Inferring the private information content of trades: a regime‐switching approach
推断交易中的私人信息含量：状态切换方法AI 解读 ↓
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推断交易中的私人信息含量：状态切换方法
- 研究问题
- 如何从逐笔交易及交易后的买卖报价推断私人信息含量，并解释日内价差形态以及知情交易者的交易量特征？
- 方法与思路
- 作者将交易指示变量模型扩展为两状态切换模型，使用纽约证券交易所逐笔数据估计，并分析交易后报价的反应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告模型拟合及价差聚集现象，并称平均约 9% 的交易向专营商揭示私人信息，交易量结果支持隐蔽交易假说。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对两种状态的经济含义、私人信息含量如何从价格变化识别，以及交易分类和隐蔽交易结论的稳健性。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法评估样本代表性、状态识别或估计不确定性；9% 是该摘要报告的结果，不能推广或推断版本变化。
原文摘要
Abstract This paper presents an empirical model for inferring the private information content of trades at the transaction level. The trade‐indicator model of Glosten and Harris ( 1988 ) is extended to a two‐state regime‐switching setting, and the model is estimated using tick‐by‐tick data from the New York Stock Exchange (NYSE). The specialist is found to react in accordance with the proposed model. Bid–ask quotes set after the execution of a trade reflect the conjectured information content of that particular trade. Based on the estimated model four empirical results emerge: (a) the suggested regime‐switching model fit data well; (b) the reverse J‐shaped pattern of intra‐daily quoted spreads is shown to agree with the clustering of costs incurred by the specialist through trading with better‐informed agents; (c) on average 9% of all trades are found to reveal private: information to the specialist; (d) results regarding the trading volume of informed traders support the stealth trading hypothesis suggested by Barclay and Warner ( 1993 ). Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.