ESTIMATION OF TIME‐VARYING ADJUSTED PROBABILITY OF INFORMED TRADING AND PROBABILITY OF SYMMETRIC ORDER‐FLOW SHOCK
时变调整后知情交易概率与对称订单流冲击概率的估计AI 解读 ↓
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时变调整后知情交易概率与对称订单流冲击概率的估计
- 研究问题
- 如何利用高频成交数据估计每日信息不对称与流动性指标，并区分知情交易概率和对称订单流冲击所反映的市场特征？
- 方法与思路
- 作者扩展既有高频交易估计方法，获得每日调整后知情交易概率 APIN 与对称订单流冲击概率 PSOS，并分析其相关性和时间特征。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称 APIN 不呈现 PIN 与方差的同期正相关；PSOS 与有效价差、方差正相关，且比 APIN 更表现出聚集和偶发突增。
- 阅读关注点
- 核对交易过程设定、每日参数估计的可识别性与精度，以及价差和方差的计算方式，并审视指标经济解释的证据。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定样本市场、估计误差和相关性稳健性；这些相关关系不能直接证明指标的因果解释。
原文摘要
SUMMARY Recently, Duarte and Young (2009) studied the probability of informed trading (PIN) proposed by Easley et al . (2002) and decomposed it into two parts: the adjusted PIN (APIN) as a measure of asymmetric information and the probability of symmetric order‐flow shock (PSOS) as a measure of illiquidity. They provide some cross‐section estimates of these measures using daily data over annual periods. In this paper we propose a method to estimate daily APIN and PSOS by extending the method in Tay et al . (2009) using high‐frequency transaction data. Our empirical results show that while PIN is positively contemporaneously correlated with variance, APIN is not. On the other hand, PSOS is positively correlated with daily average effective spread and variance, which is consistent with the interpretation of PSOS as a measure of illiquidity. Compared to APIN, PSOS exhibits clustering and sporadic bursts over time. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.