近期Corwin and Schultz (2012)利用低頻資料在實證上證明他們所提出的高低價估計法(High-low spread estimator)對於買賣價差的估計精準度優於Roll估計法。在此之後，自然而然地我們要問為什麼高低價估計法在低頻資料上的估計精準度優於Roll估計法?此外高低價估計法在高頻資料上的估計精準度又如何?是否仍優於Roll估計法?本計畫首先修正Corwin and Schultz (2012)的模型設定，讓高低價估計法可以應用在高頻資料上。接著我們會討論買、賣價的群聚現象及反轉現象對於價差估計的影響。最後利用台灣股價指數期貨的日內分時資料我們將提出實證證據來驗證模擬結果。本計畫之研究成果將可釐清高低價估計法在使用高頻資料估計價差時之優、缺點以及在各種情境下之估計精準度。
