如何预测刻度值变化的后果？证据来自

为简单起见，我们在此仅提出一个公式，该公式不需要任何事先的回归分析，并假设累积潜在流动性呈线性。让我们考虑一个大型tick资产，其当前tick值为α，关联值为η。然后，如果勾号值更改为α，则新参数η的公式给出：η~ (η+ 0.1)(αα)1/2- 0.1. （2） 现在，我们对该公式及其用于预测刻度值变化后Anaset的新微观结构特征进行评论：o公式（2）实际上适用，前提是在刻度值变化后资产仍然是一个较大的刻度资产。然而，由于并行机制，只要做市商从中获利，即只要η<1/2，做市商就会保持等于一个刻度的价差。公式中η的值随α的减小而减小，我们得到公式（2）满足α的条件≥ α*带α*=η+ 0.10.6α.o 公式（2）使我们能够判断在tickvalue变化后资产是否仍然是一个大的tickvalue资产：如果η的预测值大于1/2（即α<α*), 预计该资产将在勾号价值修改后成为一项小型勾号资产。然而，请注意，在这种情况下，η的预测值不能真正解释为超出此范围（是否变小）。o如果η的预测值小于1/2，则公式（2）提供了勾号值变化后的估计η，以及市场和限额订单的估计成本。特别是，这让我们可以事先判断一只股票是否会变得/保持对做市商有利，或者是否会表现出平衡的交易成本。

这可能是监管方面最相关的观点。2.5什么是合适的刻度值？从监管角度来看，如果：o买卖价差接近一个刻度，确保订单中存在流动性，则可以认为刻度值是合适的。o市场订单的交易成本接近于零。在这种情况下，市场是有效的，做市商不会利用tick值来损害主要作为流动性接受者的最终投资者。因此，在我们的方法中，如果一项资产是一项较大的tick资产，且其η参数接近1/2，则该资产享有相关的tick值。事实上，回想一下大型tick资产的市场订单成本是α/2- ηα.请注意，根据公式（2），从大型勾号资产开始，设置α=α可以获得最佳勾号值*. 考虑到这一最优性概念，我们在下一节中对日本的滴答值试点项目进行了实证分析。3东京证券交易所试点计划tick Value分析3.1数据描述我们使用2014年试点计划中涉及的TOPIX 100指数的55只日本股票的数据。我们的数据库由Capital Fund Management提供，记录了2013年6月3日至2014年12月30日期间每笔交易的时间和价格，以及交易前的最佳买卖价格。

我们删除了与第一个和最后一个小时交易相对应的市场数据，因为由于开盘/收盘拍卖，这些时段通常具有特定的特征。本研究区分了三个不同阶段：o第0阶段（试点项目之前）：2013年6月3日至2014年1月13日第一阶段（从第一次实施勾号价值减少计划到第二次实施）：2014年1月14日至2014年7月21日第二阶段（第二次实施tick value reduction program后）：2014年7月22日至2014年12月30日。表1给出了试点计划的详细信息。以下报价（Y）第0阶段勾号值（Y）第1阶段勾号值（Y）第2阶段勾号值（Y）1000 1 0.13000 1 1 0.55000 5 1 0.510000 10 1 130000 10 5 550000 50 5 5100000 100 10 10300000 100 50 50500000 50 501000000 100 100 300 000 1000 500 500 5000000 5000 500 10000000 10000 1000 3000 000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000更高的价格100000 1000010000表1：勾选值减少表。3.2第0阶段的股票分类在这项工作中，我们使用滴答数的平均价差，现在用S表示，并估计交易前买卖价差的平均值，将股票分为三组：o小滴答股票：S>1.6。o大型股票：S≤ 1.5.o 大小刻度不明确：1.5<S≤ 1.6.对于大型tick股票，我们使用参数η来区分平衡股票和做市商（再次被视为聚集类）因tick值而从流动性接受者那里获得显著利益的股票，前者的市场订单成本合理。我们使用以下标准：o平衡库存：η≥ 0.4.o 做市商有利股票：η<0.4。请注意，小股票将被视为平衡股票。

然而，它们并没有满足具有合适刻度值的股票的标准，它们的价差在某种程度上太大了。对于第0阶段的55只股票中的每一只，我们在表2中给出了平均价差、η参数（η）的值，并说明股票是否为大刻度（对于可变刻度，是或否），以及股票是否平衡（对于可变平衡，是或否）。我们看到，除一家（三菱地产有限公司）外，所有资产都是第0阶段的大型股票。然而，在剩下的54只大型股票中，只有五只股票处于平衡状态：ChubuElectric Power Co Inc、Inpex Corp、麒麟控股有限公司、久保田公司和住友电气工业有限公司。根据我们的框架，这五只资产无需调整股票价值。然而，tick值的降低可能对其他49只股票有利，这也正是东京证交所启动试点计划的意愿。3.3阶段0-阶段1我们现在测试阶段0和阶段1之间的预测公式（2）。我们首先根据以下标准从55只股票中选择12只股票：o这些股票在第0阶段是大型tick资产。o这些股票在第1阶段参与了tick value reduction计划对于每只股票，从数据库中删除使用多个刻度值的天数。然后，我们选择阶段0结束之前的tick值和阶段1开始之后的tickvalue作为两个参考tick值。最终选择刻度值等于第0阶段和第1阶段参考值的天数均大于10的股票。此次选择后，剩下12项资产。对于每种股票，基于第0阶段的η值（η），我们使用公式（2）预测第1阶段的η新值（ηp）。我们根据第0阶段估计η分布的25%和75%分位数提供了置信区间。

我们还预测资产在第1阶段（LTickp）是否为大刻度，在第1阶段（Balp）是否为平衡。更准确地说，考虑到预测的η大于1/2对应于价差的增加（回想一下，η>1/2的情况与单点价差不兼容）：我们回想一下，股票的点价取决于其价格，见表1。估计η是每日估计的平均值，在极少数情况下，预测可能超出置信区间。