VPIN как мера ликвидности, волатильности и информации в биржевой динамике цен
Чуприянов М.В.1
1 Национальный исследовательский университет - Высшая школа экономики
Скачать PDF | Загрузок: 5
Статья в журнале
Глобальные рынки и финансовый инжиниринг *
Том 3, Номер 2 (Апрель-Июнь 2016)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Цитировать:
Чуприянов М.В. VPIN как мера ликвидности, волатильности и информации в биржевой динамике цен // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2016. – Том 3. – № 2. – С. 125-152. – doi: 10.18334/grfi.3.2.36541.
Аннотация:
В микроструктуре финансовых рынков для измерения информационной асимметрии используются последовательные торговые модели, основанные на дисбалансе потока заявок. В данной работе проведен анализ индикатора токсичности потока заявок, скорректированный на условия высокочастотных торгов VPIN, возникший на базе модели Easley, Kiefer, O'Hara, and Paperman (1996) определения вероятности информированной торговли, PIN. Настоящая работа отвечает на следующий вопрос: действительно ли метрика VPIN является подходящей прокси для нахождения информационной асимметрии? В ходе исследования была протестирована предсказательная сила индикатора VPIN, несмещенность показателя на основе корреляции с торговой интенсивностью, волатильностью объемов и индексом волатильности VIX, причинная зависимость индикатора на основной (CME) и ведомой (BM&FBOVESPA) торговой площадке. Результаты показали, что VPIN отрицательно коррелирует с торговой интенсивностью, положительно – с индексом волатильности VIX, дневным объемом и неоднородностью объемов. Индикатор VPIN имеет слабую предсказательную силу для нахождения будущей краткосрочной волатильности. На ведомой бирже не может самостоятельно генерироваться информационная асимметрия, ее возникновение – это следствие информационной асимметрии на основной площадке, соответственно, индикатор VPIN отражает не асимметрию информации, а волатильность объемов.
Ключевые слова: ликвидность, волатильность, асимметрия информации, VPIN, токсичность, высокочастотная биржевая торговля
JEL-классификация: G12, G14, D82
Источники:
2. Зарядов, И.С. (2010). Статистический пакет R: теория вероятностей и математическая статистика. М.: Издательство РУДН.
3. Abad, D., Yague, J. (2012). From PIN to VPIN: An introduction to order flow toxicity. The Spanish Review of Financial Economics, 10(2), 74–83.
4. Andersen, T. G., Bondarenko, O. (2014). VPIN and the Flash Crash. Journal of Financial Markets, 17, 1–46.
5. Andersen, T. G., Bondarenko, O. (2014). Reflecting on VPIN dispute. Journal of Financial Markets.
6. Andersen, T. G., Bondarenko, O. (2015). Assessing measures of order flow toxicity and early warning signals for market turbulence. Review of Finance.
7. Duarte, J., Young, L. (2009). Why is PIN priced?. Journal of Financial Economics, 91(2), 119–138.
8. Easley, D., López de Prado, M., O’Hara, M. (2011b). Flow toxicity and liquidity in a high frequency world. Review of Financial Studies, Forthcoming.
9. Easley, D., Engle, R. F., O’Hara, M., et al. (2008). Time-varying arrival rates of informed and uninformed traders. Journal of Financial Econometrics, 6(2), 171–207.
10. Easley, D., Hvidkjaer, S., O’Hara, M. (2010). Factoring information into returns. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 45(2), 293–309.
11. Easley, D., López de Prado, M., O’Hara, M. (2011a). The microstructure of the Flash Crash. Journal of Portfolio Management, Winter.
12. Easley, D., López de Prado, M., O’Hara, M. (2011с). Flow toxicity and volatility in a high frequency world.
13. Easley, D., López de Prado, M., O’Hara, M. (2012b). Bulk classification of trading activity.
14. Easley, D., Hvidkjaer, S., O’Hara, M. (2002). Is information risk a determinant of asset returns?. The Journal of Finance, 57(5), 2185–2221.
15. Easley, D., Kiefer, N., O’Hara, M. (1997). One day in the life of a very common stock. The Review of Financial Studies, 10, 805–835.
16. Easley, D., Kiefer, N. M., O’Hara, M., et al. (1996). Liquidity, information, and infrequently traded stocks. The Journal of Finance, 51(4), 1405–1436.
17. Glosten, L., Migrom, P. (1985). Bid, ask and transaction prices in a specialist market with heterogeneously informed traders. Journal of Financial Economics, 14, 71–100.
18. Jiang, J. (2015). Volume-synchronized probability of informed trading (VPIN), market volatility, and high-frequency liquidity. School of Business, Brock University.
19. Hasbrouck, J. (2004). Empirical Market Microstructure.
20. Yildiz, S., Van Ness, R. A., Van Ness, B. F. (2013). Analysis determinants of VPIN, HFTs’ order flow toxicity and impact on stock price variance [Unpublished working paper]. Oxford: University of Mississippi.
Страница обновлена: 25.07.2023 в 10:23:16