《表3：每一年计算PIN值的股票总数及使用改进MLE方法无法得到年度PIN的股票所占比例》

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《知情交易概率的贝叶斯估计》

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图3提供了另外一种探究改进的MLE方法在何种情况下容易失效的思路。对于每只股票每年的日度买卖订单量数据，计算买单数和卖单数的相关系数，并将所有股票—年案例按照买卖订单量相关系数的大小划分为10组：相关系数在0和0.1之间的，在0.1和0.2之间的，?，在0.9和1之间的。图3展示了在每一组中，可以使用改进的MLE的案例和不能使用的案例分别所占的比例。随着相关系数的增加，可以使用改进的MLE的案例占比在减小。对于相关系数小于0.1的组，有近40%的股票—年案例可以使用改进的MLE方法估计PIN值；而在相关系数大于0.9的组，这个占比小于5%。因此，每日买卖订单数量之间的高相关性也可能会导致改进的MLE方法出现计算错误。