浙江大学经济学院金融学系百人计划研究员易艳萍(文科A-I类) 作为通讯作者与美国耶鲁大学陈晓红教授、英国剑桥大学 Oliver Linton教授、以及美国耶鲁大学博士 Stefan Schneeberger 合作的题为“Semiparametric Estimation of the Bid–Ask Spread in Extended Roll Models” 的学术论文正式发表于计量经济学国际顶级期刊 Journal of Econometrics （Volume 208, Issue 1, Pages 160-178,  January 2019) 。

金融资产的买卖价差（bid-ask spread），指的是买入报价和卖出报价之差，反映了金融市场提供流动性的成本，也是普通投资者需要承担的交易成本。如何估计买卖价差（交易成本）取决于市场的微观结构（market microstructure)和可获得的金融数据(data availability)。 鉴于数据局限性，如果研究者只能观察到交易价格(transaction prices)， Roll （Journal of Finance，1984）为估计买卖价差提供了一个简单有用的市场微观结构分析框架。 然而，在实践中，  Roll （1984）对于数据的假设过于严苛，实证研究对这些假设提出了很多质疑。本文放松了Roll （1984）中过于严苛的假设，拓宽了模型的适用性，并在更合理的模型假设下，基于经验特征函数（empirical characteristic function），提出了估计买卖价差及其他重要参数的全新方法，并证明了估计量的大样本性质，给出了渐近方差（用于统计推断）的具体计算方法。 本文对潜在价格变化（the latent fundamental price increments）的分布形式要求非常宽泛，可以是连续分布，也可以是离散分布，甚至一阶矩可以不存在，因而更符合金融实践。模型假设的弱化，使得新方法更适用于具有厚尾（fat tailed）、非正态特征（non-Gaussian）的金融数据，甚至可以刻画金融资产价格发生跳跃的交易情况，因此本文的研究为估计不同交易状态下的买卖价差提供了非常好的理论支持和分析方法。

易艳萍（http://yanpingyi.weebly.com）为美国纽约大学经济学博士，2018年加盟浙江大学经济学院，现为浙江大学经济学院金融学系副教授、百人计划研究员(文科A-I类) 、博士生导师。 主要研究方向为金融计量经济学、时间序列分析、计量理论、半参数估计等。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407618301751