中国股市停牌后的短期市场反应

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英文标题：
《Short-term Market Reaction after Trading Halts in Chinese Stock Market》
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作者：
Hai-Chuan Xu, Wei Zhang, Yi-Fang Liu
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  In this paper, we study the dynamics of absolute return, trading volume and bid-ask spread after the trading halts using high-frequency data from the Shanghai Stock Exchange. We deal with all three types of trading halts, namely intraday halts, one-day halts and inter-day halts, of 203 stocks in Shanghai Stock Exchange from August 2009 to August 2011. We find that absolute return, trading volume, and in case of bid-ask spread around intraday halts share the same pattern with a sharp peak and a power law relaxation after that. While for different types of trading halts, the peaks\' height and the relaxation exponents are different. From the perspective of halt reasons or halt duration, the relaxation exponents of absolute return after inter-day halts are larger than that after intraday halts and one-day halts, which implies that inter-day halts are most effective. From the perspective of price trends, the relaxation exponents of excess absolute return and excess volume for positive events are larger than that for negative events in case of intraday halts and one-day halts, implying that positive events are more effective than negative events for intraday halts and one-day halts. In contrast, negative events are more effective than positive events for inter-day halts.
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中文摘要：
本文利用上海证券交易所的高频数据研究了停牌后绝对收益率、成交量和买卖价差的动态变化。我们处理2009年8月至2011年8月上海证券交易所203只股票的所有三种类型的停牌交易，即当日停牌、一日停牌和日间停牌。我们发现，绝对收益率、交易量以及在日内止损前后的买卖价差具有相同的模式，出现尖峰，之后出现幂律松弛。而对于不同类型的止损，峰值的高度和松弛指数是不同的。从止损原因或止损持续时间来看，日间止损后的绝对收益松弛指数大于日间止损和一日止损后的绝对收益松弛指数，表明日间止损最为有效。从价格趋势来看，在日内暂停和一天暂停的情况下，正面事件的超额绝对收益和超额交易量的松弛指数大于负面事件的松弛指数，这意味着对于日内暂停和一天暂停，正面事件比负面事件更有效。相反，对于日间休息，消极事件比积极事件更有效。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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PDF下载：
--> Short-term_Market_Reaction_after_Trading_Halts_in_Chinese_Stock_Market.pdf (2.41 MB)

2022-4-29 18:43:58 上传

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关键词：中国股市 市场反应 国股市 Quantitative Econophysics

中国股市停牌后的短期市场反应，*天津大学管理与经济学院，天津，300072，中国天津大学中国社会计算与分析中心，天津，300072，中国摘要本文利用上海证券交易所的高频数据研究了停牌后绝对收益率、交易量和买卖价差的动态。我们处理2009年8月至2011年8月上海证券交易所203只股票的所有三种类型的停牌交易，即盘中停牌、一日停牌和日间停牌。我们发现，绝对收益率、交易量以及在日内买卖价差的情况下，具有相同的模式，出现尖峰，之后出现幂律松弛。而对于不同类型的止损，峰值高度和松弛指数是不同的。从止损原因或止损持续时间来看，日间止损后的绝对收益松弛指数大于日间止损和一日止损后的绝对收益松弛指数，这意味着日间止损最有效。从价格趋势来看，在日间暂停和一天暂停的情况下，正面事件的超额绝对收益和超额交易量的松弛指数大于负面事件的松弛指数，这意味着对于日间暂停和一天暂停，正面事件比负面事件更有效。相反，对于日间休息，消极事件比积极事件更有效。关键词：经济物理学；幂律；弛豫动力学；交易中断；中国股市；PACS:89.65。生长激素，89.75。Da1。金融市场是一个复杂的系统，其特点是出现了极端事件[1]。

回答这样一个问题是很有意义的：当金融系统发生极端事件时，金融市场动态会受到怎样的影响，比如金融崩溃、利率冲击、价格大幅变动或交易暂停。近年来，统计物理学被应用于理解这些金融市场动态，发现它们具有幂律分布的特征。早期的工作由Lillo和Mantegna完成，他们专注于坠机后余震的松弛动力学。他们研究了黑色星期一后100个交易日内标准普尔500指数的1分钟对数变化，并发现余震发生率的衰减模式大于某个阈值，如大森地震后的slaw[2,3]。韦伯等人进一步发现，在崩溃期后，Omori过程的特征是所有尺度[4]。他们研究了三个不同数据集的1分钟收益率序列：1987年10月19日黑色星期一之后15000个交易分钟内的标准普尔500指数；1997年10月27日股市崩盘后两个月内，纽约证券交易所（NYSE）、纳斯达克（NASDAQ）和美国证券交易所（AMEX）100只最常交易的股票的报价；2001年9月11日后三个月通用电气股票的收益率系列。此外，还研究了大波动性而非大碰撞后余震的松弛动力学，并类似地以幂律衰减[5,6]。此外，还研究了地震后的余震动力学。美国联邦公开市场委员会（Federal Open Market Committee）将宣布利率变化的会议被描述为类似于大森定律[7]。这是一个明显由外部事件引起的余震动力学的例子。除了余震发生率的动力学之外，另一个相关主题是在价格大幅度变化/买卖价差大幅度变化后，一些金融措施的松弛动力学。扎瓦多夫斯基等人。

研究了纽约证券交易所和纳斯达克的高频数据，得出结论，波动性、成交量以及在纽约证券交易所买卖价差大幅增加的情况下*通讯作者。地址：Rm。天津大学管理与经济学院北洋科学大厦713号，天津300072，中国，电话：+86 22 27891308。电邮地址：易芳。0731@gmail.com（刘易芳）2021年6月10日向Physica提交的预印本，根据幂律[8,9]的规定，初始价格变化和衰减。Ponzi等人研究了价差突然变化后的竞价和中间价的动态，然后发现价差作为幂律衰减到其正常值[10]。此外，研究还发现，不同类型订单的数量和数量不平衡等订单流量指标在极端事件发生前会增加，并以幂律的形式缓慢衰减[11,12]。这些动态也可以被视为金融市场中的一种转换现象[13–15]。这些研究展示了趋势结束前后交易量的无标度行为[13,15]。对于德国DAX未来时间序列中的微观趋势和所有标准普尔500指数股票的每日收盘价时间序列中的宏观趋势，也可以发现波动率的显著突然跳跃，然后是幂律衰减[14]。然而，Jiang等人的发现有点不同，即大波动前后的波动动力学在分钟的时间尺度上是对称的，而在日常时间尺度上是不对称的[16]。这些分析表明，对称性主要是由外生冲击引起的，[17-21]研究了外生冲击在社会系统中的前兆和弛豫动力学。到目前为止，研究人员已经利用高分辨率数据中的统计分析技术研究了金融崩溃、大价格变化或利率变化的动力学。

本文将从这个角度研究股票市场中常见的另一种极端事件，即停牌。交易暂停是股票市场的微观结构机制之一，旨在在重大事件宣布后价格剧烈波动期间临时停止交易。一些金融文献[22–32]从信息传播和交易成本的角度研究了交易费用的影响，如价格发现、流动性和波动性。虽然还没有发现统一的模式，也很少有研究专注于比较不同类型交易暂停的动态。因此，我们试图找出不同金融措施的单一行为，并比较不同交易暂停前后的放松动态。在这项工作中，我们研究了中国股市中围绕不同交易类型的几种金融措施的放松动力学。本文的组织结构如下。下一节提供数据描述。第3节描述了累积收益的动态。第4节研究了绝对收益率、交易量和买卖价差在交易停止后的松弛动力学。第五节研究了交易中止后的幂律行为。结论见第6.2节。数据集我们分析了2009年8月至2011年8月在上海证券交易所（SSE）交易的203只股票的1分钟高频交易数据。这些股票是根据规模和流动性选择的，涵盖多种行业。附录中列出了这203只股票的行情。在本文中，我们只考虑连续双重拍卖（每天上午9:30至11:30和下午1:00至3:00）中发生的交易。

在上海证券交易所（SSE），根据停牌原因，停牌通常可分为三种类型：由于异常价格波动导致的停牌，持续1小时，我们称之为盘中停牌；因股东大会暂停，持续一天，我们称之为一天暂停；由于宣布重大事件而暂停，持续超过一天，我们称之为日间暂停。一项关于金融市场断路器的详细调查指出，特定交易暂停通常可分为两类：订单失衡暂停和新闻相关暂停[33]。在本文中，考虑到异常价格波动应与订单不平衡相关，日内暂停与订单不平衡暂停或多或少类似。然而，将这两种类型的暂停等同起来并不准确，因为订单不平衡暂停旨在保护专业人士或做市商，而上海证券交易所没有专业人士和做市商。根据上述定义，日间暂停可被视为与新闻相关的暂停，而一日暂停则是常规暂停。根据给定的样本存量和周期，我们发现1341个交易暂停。剔除连续停牌、ST股票停牌、持续一个月以上的停牌、数据错误或缺失等情况后，还有640个合格的停牌。表1给出了不同类型交易暂停的统计数据，其中股票价格在被定义为积极事件的暂停发生前240分钟内呈上升趋势，反之则被定义为消极事件。我们可以发现，一天暂停的数量远远大于日间暂停和日间暂停。

与此同时，负面事件的数量超过了我们的选择t=60、120、180、240分钟，分别作为计算价格趋势和进行以下分析的时间窗口长度。我们发现反应模式和比较分析是可靠的。在本文中，我们只显示t=240分钟。积极事件，表明停牌大多发生在公司存在潜在负面消息的时候。表1：不同类型的交易暂停金额。事件交易暂停总正数负开始时间一天573 84 489日间43 28 15总计640 126 5143。平均累积收益率的动态变化××图1：平均累积收益率分别超过126个价格上涨的正事件（a）和514个价格下跌的负事件（b）。0分钟对应于交易恢复的时间。灰线表示与每个数据点相关的标准误差。我们将首先分析平均累积收益率的动态，这反映了交易暂停后价格发现的影响。图1给出了126个积极事件和514个消极事件的平均累积回报。个人收益定义为RT=ln pt- 在pt-1，（1）其中PTI是tth分钟内的最后一笔交易价格。平均累积回报率定义为RT=kMkXm∈MtXi=-160rm（i），t=-160, . . . , 160，（2）其中kMk是事件组M中的交易暂停量。在平均程序中，所有事件的权重相等。平均后，两条曲线垂直移动，使得t=0时的累积收益为零。我们可以发现，在交易中断发生之前，这两条曲线分别向上和向下。在交易停止后，如果出现积极事件，累积回报率将下降，因此对数价格停止上涨，并迅速保持在一个相当稳定的值。

类似地，在出现负面事件的情况下，停牌不仅可以防止累积回报率的下降，还可以在停牌后的短时间内逆转累积回报率。换句话说，在1分钟内有326只个股（63.4%）和460只个股（89.5%）在2分钟内表现出负面事件的逆转。这表明停牌在价格发现中起到了一定的作用。此外，为了比较价格发现的效果，我们研究了不同类型的交易暂停时累积收益的动态。图2（a）-2（c）显示了所有3种正×××××××××类型的累积收益。图2：三种止损类型的平均累积收益动态，也分为正和负事件：（a）14个正事件的日内止损，s=0.0042，（b）84个正事件的一天止损，s=0.0006，（c）28个正事件的日间止损，s=0.0012，（d）在10个负面事件前后的一天暂停，s=0.0052，（e）在489个负面事件前后的一天暂停，s=0.0005，（f）在15个负面事件前后的一天暂停，s=0.0023。停止显示与图1（a）中类似的模式。然而，尽管所有类型的正停堆都会阻止累积收益的持续上升，但停堆后的稳定性是不同的。对于每个曲线图，我们计算了时间0后平均累积收益的标准差s，发现日内暂停后的平均累积收益最不稳定，而一天暂停后的平均累积收益最稳定。这种差异可能与公告中所含信息的复杂性有关。

由异常价格波动引发的日内暂停传播了最模糊的信息，而由宣布重大事件引发的日间暂停暗示了相对循环的信息，而由股东大会引发的一天暂停几乎没有传播不确定的信息。对于负暂停（图2（d）-2（f）），虽然后暂停期间的稳定性与正暂停一致，这也可以通过信息的复杂性来解释，但这些曲线的形状有点不同，尤其是对于日内负暂停。盘中止损后的累计回报率（图2（d））显示出一种回归，表明出现了过度反应，这反映了投资者在面临异常负价格波动时的恐慌行为。4.三种财务指标的动态现在，我们将围绕不同类型的交易暂停给出一些实证结果。累积收益率本身并不是唯一能为我们提供止损后市场行为信息的重要指标，因此我们将分析三种不同的指标，即绝对收益率、交易量和买卖价差。绝对收益是对数收益的绝对值，它反映了时间序列的波动；交易量是指1分钟内所有交易的数量，反映交易者的进取心或谨慎投资；买卖价差是每分钟结束时的最佳买入价和最佳买入价之间的差额，反映交易成本和市场流动性。在汇总每个类别的所有交易暂停之前，我们从所有调查指标中删除了日内模式[11]。对于每个度量Z（d，t′），日内模式I（t′）被确定为交易停止前40天相同初始时间回溯的度量的平均值，其中d表示交易日，t′=1,2,3。

，240是当天的时间。对于每个交易日d，从Z（d，t′）中移除的日内模式的相对值为Z（d，t′）=Z（d，t′）/I（t′，（3）。对于每个交易停止h，演化轨迹{zh（t）：t=-80, -79, . . . , -1, 0, 1, . . . , 159，160}是从z（d，t′）中提取出来的，z（d，t′）包含停止h前80分钟和恢复交易后160分钟。然后我们得到了一组交易暂停的测度Z的平均值H:zH（t）=kHkXh∈Hzh（t），t=-80, . . . , 160，（4）其中kHk是H组中的交易暂停量。