最优缀会的权重之间的映射是高度 非线形的 c h o p r a 和z i e m h a ( 1 9 9 3 ) 对同样问题所作的研究指出期望收盏的估 计误差所带来的危害通常是方麓估计中同样误差的1 0 倍，是协方差估计中同样 第一章证券市场微观结构与金融高频数据 误差的1 0 0 倍。在这些研究的基础上，n i c hp o i s o n 和b e r n a r dt e