| 中国股市流动性深度日内模式——基于马尔科夫调制泊松过程模型 |
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| 引用本文： | 王春峰,熊春连,房振明,黄晓彬.中国股市流动性深度日内模式——基于马尔科夫调制泊松过程模型[J].天津大学学报(社会科学版),2014(2):97-104. |
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| 作者姓名： | 王春峰 熊春连 房振明 黄晓彬 |
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| 作者单位： | [1]天津大学管理与经济学部,天津300072 [2]天津城建大学理学院,天津300384 [3]渤海证券股份有限公司,天津300381 |
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| 基金项目： | 教育部长江学者和创新团队发展计划资助项目（IRT1028）;国家自然科学基金面上资助项目（71271146）. |
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| 摘 要： | 针对已有流动性深度日内模式的研究数据受异常事件污染的局限,基于马尔科夫调制泊松过程,构建了交易量分离模型,该模型可分离交易量中的异常交易量.进一步以交易量为流动性深度的代理指标,研究了中国股市的流动性深度日内模式.研究发现：异常交易量确实对我国股市的深度日内模式有影响;由于对信息的敏感程度不同,不同规模股票的深度日内模式不同,对信息敏感的中、小市值股票具有W型模式,而对信息相对不敏感的大市值股票呈U型模式;由于不同市场走势下,投资者对市场信息的敏感程度不同,我国股市深度日内模式受市场走势的影响,牛市时,深度日内模式呈U型,而熊市时,深度日内模式呈W型.
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| 关 键 词： | 流动性 深度 日内模式 马尔科夫调制泊松过程 |
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