《金融市場交易成本的度量方法及應用》將統計方法與金融實際問題相結合，從以下六個方面對金融市場交易成本的LOT度量的理論性質、統計推斷及實證應用進行研究。
一，該書討論了LOT度量的似然函數的計算問題，利用數值模擬和實際數據分析，對目前文獻中LOT度量的兩種極大似然估計的估計效果進行比較，從而明確了LOT度量的極大似然估計的計算方法；
第二，該書證明了LOT度量的極大似然估計的統計性質，從理論上討論其估計精度，為用不同低頻度量方法進行統計性質比較和統計推斷奠定基礎；
第三，該書從估計方法的角度對LOT度量進行了擴展，利用貝葉斯估計的思想，建立了LOT模型的貝葉斯抽樣算法，提出LOT度量的貝葉斯估計，提高了現有估計方法的估計精度；
第四，該書從模型設置的角度對LOT度量進行了擴展，根據收益率序列的實際分布特征，提出了改進的LOT模型以及相應的交易成本度量方法，使新方法在能夠更好地反映實際數據特征的同時增強原始LOT度量的度量效果；
第五，該書結合文獻中已有的交易成本低頻度量方法以及前幾部分研究提出的新方法，利用中國股票市場的實際數據，對不同方法的實際度量效果進行比較，並分析了這些方法在中國股票市場上的適用性：
第六，該書還對度量方法在資產定價問題中的應用效果進行了考察，驗證了該書提出的交易成本的度量方法是中國股票市場的定價因素。

趙琬迪，女，北京人。經濟學博士、講師，現任職於首都經濟貿易大學統計學院經濟統計繫。博士畢業於北京大學光華管理學院，研究方向為金融市場微觀結構、金融時間序列分析等。曾在Economics Letters等期刊發表論文，參與國家自然科學基金1項。

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第1章 導論
1．1 研究背景
1．2 低頻交易成本度量方法研究現狀綜述
1．2．1 基於Roll模型的交易成本度量指標
1．2．2 基於LOT模型的交易成本度量指標
1．2．3 交易成本低頻度量指標的比較研究綜述
1．3 本書主要框架

第2章 LOT度量極大似然估計的計算方法
2．1 引言
2．2 似然函數的計算方法
2．3 數值模擬分析
2．4 實際數據分析
2．4．1 數據選取及說明
2．4．2 實際數據分析結果
2．5 本章總結

第3章 LOT度量極大似然估計的統計性質
3．1 引言
3．2 相合性
3．3 漸近正態性
3．4 估計誤差的影響因素
3．4．1 模型設置
3．4．2 數值模擬分析
3．4．3 問題與討論
3．5 本章總結

第4章 LOT度量的貝葉斯估計
4．1 引言
4．2 LOT度量的貝葉斯算法
4．2．1 數據擴充
4．2．2 參數的條件後驗分布及Gibbs抽樣算法
4．3 數值模擬分析
4．4 實際數據分析
4．4．1 描述性統計
4．4．2 實證結果
4．5 本章總結

第5章 LOT度量的模型改進
5．1 引言
5．2 模型的擴展與估計方法
5．2．1 FHT模型的擴展模型
5．2．2 LOT模型的擴展模型
5．3 實際數據分析
5．3．1 描述性統計
……
第6章 中國股票市場流動性度量的實證比較
第7章 流動性因子的定價
第8章 研究結論與展望
參考文獻

金融市場的流動性是金融市場微觀結構領域中極為重要的變量之一，它指的是在市場上一筆較大金額的交易能夠快速發生，並且對市場的價格造成盡可能小的影響的能力。流動性是影響市場運行狀態、決定金融市場運行效率、反映市場質量的核心變量，在公司財務、資產定價、市場有效性等金融實證研究領域中都起著關鍵作用，也是防範金融風險的重要指標。
流動性不是一個難以理解的概念，但如何準確地度量流動性卻存在一定難度。一方面，因為流動性是一個抽像的概念，無法被直接觀測；另一方面，因為流動性從多個維度刻畫了市場的特征，如定義中所說，一個流動性好的市場既要能夠使交易快速發生，還要能夠容納較大金額的交易，同時交易後對市場的影響應較小。使用一個指標對流動性所有維度進行綜合度量是十分困難的，因此在研究和應用中往往從不同的維度對流動性進行度量，其中，交易成本是常用來刻畫流動性的維度之一。
在可以獲得高頻交易數據時，利用買賣報價、成交價格、成交量等數據可以計算得到各種高頻買賣價差作為交易成本的度量指標。近年來，盡管高頻數據越來越容易獲得，但目前高頻數據的使用還存在一些問題，其中最主要的問題是現有的高頻數據常常出現部分交易數據和報價數據不匹配的現像，使得計算結果不可靠。同時，對某些需要考察較長時間區間的研究，或需要同時考察多個國際市場的研究，通常無法保證在所有時間區間內或所有市場上均可獲得高頻數據。此外，處理海量高頻數據需要大量的時間成本，對使用者的數據處理能力的要求也較高。因此，如何利用日度市場數據、日度股票數據等低頻數據構造交易成本的低頻度量指標一直是金融市場微觀結構領域的研究熱點。
自1984年理查德·羅爾（Richard.Roll）提出了有效價差的協方差估計以來，國內外很多學者都對交易成本的低頻度量方法進行了研究，提出了多種度量模型和估計方法。這些方法主要分為兩類：第一類是通過構造價格生成機制得到的有效價差的度量指標；第二類是通過構造收益率生成機制得到的完整的交易成本的度量指標。其中，以LOT度量為代表的第二類指標由於能夠反映完整的交易成本，因此相比第一類指標更能反映市場流動性的真實情況。
目前關於LOT度量的相關研究較少，主要集中在實證應用上，對其統計性質、估計方法、模型設置等方面的討論還很缺乏。本書將統計方法與金融實際問題相結合，從以下六個方面對金融市場交易成本的LOT度量的理論性質、統計推斷及實證應用進行研究。
第一，本書討論了LOT度量的似然函數的計算問題，利用數值模擬和實際數據分析，對目前文獻中LOT度量的兩種極大似然估計的估計效果進行比較，從而明確了LOT度量的極大似然估計的計算方法；
第二，本書證明了LOT度量的極大似然估計的統計性質，從理論上討論其估計精度，為用不同低頻度量方法進行統計性質比較和統計推斷奠定基礎；
第三，本書從估計方法的角度對LOT度量進行了擴展，利用貝葉斯估計的思想，建立了LOT模型的貝葉斯抽樣算法，提出LOT度量的貝葉斯估計，提高了現有估計方法的估計精度；
第四，本書從模型設置的角度對LOT度量進行了擴展，根據收益率序列的實際分布特征，提出了改進的LOT模型以及相應的交易成本度量方法，使新方法在能夠更好地反映實際數據特征的同時增強原始LOT度量的度量效果；
第五，本書結合文獻中已有的交易成本低頻度量方法以及前幾部分研究提出的新方法，利用中國股票市場的實際數據，對不同方法的實際度量效果進行比較，並分析了這些方法在中國股票市場上的適用性：
第六，本書還對度量方法在資產定價問題中的應用效果進行了考察，驗證了本書提出的交易成本的度量方法是中國股票市場的定價因素。
本書的內容由筆者自博士研究生起至今為止的研究成果整理而成，在成書過程中，離不開筆者的博士生導師北京大學光華管理學院的王明進教授的悉心指導。不管是筆者在學期間還是工作後，王老師對筆者的研究都給予了很大的幫助和鼓勵，在此對王老師表達誠摯的感謝。
本書是首都經濟貿易大學2018年度科研基金項目成果，感謝首都經濟貿易大學以及統計學院的領導、同事對本書提供的幫助。