Mô hình Kyle với thanh khoản và biến động ngẫu nhiên

Tóm tắt

Bài báo xây dựng trạng thái cân bằng thời gian liên tục cho mô hình giao dịch dựa trên thông tin của Kyle khi thanh khoản từ giao dịch nhiễu là ngẫu nhiên. Mô hình cho phép phân phối tổng quát của giá trị cơ bản tài sản và cho phép động thái cổ phiếu tương quan với động thái biến động. Với giá trị cơ bản có miền hỗ trợ dương, khung này được dùng để xem xét biến động của giao dịch nhiễu thay đổi ảnh hưởng thế nào đến biến động tài sản.

Trong trường hợp giá trị cơ bản phân phối log-chuẩn, các tác giả nhận thấy giao dịch có thông tin khiến lợi suất log tại thời điểm đáo hạn có phân phối Gaussian, dù giá có biến động ngẫu nhiên. Họ cũng báo cáo rằng cả Lambda của Kyle, thước đo tác động giá, lẫn nghịch đảo của nó là độ sâu thị trường, đều là các quá trình dưới martingale trong trạng thái cân bằng. Đây là kết quả cân bằng lý thuyết theo các giả định của mô hình; trích đoạn không đưa ra kiểm chứng thực nghiệm hoặc hướng dẫn ước tính mô hình từ dữ liệu thị trường.

Ý chính

• Mô hình mở rộng giao dịch Kyle thời gian liên tục sang thanh khoản ngẫu nhiên và động thái cổ phiếu, biến động có tương quan.
• Mô hình cho phép phân phối tổng quát của giá cơ bản và nghiên cứu các trường hợp có miền hỗ trợ dương.
• Với giá trị cơ bản log-chuẩn, lợi suất log cân bằng tại đáo hạn có phân phối Gaussian dù biến động giá là ngẫu nhiên.
• Trong trạng thái cân bằng được báo cáo, cả tác động giá và độ sâu thị trường đều là các quá trình dưới martingale.
• Trích đoạn trình bày kết quả lý thuyết mà không có chi tiết kiểm chứng thực nghiệm.

Thẻ

# Kyle's Model with Stochastic Liquidity


# Kyle's Model with Stochastic Liquidity









We construct an equilibrium for the continuous time Kyle's model with stochastic liquidity, a general distribution of the fundamental price, and correlated stock and volatility dynamics. For distributions with positive support, our equilibrium allows us to study the impact of the stochastic volatility of noise trading on the volatility of the asset. In particular, when the fundamental price is log-normally distributed, informed trading forces the log-return up to maturity to be Gaussian for any choice of noise-trading volatility even though the price process itself comes with stochastic volatility. Surprisingly, we find that in equilibrium both Kyle's Lambda and its inverse (the market depth) are submartingales.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.