以 Stata 估计 PIN (Probability of Informed Trading)

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我在网路上看到此资料（不是我的领域，所以我也不确定其之正确性，请使用者多加注意）。

• 文章：http://www.oxfordscholarship.com ... chapter-5?print=pdf。
• 程式 Ch5_ex4.do (2.33 KB)
  2018-5-11 17:06:03 上传
  与资料 Data_Sets_Chapter_5_data_ex4.xls (21 KB)
  2018-5-11 17:07:50 上传
  。
  

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关键词：Probability Informed bability Trading Ability

遗憾的是无法下载到全文

黄老师您好，您分享的pin值估计stata程序似乎不能正常运行，您方便给看看程序中哪里错误吗？谢谢您

miranda1985 发表于 2019-5-28 18:33
黄老师您好，您分享的pin值估计stata程序似乎不能正常运行，您方便给看看程序中哪里错误吗？谢谢您

我现在 (其实从来都是) 对这个没特别兴趣！若无法用，你就必须去其他地方查查看了！

黃河泉 发表于 2019-5-28 18:44
我现在 (其实从来都是) 对这个没特别兴趣！若无法用，你就必须去其他地方查查看了！

好吧，不过依然谢谢您。

信息分享，如果能将原文上传就更好了。

有人能打开那个文章的PDF文件吗。。我已经打不开，有打开的可以发我一份吗 非常感谢

在 Stata 中估计 PIN (Probability of Informed Trading) 需要遵循以下步骤：

1. **导入数据**：首先，确保你已经将相关数据集导入 Stata。你可以使用 `import delimited` 或其他命令，例如：
   ```
   import delimited "your_data.csv", clear
   ```

2. **预处理数据**：可能需要对数据进行一些清理和转换，包括缺失值处理、变量转换等。

3. **定义模型**：PIN 模型通常基于交易量与信息不对称之间的关系。你可以选择适合你的特定设置的 PIN 模型。一个基本的 PIN 模型可能涉及以下公式：
   ```
   pin = a + b*log(Δvolume) + c*log(pricetick) + ...
   ```
   其中，`pin` 是 PIN 值，`Δvolume` 是交易量变化，`pricetick` 是价格变动的最小单位。`a`, `b`, 和 `c` 是待估计参数。

4. **运行回归**：使用 Stata 的 `regress` 或 `ivregress`（对于条件 PIN 模型）命令进行估计：
   ```
   regress pin log(Δvolume) log(pricetick) ...
   ```

5. **检查结果**：查看回归输出，包括系数、t 值和 p 值，以了解参数的统计显著性。

6. **评估模型**：根据你的研究需求，可能需要进行额外的分析来评估模型的性能，如残差分析或预测能力测试。

请注意，具体的命令和变量可能会因数据集和研究问题的不同而有所不同。在进行这些步骤时，请确保对数据和模型有充分的理解，并根据需要进行调整。

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