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Roll(1984)提供了另外一种使用日间数据计算买卖价差的简单方法，具体思路为：假定股票的真实价值服从随机游走过程，那么观察到的收盘价将等于真实值加上或减去半有效价差，在收盘价由买方或卖方发起的概率各占一半的情况下，观察到的股票价格的自相关系数应当是负的，因此可以得到买卖价差的估计值。具体的计算过程如下。
假定Vt为t日无法观测的股票的真实价值，且Vt的变化服从式(2):
其中，et为t日的均值为0、序列不相关的公共信息抖动。假定Pt为t日最后观察到的股票价格，且假定Pt的变化服从式(3):
其中，S为有效价差，即买价和卖价之差；Qt为买卖方向，当最后一笔交易为买方发起的交易时，该值取1，当最后一笔交易为卖方发起的交易时，该值取-1。假定Qt取1和-1的概率均为0.5，序列不相关，且独立于et，那么对式(3)取差分，并结合式(2)，即可得到式(4):
在上述假定之下，我们可以得到价格变化的自协方差，即式(5)：
进而可以得到有效价差，即式(6):
但式(6)计算得到的价差仅为有效价差，还不是相对有效价差，因而还需要进行相应的调整。当式(6)中的价格变化变为收益率时，计算得到的价差就是相对有效价差，我们称之为Roll价差指标。尽管该方法计算得到的相对有效价差存在一定的偏误，但正如Roll(1984)所指出的那样，这一偏误可以忽略不计。此外，由于在计算相对有效价差时，计算得到的收益率的自协方差经常为正值，为避免这一情况的出现，我们还需要对此进行相应的调整，将自协方差为正的值定为0。
2.数据说明
样本选择：全部A股1990-2022年数据（“日个股回报率文件”在数据库中是从1990-12-19开始，所以数据起点选择为1990-12-19）
未作任何剔除处理
每个压缩包都附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据
3.参考文献
[1]陈辉.日间数据计算买卖价差的两种方法之比较与应用[J].金融评论,2014,6(03):80-90+126.
[2]张峥,李怡宗,张玉龙,刘翔.中国股市流动性间接指标的检验——基于买卖价差的实证分析[J].经济学(季刊),2014,13(01):233-262.
压缩包所含文件：
数据样例：
分年份数据量统计：
描述性统计结果：
2022有效价差和相对有效价差.rar
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本附件包括：- 计算代码.do
- 计算结果.dta
- 日个股回报率文件1990-20230217.dta
- 计算结果.xlsx
- 日间数据计算买卖价差的两种方法之比较与应用_陈辉.pdf
- 中国股市流动性间接指标的检...——基于买卖价差的实证分析_张峥.pdf
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