非流动性股票价格的随机模型及其关于相关性测量的结论

本研究探讨了上市股票市场中非流动性股票价格的行为动态。非流动性表现为买卖价差较大，通过使价格脱离标准风险与收益关系并增加对市场情绪的敏感性来影响价格形成。我们对乌干达证券交易所（USE）的价格进行建模，该市场具有非流动性，价格在大部分时间内保持不变，从而使价格建模复杂化。我们通过将马尔可夫模型（MM）与指数 Ornstein-Uhlenbeck 模型（XOU）和几何布朗运动（gBm）两个模型相结合来规避这一挑战。在组合模型中，MM 用于捕捉股票价格中恒定的价格部分，而 XOU 和 gBm 捕捉随机价格动态。我们使用组合模型以及单独的 XOU 和 gBm 对股票价格进行了建模。我们发现 USE 股票彼此之间表现出低相关性。通过理论分析、模拟研究和实证分析，我们得出结论：这种表面上的低相关性是由非流动性导致的。特别是，当马尔可夫链从零状态到零状态的转移概率较高时，即使 gBm 部分高度相关，从组合 MM-gBm 模拟的数据中测量到的相关性也很低。