流动性共性并不意味着流动性恢复力共性：针对超高频横截面限价订单簿数据的功能性刻画
统计金融
2014-06-23 v1
摘要
我们对来自泛欧电子股票交易设施的超高频（毫秒时间戳）限价订单簿 (LOB) 数据集中资产间的流动性和恢复力共性进行了大规模研究。我们首先表明，现有通过流动性变异主导模式的解释力程度（通过主成分分析提取）来量化流动性共性的工作，未能考虑数据中的重尾特征，从而可能产生误导性结果。我们采用独立成分分析，该方法不仅去除了资产横截面中流动性度量的相关性，还降低了高阶统计依赖性。为了衡量流动性恢复力的共性，我们利用一种新的刻画方法，即恢复到阈值流动性水平所需的时间。这反映了大多数流动性度量未能捕捉到的流动性维度，对于理解电子交易所中做市商以及监管者和高频交易商 (HFTs) 面临的供需压力具有重要意义。当该指标映射到一系列阈值时，它生成了给定资产的每日流动性恢复力概况 (LRP)。这种来自庞大 LOB 数据集的流动性恢复力行为的每日摘要随后适用于功能性数据表示。这使得能够通过功能性线性子空间分解和功能性回归来比较资产横截面中的流动性恢复力。此处展示的功能性回归结果表明，流动性恢复力的市场因素（通过功能性主成分分析提取）可以解释低流动性阈值下 10% 到 40% 的流动性恢复力变异，但在更极端的水平上解释力较弱，此时个体资产因素开始起作用。
引用
@article{arxiv.1406.5486,
title = {Liquidity commonality does not imply liquidity resilience commonality: A functional characterisation for ultra-high frequency cross-sectional LOB data},
author = {Efstathios Panayi and Gareth Peters and Ioannis Kosmidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.5486},
year = {2014}
}