TAQ 半小時庫存量數據與新聞量的回歸

我計劃對特定股票的半小時新聞量與半小時新聞量進行回歸。我正在查看 2 年的數據進行分析。但是，我一直在思考每天的非交易時間應該怎麼做？

具體來說： 1. 我是否應該只對交易所工作時間的數據進行回歸，這意味著我回歸中的 Y 值將包含從 9:30-16:00 開始每 30 分鐘的“庫存量”從我的回歸期的開始日期到結束日期的每一天，X 值將是每 30 分鐘對應的“新聞量”？

或者

1. 我是否需要使數據在 30 分鐘內均勻分佈，並將每天的“非交易時間”包括“零”作為股票量和新聞量？

我相信這兩種情況下的回歸結果都會有所不同。需要緊急建議。

不要對零執行零。這類似於學術研究中對待週末的方式。樣本中每週的回歸中沒有五天，另外兩天為 0……只有五天（儘管我鼓勵您閱讀有關週末效應的資訊）。

你的假設是存在一個函式 $ Volume(t) = f(News(t)) + e(t) $ . 當市場關閉時，不存在這樣的函式，那麼你應該用回歸方程中的零點來估計什麼？如果你包括零，那麼你對模型說的是在這些時間 $ Volume(t)=0 $ 因為 $ News(t)=0 $ . 然而我們知道這是錯誤的，而且它們都為零，因為 $ t \in {Market Close} $ .

如果你真的關心不規則間隔的時間序列，你可以考慮一個更合法的數據生成過程：

$$ Volume(t) = f(News(t))I(t \in {Market Open}) + cI(t \in {Market Close}) + e(t) $$ 在哪裡 $ I $ 是指標函式。但是，您會注意到這將為您提供相同的參數估計值（如果 $ f $ 與截距呈線性關係），就好像您僅在交易時間內簡單地估計了原始方程。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/11506