【摘 要】
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摘要：基于高频数据对市场微观结构的研究是目前金融计量学研究的前沿领域。文章基于ACD模型对沪深300指数期货持续期进行了实证研究。 关键词：ACD模型；高频数据；持续期 中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）02-0-04 基于高频数据对市场微观结构的研究是目前金融计量学研究的前沿领域。随着金融改革以及创新的加剧，传统的数据建模与分析方法正不断受到来自
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摘要：基于高频数据对市场微观结构的研究是目前金融计量学研究的前沿领域。文章基于ACD模型对沪深300指数期货持续期进行了实证研究。
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1.交易时间间隔不规则
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首先定义持续期。持续期是指两次事件之间的时间间隔，其表达式如下：
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图1：30秒平均值走势图
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由于目前基于高频数据针对股指期货市场的研究仍然较少，因此本文具有一定的前沿性。通过基于过去的股指期货高频数据拟合估计出ACD模型系数，并利用它来预测未来的报价持续期，从而能及早地发现可能存在的流动性风险。利用ACD系列模型进行流动性管理为控制股指期货交易速度提供参考，从而防止短时间内过度投机而影响现货市场的稳定性，以起到稳定金融市场以及宏观经济的作用。当然，本文所研究数据有限，所利用的ACD模型形式也比较简单，且没有与诸如GARCH模型等相结合以分析收益率和波动性的关系，因而结论存在局限性，仅能提供参考性的依据。
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