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经管文库(原现金交易版)
1990-2025年有效价差和相对有效价差(stata计算)
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2026-06-19
1.计算说明
Roll(1984)提供了另外一种使用日间数据计算买卖价差的简单方法,具体思路为:假定股票的真实价值服从随机游走过程,那么观察到的收盘价将等于真实值加上或减去半有效价差,在收盘价由买方或卖方发起的概率各占一半的情况下,观察到的股票价格的自相关系数应当是负的,因此可以得到买卖价差的估计值。具体的计算过程如下。
假定Vt为t日无法观测的股票的真实价值,且Vt的变化服从式(2):
其中,et为t日的均值为0、序列不相关的公共信息抖动。假定Pt为t日最后观察到的股票价格,且假定Pt的变化服从式(3):
其中,S为有效价差,即买价和卖价之差;Qt为买卖方向,当最后一笔交易为买方发起的交易时,该值取1,当最后一笔交易为卖方发起的交易时,该值取-1。假定Qt取1和-1的概率均为0.5,序列不相关,且独立于et,那么对式(3)取差分,并结合式(2),即可得到式(4):
在上述假定之下,我们可以得到价格变化的自协方差,即式(5):
进而可以得到有效价差,即式(6):
但式(6)计算得到的价差仅为
有效价差
,还不是相对有效价差,因而还需要进行相应的调整。
当式(6)中的价格变化变为收益率时,计算得到的价差就是相对有效价差,我们称之为Roll价差
指标。
尽管该方法计算得到的相对有效价差存在一定的偏误,但正如Roll(1984)所指出的那样,这一偏误可以忽略不计。此外,由于在计算相对有效价差时,计算得到的收益率的自协方差经常为正值,为避免这一情况的出现,我们还需要对此进行相应的
调整,将自协方差为正的值定为0
。
2.数据说明
样本选择:全部A股1990-2025年数据(“日个股回报率文件”在数据库中是从1990-12-19开始,所以数据起点选择为1990-12-19)
未作任何剔除处理
每个压缩包都附有初始数据,计算代码,参考文献和最终数据
3.参考文献
[1]陈辉.日间数据计算买卖价差的两种方法之比较与应用[J].金融评论,2014,6(03):80-90+126.
[2]张峥,李怡宗,张玉龙,刘翔.中国股市流动性间接指标的检验——基于买卖价差的实证分析[J].经济学(季刊),2014,13(01):233-262.
压缩包所含文件:
数据样例:
分年份数据量统计:
描述性统计结果:
2025有效价差和相对有效价差.rar
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