Modelling security market events in continuous time: Intensity based, multivariate point process models
连续时间证券市场事件建模：基于强度的多元点过程模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究交易和报价变化的连续时间事件数据及市场微观结构，属于高频计量。
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连续时间证券市场事件建模：基于强度的多元点过程模型
- 研究问题
- 如何在连续时间中联合刻画金融市场交易与报价变化的发生时点，并评估两类事件之间的双向关联及跨交易日依赖？
- 方法与思路
- 作者以条件强度向量设定多元点过程，引入允许抑制事件和跨交易日依赖的广义Hawkes模型，并基于多元随机时间变换提出综合设定检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出连续时间建模框架与新设定检验，并对一只纽约证券交易所股票建立交易与中间报价变化的二元模型，发现双向互动在实证上重要。
- 阅读关注点
- 全文应核对抑制事件如何进入强度且保持模型有效、跨日依赖的设定及检验适用条件，并检查双向互动的估计证据与经济解释。
- 阅读边界
- 仅依据2006-08-23工作稿摘要，不能推断同行评审状态或刊本变化。摘要未说明股票身份、样本区间、检验条件及数值结果，双向互动也不能直接解释为因果效应。
原文摘要
A continuous time econometric modelling framework for multivariate financial market event (or ‘transactions’) data is developed in which the model is specified via the vector conditional intensity. Generalised Hawkes models are introduced that incorporate inhibitory events and dependence be- tween trading days. Novel omnibus specification tests based on a multivariate random time change theorem are proposed. A bivariate point process model of the timing of trades and mid-quote changes is then presented for a New York Stock Exchange stock and related to the market microstructure literature. The two-way interaction of trades and quote changes in continuous time is found to be important empirically.