第4届-12-中国股票市场微观结构的特征分析
中央财经大学金融学院导师介绍：蔡如海
中央财经大学金融学院导师介绍：蔡如海学习与工作经历2005.7至今：中央财经大学金融学院副教授，硕士生导师，MBA教育中心授课教师，MBA指导老师。
1999.9-2005.7：中国人民大学财政金融学院金融学专业学习，先后获经济学硕士（2002）和博士（2005）学位。
1998.1-1999.9：湖南女子大学经济系任教。
1994.9-1998.1：湖南省物资厅期货营业部工作，先后任期货投资顾问、期货交易所场内交易员（红马甲）、首席交易员和自营业务主管（华东区）、苏州交易部经理等职。
1993.7-1994.9：长沙水泵厂铸钢车间任技术员。
1989.9-1993.7：湖南大学机械工程系铸造专业学习，获工学学士学位。
“考金融，选凯程”！凯程2014中财金融硕士保录班录取8人,专业课考点全部命中,凯程在金融硕士方面具有独到优势,全日制封闭式高三集训,并且在金融硕士方面有独家讲义\独家课程\独家师资\独家复试资源,确保学生录取.其中8人中有4人是二本学生,1人是三本学生,3人是一本学生,金融硕士只要进行远程+集训,一定可以取得成功.主要研究方向金融理论与政策金融体制改革证券市场与投资主要社会兼职中央财经大学证券与期货研究所研究员清华大学EMBA项目和领导力培训项目客座教授北京金融培训有限公司（BFEC）兼职教师主讲课程与专题中央财经大学：《金融学》、《货币银行学》、《中央银行学》、《金融统计分析》（本科、研究生和MBA等层次）清华大学：《宏观经济与金融问题专题讲座》（领导力培训班与EMBA总裁班）中国人民大学：《经济学综合》之《货币银行学》（在职研究生）考前精讲与串讲。
北京金融培训有限公司：为金融机构提供培训服务，主讲AFP与CFP的《投资规划》模块科研成果介绍教改论文：“教学团队建设中的机制创新与实践”（第四作者），《中国高等教育》，2009年第10期（半月刊）。
论文：“流动性过剩：分层界定、判定指标及成因分析”（第一作者），《经济理论与经济管理》2008年7月，人大复印报刊资料《金融与保险》2008年11月全文转载。
什么是市场微观结构
什么是市场微观结构市场微观结构是指市场中的个体经济单位之间的相互关系和交互方式。
它涵盖了市场参与者的数量、市场透明度、产品差异程度、市场竞争程度等因素，对市场的运行和效率产生深远影响。
市场参与者的数量是市场微观结构的重要组成部分。
当市场中的参与者较多时，市场结构被称为完全竞争市场。
在完全竞争市场中，每个参与者的行为都对市场价格几乎没有影响，市场资源的配置效率最大化。
相反，如果市场中的参与者很少，市场结构被称为垄断市场。
在垄断市场中，少数几个参与者能够控制市场价格和供应量，对其他参与者产生巨大影响。
市场透明度是指市场参与者在进行交易时，能够获得关于市场价格、产品质量和市场动态的信息程度。
在信息非对称的情况下，市场参与者可能无法准确判断市场价格和产品质量，导致市场资源的低效配置。
因此，市场透明度是确保市场经济运行的重要原则之一。
产品差异是另一个影响市场微观结构的因素。
如果市场上存在大量相似的产品，市场结构被称为完全竞争市场。
在完全竞争市场中，消费者可以根据价格和质量等差异来选择产品，市场参与者之间的价格竞争较为激烈。
相反，如果市场上的产品具有明显的差异，市场结构被称为寡头垄断市场。
在寡头垄断市场中，少数几个参与者控制着某种特定差异化产品的生产和销售，享有较大的市场权力。
市场竞争程度是衡量市场微观结构的重要指标之一。
市场竞争程度可以通过市场参与者的数量、产品差异程度、市场透明度以及市场准入壁垒等因素来衡量。
市场竞争程度越高，市场资源的配置效率越高，消费者的福利也越高。
综上所述，市场微观结构对市场运行和效率产生重要影响。
了解市场微观结构的特征和影响因素，可以帮助我们更好地理解市场的运行规律，并有针对性地制定政策和策略，促进市场经济的稳定和发展。
市场微观结构对市场的运行和效率具有重要影响，关注市场微观结构的特征和影响因素可以帮助我们更好地了解市场经济的运行规律，为相关政策和策略的制定提供指导。
首先，市场参与者的数量是市场微观结构的重要组成部分。
我国证券市场的现状、存在问题及发展前景分析毕业论文
目录摘要 (2)关键词 (2)1.我国证券市场的现状 (3)1.1我国证券市场的历程 (3)1.2我国证券机构产生与发展 (3)1.3我国证券个人投资的形成与发展 (4)2.我国证券市场存在的问题 (4)2.1证券市场体制不健全 (4)2.2股票种类繁多，股权割裂问题严重 (5)2.3证券市场规模有局限性 (5)2.4监管力量薄弱，法制建设滞后 (6)2.5证券市场的流动性不足 (6)2.6市场的潜规则 (6)2.7证券市场过度投机气氛严重 (6)3.我国证券市场的发展趋势 (7)3.1证券市场一体化和市场化 (7)3.2加快立法制度、健全证券市场体系 (7)3.3证券市场部分品种风险加大，机会增加 (8)3.4资本市场将日益走向成熟稳定 (8)3.5扩大资本规模、增加交易品种 (9)3.6证券市场国际化 (9)参考文献 (10)致谢.............................................................. . (12)摘要：随着中国经济的快速发展，我国证券市场经历了20多年的沧桑巨变，能够取得今天的成就相当来之不易，中国多层次资本市场建设不断取得重大突破，市场投资者队伍迅速壮大，中国的证券市场目前以成为推动我国经济增长的重要力量。
关键词：证券市场资本股票我国证券市场的现状、存在问题及发展前景分析1.我国证券市场的现状1.1我国证券市场的历程中国十一届三中全会之后，我国开始了至今将近三十年的改革之路。
中国的经济改革是中国证券市场产生的前提条件。
关于我国证券市场的发展历史，贺强、陈高华、曾琨杰（2008）将其分为三个阶段，第一个阶段（1978～1991年），证券、证券交易和证券交易所陆续在我国出现；第二个阶段（1992～1997年），我国证券市场开始进行基础性制度建设，监管体系基本建立；第三个阶段（1998年至今），我国证券市场进一步规范，管理层开始着手解决股权分置这一制度性问题。
基子微观结构理论的中国股市买卖价差成分研究
２０ ０ ６年 ５月，第 ６卷 ，第 ５期 ｛ 德第 ５ ４期 ）
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2024中级经济师经济基础三色笔记-第4章市场结构理论
第四章市场结构理论考点：市场结构的类型1.四种类型的市场：完全竞争市场、完全垄断市场、垄断竞争市场和寡头垄断市场等。
2.各种市场结构的特征（1）完全竞争市场的含义和特征含义：又称纯粹竞争市场，是一种竞争不受任何阻碍和干扰的市场结构。
特征：①市场上有很多生产者和消费者，或买者和卖者，而且这些生产者规模都很小，没有任何一个买者或卖者能够影响市场价格，每个生产者或消费者都只能是市场价格的接受者,而不是价格的决定者。
②企业生产的产品是同质的，即不存在产品差别。
③资源可以自由流动，企业可以自由进入或退出市场。
④买卖双方对市场信息都有充分的了解。
举例：某些农产品，如小麦、玉米等的市场。
（2）完全垄断市场的含义、成因和特征含义：整个行业只有唯一供给者的市场结构。
形成完全垄断的条件:①政府垄断②对某些特殊的原材料的单独控制而形成的对这些资源和产品的完全垄断③对某些产品的专利权形成的完全垄断④自然垄断特征：一是只有一个生产者，因而生产者是价格的决定者，而不是价格的接受者。
二是完全垄断者的产品是没有合适替代品的独特性产品。
三是其他企业进入这一市场非常困难。
举例：公用事业如电力、固定电话业务近似于完全垄断市场（3）垄断竞争市场的含义和特征含义：一种既有垄断又有竞争，既不是完全竞争又不是完全垄断而接近于完全竞争的市场结构。
特征：①具有很多的生产者和消费者；②产品具有差别性；③进入或退出市场比较容易，障碍较小。
（4）寡头垄断市场的含义和特征含义：少数几个企业控制一个行业的供给的市场结构。
特征：①在一个行业中，只有很少几个企业进行生产。
②它们所生产的产品有一定的差别或者完全无差别。
③它们对价格有较大程度的控制权。
④其他企业进入这一行业比较困难。
举例：在美国，石油工业就是典型的寡头垄断市场。
在其他国家，汽车、钢铁等工业部门也都可划入寡头垄断市场。
考点：完全竞争市场上生产者的行为1.完全竞争市场行业的供求曲线和个别企业的需求曲线项目整个行业需求曲线个别企业的需求曲线完全竞争市场向右下方倾斜一条平行于横轴的水平线1.完全竞争企业的收益曲线收益：企业出售产品的收入。
分析我国宏观经济状况及对证券市场的影响
分析我国宏观经济状况及对证券市场的影响摘要:宏观经济走势是影响证券市场水平变量和波动性的最基本因素．作为国民经济的重要组成部分．证券市场的发展既受到宏观经济的大环境影响．同时又反作用于国民经济的发展。
从根本上说．股市的运行与宏观的经济运行应当是一致的，经济的周期决定股市的周期．股市周期的变化反映了经济周期的变动。
经济周期包括衰退、危机、复苏和繁荣四个阶段，一般来说．在经济衰退时期，股价指数会逐渐下跌；到经济危机时期。
股价指数跌至最低点；当经济复苏开始时。
目前，保持经济平稳较快发展、调整经济结构和管理好通胀预期的关系是我国宏观调控的重点。
一、2012年中国宏观经济形势基本展望（一）投资回落，但仍处于较高的水平在国际经济环境有所好转和国内现有政策取向基本保持不变的情况下，固定资产投资仍将继续保持高增长态势。
在基数效应、政策刺激力度有所调整，以及中央可能遏制地方政府投资膨胀势头等因素的综合作用下，2010年投资增速出现回落，但由于中长期投资项目的惯性等因素，2010年固定资产投资增速将在27%左右，仍处在较高水平，考虑价格因素，实际投资增速有所放缓。
1. 政府刺激投资的政策将继续推动投资增长2. 中长期贷款的资金将继续支撑项目投资3. 社会投资会有所复苏，但仍不稳定（二）外需改善，但贡献力度有限1. 世界经济的复苏有利于我国出口的反弹2. 贸易政策调整、人民币升值压力加剧等因素将影响出口的改善幅度（三）消费持续增长，贡献不断加大受消费信心回升、消费刺激政策的持续、收入政策的改革以及收入绝对水平上升等因素的影响，2010年全社会消费品零售总额名义增速将超过2009年，我们预计2010年社会品零售总额增速约为17%-18%，但由于物价涨幅的提高，消费实际增长将会略低于2009年，实际增速约为13%-16%。
1. 城市化进程为国内消费提供持续动力2. 收入绝对水平上升、消费刺激政策持续及收入改革政策的深化（四）货币政策方向不变，但力度可能减弱2010年适度宽松的货币政策已经在年终中央经济工作会议得到明确，但根据对2010年我国经济增长形势的预测，我们预计2010年的货币政策将“名松实紧”逐步渐进的退出，在调控效果上逐步回归中性，但这并不意味着政策的收紧，2010年货币政策仍然相当宽松。
证券交易的市场微观结构与高频交易
证券交易的市场微观结构与高频交易在证券交易市场中，市场微观结构和高频交易是两个重要的概念。
市场微观结构指的是市场的内部组织和运行机制，而高频交易则是一种利用计算机算法进行的高速交易策略。
本文将探讨证券交易的市场微观结构与高频交易的关系以及对市场的影响。
一、市场微观结构的概念与特征市场微观结构是指市场中各个参与主体的行为和交易规则，包括交易所的设计、交易流程、报价机制、撮合规则等。
市场微观结构的特征主要有以下几点：1. 信息的不对称性：市场中参与者的信息不对称是市场微观结构的核心问题。
一方面，交易者面临着不完全信息的情况，不同的交易者具有不同的信息水平。
另一方面，市场中的信息是不对称的，一些大型机构和专业交易者掌握更多的市场信息。
2. 市场流动性：市场流动性是市场微观结构的重要衡量指标，它描述了市场中交易者能够快速买卖证券的能力。
市场流动性的高低直接关系到交易成本和价格波动，即流动性越高，交易成本越低，价格波动越稳定。
3. 市场深度：市场深度指的是市场中存在的大量买卖盘，能够吸纳大量的委托单而不引起价格的剧烈波动。
市场深度越大，说明市场上存在更多的流动性和更多的交易机会。
二、高频交易的概念与特征高频交易是近年来兴起的一种利用计算机算法进行的高速交易策略。
其主要特征如下：1. 交易速度快：高频交易是利用计算机高速处理能力进行的交易，能够在极短的时间内快速买入和卖出证券。
交易速度通常可以达到毫秒级甚至更快的水平。
2. 算法驱动：高频交易采用各种算法模型和交易策略，通过大量的数据分析和模型建立，自动执行交易指令。
这使得高频交易可以更加准确地洞察市场，捕捉更多的交易机会。
3. 交易规模小：高频交易的单笔交易往往是小额交易，它通过频繁的交易来获取小幅度的利润。
高频交易者通过积累大量的小额利润来获得回报。
三、市场微观结构与高频交易的关系市场微观结构和高频交易之间存在着紧密的联系和相互影响。
一方面，高频交易的普及和发展对市场微观结构产生了一定的影响。
中国股票价格指数波动影响因素分析
中国股票价格指数波动影响因素分析中国股票价格指数（CSI）是反映中国股市整体行情的重要指标，其波动对中国经济和社会发展具有重要影响。
本文从宏观经济、市场供求、投资者心理等角度探讨了影响中国股票价格指数波动的因素。
一、宏观经济因素1.1 国内经济形势国内经济形势是影响股票价格指数波动的重要因素。
当经济增长势头强劲、企业盈利增长等数据良好时，投资者会更加乐观，股票价格指数也会随之上涨。
相反，如果经济增长乏力、企业盈利下滑，市场信心会受到打击，股票价格指数也会下跌。
1.2 宏观政策政府宏观政策的调控力度也是影响股票价格指数波动的重要因素。
如央行货币政策的调控、政府经济刺激政策的实施等都会影响股票市场的供求关系，进而影响股价波动。
二、市场供求因素2.1 投资需求投资者对于股票的需求是决定股票价格指数波动的最直接因素。
如当市场投资需求旺盛时，股价也会随之上涨，市场交易量也会增加。
相反，投资需求减弱时，市场交易量减少，股价也会受到较大压力下跌。
资金供求也是决定股票价格指数波动的重要因素。
如投资者的资金量增多时，市场的资金供应会增加，进而增加了市场总市值，股票价格指数也会上涨。
反之，资金紧缺时，市场的流动性不足，也会对股票价格指数产生负面影响。
三、投资者心理因素3.1 投资者风险偏好投资者的风险偏好也是影响股票价格指数波动的重要因素。
当投资者风险偏好程度增强时，他们会更加愿意投资于高风险的股票等金融产品，进而推高市场需求和股票价格指数上涨。
反之，投资者风险偏好降低时，他们会选择低风险较稳健的投资方案，导致市场交易量减少和股票价格指数下跌。
3.2 市场心理预期市场心理预期也是影响股票价格指数波动的重要因素。
如市场投资者普遍预期经济增长速度加快，上市公司业绩更为出色，市场供求状态良好，这都会对股票价格指数产生积极影响。
反之，市场心理预期偏悲观时，投资者对市场的信心下降，也会对股票价格指数产生消极影响。
总而言之，中国股票价格指数波动的因素复杂而多样，包括宏观经济形势、市场供求和投资者心理预期等多个方面。
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屈文洲、吴世农:中国股票市场微观结构的特征分析中国股票市场微观结构的特征分析买卖报价价差模式及影响因素的实证研究屈文洲 吴世农(厦门大学管理学院 361005)内容提要:本文根据股票市场微观结构理论,运用高频数据对我国深圳股票市场的买卖报价价差的变动模式进行实证分析,同时研究股票买卖报价价差的影响因素和成因,并建立和检验相应的模型,从而揭示我国股票市场的微观结构特征。
关键词:微观结构 买卖价差 影响因素一、买卖报价价差问题的提出买卖报价价差是金融市场微观结构理论(Theory of Financial Market Microstructure)的重要组成部分,其旨在研究金融资产价格在某一周或一天中的一系列相对短暂的交易时段内的连续变化特征和规律。
该理论的诞生是近30年来金融经济学一次最具开创性的发展。
在传统的金融市场研究中,我们往往把金融资产价格作为一个宏观现象加以考察。
但是,从H.Demsetz于1968年发表了他的论文交易成本!后,研究者对金融资产价格的考察角度发生了变化,转而关注于金融市场内在的微观基础,关注于金融资产买卖报价的价差关系。
从微观角度来考察金融资产价格意味着可以将金融资产价格行为描述成经济主体最优化行为的结果。
这种转变有两个重要的经济含义。
首先,由于价格是由特定的经济主体和交易机制决定的,而考察价格的形成也就是考察经济主体的行为或交易机制,因此,常见的瓦尔拉斯(Walrasian)均衡中的均衡产生问题就可以解决了。
其次,这种分析方法可以使我们将市场行为看成是个人交易行为的加总,因此,在给定单个交易者内在决策问题的情况下,我们可以预测金融资产价格将如何变化。
一般认为H.Demsetz在1968年发表的论文交易成本!正式奠定了当代金融市场微观结构理论的基础。
H.Demsetz认为买卖报价价差实际上是在有组织的市场中为交易的即时性(immediacy)支付的成本。
具体地讲,H.Demsetz的模型如图1 1所示。
在图中,直线D和S分别是需求曲线和供给曲线。
对那些通过市场指令而获得即时和确定的执行价格的投资者来说,它们表示价格和买卖指令的时间速率之间的关系。
在交点E处,这两种速率相同。
但是,一般买入和卖出指令不是在相同的时刻到达的,因此H.Demsetz假设存在独立的市场参与者群体(做市商),他们通过报出股票买卖价格并随时准备交易来提供即时性。
为弥补随时准备交易而产生的成本,这些即时性的提供者必须平均以高于他们买入股票的价格卖出股票,这导致需求曲线和供给曲线向下和向上移动至D∀和S∀。
H.Demsetz认为,S∀和S之间的垂直距离,D∀和D之间的垂直距离等于做市商为提供即时性的交点(或者说,由D和S∀的交点)给出的。
在图1-1中,X表示即时性提供者愿意买卖股票的均衡速率,A是投资者能够实现马上购买的卖出报价,而B是马上卖出的买入报价,A-B就是买卖报价价差。
H.Demsetz认为,如果在即时性的提供上存在着充分的竞争,那么价差将调整到等于提供即时性的成本。
我们进一步可以推测,如果提供服务的成本趋于零,价差也将趋于零。
金融市场微观结构理论中的买卖价差模型研究已经成熟,目前进入实证研究阶段,而实证研究主要集中在三个问题:一是买卖价差的变动模式,由于买卖价差与各市场交易制度相联系,不同市场因交易制度不同,可能形成不同的买卖价差变动模式;二是买卖价差的影响因素,由于买卖价差受多种因素的影响,目前发现其主要受交易量、风险和价格的影响;三是数据的采集和数据库建设,由于金融市场微观结构的实证研究所需的数据量十分庞大,这是一项艰苦和需要耐心的工作。
自从买卖报价问题提出后,国际上众多经济学家对价差的理论模型进行了广泛的研究,并在20世纪90年代对各国和地区的股票市场的报价价差模型进行了深入的实证研究,发现价差主要呈现出两种变动模式:#U∃型和#L∃型。
在我国,经济学界刚开始注意到价差问题,但对价差的实证研究尚未触及。
为了揭示我国股票市场微观结构的特征,本文运用高频数据(High Frequent Data)对我国深圳股票市场一周内各交易日中各交易时段的买卖报价价差的变动模式进行实证分析,并应用回归分析方法研究股票买卖报价价差的影响因素,以探讨我国股票市场买卖报价价差的成因。
二、研究设计和实证研究方法1 数据和样本的选择本文的数据来自深圳股票市场向市场揭示的证券行情。
在每个交易日,对来自交易所的每笔行情数据进行记录,得到了本文研究的基础数据。
每笔行情记录包括证券代码、日期、成交数量、三个买卖报价以及各报价上的买卖数量。
本文所研究的股票为深圳成分股指数的40种样本股票,%样本期从1999年11月8日到2000年11月22日,&总共包括了4,674,120条行情记录。
以每10分钟作为一个时间间隔,对每个交易日的行情记录进行分段,这样每个交易日总共分为24个时段。
每个交易日上午第一个和最后一个时段分别为9:30-9:40和11:20-11:30,下午第一个和最后一个时段分别为13:00-13:10和14:50-15:00。
2 研究方法本文使用深圳证券交易市场的成分指数中的40种股票为样本及其相应的高频指令和成交数据,研究和揭示我国股票市场微观结构中买卖价差的特征和变动趋势 股票市场一周内及当天内股票买卖价差的变动模式,同时分析和检验我国股票买卖价差的影响因素。
根据研究问题的需要,相应地应用不同的研究方法。
具体包括:2 1 利用高频行情数据并使用统计方法描述一周内股票买卖价差的变动特征。
(1)每条行情记录相对买卖报价差的定义是∋RB A k=2((Ask k-Bid k)(Ask k+Bid k)(2-1)其中:Ask k是最低卖出报价;Bid k是最高买入报价;k表示一天中第k条行情记录。
(2)每周中各天报价价差2002年第1期%深圳成分股指数,是深圳证券交易所编制的一种成分股指数,是从上市的所有股票中抽取具有市场代表性的40种样本股WeekRB A i=1 N()n(1 K))n RB A ikn)) (i=1,2,3,4,5)(2-2)其中:RB A ikn表示第n周星期i当天第k笔行情记录的相对买卖价差;WeekRB A i表示星期i当天的平均相对买卖价差;N为样本期内的总周数;K为一天内的总行情记录数;k表示在一天中第k条记录。
2 2 利用高频行情数据并使用统计方法描述一天内股票买卖价差的变动特征。
DayRB A i=1 T)t1 J)j1 K)k RBA ijkt(2-3)其中:DayRB A i表示第i时段的平均相对买卖价差;RB A ijkt表示第j只股票在第t天第i时段第k笔的相对买卖价差;J为样本股票总数;T为各股在样本期的交易天数;K为在各时段中行情记录的总笔数;i表示在一天中的时段数。
2 3 利用高频数据并使用统计方法研究和检验影响买卖价差的因素。
(1)协方差的估计:目的在于判断和检验相对买卖报价价差与交易量、风险和交易价格之间的相关程度,为进一步研究和确定影响买卖价差的影响因素奠定基础。
COV=Co v(RB A i,RB A i)Cov(RB A i,Vol i)Cov(Vol i,Vol i)Co v(RBA i,Var i)Co v(Vol i,Var i)Cov(Var i,Var i) Cov(RB A i,Pr ice i)Cov(Vol i,Pr ice i)Cov(Var i,Pr ice i)其中:RB A是每时段内的平均相对买卖价差;Vol是在每时段内的成交量;Var是每时段内收益率的方差或风险;Price是每时段的最后一笔成交价格。
(2)回归方程的估计和检验:目的在于判断和检验交易量、风险、成交价格、交易日和交易时段对买卖价差是否具有显著的影响,以研究和确定影响买卖价差的关键或主要因素。
本文先后应用三种不同的回归分析方法:首先采用包括全部自变量的直接回归分析;然后采用逐步回归分析,以删减那些与RB A弱相关的自变量;最后在逐步回归分析的基础上采用GARC H回归分析,模型如(2 -4)所示,以避免使用时间序列数据估计回归模型时通常存在的#自回归条件异方差∃(Auto Regres sive Conditional Heteroscedasticity)导致回归模型参数估计不准确或不稳定的问题。
%RBA t= 0+ 1vol t+ 2var t+ 3price t+)4i=1 i day i,t+)23j=1j time j,t+!t(2-4 1)!t=h t∗v t;h t=k0+)p i=1∀i h t-j+)q i=1 i!t-i;v t~N(0,1)(2-4 2)其中:day i和time j均为虚变量,day i代表星期一,星期二,++,星期五,以符号W i表示;time j代表每天四个小时股票交易时间内24个10分钟的时间间隔,以符号S i表示;p和q分别是GARC H模型中残差(!t)的滞后期。
通过上述的回归模型分析来确定影响相对买卖报价差的因素。
三、实证结果和分析从理论角度上来说,通过描述一周内及当天内买卖价差的模式,可以了解我国股票市场价格发现机制的有关信息,以及提供我国股票市场微观结构属于何种结构类型的相关证据。
现在,我们应用上述的实证方法对样本数据进行分析得到如下实证结果,并对实证结果进行分析。
1 一周内股票买卖价差的变动特征分析屈文洲、吴世农:中国股票市场微观结构的特征分析为更全面地研究股票买卖价差的形成模式,我们首先对每周的买卖价差模式进行了研究。
深圳股票市场每周的相对买卖价差模式如图3-1所示。
由图3-1可见:在星期一和星期五相对买卖价差较小,而在星期三时相对买卖价差最大。
但是,这种模式较为微弱,不足于形成显著结论。
为了检验每周买卖价差的差异性,分别进行了每周相邻交易日相对买卖价差(RBA)差异的t 检验和方差分析,检验结果如表3 1所示。
检验结果表明:每周相邻二个交易日的相对买卖价差(RB A)之间没有显著差异,说明深圳股票市场每周的相对买卖价差无显著变动模式或变化特征。
表3 1每周相邻交易日相对买卖价差(RB A)差异的t 检验和方差分析%t-检验:双样本均值差异检验T 值Mon Tue Tue Wed Wed Thu Thu Fri T 检验统计量-0 415-0 1500 1890 356P(T <=t)单尾0 3400 4410 4250 361t 单尾临界值16611 6611 6611 661P(T <=t)双尾0 6790 8810 8510 723t 双尾临界值1 9851 9851 9851 985方差分析项目离差平方和自由度平均离差平方和F 值显著性组间8 196E-0842 049E-080 0980 983组内5 079E-052432 090E-07总和5 087E-05247图3-12 一天内股票买卖价差的变动特征分析Handa(1992)对纽约股票交易所(NYSE)和美国证券交易所(AMEX)的买卖价差进行了研究,发现是巨大的#U ∃型模式。