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2022-06-14
英文标题:
《The cooling-off effect of price limits in the Chinese stock markets》
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作者:
Yu-Lei Wan (ECUST), Gang-Jin Wang (HNU), Zhi-Qiang Jiang (ECUST),
  Wen-Jie Xie (ECUST), Wei-Xing Zhou (ECUST)
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  In this paper, we investigate the cooling-off effect (opposite to the magnet effect) from two aspects. Firstly, from the viewpoint of dynamics, we study the existence of the cooling-off effect by following the dynamical evolution of some financial variables over a period of time before the stock price hits its limit. Secondly, from the probability perspective, we investigate, with the logit model, the existence of the cooling-off effect through analyzing the high-frequency data of all A-share common stocks traded on the Shanghai Stock Exchange and the Shenzhen Stock Exchange from 2000 to 2011 and inspecting the trading period from the opening phase prior to the moment that the stock price hits its limits. A comparison is made of the properties between up-limit hits and down-limit hits, and the possible difference will also be compared between bullish and bearish market state by dividing the whole period into three alternating bullish periods and three bearish periods. We find that the cooling-off effect emerges for both up-limit hits and down-limit hits, and the cooling-off effect of the down-limit hits is stronger than that of the up-limit hits. The difference of the cooling-off effect between bullish period and bearish period is quite modest. Moreover, we examine the sub-optimal orders effect, and infer that the professional individual investors and institutional investors play a positive role in the cooling-off effects. All these findings indicate that the price limit trading rule exerts a positive effect on maintaining the stability of the Chinese stock markets.
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中文摘要:
本文从两个方面研究了冷却效应(与磁体效应相反)。首先,我们从动力学的角度出发,通过跟踪股票价格达到极限之前一段时间内一些财务变量的动态演化,研究了冷却效应的存在性。其次,从概率的角度,通过对2000年至2011年沪深两市A股普通股交易的高频数据进行分析,并从开盘阶段到股价达到极限之前的交易周期进行检验,运用logit模型考察了冷却效应的存在性。通过将整个期间划分为三个交替的看涨期和三个看跌期,对涨跌幅之间的性质进行比较,并比较看涨和看跌市场状态之间可能存在的差异。我们发现,上限命中和下限命中都会出现冷却效应,并且下限命中的冷却效应比上限命中的冷却效应强。看涨期和看跌期之间的冷却效应差别不大。此外,我们还检验了次优订单效应,并推断专业个人投资者和机构投资者在冷却效应中起着积极作用。所有这些结果表明,限价交易规则对维护中国股市的稳定起到了积极的作用。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述:Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构,流动性,交易和拍卖设计,自动化交易,基于代理的建模和做市
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2022-6-14 00:47:47
中国股市价格限制的降温效应U Lei Wana,b,Gang Jin Wangc,d,Zhiang Jiangb,e,Wen Jie Xieb,e,Wei Xing Zho ua,b,e,*华东理工大学数学系,上海200237,华东理工大学经济物理研究中心,上海200237,湖南大学工商管理学院,长沙410082,湖南大学金融与投资管理中心,长沙410082,中国金融系,华东理工大学,上海200237,中国摘要限价交易规则是限制某些股票市场股价波动最广泛采用的措施之一。其目的是稳定股票市场,提高市场配置效率。限价交易规则引起的冷却效应或磁铁效应的存在是这项政策的主要争议。在本文中,我们从两个方面研究了冷却效应(与磁铁效应相反)。首先,从动力学的角度出发,我们通过跟踪股票价格达到极限之前一段时间内一些财务变量的动态演化来研究冷却效应的存在。其次,从可能性的角度出发,通过对2000年至2011年上海证券交易所和深圳证券交易所所有A股普通股交易的高频数据进行分析,并考察从开市阶段到股价达到极限之前的交易周期,运用logit模型考察了冷却效应的存在。
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2022-6-14 00:47:50
通过将整个周期划分为交替的牛市周期和熊市周期,对涨跌幅之间的特性进行比较,并对牛市和熊市状态之间可能存在的差异进行比较。我们发现,对于上限点击和下限点击,都会产生冷却效果,并且下限点击的冷却效果比上限点击的冷却效果更强。看涨期和看跌期之间冷却效应的差异非常小。此外,我们还研究了次优订单效应,并推断专业个人投资者和机构投资者在冷却效应中发挥了积极作用。所有这些结果表明,限价交易规则对维持中国股市的稳定发挥了积极作用。关键词:价格限制、冷却效应、磁铁效应、Logit model1。引言限价交易规则是一些股票市场中广泛使用的一种方法,旨在防止股票价格的过度波动。限价通常设定为前一交易日收盘价的固定百分比。预计限价交易规则将降低股票价格的波动性,并对股票市场产生冷却作用[1]。然而,该规则可能会同时产生磁铁效应,这意味着限价起到了磁铁的作用,吸引更多的交易集中在限价附近。当价格接近极限价格时,磁铁效应将导致更高的交易强度和更强的价格波动性【2】。从行为角度来看,当交易员担心流动性不足以及即将出现的价格上限冲击可能导致仓位锁定时,就会产生磁铁效应。
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2022-6-14 00:47:53
在这种情况下,交易者选择通过提交渐进次优订单来保护自己,这通常会导致广泛的价格变化和大量交易。之前的文献对限价交易规则的有效性提供了有争议的经验证据。关于限价交易规则的有效性,已经发表了大量的论文[3]。这里,我们是*通讯作者。地址:中国上海华东理工大学商学院梅龙路130号114信箱,邮编:200237,电话:+86-13564271495。电子邮件地址:wxzhou@ecust.edu.cn(周伟兴)2018年3月28日向Physica A提交了预印本,以获取最新的相关论文,目的是提供有关限价交易规则的新证据。Li等人通过比较中国股市、香港股市和纽约股市上的华润oss上市股票,研究了价格限制的效力、原因和影响。他们发现价格限制在阻止价格发现方面有一定的效果;然而,无论是波动溢出还是交易干扰,价格限制都是无效的[4]。同样,Lu通过使用中国股市和香港股市的交叉上市股票,研究了价格限制交易规则的有效性,并发现随着限制性股票交易更加活跃,价格限制的影响变得更弱。他们还得出结论,对单个股票的过度交易活动会阻碍价格发现过程,并加剧波动性溢出[5]。Zhang等人研究了基于代理的模拟中使用的限价政策的日间效应。该市场的交易机制与中国股票市场的交易机制相同。
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2022-6-14 00:47:56
这些模拟的结果表明,价格上限和下限都会导致波动溢出效应和交易干扰效应[6]。Wu等人详细分析了涨跌停后的价格动态【7,8】。他们表明,预期回报率呈“W”形,这表明第二天连续跌价的可能性很高。林等人。利用台湾交易所的数据,研究了价格限制是否以及如何与股票回报的横截面相关。他们表明,在命中率较低的股票中,价值溢价较强。Chen等人专注于期货价格分布,研究如何在台湾设定适当的每日保证金水平。他们得出的结论是,台湾期货交易所为防止违约风险而设定的单只股票期货的法定保证金为13.5%,似乎过于宽泛。Shams等人研究了Tehranstock交易所是否存在磁铁效应,并调查了活跃投资者在股票市场中的作用。他们发现,机构投资者在磁铁效应中的作用比非机构投资者的作用更为重要【11】。然而,矛盾的结论仍然存在。Deb等人利用东京证券交易所2001年1月至2005年12月5年间的数据,提供了关于限价交易规则有效性的新证据。他们得出的结论是,限价交易规则对于下限命中非常有效,因为re没有波动溢出的证据[12]。2.
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2022-6-14 00:47:59
中国股票市场说明和数据来源上海证券交易所和深圳证券交易所是中国大陆的两个证券交易所。截至2015年7月12日,有1374家A股公司在上海证券交易所上市,2766家A股公司在深圳证券交易所上市。上海证券交易所成立于1990年11月26日,并于1990年12月19日开始营业。随后,深圳证券交易所于1990年12月1日成立,1991年7月3日开始营业。上海股市和深圳股市的限价幅度都发生了数次变化。就上海证券交易所而言,在最初的运营阶段,价格限制为±1%,之后不久,价格限制为±0。5%. 1992年5月21日至1996年12月15日,上海证券交易所取消了限价交易规则。深圳Stoc kExchange也发生了类似的变化。自1996年12月16日以来,所有普通股的价格限制为±10%,特殊处理(ST和ST*)股票的价格限制为±5%。我们的数据来自RESET(http://resset.cn/),包括在上海证券交易所和深圳证券交易所交易的所有A股股票。我们样本中的时间长度为12年,涵盖2000年1月4日至2011年12月30日。不同股票的上市时间因股票上市日期不同而不同。报价频率在2011年6月7日和2011年6月7日前5秒左右,之后3秒左右。上海证券交易所综合指数(SSEC)是衡量中国股票市场地位的代表性指标。在我们的第一篇论文中,我们将2000年至201年的时间段划分为牛市和熊市交替的时段。
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