文档介绍：第30卷第3期
2m4年3月
财经研究
JournalOfFinanceandEconomics
、了•2004
蠶獼罎与问题甥
常宁1，徐国祥2
(1-上海财经大学统计学系，上善，而金融高频数据及其分析的出现则正好为这些转变的实践提供了条件。
常融
2•金融高频数据分析已涉及的主要领域
尽管人们对金融高频数据分析研究的历史并不长，但是目前的发展状况却着实令人鼓舞。众多学科的研究者对此都表现出了极大的兴趣，分别从各自不同的角度对金融高频数据进行了探索和研究。已有研究所涉及的内容之广令人无法一一穷尽，所以我们在此以金融高频数据研究的四个主要分支为脉络，有所侧重地阐述一些具有代表性的研究内容。
第一个分支是关于金融高频数据库的研究。其中Robertwood是创建研究市场微观机构（金融高频）数据库的先驱。在他的文章（2000）中，wood不仅从对金融市场微观结构研究的初衷、对结构数据的基础检验、TAQ数据库的组织形式和特征等角度对金融高频数据库的发展历程做了介绍，而且还讨论了金融高频数据量（如NASDAQ报价数据等）的快速增长趋势以及这种一数据量的增长
宁、国祥：金高频数据分析的现状与问题研究趋势在市场结构研究中的应用问题。这些内容对于了解金融高频数据库的组织结构、形式和数据特征来说都是非常必要的。
第二个分支是关于金融高频数据分析应用于对市场微观结构分析的研究。在这个领域中，最初的文献是关于日内（intra—day）收益与波动性时间序列的模式的研究，如Wood（1985）、H”ri（1986）、Lockwood,Linn（1990）和McNish（1993）等是最早一批对NYSE高频交易数据进行研究的人，而Goodhart、Figliouli（1991）和Guillme（1994）等人则是最早对外汇市场的高频交易数据进行研究的先驱。此后，便陆续不断地有许多文章对日内金融市场数据的行为特征作了更深入的研究。从Goodhart和O'Hara（1997）所做的有关研究文献纵览中可以看出，基于金融高频数据对市场微观结构所作的实证研究主要集中于以下几个方面：
（1）对金融市场交易数据观测时间间隔特征的研究；
（2）对交易数据如波动性、交易量与价格差额之间交互作用的研究；
（3）对价格差额的决定因素的研究；
（4）对金融高频数据的波动性及其记忆的研究；
（5）对促使价格变动的交易的研究；
（6）对收益、报价等交易数据中的自相关性以及收益、报价、
交易与交易之间的横向相关关系的研究；
（7）对金融高频数据的季节性与非线性特征的研究；
（8）对金融市场的技术分析和市场效率的研究；
（9）对不同金融市场（如证券市场与衍生证券市场）之间联系的研究等等。
最近几年，关于对市场微观结构的实证研究在深度和广度方面又有了新的进展，其中尤其以对股票市场高频数据的分析最具代表性。主要有用高频交易数据对不同交易系统（如NYSE的公开喊价系统与NASDAQ的计算机交易系统）在价格发现中的效率进行比较；用高频交易数据对某一个特殊股票
研年第3期
貝才经2004
的报价与询价的动态性进行研究（如Hasbrouk,1999；Zhang,Russell和Tsay,200D；在一个订单驱动的股票市场