《表2 各类指令的成交笔数和每笔成交量的描述性统计》

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《价格跳跃前大中小单的行为特征和信息含量》

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注:表中报告了在无跳跃参考期（跳跃前15 d至前5 d）、跳跃前2 d、跳跃日以及无跳跃5 min区间，跳跃前10 min、跳跃时刻（即发生跳跃的5 min区间）这6个样本期内的收益率（百分比）、累计交易量、买方10档平均深度（万股）、卖方10档平均深度（万股）、各类指令的笔数和每笔成交量的均值和

本文使用5 min区间来考察跳跃前各类指令的变化情况（5）．为了保证跳跃的突然性和代表性，采用了组合方法以稳健地检测跳跃:只有同时被Barndorff-Nielsen和Shephard[25]方法检测出当天有跳跃且Lee和Mykland[8]方法也在同一天找到了日内跳跃才可以认定跳跃的存在（6）．在整个样本（3年，777支股票）中，共检测到13 802个日内跳跃和12 722个含有跳跃的交易日．平均每年每支股票跳跃5次．所有这些跳跃中，超过92%是单跳跃（即一天只有一个跳跃），即11 715个单跳跃，其中9 852个单跳跃是正跳跃，1 863个单跳跃是负跳跃．所以在中国市场中，发生极端价格暴涨的可能性超过了极端下跌的可能性．各类指令的数量和平均大小在无跳跃期、跳跃前和跳跃时点的日度、5 min描述性统计分析的结果在表2中显示．表2同时还报告了跳跃前和无跳跃时的收益率（RE）、累计成交量（V），10档买价和10档卖价的平均等待成交量（BLQ、SLQ）．总体而言，跳跃时比无跳跃时有更活跃、更激烈的成交和更充分的流动性供给，而跳跃前1天的交易量和流动性都较小（相比无跳跃期），而跳跃前5 min的交易已经开始活跃和激进起来，显示信息有临近发布时提前泄露的可能．下面的事件分析将给出更具体的结果．