【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制度
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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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