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随机流动性与波动率下的Kyle模型

文章 arXiv papers · 作者: Ibrahim Ekren et al.
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总结

本文推导了噪声交易流动性随机变化时Kyle内幕交易模型的连续时间均衡。该模型允许资产基本价值服从一般分布，并允许股票与波动率动态之间存在相关性。对于基本价值具有正支撑的情况，该框架用于考察噪声交易波动率变化如何影响资产波动率。

在基本价值服从对数正态分布的情形下，作者发现，尽管价格过程存在随机波动率，知情交易仍会使到期时的对数收益率服从高斯分布。作者还报告称，衡量价格冲击的Kyle Lambda及其倒数——市场深度——在均衡中都是次鞅。这些是在模型假设下得出的理论均衡结果；摘录未提供实证验证，也未说明如何根据市场数据估计模型。

核心观点

  • 该模型将连续时间Kyle交易扩展至随机流动性，以及股票与波动率动态相关的情形。
  • 该模型允许基本价格服从一般分布，并研究具有正支撑的情形。
  • 基本价值服从对数正态分布时，尽管价格波动率具有随机性，均衡到期对数收益率仍服从高斯分布。
  • 报告的均衡中，价格冲击和市场深度都是次鞅。
  • 摘录介绍了理论发现，但未提供实证验证细节。

标签

市场微观结构统计学波动率股票
全文
# 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.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。