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文档简介
1 n 高频数据的经验特征 n 非同步交易 n 买卖价差 n 持续期模型 主要内容 2 1.低频数据 二十世纪九十年代以前，人们对金融时间序列的研究都是 针对日、周、月、季度或者年度数据进行的，这种金融数据在 金融计量学研究领域通常称为低频数据。 2.高频数据 近年来，随着计算工具和计算方法的发展，极大地降低了 数据记录和存储的成本，使得对更高频率的金融数据进行研究 成为可能。在金融市场中，高频率采集的数据可以分为两类： 高频数据（high frequency data）和超高频数据（ultra high frequency data）。 高频数据是指以小时、分钟或秒为采集频率的数据。高频 数据即日内数据，是指在开盘时间和收盘时间之间进行抽样的 交易数据，主要是以小时、分钟、甚至秒为抽样频率的、按时 间顺序排列的时间序列。 高频数据的经验特征 3 3.超高频数据 超高频数据则是指交易过程中实时采集的数据 。 高频数据和超高频数据两者之间的最大区别是：前 者是等时间间隔的，后者的时间间隔是时变的。一 般而言，金融市场上的信息是连续地影响证券市场 价格运动过程的。数据的离散采集必然会造成信息 不同程度的缺失。采集数据频率越高，信息丢失越 少；反之，信息丢失越多。 高频数据的经验特征 高频数据的几个特征： 不等间隔的时间区间 离散取值的价格（最小变动价位引起的） 日周期或日模式的存在（如开盘与收盘时的交 易比较频繁，而中午时间的交易比较少） 一秒钟的多重交易（多重交易，甚至是具有不 同价格的多重交易同时发生是可能的，部分由 于时间是以秒来测量的，而在大量交易期间， 这种时间长度可能还是太长） 非同步交易 不同的股票有着不同的交易频率；即使是同种证券， 其交易强度也是不断变化着，且交易间隔往往不同。 这就是所谓的交易的非同步性。 非同步交易将会导致： （1）收益之间的一步延迟交叉相关； （2）组合收益的一步延迟序列相关； （3）某些情形下 ，单只证券收益序列的负序列相关；更 复杂的是，非同步交易也能引起单只证券错误的负序 列相关。 收益的均值、方差与一步延迟自协方差 买卖价差 做市商以标价Pb 购买，以更高的叫价P a卖出（对公众而 言，则相反），价格Pa-Pb称为买卖价差。这是做市商获 得报酬的主要来源，买卖价差一般比较小。 持续期模型 持续期模型主要考虑交易之间的时间间隔。较长的 持续期预示着较少的交易活动。持续期的动态行 为包含了关于日内市场
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