【摘 要】
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分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的
【基金项目】
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国家自然科学基金;教育部新世纪优秀人才支持计划
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分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.
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